DA5214 Ģeotelpiskā analīze vides inženierijai

Kods DA5214
Nosaukums Ģeotelpiskā analīze vides inženierijai
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles; Brīvās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Akadēmiskais
Tematiskā joma Vides inženierzinātnes un pārvaldība
Struktūrvienība Dabaszinātņu un tehnoloģiju fakultāte
Mācībspēks Anna Kubule, Miķelis Dzikēvičs, Marika Rošā
Kredītpunkti 6.0
Daļas 2
Anotācija Studiju kurss sniedz teorētiskas un praktiskas zināšanas ģeotelpiskās analīzes veikšanai vides inženierijā. Apgūtās prasmes ietver ģeogrāfisko informācijas sistēmu (ĢIS) un dažādu ģeotelpisko datu izmantošanu par lēmumu pieņemšanas tehnoloģiju ar vides inženierzinātni saistīto problēmu risināšanai..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Ievads kursā. Praktiska informācija par studiju kursu, starppārbaudījumu un eksāmena kārtošanas nosacījumi. ĢIS aktualitāte mūsdienās vides inženierzinātnēs. 2 2 0 0
Ģeogrāfiskās parādības vides stāvokļa raksturojumam. Ģeogrāfisko datu veidi, koordinātu sistēmas, projekcijas 4 6 0 0
Karšu veidi, slāņi un elementi. Vides indikatoru (CO2 emisijas, atkritumu avoti, atjaunojamā enerģija, u.c.) vizualizācija, izmaiņu laikā analīze. 8 10 0 0
ĢIS programmu veidi. Dažādiem vides datiem atbilstošākās ĢIS datu struktūras. Vides stāvokļa datu avoti, datu ieguve un apstrāde. 10 14 0 0
Telpiskā analīze siltumnīcefekta gāzu (SEG) emisiju samazināšanai, atjaunojamo energoresursu (AER) tehnoloģiju plānošanai. 6 10 0 0
Tālizpētes attēli. Sensoru veidi un to galvenie raksturlielumi, aktīvie un pasīvie sensori, to raksturlielumi, attēlveidošana. Satelītattēlu ieguves pamatprincipi un to pielietošana vides inženierijā. Galvenās orbītas un to raksturlielumi. Pilnas datu ķēdes pamati no datu ieguves līdz klientam. Galvenie soļi: datu iegūšana, datu pārsūtīšana uz Zemi, datu glabāšana, pirmapstrāde, lietotāja piekļuve datiem. 10 18 0 0
Saules enerģijas potenciāla analīze. Radara un Lidara pamatprincipi un datu vizualizācija. Tālizpētes izmantošanas piemēri vides inženierijā. Satelītattēlu indeksi. Indeksu analīze. 8 16 0 0
Mežu teritoriju noteikšana, izmantojot daļēji nevadītu datu apstrādi un izmantojot reģionu segmentāciju un kombinēšana ar vadīto mašīnmācīšanos. 10 14 0 0
Ieskats padziļinātajā mašīnmācībā un tās pielietojumos tālizpētē, ilgtspējai un izturētspējai. 4 4 0 0
Tematisko grupu projektu izstrāde un prezentācijas. 2 2 0 0
Kopā: 64 96 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Studiju kursa mērķis ir sniegt teorētiskās zināšanas un praktiskās iemaņas par ģeogrāfisko informācijas sistēmu, attālās izpētes datu un mašīnmācības izmantošanu vides inženierijas problēmu risināšanai. Studiju kursa uzdevumi: - attīstīt ģeogrāfisko datu apstrādes, vizualizācijas un prezentācijas prasmes; - pilnveidot vides datu analīzes prasmes, papildinot tās ar ģeotelpisko datu analīzi, izmantojot dažādas analīzes metodes; - caur praktisku piemēru risināšanu, iepazīstināt ar ĢIS un mašīnmācības iespējām un iemācīt tās izmantot kā lēmumu pieņemšanas tehnoloģiju ar vides inženierzinātni saistītu problēmu risināšanai.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Spēj vizualizēt vides stāvokļa rādītājus ar ģeogrāfiskiem datiem. - Pārbaudes veidi: eksāmens, praktiskie darbi. Kritēriji: spēj vizualizēt vides stāvokļa rādītājus ar ģeogrāfiskiem datiem.
Spēj izvēlēties vides indikatoriem, kā gaisa emisijas, saules enerģijas potenciāls, u.c., atbilstošu reprezentācijas datu tipu (atšķir dažādus ģeotelpisko fenomenu veidus). - Pārbaudes veidi: eksāmens, praktiskie darbi. Kritēriji: spēj izvēlēties vides indikatoriem atbilstošo reprezentācijas veidu.
Risina ar vides inženierzinātni saistītas problēmas, izmantojot ģeotelpisko datu vizualizāciju, apstrādi un analīzi. - Pārbaudes veidi: eksāmens, praktiskie darbi. Kritēriji: spēj risināt vides inženierzinātnes problēmas ar ģeotelpisko datu vizualizāciju, apstrādi un analīzi.
Pārzina tālizpētes pamatprincipus, galvenās orbītas un to raksturlielumus, pilnu datu ķēdi no datu ieguves līdz klientam. - Pārbaudes veidi: eksāmens, praktiskie darbi. Kritēriji: pārzina tālizpētes pamatprincipus, galvenās orbītas un to raksturlielumus, pilnu datu ķēdi no datu ieguves līdz klientam.
Spēj izmantot ĢIS un mašīnmācība iespējas kā lēmumu pieņemšanas tehnoloģiju ar vides inženierzinātni saistītu problēmu risināšanai. - Pārbaudes veidi: praktiskie darbi. Kritēriji: veikti praktiskie darbi par mašīnmācības izmantošanas piemēriem.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Praktiskie darbi - 60%
Eksāmens - 40%
 
Priekšzināšanas Iemaņas darbā ar datorprogrammām.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi Pārbaudījumi (brīvai izvēlei)
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs Ieskaite Eksāmens Darbs
1 3.0 16.0 16.0 0.0 * *
2 3.0 16.0 16.0 0.0 * *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]