LEI111 Geografiske informasjonssystemer og analyse

Innhold og oppbygning

Emnet skal gi studenten bedre innsikt i metoder og teknikker for bearbeiding og modellering av geografisk informasjon i databasen. Videre skal emnet særlig bidra til å utvikle ferdigheter innen analyser og operasjoner på romlige data ved skripting og automatisering. Studenten skal også bevisstgjøres i forhold til valg av metoder for ulike problem, bruk av statistisk analyse, vurdering av nøyaktighet og kvalitet, samt trenes i å presentere resultater ved bruk av kartografiske metoder og teknikker. I tillegg vil emnet introdusere bruk av kunstig intelligens og maskinlæring for å forbedre analysene og modelleringen av geografisk informasjon.

Innhold

Romlige konsepter, import, eksport, strukturering av data, topologi og romlige relasjoner, datakvalitet, geoprosessering og analyser, presentasjon av data, samvariasjon og regresjon, visualisering og analyser ved enkel programmering/skripting, introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring (formulering, trening og validering av kunstige nevrale nettverk (KNN)).

Læringsutbytte

Kunnskaper

• Kunne forklare prinsipper for lagring og fremhenting av geografiske data, og kobling med tabelldata.
• Kunne kjenne igjen kjente romlige problemer og velge aktuelle løsninger.
• Kunne beskrive sentrale teknikker for bearbeiding, analyse og visualisering av geografisk informasjon.
• Kunne forklare grunnprinsippene bak kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker, samt deres anvendelser innen GIS.

Ferdigheter

• Kunne bearbeide og koble sammen geografiske data fra ulike kilder.
• Kunne utføre grunnleggende analyser på geografiske data.
• Kunne anvende kartografiske teknikker for visualisering av resultater.
• Kunne sette sammen analyser i enkle modeller og programmer/skript.
• Kunne anvende maskinlæringsteknikker (KNN) for å forbedre analyser og modellering av geografisk informasjon.

Generell kompetanse

Kandidaten skal vise grunnleggende ferdigheter i bearbeiding, analyse og visualisering av romlige data ved bruk av moderne dataverktøy. Kandidaten skal også vise kompetanse i bruk av maskinlæringsteknikker for å analysere og modellere geografiske data.

Krav til forkunnskaper

Se anbefalte forkunnskaper.

Anbefalte forkunnskaper

Forkunnskaper tilsvarende LEI200 Digital prosjektgjennomføring og LEI117 Innføring i geomatikk og geo-informatikk eller lignende.

Undervisnings- og læringsformer

Forelesninger, teori- og dataøvinger.

Obligatorisk læringsaktivitet

Fem obligatoriske innleveringer må være gjennomført til fastsatte frister og godkjent før eksamen kan avlegges.

Godkjente obligatoriske arbeidskrav er gyldige i 5 påfølgende semestre.

Vurderingsform

Skriftlig digital skoleeksamen, 4 timer.

Tid og sted for eksamen blir opplyst på Studentweb og digitalt eksamenssystem.

Eksamen vil bli avholdt på digitalt eksamenssystem. Studentene må medbringe egen PC/MAC. Programvaren som er nødvendig for å gjennomføre eksamen må være installert og testet før eksamensdagen.

Karakterskala A-F, der F tilsvarer ikke bestått.

Hjelpemidler ved eksamen

Alle fysiske trykte og skrevne hjelpemidler er tillatt.

Alle kalkulatormodeller er tillatt.

Mer om hjelpemidler