LV EN RU DE FR

Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Kursa izstrādātājs

Priekšzināšanas

DatZ2004, Datu bāzu tehnoloģijas I

DatZ2005, Datu bāzu tehnoloģijas II

InfT3024, Datorgrafika

Kursa anotācija

Kursa mērķis ir veidot teorētisku izpratni par ģeogrāfiskās informācijas sistēmām (ĢIS), to pielietojumu un mūsdienu attīstības virzieniem. Studenti apgūst kartogrāfijas pamatus un iegūst lietišķas zināšanas ĢIS izmantošanai kartogrāfisku uzdevumu risināšanai. Studenti vizualizē datus, sastāda un izpilda telpiskos vaicājumus, izzina pamatus telpisko un atribūtu datu izveidošanā un rediģēšanā, kā arī iepazīst datu analīžu paņēmienus, izprot tabulu savstarpējo savienošanu un saistību. Pēc kursa apguves studenti iegūst iemaņas darbam ArcGIS vidē. Kursa uzdevums ir sniegt zināšanas par daudzveidīgu ĢIS uzdevumu risinājumiem zinātnē un praksē, kā arī IT nozīmi to īstenošanā.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas – zina par ĢIS tehnoloģiju nozīmi un to lietošanas galvenajiem uzdevumiem (teorijas tests). Prasmes – spēj patstāvīgi izmantot apgūtos teorētiskos pamatus, lai izvēlētos un kritiski izvērtētu ĢIS metožu pielietošanas iespējas ģeotelpisko datu analīzē un vizualizācijā (laboratorijas darbi). Kompetence – kompetence prast pilnvērtīgi un patstāvīgi izmantot ĢIS datu vizualizēšanas, apstrādes un analīzes rīkus, kā arī novērtēt iegūtos rezultātus un pielietot tos radošu darbu veikšanā (patstāvīgais darbs).

Kursa saturs(kalendārs)

1. ĢIS jēdziens un funkcijas. Telpisko datu organizēšana. Datu iegūšana un uzglabāšana (2h).
2. ĢIS pielietojamība tautsaimniecībā (2h).
3. ĢIS datu struktūras. Rastru, vektoru un hibrīdu datu modeļi (2h).
4. Kartes matemātiskais pamats (2h).
5. ĢIS programmatūra – iedalījums, arhitektūra un funkcionalitāte (2h).
6. Ģeotelpisko datu glabāšana datu bāzēs. Datu servisu lietošana (2h).
7. Vektoriālu ģeotelpisku datu simbolizācija (2h).
8. Datu atlase pēc atributīvas informācijas (2h).
9. Datu atlase pēc ģeogrāfisko objektu telpiskajām attiecībām (2h).
10. Darbs ar kartes tekstu un anotācijām (2h).
11. Ģeoapstrādes (Geoprocessing) rīku apskats un pielietojums (2h).
12. Ģeogrāfisko objektu ciparošana jeb vektorizācija (digitizēšana) (2h).
13. Rastra datu ģeoreferencēšana (2h).
14. ĢIS datu konvertācijas (2h).
15. ĢIS 2D datu telpiskās analīzes risinājumi (2h).
16. ĢIS un modelēšana (2 h)

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Eksāmens.
Kumulatīvo eksāmenu veido:
-izpildīti un ieskaitīti laboratorijas darbi;
-prezentēti patstāvīgi veiktā darba rezultāti noslēguma seminārā;
-uzrakstīts teorijas tests.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Semestra laikā studentam patstāvīgi jāizpilda viens praktiskais darbs, kurā sniegts un analizēts risinājums noteikta ĢIS uzdevuma automatizācijai. Darbu noformē rakstiskā veidā (viena darba apraksta apjoms vismaz 8 lpp) un iesniedz elektroniski e-studiju vietnē.
Ar prezentāciju uzstājas noslēguma seminārā.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Regulārs laboratorijas darbu apmeklējums un to (saskaņā ar kursa plānu) izpilde (maksimāli 6 balles).
Patstāvīgā darba izpildes rezultātu prezentācija noslēguma seminārā (maksimāli 1 balle).
Teorijas tests (maksimāli 3 balles).
Iegūtā ballu summa veido semestra kumulatīvo vērtējumu. Studenti, kuriem laboratorijas darbu vērtējums ir mazāks par 4 ballēm, kārto eksāmenu.

Obligātā literatūra

1.Bernhardsen T. Geographic Information Systems: an Introduction. New York: John Wiley&Sons, 2002. 428 p.
2.Heywood I., Cornelius S., Carver S. An Introduction to Geographical Information Systems. Pearson Education, Limited 2011. 480 p.
3.Crampton J. Mapping: A Critical Introduction to Cartography and GIS. John Wiley & Sons, 2011. 232 p.

Papildliteratūra

1.Bolstad P. GIS Fundamentals: A First Text on Geographic Information Systems. XanEdu Publishing Inc, 2019. 770 p

Periodika un citi informācijas avoti

ESRI mājas lapa [tiešsaiste]. Pieejams: https://www.esri.com/training/
Latvijas Ģeotelpiskās informācijas aģentūra (LĢIA) [tiešsaiste]. Pieejams: https://www.lgia.gov.lv/lv

Piezīmes

Obligātais kurss ITF akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programmā „Datorvadība un datorzinātne”.