Maritime spatial data analysis and visualization
BASIC DATA
course listing
A - main register
course code
VME0420
course title in Estonian
Merenduse ruumiandmete analüüs ja visualiseerimine
course title in English
Maritime spatial data analysis and visualization
course volume CP
-
ECTS credits
6.00
to be declared
yes
assessment form
Graded assessment
teaching semester
autumn - spring
language of instruction
Estonian
English
Study programmes that contain the course
code of the study programme version
course compulsory
no
Structural units teaching the course
V - Estonian Maritime Academy
Timetable link
Version:
VERSION SPECIFIC DATA
course aims in Estonian
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.
course aims in English
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.
learning outcomes in the course in Est.
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.
learning outcomes in the course in Eng.
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.
brief description of the course in Estonian
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.
brief description of the course in English
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.
type of assessment in Estonian
eristav hindamine
type of assessment in English
graded assesment
independent study in Estonian
-
independent study in English
-
study literature
Õppematerjalidele viitab õppejõud loengus
study forms and load
daytime study: weekly hours
4.0
session-based study work load (in a semester):
lectures
1.0
lectures
-
practices
2.0
practices
-
exercises
1.0
exercises
-
lecturer in charge
-
LECTURER SYLLABUS INFO
semester of studies
teaching lecturer / unit
language of instruction
Extended syllabus or link to Moodle or to home page
2023/2024 spring
Pentti Jouko Sakari Kujala, V - Estonian Maritime Academy
English