Геоинформационные и аэрокосмические методы пространственного анализа

Карпачевский Андрей Михайлович

Курс «геоинформационные и аэрокосмические методы пространственного анализа» читается для студентов магистратуры 1 г. о. кафедры физической географии и ландшафтоведения. Основная задача курса – дать расширенное представление о различных методах пространственного анализа по сравнению с базовыми курсами бакалавриата. На занятиях даются основы языка программирования Python, основы автоматизации геообработки в ГИС-пакетах, основы сетевого анализа, поиска пути наименьшей стоимости на растровой поверхности, основы геостатистической интерполяции и пространственной статистики, включая географически взвешенную регрессию. При работе с данными дистанционного зондирования акцентируется внимание на машинном обучении при классификации снимков, рассматриваются возможности сегментации и построения иных производных изображений. Спектр инструментов корректируется, исходя из реальных запросов обучающихся, в том числе с учётом их научно-исследовательской работы.

Библиография

Каргашин П. Е., Карпачевский А. М. Учебное пособие по курсу Автоматизированная обработка пространственных данных. — Издательство КДУ Москва, 2022. — 103 с.
Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика теория и практика / под ред. Р.В. Арутюняна; Ин-т проблем безопасного развития атомной энергетики РАНМ.: Москва, “Наука”, 2010 г. – 327 с.
Hengl, T., Reuter, H.I. (eds) 2008. Geomorphometry: Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science, vol. 33, Elsevier, 772 pp.
Mutanga O, Kumar L. Google Earth Engine Applications. Remote Sensing. 2019; 11(5):591. https://doi.org/10.3390/rs11050591
Голосов В. Н. и др. Эрозия как фактор трансформации радиоактивного загрязнения почв на водосборе Щекинского водохранилища (Тульская область) //Почвоведение. – 2021. – №. 2. – С. 247-260.

Классификация с обучением в Google Earth Engine

Моделирование поля скоростей ветра методом географически взвешенной регрессии