Vizualizacija i analiza prostornih podataka pomoću sustava R (S730)

Šifra tečaja:

S730

Termini održavanja:

Raspored tečajeva

O tečaju:

Cilj je tečaja upoznavanje sudionika s načinom unosa, vizualizacije te dijela analitičkih metoda specifičnih za geografski referencirane podatke u sustavu R. Sudionici će se upoznati i s klasama i metodama u sustavu specijalno kreiranim za pohranu, vizualizaciju i analizu prostorno-vremenskih podataka. Polaznici tečaja S730 dobit će dovoljno znanja da prikazane metode primijene u svom specifičnom području rada.

Trajanje tečaja:

20 školskih sati (5 dana (pon-pet) po 4 školska sata)

Cijena pohađanja tečaja:

Cjenik

Sadržaj tečaja:

Kratko ponavljanje materijala tečaja S720; grafički sustavi u sustavu R, osnove o datumima u sustavu R. Definicija prostornih podataka, klase unutar sustava R koje omogućavaju rad s bazama prostornih podataka, modeli prostornih podataka, primjeri analitičkih metoda za različite modele prostornih i prostorno vremenski referenciranih podataka (topološki odnosi, analiza točkastih procesa, analiza vektorskih podataka te analitika kontinuiranih procesa i geostatistika).

1.    Prostorni podaci
1.1.   Vrste dvodimenzionalnih GIS-podataka
1.1.1.        Vektorski prikaz prostornih podataka
1.1.2.        Rasterski prikaz prostornih podataka

1.2.   Geopozicioniranje i lokalne koordinate - projekcije
1.2.1.        2D geografske koordinate
1.2.2.        3D koordinatni sustavi - 3D geodetske (geografske) koordinate
1.2.3.        Prelazak iz trodimenzionalnog (3D) na dvodimenzionalni (2D) sustav
1.2.4.        Referentne površine
1.2.5.        2D Kartezijev koordinatni sustav
1.2.6.        2D polarni koordinatni sustav
1.2.7.        Osnovno o projekcijama

1.3.   Prostorni podaci u specijaliziranom GIS programu – SAGA GIS

2.    Prostorni podaci u sustavu R

2.1.          Struktura prostornih podataka u sustavu R
2.1.1.       CRAN - "Spatial"

2.2.        Vizualizacija prostornih podataka u sustavu R

3.    Uvod u analizu prostornih podataka

3.1.   Proces analize prostornih podataka
3.1.1.        Prostorni uzorak

3.2.   Specifičnosti analitike u prostoru
3.2.1.        Slučajnost
3.2.2.        Zavisnost – nezavisnost opservacija (opažanja)
3.2.3.        Prostorna heterogenost
3.2.4.        Prostorna autokorelacija
3.2.5.        Specifičnosti geometrije na sferi
3.2.6.        Ekološka zabluda i problem promjenjivih jedinica površine (MAUP)

4.    Uključivanje informacije o međusobnim odnosima opservacija u analizu

4.1.   Prostorni odnosi - topologija

4.2.   Uključivanje međusobne ovisnosti među opservacijama u analizu
4.2.1.        Međusobna povezanost diskretnih prostornih pojava

4.3.   Mjere opće povezanosti podataka
4.3.1.        Izračun opće mjere međusobne povezanosti prostornih podataka
4.3.2.        Tipovi prostorne autokorelacije
4.3.3.        Testiranje statističke značajnosti izračunatih indeksa prostorne povezanosti
4.3.4.        Getis Ord G statistika
4.3.5.        Mjere lokalne prostorne autokorelacije (povezanosti)

5.    Točkasti procesi

5.1.   Tipovi točkastih procesa

5.2.   Analiza točkastih procesa
5.2.1.        Opisne statistike točkastog procesa
5.2.2.        Disperzija i organizacija točaka u točkastom procesu
5.2.3.        Intenzitet točkastog procesa

5.3.   Procjena postojanja prostorne ovisnosti među događajima
5.3.1.        Modeliranje točkastih procesa
5.3.2.        Hipoteza o potpunoj prostornoj slučajnosti (eng. Complete Spatial Randomnes - CSR)
5.3.3.        chi2 test
5.3.4.        Metoda najbližih susjeda.

6.    Analitika kontinuiranih procesa i geostatistika

6.1.   Mehanički (deterministički) modeli

6.2.   Modeli temeljeni na ekspertnom znanju

6.3.   Statistički (vjerojatnosni) modeli
6.3.1.        Regresijski modeli
6.3.2.        Geostatistika u sustavu R
6.3.3.        Paket gstat

7.    Prostorno vremenski podaci  u sustavu R

7.1.   Paket spacetime
7.1.1.        Zapisivanje prostorno-vremenskih informacija u paketu spacetime

 

Koje predznanje je potrebno?

 

  • Poznavanje osnova rada s računalom i operacijskim sustavom Windows, poznavanje osnova rada na Internetu.
  • Poznavanje statističkih koncepata (osnove statistike: osnove matrične algebre, osnove vjerojatnosti, uzorkovanje, mjerne skale, slučajne varijable i distribucije vjerojatnosti, intervali pouzdanosti i testiranje hipoteza, vrste modela, korelacijski i regresijski modeli, testiranje pretpostavki za primjenu izabranog modela).
  • Pasivno poznavanje engleskog jezika radi mogućnosti praćenja dokumentacije unutar sustava R.
  • Barem minimalno iskustvo u programiranju je prednost.
Materijali za tečaj:

Priručnik za polaznike (PDF)

Priručnik za polaznike (DOCX)

Popratne datoteke (ZIP)

Prijavite se!

http://abc.srce.hr

Pitanja?

e-mail: edu [at] srce.hr, telefon: +385 1 616 5165

Napomena:

Autor tečaja i pisanih materijala: Andreja Radović.
Primjeri se izvode u verziji R-3.1.3. Koristi se i RStudio te SAGA GIS za georeferencirane podatke
Godina prvog održavanja: 2015.