Geospatial data management
A.A. 2022/2023
Learning objectives
L'insegnamento si propone di fornire i concetti fondamentali per la gestione informatica di informazioni geo-spaziali e dati di mobilità, e le competenze essenziali per la costruzione e utilizzo di tali informazioni tramite basi di dati spaziali e spazio-temporali.
Expected learning outcomes
Lo studente dovrà essere in grado di utilizzare e integrare dati georeferenziati di natura eterogenea. Inoltre dovrà essere in grado di organizzare e interrogare dati geospaziali e di mobilità tramite DBMS spaziale e piattaforma GIS. Infine dovrà essere in grado di applicare alcune funzioni di analisi dei dati.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
Il programma è strutturato in una parte introduttiva e in una parte più avanzata.
Parte I: si introducono le nozioni di base in particolare i sistemi di coordinate spaziali , il modello standard per la rappresentazione di dati spaziali di tipo vettoriale basato su simple features, il DBMS spaziale PostGIS, la piattaforma QGIS.
Parte II: si introducono i modelli per rappresentazione dei dati di mobilità espressi in termini di traiettorie spaziali e tecniche di analisi dei dati, in particolare metodi di clustering applicati a data spaziali e metodi di segmentazione applicati a traiettorie spaziali
Parte I: si introducono le nozioni di base in particolare i sistemi di coordinate spaziali , il modello standard per la rappresentazione di dati spaziali di tipo vettoriale basato su simple features, il DBMS spaziale PostGIS, la piattaforma QGIS.
Parte II: si introducono i modelli per rappresentazione dei dati di mobilità espressi in termini di traiettorie spaziali e tecniche di analisi dei dati, in particolare metodi di clustering applicati a data spaziali e metodi di segmentazione applicati a traiettorie spaziali
Prerequisiti
Conoscenza delle basi di dati
Metodi didattici
Lezioni frontali, esercitazioni su computer, eventuali seminari su temi di ricerca
Materiale di riferimento
Slides: sono disponibili sul sito del corso in ARIEL
Libro: PostGis in Action, Manning Editor
Libro: PostGis in Action, Manning Editor
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Si verifica l'apprendimento tramite una prova orale che comprende anche la discussione di un progetto
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI - CFU: 6
Lezioni: 48 ore
Docente:
Damiani Maria Luisa
Educational website(s)
Professor(s)
Ricevimento:
venerdi dalle 14 alle 16 previo appuntamento via e-mail
Via Celoria 18, Milano, uff. 7010