Tantárgyi adatlap
Download PDFI. Subject Specification
1. Basic Data
1.1 Title
Térinformatikai elemzések
1.2 Code
BMEEOFTA-J1
1.3 Type
Module with associated contact hours
1.4 Contact hours
| Type | Hours/week / (days) |
| Lecture | 2 |
| Seminar | 2 |
1.5 Evaluation
Midterm grade
1.6 Credits
5
1.7 Coordinator
| name | Dr. Barsi Árpád |
| academic rank | Professor |
| barsi.arpad@emk.bme.hu |
1.8 Department
Department of Photogrammetry and Geoinformatics
1.9 Website
1.10 Language of instruction
hungarian and english
1.11 Curriculum requirements
-
1.12 Prerequisites
Erős előkövetelmény:
- Térinformatikai modellezés (BMEEOFTAG41)
1.13 Effective date
5 February 2020
2. Objectives and learning outcomes
2.1 Objectives
A tárgy keretében megismerkednek a hallgatók a térinformatikai rendszerekben elérhető elemzőeszközökkel, technikákkal, majd önálló, összetett feladat megoldása során a gyakorlatban is kipróbálják ezeket a megoldásokat. A félév folyamán hangsúlyt helyezünk arra, hogy a társterületek igényeinek megértéséhez esettanulmányokat vizsgáljunk meg. A gyakorlati feladat elvégzése alatt az adatgyűjtésről, az adatok tisztításáról, majd az elemző lépések végrehajtásáról, végül a kapott eredmények értelmezéséről kell a hallgatóknak gondoskodniuk.
2.2 Learning outcomes
Upon successful completion of this subject, the student:
A. Knowledge
- ismeri a komplex térinformatikai rendszerek felépítését és összetett elemzési lehetőségeit
- ki tudja választani az adott feladat igényelte adatmodellt
- ismeri a széles körben alkalmazott geometriai, topológiai és attribútum-orientált elemzési eljárá-sokat, azok használatának előnyeivel és hátrányaival
- alapszinten érti a nagy adatmennyiségek (big data) feldolgozási mechanizmusait
- értelmezni tudja a kapott eredményeket és azok felhasználásával használható támogatást tud adni más szakterületek szakemberei számára
B. Skills
- rutinszerűen kezel adott térinformatikai rendszert
- érti a térinformatikai adatnyerési módszerek közötti különbséget, képes a megfelelő kiválasztására
- kezeli adott térinformatikai rendszer adatbáziskezelőjét
- elemzési módszertant dolgoz ki az elvárt eredmények előállításához
- képes a megfelelő minőségű és mennyiségű adat feltöltésére
C. Attitudes
- törekszik a megfelelő minőségű rendszer kialakítására
- a feladat elvégzéséhez szükséges mértékben kér segítséget a gyakorlatvezetőktől,
- megfelelő módon használja a térinformatikai szakkifejezéseket
D. Autonomy and Responsibility
- egyes helyzetekben – csapat részeként – együttműködik hallgatótársaival a feladatok megoldásá-ban,
- nyitottan fogadja a megalapozott kritikai észrevételeket,
- a műszaki leírásokat, összehasonlító dokumentációkat részben önállóan fogalmazza meg, részben a rendelkezésre álló, hasonló célú dokumentációkból állítja össze a saját feladatának sajátosságait figyelembe véve.
2.3 Methods
A tárgy előadásai alatt módszeresen ismertetésre kerülnek az adatok elemzési műveleteinek csoportjai, mintapéldákkal illusztrálva. Az elméleti ismeretek kiterjednek a használható matematikai (pl. gráfelméleti), statisztikai és más, akár mesterséges intelligencián alapuló megoldásokra is. A gyakorlati részben a hallgatók önállóan vagy kiscsoportban oldanak meg térinformatikai rendszer kialakítási, adatfeltöltési és elemzési feladatokat, majd megfelelő szintű megjelenítéssel közlik az eredményeket. A projekt során mindig új problémafelvetésre kell tudni reagálni: meg kell találni a megfelelő adatforrásokat, adatmodellt, elemzési módszertant kell kidolgozni, konkrét megvalósítási rendszert kell választani, mintalépéseket elvégezni.
2.4 Course outline
| Hét | Előadások és gyakorlatok témaköre |
| 1. | Alapok, metrikák, koordináta rendszerek |
| 2. | Koordinátageometria, clipping-módszerek |
| 3. | Dimenziók a térinformatikában, egyenesek metszése |
| 4. | Gráfelméleti alapok |
| 5. | Rang-függvény, forrás-nyelő vizsgálat |
| 6. | Optimális út algoritmusok |
| 7. | Gráfok használata, statikus és dinamikus felépítés |
| 8. | Navigációs rendszerek és használatuk |
| 9. | Puffergenerálás, szomszédsági elemzés |
| 10. | Szabálytalan adathalmaz kezelése, DEM-elemzések |
| 11. | Statisztikai módszerek, adatbányászat |
| 12. | Logika és alkalmazása |
| 13. | Topológia és használata |
| 14. | Adatbázisok, web-es eszközök |
The above programme is tentative and subject to changes due to calendar variations and other reasons specific to the actual semester. Consult the effective detailed course schedule of the course on the subject website.
2.5 Study materials
- a) oktatási keretrendszerben található segédletek, útmutatók
- b) alkalmazott műszerek és szoftverek kézikönyvei
2.6 Other information
1) Az adatnyerést a hallgatók egyénileg szervezik, intézik.
2) A feldolgozásokhoz szükséges módszerekben, szoftverekben a tantárgy oktatását végző tanszék segítséget nyújt. A feldolgozáshoz saját számítógép is használható.
2) A feldolgozásokhoz szükséges módszerekben, szoftverekben a tantárgy oktatását végző tanszék segítséget nyújt. A feldolgozáshoz saját számítógép is használható.
2.7 Consultation
Konzultációs időpontok: a tanszék honlapján megadottak szerint, vagy a tantárgy oktatóival e-mail-ben egyeztetve
This Subject Datasheet is valid for:
Nem induló tárgyak
II. Subject requirements
Assessment and evaluation of the learning outcomes
3.1 General rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése két zárthelyi dolgozat és egy házi feladat alapján történik.
3.2 Assessment methods
| Teljesítményértékelés neve (típus) | Jele | Értékelt tanulási eredmények |
| 1. zárthelyi dolgozat (részteljesítmény értékelés) | ZH1 | A.1-A.5; B.1-B.5 |
| 2. zárthelyi dolgozat (részteljesítmény értékelés) | ZH2 | A.1-A.5; B.1-B.5 |
| házi feladat | HF | A.1-A.5; B.1-B.5; C.1-C.3; D.1-D.3 |
The dates of deadlines of assignments/homework can be found in the detailed course schedule on the subject’s website.
3.3 Evaluation system
| Jele | Részarány |
| ZH1 | 25% |
| ZH2 | 25% |
| HF | 50% |
| Összesen | 100% |
3.4 Requirements and validity of signature
A tárgyból nem szerezhető aláírás.
3.5 Grading system
Az érdemjegy megszerzésének feltétele, hogy a 3.3. pont szerint a szorgalmi időszakban teljesí-tendő feladatok mindegyikét legalább elégséges szinten teljesítse a hallgató. A végső érdemjegyet a 3.3. pont szerinti súlyozás alapján állapítjuk meg.
| Érdemjegy | Pontszám (P) |
| jeles (5) | 80<=P |
| jó (4) | 70<=P<80% |
| közepes (3) | 60<=P<70% |
| elégséges (2) | 50<=P<60% |
| elégtelen (1) | P<50% |
3.6 Retake and repeat
1) A házi feladatok beadásának, valamint a pótlások határidejét a részletes ütemterv tartalmazza.
2) A házi feladatok – szabályzatban meghatározott díj megfizetése mellett – késedelmesen a pótlási időszak utolsó napján 16:00 óráig adható be vagy elektronikus formában 23:59-ig küldhető meg.
3) A beadott és elfogadott házi feladat az 1) pontban megadott határidőig és módon díjmentesen javítható.
2) A házi feladatok – szabályzatban meghatározott díj megfizetése mellett – késedelmesen a pótlási időszak utolsó napján 16:00 óráig adható be vagy elektronikus formában 23:59-ig küldhető meg.
3) A beadott és elfogadott házi feladat az 1) pontban megadott határidőig és módon díjmentesen javítható.
3.7 Estimated workload
| Tevékenység | Óra/félév |
| részvétel a kontakt tanórákon | 14×4=56 |
| félévközi készülés a gyakorlatokra | 14×1=14 |
| felkészülés a teljesítményértékelésekre | 20 |
| a házi feladat elkészítése | 60 |
| Összesen | 150 |
3.8 Effective date
5 February 2020
This Subject Datasheet is valid for:
Nem induló tárgyak