Wydział Informatyki - Analiza i Fuzja Danych Przestrzennych
Sylabus przedmiotu Fuzja danych przestrzennych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Analiza i Fuzja Danych Przestrzennych | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | podyplomowe |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Fuzja danych przestrzennych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Banachowicz <Andrzej.Banachowicz@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki na poziomie studiów inżynierskich. |
| W-2 | Znajomość wielowymiarowej analizy statystycznej. |
| W-3 | Znajomość podstawowych pojęć analizy systemowej. |
| W-4 | Znajomość podstawowych pojęć z zakresu nauk o Ziemi. |
| W-5 | Znajmość podstawowych metod i technik pozyskiwania geodanych. |
| W-6 | Znajmość podstawowej wiedzy z zakresu baz geodanych. |
| W-7 | Znajmość podstaw systemów informacji przestrzennej. |
| W-8 | Nabycie umiejętności wykorzystania narzędzi informatycznych do fuzji danych przestrzennych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie z zasadami, metodami i technikami fuzji danych przestrzennych. |
| C-2 | Nabycie umiejętności identyfikacji potrzeb geoinformacyjnych. |
| C-3 | Nabycie umiejętności fuzji danych przestrzennych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Transformacja danych do wspólnego formatu (układu współrzędnych, wymiaru itp.). | 3 |
| T-L-2 | Fuzja danych tekstowych. | 3 |
| T-L-3 | Fuzja danych obrazowych z nieobrazowymi. | 3 |
| T-L-4 | Fuzja pomiarów z wielu sensorów jednorodnych. | 2 |
| T-L-5 | Fuzja pomiarów z sensorów niejednorodnych. | 2 |
| T-L-6 | Fuzja obrazów (map, zobrazowań radarowych, sonarowych oraz teledetekcyjnych). | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe pojęcia fuzji danych i sensorów. Poziomy fuzji danych i sensorów. Obszary zastosowań fuzji danych i sensorów. | 3 |
| T-W-2 | Sensory wykorzystywane w systemach informacji przestrzennej. | 2 |
| T-W-3 | Architektura fuzji sensorów. | 2 |
| T-W-4 | Modele fuzji danych. Metody statystyczne fuzji danych. Metody heurystyczne fuzji danych. Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w fuzji danych. | 3 |
| T-W-5 | Fuzja danych przestrzennych w bazach zasobów geodezyjnych i kartograficznych. | 3 |
| T-W-6 | Fuzja obrazów. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do laboratoriów - praca własna studenta | 35 |
| A-L-3 | Opracowanie sprawozdań - praca własna studenta | 37 |
| A-L-4 | Konsultacje | 1 |
| A-L-5 | Zaliczenie laboratoriów | 2 |
| 90 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 1 |
| A-W-3 | Egzamin | 2 |
| A-W-4 | Studiowanie wskazanej literatury | 28 |
| A-W-5 | Przygotowanie do egzaminu | 10 |
| A-W-6 | Rozwiązywanie postawionych problemów - praca własna studenta | 35 |
| 91 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny. |
| M-2 | Wykład problemowy. Wykład konwersatoryjny. |
| M-3 | Metoda przypadków. Metoda sytuacyjna. Dyskusja dydaktyczna. |
| M-4 | Ćwiczenia laboratoryje. Symulacja. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: na podstawie aktywności w dyskusji i w rozwiązywaniu postawionych problemów. Laboratoria: na podstawie formułowania problemów i ich rozwiązywania, ocena ciagła pracy studenta. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: egzamin pisemny. Laboratoria: sprawozdanie pisemne, uzyskanie zaliczeń wszystkich laboratoriów. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AFDP_10-_07_W01 Student zna metody fuzji geodanych z wykorzystaniem technologii informatycznych. | AFDP_10-_W04 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2, M-3 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AFDP_10-_07_U01 Student potrafi dokonywać fuzji geodanych. | AFDP_10-_U04 | — | — | C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-3, M-4 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AFDP_10-_07_W01 Student zna metody fuzji geodanych z wykorzystaniem technologii informatycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna podstawowe zasady, metody i techniki fuzji geodanych, a w szczególności sensorów. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AFDP_10-_07_U01 Student potrafi dokonywać fuzji geodanych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi zidentyfikować, modelować i rozwiązać prosty problem fuzji geodanych z wykorzystaniem technologii informatycznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Hall D.L., Llinas J. (ed.), Handbook of Multisensor Data Fusion., Artech House, Norwood, 2001
- Hall D.L., McMullen S.A.H., Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, Artech House, Norwood, 2004
- Gelb A. (ed.), Applied Optimal Estimation, MIT Press, Cambridge, 1974
- Haykin S. (ed.), Kalman Filtering and Neural Networks, John Wiley & Sons, Inc., New York, 2001
- Kraak M-J., Ormeling F., Kartografia. Wizualizacja danych przestrzennych., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1998
- Mitchell H.B., Multi-Sensor Data Fusion. An Introduction, Springer, Berlin - Heidelberg, 2007
Literatura dodatkowa
- Bar-Shalom Y., Li X.R., Kirubarajan T., Estimation with Applications to Tracking and Navigation. Theory, Algorithms and Software., John Wiley & Sons, Inc., New York, 2001
- Litwin L., Myrda G., Systemy Informacji Geograficznej. Zarządzanie danymi przestrzennymi w GIS, SIP, SIT, LIS, Helion, Katowice, 2005
- Ristic B., Arulampalam S., Gordon N., Beyond the Kalman Filter. Particle Filters for Tracking Applications, Artech House, Boston - London, 2004