LV EN RU DE FR

Programmēšana ģeoinformātikā I

Kursa izstrādātāji

Kursa anotācija

Kurss iepazīstina ar ĢIS uzdevumu veikšanai nozīmīgākajām programmēšanas valodām. Tiek apskatīti programmēšanas pamati ĢIS, izmantojot Python un C# valodu. Kurss iepazīstina ar Python, lai integrētu programmēšanu darbā ar ĢIS. Studenti mācās automatizēt ģeoapstrādes uzdevumus, izmantojot Python un izveidot ĢIS rīkus ar C#. Pēc sekmīgi kursa apguves studenti spēs izprast skriptēšanu ar Python datu analīzei ArcGIS vidē, pratīs izmantot telpiskajai analīzei noderīgu kodu rakstīšanas pamatprincipus un izstrādāt telpiskās analīzes rīkus un algoritmus.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Pēc kursa apguves studentam būs:
zināšanas - par dažādām programmēšanas valodām, kas parasti tiek izmantotas ĢIS izstrādē un dažādu ĢIS uzdevumu veikšanā (teorijas tests);
prasmes – demonstrēt izpratni par programmēšanas izmantošanu ĢIS uzdevumu veikšanai; praktiski izmantot tādas valodas kā Python un C# ģeoapstrādes uzdevumiem, ĢIS modeļu un rīku izstrādei (praktisko darbu atskaites);
kompetence - izprast programmēšanas nozīmi ģeoinformātikas praksē; kritiski izvērtēt dažādus programmēšanas rīkus ĢIS analīzei un lietojumu izstrādei; plānot, uzrakstīt un saprast skriptus ĢIS kartēšanai, rīku pielāgošanai un ĢIS uzdevumu automatizācijai (praktisko darbu un individuālo darbu atskaites).

Kursa saturs(kalendārs)

Pilna laika klātienes studijās:
1. Nozīmīgāko programmēšanas valodu pielietojums ģeoinformātikā 1 h
2. Python un R telpisko datu apstrādei, analīzei un modelēšanai 2 h
3. C #, C ++ un Java un ĢIS izstrādei un karšu serveriem 2 h
4. JavaScript, Python un PHP kartēšanai tīmeklī 2 h
5. SQL izmantošana darbā ar ģeotelpiskajām datu bāzēm 1 h
6. Python programmēšanas pamati: piekļuve rastra un vektoru datiem 2 h
7. Python programmēšanas pamati: telpisko datu izpēte 2 h
8. Python programmēšanas pamati: manipulācijas ar telpiskajiem datiem 2 h
9. Ģeoapstrāde ar Python karšu sagatavošanas un drukāšanas automatizācijai 4 h
10. Python un ArcPy, lai pārvaldītu projektu, slāņu un izkārtojumu pārvaldīšanai 4 h
11. C # programmēšanas pamati: pielāgotu ĢIS rīku izveide 5 h
12. C # programmēšanas pamati: ĢIS rīku izstrāde 5 h

Nepilna laika neklātienes studijās:
Tiek īstenotas visas tēmas, kas norādītas pilna laika klātienes studijās, bet kontaktstundu skaits ir ½ no norādīto stundu skaita.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaite ar atzīmi. Jābūt izpildītiem laboratorijas darbiem, aizstāvētam pastāvīgajam darbam un ieskaitītam teorijas testam.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Izpildot patstāvīgo darbu, studentiem jāapgūst iemaņas patstāvīgi sagatavot ĢIS uzdevuma automatizācijas risinājumu, pielietojot Phyton skiptēšanas valodu un izvēlēto programmēšanas valodu.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Zināšanas tiek vērtētas 10 ballu skalā. Atzīmi veido:
• laboratorijas dabu izstrāde un savlaicīga iesniegšana (40%);
• patstāvīgā darba aizstāvēšana (20%);
• tests par teorijas jautājumiem (40%).

Obligātā literatūra

Zandbergen A. Python Scripting for ArcGIS. Redlands, California: Esri Press, 2014. 358 p.
Crampton J. Mapping: A Critical Introduction to Cartography and GIS. John Wiley & Sons, 2011. 232 p.
Yang C. Introduction to GIS Programming and Fundamentals with Python and ArcGIS. CRC Press, 2020. 328 p.
Stephenson B., The Python Workbook. Springer, 2014. 165 p.
Lee Kent D., Hubbard S. Data Structures and Algorithms with Python. , Springer, 2015. 363 p.

Papildliteratūra

Carreira P. Geospatial Development By Example with Python. Birmingham; Mumbai: Packt Publishing, 2016. 340 p. E-grāmata. EBSCO. Resurss pieejams ar LLU IS lietotājkontu. Pieejams: https://search-ebscohost-com.ezproxy.llu.lv/login.aspx?direct=true&db=e000xww&AN=1163843&site=ehost-live&scope=site
Fundamentals of Computer Programming with C# [tiešsaiste] [skatīts 17.01.2022]. Pieejams: https://introprogramming.info/wp-content/uploads/2013/07/Books/CSharpEn/Fundamentals-of-Computer-Programming-with-CSharp-Nakov-eBook-v2013.pdf

Periodika un citi informācijas avoti

Latvijas ģeotelpiskās informācijas aģentūra. Publikācijas. [tiešsaiste] [skatīts 17.01.2022]. Pieejams: https://www.lgia.gov.lv/lv/dokumenti
ESRI mājas lapa [tiešsaiste] [skatīts 17.01.2022]. Pieejams: http://www.esri.com
Envirotech mājas lapa [tiešsaiste] [skatīts 17.01.2022] Pieejams: https://www.gisbaltic.eu/lv-lv/home

Piezīmes

Profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmas “Ģeoinformātika un tālizpēte” pilna laika klātienes studijās un nepilna laika neklātienes studijās