155YGEI Geoinformatika: Porovnání verzí

Z GeoWikiCZ
mBez shrnutí editace
Řádek 73: Řádek 73:
| 17.10. || Clusterizační algoritmy || MP
| 17.10. || Clusterizační algoritmy || MP
|-
|-
| 21.11. || Nejkratší cesta grafem ([https://github.com/k155cvut/ygei/blob/main/cviceni/geoinf_cv4.pdf PDF]) || TB
| 7.11. || Nejkratší cesta grafem ([https://github.com/k155cvut/ygei/blob/main/cviceni/geoinf_cv4.pdf PDF]) || TB
|-
| 21.11. || Automatizované rozpoznávání objektů v mapách || JC, TJ
|-
|-
| 5.12. || Metoda hlavních komponent  || MP  
| 5.12. || Metoda hlavních komponent  || MP  

Verze z 26. 9. 2023, 13:04

Anotace

Předmět je zaměřen na pasáže teoretické informatiky zabývající se prostorovými daty v kartografii, GIS, DPZ. Zahrnuje popis vybraných algoritmů a jejich implementací ve skriptovacích jazycích Python / Matlab. Cílem kurzu je přiblížit studentům informatické/matematické pozadí metod moderní geoinformatiky a automatizovaného zpracování geodat. Předmět je vhodný i pro studenty doktorského studia, kteří by se chtěli věnovat návrhu a vývoji nových metod zpracování prostorových dat.

Vstupní požadavky

Znalost skriptovacích jazyků Python / Matlab, vybraných pasáží lineární algebry a matematické analýzy.

Doporučená literatura
  • Sojka, E., Gaura, J, Krumnikl, M.: Matematické základy digitálního zpracování obrazu, ZČU, 2011.
  • Samet, H.: Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures, Morgan Kaufmann, 2006, ISBN: 9780123694461
  • Kolář, J.: Teoretická informatika, skriptum ČVUT, 2004

Podmínky ukončení předmětu

Zápočet
  • Včasné odevzdání úloh dle harmonogramu.
  • Účast na cvičeních.
Zkouška
  • Dle dosaženého bodového hodnocení za odevzdané úlohy (bude upřesněno na cvičení).

Harmonogram pro akademický rok 2023/2024

Harmonogram přednášek

Vyučující: doc. Ing. Tomáš Bayer, Ph.D., prof. Ing. Jiří Cajthaml, Ph.D., prof. Ing. Lena Halounová, CSc., Ing. Tomáš Janata, Ph.D., Ing. Markéta Potůčková, Ph.D.

Datum Téma přednášky Přednáší
26.9. Algoritmus, složitost algoritmu (PDF) TB
3.10. Komprese a kompresní algoritmy pro rastrová data (PDF) TB
10.10. Prostorová indexace dat (PDF) TB
17.10. Clusterizační algoritmy MP
24.10.-31.10 Analýza, klasifikace a extrakce objektů z bodových mračen MP
7.11.-14.11 Vybrané grafové algoritmy a jejich implementace (PDF) (PDF) TB
21.11.-28.11 Automatizované rozpoznávání objektů v mapách JC, TJ
5.12. Dekorelace dat, metoda hlavních komponent MP
12.12. Filtrace obrazu LH


Cvičení

Řešení úloh ve zvoleném skriptovacím jazyce (Python/Matlab). Odevzdávání a hodnocení po skupinách.

Každá z úloh obsahuje povinnou část a volitelnou část. Povinná část úlohy je hodnocena fixním počtem bodů, volitelná část v závislosti na zvolených a vyřešených problémech.

Celkové hodnocení úlohy je součtem ohodnocení povinné části, volitelné části, a zpracování technické zprávy.

Datum Téma úlohy Cvičí
3.10. JPEG komprese rastru. (PDF) TB
17.10. Clusterizační algoritmy MP
7.11. Nejkratší cesta grafem (PDF) TB
21.11. Automatizované rozpoznávání objektů v mapách JC, TJ
5.12. Metoda hlavních komponent MP


Každá úloha bude obsahovat:

  1. Zadání.
  2. Údaje o bonusových úlohách.
  3. Popis a rozbor problému + vzorce.
  4. Popisy metod/algoritmů formálním jazykem.
  5. Vstupní data, formát vstupních dat, popis.
  6. Výstupní data, formát výstupních dat, popis.
  7. Závěr, možné či neřešené problémy, náměty na vylepšení.
  8. Seznam literatury.

Odkazy