Mathematical methods of spatial data processing and analysis

Description: The course covers mathematical methods and algorithms used to process, analyse and interpret spatial data. The course covers probability theory and statistics, interpolation and approximation methods, geostatistics, mathematical modelling and optimization, as well as the basics of working with geographic information systems (GIS) and remote sensing data processing. Students master the use of specialized software to solve professional problems in the field of geodesy and cartography.

Amount of credits: 5

Course Workload:

Component: Component by selection

Cycle: Base disciplines

Goal

• The purpose of the course is to develop students' skills in applying mathematical methods to solve problems related to the processing and analysis of spatial data, which is necessary for their professional activities in the field of geodesy and cartography.

Learning outcome: knowledge and understanding

• Способность осуществления подготовки, анализа и систематизации результатов инженерно - геодезических работ с использованием программного обеспечения и базами данных, разработки проектно-технической документации с использованием трехмерных моделей физической поверхности Земли, зданий и инженерных сооружений.

Learning outcome: applying knowledge and understanding

• Использовать к пространственным задачам математико-статистический подхода, включая методы из геоинформационных систем и пакетов для статистической обработки данных и владение программным инструментарием, обеспечивающим реализацию методов математической статистики для решения пространственных задач, в т.ч. - путем обмена данными между геоинформационными системами и пакетами для статистической обработки данных.

Learning outcome: formation of judgments

• Способность анализировать информацию, высказывать обоснованные суждения и делать обоснованные выводы о формировании целостного знания, отражающего современный уровень методов математической обработки и анализа и расширенное представление о фундаментальных и современных алгоритмах, обработки и анализа пространственных данных, также изучение синтезированных алгоритмов оптимизации результатов геодезических измерений по методу наименьших квадратов.

Learning outcome: communicative abilities

• Способность выполнять организационно-управленческие функции в коллективе при разработке современных методов, технологий и методик обработки геодезических, топографо-геодезических, фотограмметрических и аэрофотосъемочных работ

Learning outcome: learning skills or learning abilities

• Готовность к освоению геоинформационных систем и другого программного обеспечения по дисциплине, к созданию и обновлению топографических и тематических карт по результатам дешифрования видеоинформации, воздушным, космическим и наземным изображениям (снимкам) фотограмметрическими методами и создание цифровых моделей местности.

Teaching methods

При проведении учебных занятий предусматривается использование следующих образовательных технологий: - интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; модерация; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мозговой штурм; мотивационная речь); - построение сценариев развития различных ситуаций на основе заданных условий; - информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием профессиональных пакетов прикладных программ); - поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения); - решение учебных задач.