Merenduse ruumiandmete analüüs ja visualiseerimine (VME0420)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
VME0420
õppeaine nimetus eesti k
Merenduse ruumiandmete analüüs ja visualiseerimine
õppeaine nimetus inglise k
Maritime spatial data analysis and visualization
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
6.00
deklareeritav
jah
kontrollivorm
hindeline arvestus
õpetamise semester
sügis-kevad
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Õppekavad, millesse aine kuulub
kavaversiooni kood
aine kohustuslik
ei
Ainet õpetavad struktuuriüksused
V - Eesti Mereakadeemia
Tunniplaani link
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Õppeaine eesmärgid on:
- luua üliõpilasele võimalused põhiteadmiste omandamiseks ruumiandmete analüüsi põhimõtetest, ülesehitusest, rakendatavusest merendusega seotud valdkondades, ruumiandmete töötlemise ja visualiseerimise meetoditest, 3D andmete kogumise viisidest, kasutades nüüdisaegset tarkvara;
- võimaldada üliõpilasel omandada baasteadmisi Python programmeerimiskeele kasutamisest ruumiandmete analüüsiks.
- luua üliõpilasele võimalused põhiteadmiste omandamiseks ruumiandmete analüüsi põhimõtetest, ülesehitusest, rakendatavusest merendusega seotud valdkondades, ruumiandmete töötlemise ja visualiseerimise meetoditest, 3D andmete kogumise viisidest, kasutades nüüdisaegset tarkvara;
- võimaldada üliõpilasel omandada baasteadmisi Python programmeerimiskeele kasutamisest ruumiandmete analüüsiks.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of this course is to:
- provide basic knowledge of the principles of spatial data analysis, structure, applicability in maritime fields, methods of spatial data processing and visualization, 3D data collection methods using modern software;
- provide an opportunity to learn programming in Python for spatial data analysis.
- provide basic knowledge of the principles of spatial data analysis, structure, applicability in maritime fields, methods of spatial data processing and visualization, 3D data collection methods using modern software;
- provide an opportunity to learn programming in Python for spatial data analysis.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Aine läbinud üliõpilane:
- teab geoinfosüsteemide ülesehitust, andmete kogumise, analüüsi ja töötlemise meetodeid ning oskab teha ruumiandmete analüüsi ArcGIS PRO tarkvara abil;
- arutleb geoinfosüsteemide oluliste probleemide üle;
- kasutab Dron2Map tarkvara 3D andmete töötlemiseks ja visualiseerimiseks;
- kasutab Python programmeerimiskeelt ruumiandmete analüüsiks.
- teab geoinfosüsteemide ülesehitust, andmete kogumise, analüüsi ja töötlemise meetodeid ning oskab teha ruumiandmete analüüsi ArcGIS PRO tarkvara abil;
- arutleb geoinfosüsteemide oluliste probleemide üle;
- kasutab Dron2Map tarkvara 3D andmete töötlemiseks ja visualiseerimiseks;
- kasutab Python programmeerimiskeelt ruumiandmete analüüsiks.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course the student:
- knows the structure of geographic information systems, methods of data collection, analysis and processing and is able to perform analysis of spatial data using ArcGIS PRO software;
- discusses important problems of GIS;
- uses Dron2Map software to process and visualize 3D data;
- uses Python programming language for spatial data analysis.
- knows the structure of geographic information systems, methods of data collection, analysis and processing and is able to perform analysis of spatial data using ArcGIS PRO software;
- discusses important problems of GIS;
- uses Dron2Map software to process and visualize 3D data;
- uses Python programming language for spatial data analysis.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Merenduses kasutatavate ruumiandmete olemus. Geoinformaatika ja GIS mõisted, GIS funktsioonid, ülesanded ja kasutusvaldkonnad. Kaardiandmetega töötamine kasutades ArcGIS PRO tarkvara. Merenduse ruumiandmete töötlemine Python programmeerimiskeele abil, ruumiliste seoste analüüs.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Course topics: The nature of spatial data in the sea; geoinformatics and GIS concepts, GIS functions, tasks and applications, working with map data using ArcGIS PRO software, processing of maritime spatial data using Python programming language, spatial relationship analysis.
hindamisviis eesti k
eristav hindamine
hindamisviis ingl k
graded assesment
iseseisev töö eesti k
-
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
Õppematerjalidele viitab õppejõud loengus
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
1.0
loenguid
-
praktikume
2.0
praktikume
-
harjutusi
1.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO
õppetöö semester
õpetav õppejõud / üksus
õppetöö keel
Laiendatud ainekava
2025/2026 sügis
Pentti Jouko Sakari Kujala, V - Eesti Mereakadeemia
inglise keel