Geoinformatika - MZ370G04

• Anglický název: Geoinformatics
• Český název: Geoinformatika
• Zajišťuje: Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie (31-370)
• Fakulta: Přírodovědecká fakulta
• Platnost: od 2024
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 6
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Poznámka: povolen pro zápis po webu; při zápisu přednost, je-li ve stud. plánu
• Garant: doc. Ing. Tomáš Bayer, Ph.D.
• Vyučující: doc. Ing. Tomáš Bayer, Ph.D.; Ing. Lukáš Brodský, Ph.D.; RNDr. Mgr. Jakub Lysák, Ph.D.; Ing. Markéta Potůčková, Ph.D.; doc. RNDr. Přemysl Štych, Ph.D.

Anotace

Kurz pokrývající důležité pasáže teoretické informatiky zaměřené na práci s prostorovými/atributovými daty v GIS, DPZ a kartografii.
Rastrová a vektorová data, jejich formáty, komprese dat. Transformace obrazových dat. Prostorové indexování dat. Dekorelace dat. Shluková analýza, clusterizace. Základní grafové algoritmy. Strojové učení.

Poslední úprava: Čábelka Miroslav, Ing. (08.01.2020)

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

• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.: Deep learning, MIT Press, 2016.

• Kolář, J.: Teoretická informatika, skriptum ČVUT, 2004

Poslední úprava: Čábelka Miroslav, Ing. (15.01.2020)

Požadavky ke zkoušce

Podmínky udělení zápočtu:
Včasné odevzdání úloh
Účast na cvičeních (1 absence povolena)

Zkouška:
Výsledná známka odvozena z hodnocení požadovaných úloh

Poslední úprava: Štych Přemysl, doc. RNDr., Ph.D. (17.01.2022)

Sylabus

1) Rastrová/vektorová data a jejich formáty

• Ztrátové a bezztrátové formáty pro uložení rastrových dat (JPEG, PNG, GIF, TIF, ...). Vektorové modely (DCEL, WE) a formáty vektorových dat (SHP, DXF, …). Komprese dat.

2) Cloud computing prostorových dat, Big Data, WPS - Web Processing Service

• Distribuce a analýza prostorových dat v cloudovém prostředí, big data, distribuce GIS nástrojů pomocí WPS. Tvorba algoritmů a zpracování prostorových big dat v prostředí Google Earth Engine.

3) Transformace obrazových dat

• Základní transformace rastrových dat: diskrétní Fourierova (DFT), kosinová (DCT), vlnková transformace (DWT).

4) Prostorová indexace dat

• Prostorová data strukturovaná/nestrukturovaná a jejich indexace: Hilbertovy křivky, buckety, stromy (Quadtree, KDtree, Rtree, Octree), prostorové hashování.

5) Korelace/dekorelace dat

• Data a jejich korelace/dekorelace. Metody PCA, ICA, LDA.

6) Shluková analýza

• Clusteriace dat: K-means, affinity propagation, spectral clustering, facility location. Segmentace dat.

7) Grafové algoritmy

• Graf orientovaný/neorientovaný. Spojová/grafová reprezentace grafu. Prohledávání grafu (BFS/DFS). Nejkratší cesty mezi uzly (Dijkstra, Floyd-Warshall), minimální kostra grafu. TSP.

8) Strojové učení

• Neuron a jeho model. Rekurentní sítě. Hopfieldovy sítě. Kohonenovy mapy. Konvoluční sítě. Vícevrstvé neuronové sítě.

Poslední úprava: Čábelka Miroslav, Ing. (08.01.2020)