Бакалавриат 2024/2025

Пространственное моделирование и машинное обучение

Статус: Курс обязательный (География глобальных изменений и геоинформационные технологии)

Направление: 05.03.02. География

Кто читает: Факультет географии и геоинформационных технологий

Где читается: Факультет географии и геоинформационных технологий

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Батов Алексей Владимирович, Гуринов Артем Леонидович, Мацковский Владимир Владимирович, Топников Михаил Александрович, Третьяченко Дарья Александровна, Шилов Павел Михайлович

Язык: русский

Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на то, чтобы научить студентов формулировать и проверять географические гипотезы математическими и статистическими методами, проводить количественные географические исследования, моделировать различные компоненты и явления географической среды, в том числе используя методы машинного обучения и имитиационного моделирования. В ходе курса студенты научаться правильно подбирать и использовать математические методы и технологии пространственного моделирования для решения задач в социально-экологических системах, и грамотно их визуализировать при помощи Python и ряда других специализированных программных сред.

Цель освоения дисциплины

• • формирование представлений о пространственном моделировании различных географических явлений и компонентов окружающей среды
• • обучение основным приемам обработки, анализа, визуализации и интерпретации количественных и качественных пространственных и временных данных о географических явлениях

Планируемые результаты обучения

• Знать теоретические основы статистического и пространственного моделирования компонентов географической среды.
• Уметь оценивать области и границы применимости математических методов в географии, формулировать и проверять географические гипотезы математическими и статистическими методами, выбирать наиболее подходящий способ визуализации пространственно-временных данных, соответствующий задачам исследования.
• Владеть терминологией геоинформатики и смежных областей знания, элементарными навыками программирования.
• Владеть современными методами, средствами и программными пакетами сбора, обработки, анализа и визуализации географических данных, в т.ч. ArcGISDesktop 10.x, GlobalMapper, QGIS, R, Python, Adobe.
• Владеть методическими приемами пространственного моделирования на локальном уровне организации СЭС
• Владеть методическими приемами пространственного моделирования на региональном уровне организации СЭС
• Применять методы статистического и имитационного моделирования для анализа пространственно-временной организации СЭС на локальном уровне
• Анализировать ключевые факторы дифференциации и прогнозировать динамику структуры землепользования на локальном уровне организации СЭС
• Применять методы статистического и имитационного моделирования для анализа пространственно-временной организации СЭС на региональном уровне
• Оценивать влияние масштаба, разрешения и охвата на пространственные взаимосвязи
• Строить модели взаимодействия агентов для анализа структуры и динамики землепользования СЭС на региональном уровне

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 2. Пространственное моделирование СЭС на локальном уровне
• Раздел 3. Пространственное моделирование СЭС на региональном уровне.

Элементы контроля

• Практические работы (1 модуль)
  Ключевой вид элементов контроля в курсе. В течении модуля предполагается 4 практические работы. Каждая работа оформляется в виде отдельного документа, включающего в себя титульный лист, описание задания, исходных данных, методов анализа, полученных результатов и их интерпретации, сопровождается графикой и необходимыми материалами (программный код, промежуточные данные и т.п. в зависимости от задания)
• Тест (1 модуль)
  Промежуточный вид элементов контроля в курсе, проводится один раз в середине модуля.
• Практические работы (2 модуль)
  Ключевой вид элементов контроля в курсе. В течении модуля предполагается 5 практических работ. Каждая работа оформляется в виде отдельного документа, включающего в себя титульный лист, описание задания, исходных данных, методов анализа, полученных результатов и их интерпретации, сопровождается графикой и необходимыми материалами (программный код, промежуточные данные и т.п. в зависимости от задания)
• Тест (2 модуль)

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 2nd module
  0.4 * Практические работы (1 модуль) + 0.4 * Практические работы (2 модуль) + 0.1 * Тест (1 модуль) + 0.1 * Тест (2 модуль)

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Applied spatial data analysis with R, Bivand, R., 2008
• Mills, J. W. (2008). Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques, and Software Tools, Second Edition - by Michael J. de Smith, Michael F. Goodchild, and Paul A. Longley. Transactions in GIS, 12(5), 645–647. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2008.01122.x

Рекомендуемая дополнительная литература

• An introduction to R for spatial analysis & mapping, Brunsdon, C., 2015
• Bivand, R., Pebesma, E. J., & Gómez-Rubio, V. (2013). Applied Spatial Data Analysis with R (Vol. 2nd ed). New York, NY: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=601853
• Monica G. Turner, & Robert H. Gardner. (2015). Landscape Ecology in Theory and Practice : Pattern and Process (Vol. 2nd ed. 2015). Springer.
• Pourghasemi, H. R., & Gokceoglu, C. (2019). Spatial Modeling in GIS and R for Earth and Environmental Sciences. Elsevier.
• Методы и практика пространственного анализа : с примерами решения в ArcGIS, GeoDa и GeoDa Space, Грекусис, Д., 2021

Авторы

• Шелудков Александр Владимирович
• Анискина Татьяна Андреевна
• Матасов Виктор Михайлович
• Гуринов Артем Леонидович
• Мацковский Владимир Владимирович