155UZPR Úvod do zpracování prostorových dat: Porovnání verzí
značka: revertováno |
značka: ruční vrácení zpět |
||
| Řádek 42: | Řádek 42: | ||
# 25.10. [https://geo.fsv.cvut.cz/vyuka/155uzpr/04_fiona_shapely.html Zpracování vektorových dat pomocí knihoven Fiona a Shapely] (ML) | # 25.10. [https://geo.fsv.cvut.cz/vyuka/155uzpr/04_fiona_shapely.html Zpracování vektorových dat pomocí knihoven Fiona a Shapely] (ML) | ||
# 01.11. [https://geo.fsv.cvut.cz/vyuka/155uzpr/05_rasterio.html Zpracování rastrových dat pomocí knihoven Rasterio a Numpy] (OP) | # 01.11. [https://geo.fsv.cvut.cz/vyuka/155uzpr/05_rasterio.html Zpracování rastrových dat pomocí knihoven Rasterio a Numpy] (OP) | ||
# 08.11. | # 08.11. Komplexní úlohy zpracování geoprostorových dat v Python (OP) | ||
# 15.11. Úvod do geodatabází, jednoduché geoprvky (ML) | # 15.11. Úvod do geodatabází, jednoduché geoprvky (ML) | ||
# 22.11. Úvod do prostorového SQL - prostorové predikáty (ML) | # 22.11. Úvod do prostorového SQL - prostorové predikáty (ML) | ||
Verze z 8. 11. 2023, 09:22
Základní údaje o předmětu
- Aktuální a kompletní informace jsou na této stránce
- Kód předmětu: 155UZPR
- Garant předmětu:
- Přednášející:
Ing. Martin Landa, Ph.D. (ML), Ing. Ondřej Pešek (OP), Ing. Linda Karlovská (LK)
- Rozsah: 2+2
- Počet kreditů: 5
- Ukončení: z, zk
Anotace
Předmět je zaměřen na automatizované zpracování geoprostorových dat. Praktická cvičení jsou rozdělena na dvě části. V první části se pro zpracování dat používá skriptovací jazyk Python v kombinaci s knihovnami GeoPandas, Rasterio, Fiona a dalšími. Druhá část výuky je zaměřena na správu geoprostorových dat v objektově-relačních databázových systémech a jejich zpracování pomocí prostorového SQL. Volná návaznost na předměty Informatika 2 - Databázové systémy, Informatika 3 - Objektové programování, GIS1 a GIS2.
- Doporučená literatura
- Obe, Hsu: PostGIS in Action, 2021
- Rigaux, Scholl, Voisard: Spatial Database: With Application to GIS, 2002
- Školící materiály GISMentors
- GeoPython pro začátečníky
- Úvod do prostorových databází
- PostGIS pro začátečníky a pokročilé
Podmínky
- Semestrální projekt
- osobní pohovor (zkouška)
Harmonogram
Středa 12:00-15:40, B870
- 27.09. Python - integrace v komplexních GIS nástrojích (ML)
- 04.10. Přehled Python knihoven pro práci s geoprostorovými daty (ML)
- 11.10. Výuka odpadá
- 18.10. Zpracování geoprostorových dat pomocí knihovny GeoPandas (ML/OP)
- 25.10. Zpracování vektorových dat pomocí knihoven Fiona a Shapely (ML)
- 01.11. Zpracování rastrových dat pomocí knihoven Rasterio a Numpy (OP)
- 08.11. Komplexní úlohy zpracování geoprostorových dat v Python (OP)
- 15.11. Úvod do geodatabází, jednoduché geoprvky (ML)
- 22.11. Úvod do prostorového SQL - prostorové predikáty (ML)
- 29.11. PostGIS - prostorové SQL (ML)
- 06.12. PostGIS - pokročilé prostorové SQL (LK)
- 13.12. PostGIS - topologie vektorových dat (ML)
- 20.12. PostGIS - síťové analýzy, rastrová data (ML)
Přednášky (a další materiály) jsou dostupné na adrese
Data: S:\K155\Public\155UZPR
Odkazy
JupyterHub: http://gislab.fsv.cvut.cz:8000
Náplň
- Vektorové formáty
- Úvod do prostorových databází • školení GISMentors
- PostGIS
- dotazy z přednášek
- Popis datové sady ArcČR500 zde
- úlohy z 2.cvičení 155GIS1 (SQL)
- úlohy z 3.cvičení 155GIS1 (SQL)
- úlohy z 4.cvičení 155GIS1 (SQL)
- PostGIS Topology • školení GISMentors
- PgRouting • školení GISMentors
- PostGIS Raster • školení GISMentors
- úlohy z 2.cvičení 155GIS2 (SQL)
- úlohy z 3.cvičení 155GIS2 (SQL)
- MongoDB
Software
Externí odkazy
- Přednášky GIS na MZLU v Brně
- Přednášky GIS na VUT v Brně
- Prostorové SQL
- NoSQL databáze
- Anglicky
- Smith, Goodchild a Longley: Geospatial Analysis
- Dimensionally Extended 9 Intersection Model (DE-9IM) from PostGIS manual
Konzultace
Ing. Martin Landa, Ph.D. <martin.landa fsv.cvut.cz> (B802)