155YGEI Geoinformatika
Základní údaje o předmětu
- Aktuální a kompletní informace jsou na této stránce
- Kód předmětu: 155YGEI
- Garant předmětu:
- Přednášející:
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.
- Rozsah: 2+2
- Počet kreditů: 4
- Ukončení: z, zk
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 2024/2025
- 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 |
|---|---|---|
| 24.9. | Algoritmus, složitost algoritmu (PDF) | TB |
| 1.10. | Komprese a kompresní algoritmy pro rastrová data (PDF) | TB |
| 8.10. | Prostorová indexace dat (PDF) | TB |
| 15.10.-22.10. | Automatizované rozpoznávání objektů v mapách (PDF) | JC, TJ |
| 29.10. | Filtrace obrazu | LH |
| 5.11.-12.11. | Vybrané grafové algoritmy a jejich implementace (PDF) (PDF) | TB |
| 22.11. | Clusterizační algoritmy | MP |
| 29.11. | Analýza, klasifikace a extrakce objektů z bodových mračen | MP |
| 6.12. | Dekorelace dat, metoda hlavních komponent | MP |
- Cvičení
Řešení úloh ve zvoleném skriptovacím jazyce (Python/Matlab).
Odevzdávání a následné hodnocení po dvoučlenných skupinách.
Odevzdává se textová část (PDF, ideálně LaTeX) a zdrojový kód.
Pro skupinu nutno zřídit účet na github. Pro pohodlnější práci s repozitářem můžete využít github desktop.
| Datum | Téma úlohy | Cvičí |
|---|---|---|
| 3.10. | JPEG komprese rastru (PDF) | TB |
| 15.10. | Automatizované rozpoznávání objektů v mapách (PDF, data) | JC, TJ |
| 5.11. | Nejkratší cesta grafem (PDF) | TB |
| 22.11. | Clusterizační algoritmy | MP |
| 6.12. | Metoda hlavních komponent | MP |
Každá úloha bude obsahovat:
- Zadání.
- Údaje o bonusových úlohách.
- Popis a rozbor problému + vzorce.
- Popisy metod/algoritmů formálním jazykem.
- Vstupní data, formát vstupních dat, popis.
- Výstupní data, formát výstupních dat, popis.
- Závěr, možné či neřešené problémy, náměty na vylepšení.
- Seznam literatury.
- Bodové hodnocení úloh
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.
| Úloha | Povinná část | Volitelná část | Technická zpráva | Max |
|---|---|---|---|---|
| 1. | 20 | 60 | 10 | 90 |
| 2. | 20 | 55 | 10 | 85 |
| 3. | 20 | 70 | 10 | 100 |
| 4. | 20 | 0 | 10 | 30 |
| 5. | 20 | 0 | 10 | 30 |
| Celkem | 100 | 185 | 50 | 335 |
- Podmínky zápočtu
Stav odevzdání úloh (PDF).
- Zkouška
Známka závislá na dosaženém bodovém ohodnocení všech odevzdaných úloh.
| Hodnocení | Počet bodů |
|---|---|
| A | 200 |
| B | 190 |
| C | 180 |
| D | 170 |
| E | 160 |
| F | <150 |