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PORTALE DELLA DIDATTICA

Advanced GIS

01VQIMY, 01VQIQA

A.A. 2022/23

Course Language

Inglese

Course degree

Master of science-level of the Bologna process in Geografia E Scienze Territoriali - Torino
Master of science-level of the Bologna process in Pianificazione Territoriale, Urbanistica E Paesaggistico-Ambientale - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 36
Esercitazioni in aula 24
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Ajmar Andrea   Ricercatore a tempo det. L.240/10 art.24-B ICAR/06 36 0 0 0 2
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
ICAR/06    
Valutazione CPD /
2022/23
Le tecniche e gli strumenti afferenti al settore della geomatica consentono di gestire dati spaziali georeferenziati e di generare informazioni a valore aggiunto e possono essere applicati in molteplici ambiti applicativi (pianificazione ambientale, beni culturali, gestione delle emergenze, agricoltura, ecc.) e in risposta a diverse sfide (sostenibilità ambientale, -resilienza economica, giustizia e inclusione socio-spaziale, sicurezza spaziale, geomarketing e sviluppo della cooperazione, ecc.). In questo contesto, i Sistemi Informativi Geografici (GIS) svolgono un ruolo fondamentale, consentendo di acquisire dati, di posizionarli rispetto ad un sistema di coordinate di riferimento (georeferenziazione), di strutturarli efficacemente, di analizzarli, di condividerli e di produrre cartografie disegni. Coerentemente con i risultati di apprendimento attesi nell'ambito del Corso di Laurea Magistrale in Geografia e Scienze del Territorio (LM-80), il presente insegnamento si propone di: - descrivere principi e tecniche avanzati per la gestione e l'analisi di dati spaziali georeferenziati sfruttando strutture dati complesse come i geodatabase; - dimostrare l'applicazione di queste tecniche in diversi ambiti attraverso esempi pratici, presentati durante le lezioni, e la produzione di una relazione finale da parte degli studenti su un argomento a loro scelta.
Geomatics’ techniques and tools allow to manage georeferenced spatial data and to generate added value information and can be applied in multiple application areas (environmental planning, cultural heritage, emergency management, agriculture, etc) and in response to various challenges (environmental sustainability, socio-economic resilience, socio-spatial justice and inclusion, space security, geo-marketing and cooperation development, etc.). In this context, Geographic Information Systems (GIS) play a key role, allowing to acquire data, to position them with respect to a reference coordinate system (georeferencing), to structure them effectively, to analyze them, to share them and to produce cartographic drawings. Consistent with the expected learning outcomes within the Master's Degree Course in Geography and Territorial Sciences (LM-80), this course aims to: - describe advanced principles and techniques for the management and analysis of geo-referenced spatial data exploiting complex data structures such as geodatabases; - demonstrate the application of these techniques in different areas through practical examples, presented during lessons, and the production of a final report by the students on a topic of their choice.
Al termine dell'insegnamento, occorrerà dimostrare di essere in grado di: creare, gestire e utilizzare il formato del geodatabase di ESRI e le sue funzionalità avanzate (Feature Dataset, Mosaic Dataset, Subtypes, Attribute Domain, Relationship Class, Network Dataset) applicare complesse tecniche di spatial data science (ad es. data engineering, prediction models, pattern detection) comunicare questioni di rilevanza territoriale in modo chiaro e inequivocabile su temi originali e includendo output cartografici
At the end of this course, the student will be able to: Knowledge and understanding - understand the different types of geographic data - know the different types of reference systems Applying knowledge and understanding - create, manage and use ESRI's geodatabase format and its advanced features (Feature Dataset, Mosaic Dataset, Subtype, Attribute Domain, Relationship Class, Network Dataset) - apply complex Spatial Data Science techniques (e.g. data engineering, prediction models, pattern detection) Making judgements - evaluate the adequacy of a geographical dataset with respect to the objectives of the analysis - estimate the accuracy of the result of a territorial analysis Communication - communicate issues of territorial relevance in a clear and unambiguous way on original themes and including cartographic outputs Learning skills - autonomously investigate the main aspects related to Geographic Information Systems.
• Conoscenza delle principali tipologie di dati geografici e delle relative modalità di creazione, modifica, elaborazione (con cenni relativi all'automazione tramite scripting) e rappresentazione • Capacità di gestire i dati spaziali in diversi sistemi di riferimento
- Knowledge of the main types of geographical data and the related methods of creating, editing, processing (with hints relating to automation through scripting) and representing - Ability to manage spatial data in different reference and coordinate systems.
Introduzione (9 ore): - elenco e descrizione delle principali discipline legate alla geomatica - principali tipologie di dati (vettoriali, raster) e formati (file singoli e contenitori di dati) - sistemi di riferimento e proiezioni - i concetti di precisione, accuratezza e scala nominale - principali tipologie di prodotti cartografici ArcGIS Suite di ESRI (9 ore): - presentazione teorica e pratica dell'interfaccia utente ESRI - il concetto di layer e le sue proprietà Il geodatabase (24 ore): - introduzione ai geodatabase - il geodatabase secondo ESRI - Feature Dataset - Sottotipi - Domini - Relationship Class e confronto con join e relate - Network Dataset con esempi di analisi (ad es. calcolo percorso, service area, closest facility, matrici origine-destinazione) - Raster Dataset e Mosaic Dataset Metodi e tecniche di spatial data science (18 ore) - data engineering - prediction and suitability models - pattern detection models - tecniche avanzate di comunicazione degli esiti dell'analisi geografica Nel caso di didattica in aula, lezioni ed esercitazioni saranno organizzate in un laboratorio informatico dove verranno messi a disposizione degli studenti hardware e software adeguati. In caso di didattica a distanza, il docente fornirà i requisiti hardware e la possibilità di installare localmente il software richiesto.
Introduction (9 hours): - list and description of the main disciplines connected to geomatics - main types of data (vector, raster) and formats (single files and data containers) - coordinate reference systems - the concepts of precision, accuracy, and nominal scale - main types of cartographic products ESRI's ArcGIS Suite (9 hours): theoretical and practical presentation of the ESRI user interface the layer concept and its properties The geodatabase (24 hours): - introduction to geodatabases - the geodatabase according to ESRI - Feature Dataset - Subtype - Attribute domain - Relationship Classes and comparison with joins and relates - Network Dataset with analysis examples (e.g. Route, Service Area, Closest facility, OD matrix analysis) - Raster Dataset and Mosaic Dataset Spatial Data Science methods and techniques (18 hours) - data engineering - prediction and suitability models - pattern detection models - results communication Lessons and laboratory where appropriate hardware and software will be made available to the students. In the case of distance learning, the teacher will provide hardware requirements and the possibility to install locally the required software.
L'insegnamento consiste in n. 36 ore di lezioni frontali e n. 24 ore di esercitazioni Le lezioni si terranno in un laboratorio informatico, consentendo di coniugare in maniera efficiente lezioni ed esercitazioni. Nella relazione finale, gli studenti sono tenuti a sviluppare un progetto per l'utilizzo e l'analisi dei dati geografici in un'area e su un tema a loro scelta, attinente agli obiettivi formativi del corso di laurea. Questo insegnamento sarà erogato in presenza, secondo le modalità e i tempi che verranno comunicati dal docente compatibilmente con le eventuali disposizioni di carattere sanitario.
The teaching consists of n. 36 hours of lectures and n. 24 hours of tutorials The course will be delivered as classroom training in an informatics laboratory, allowing to efficiently mix lessons and related exercises. In the final report, students are required to develop a project for the use and analysis of geographical data in an area and on a theme of their choice, relevant to the educational objectives of the degree course. This course will be based on traditional lessons. Detailed information will be provided by the teacher mostly based on the public health recommendations.
Titolo: Basics of Geomatics Anno pubblicazione: 2009 Editore: Springer Dordrecht Heidelberg London New York Autore: Mario A. Gomarasca ISBN 9781402090141 Obbligatorio: No Titolo: Cartography Anno pubblicazione: 2018 Editore: ESRI Press Autore: Kenneth Field ISBN 9781589484399 Obbligatorio: No Titolo: Elementary Surveying: An Introduction to Geomatics Anno pubblicazione: 2014 Editore: Hall Publishers Autore: Ghilani, C. D. and P. R. Wolf Capitoli: Chapter 3 Obbligatorio: Si Materiale fornito dal docente
Title: Basics of Geomatics Year of publication: 2009 Publisher: Springer Dordrecht Heidelberg London New York Author: Mario A. Gomarasca ISBN: 9781402090141 Mandatory: No Title: Cartography Year of publication: 2018 Publisher: ESRI Press Author: Kenneth Field ISBN: 9781589484399 Mandatory: No Title: Elementary Surveying: An Introduction to Geomatics Year of publication: 2014 Publisher: Hall Publishers Author: Ghilani, C. D. and P. R. Wolf Chapters: Chapter 3 Mandatory: Yes Slides provided by the teacher.
Modalità di esame: Prova orale obbligatoria; Elaborato progettuale individuale; Elaborato progettuale in gruppo;
Exam: Compulsory oral exam; Individual project; Group project;
L'esame si terrà in forma orale e verterà sulla presentazione e successiva discussione di una relazione (più materiale di supporto, come geodatabase, file di progetto, ecc.) con cui gli studenti dovranno dimostrare di aver applicato più argomenti, metodi o analisi tra quelli presentati durante l'insegnamento. Il documento deve essere un testo descrittivo e autoesplicativo, volto a fornire un quadro completo degli obiettivi, dei metodi e dei risultati. L'indice dell'elaborato deve contenere le seguenti sezioni: - Abstract/riassunto (facoltativo), in cui venga brevemente presentato il contenuto della relazione - Introduzione, volta a descrivere l'argomento e motivazione/oggetto/obiettivo dell'analisi e l'area di interesse scelta - Corpo principale, per presentare le analisi e il flusso di lavoro eseguiti - Descrizione dei set di dati, in cui elencare i metadati di base di tutti i set di dati utilizzati - Risultati, per discutere i principali esiti del lavoro - Prodotti cartografici, che possono essere inclusi nel report o forniti come file allegati Non viene fornito alcun modello per il report gli studenti sono liberi di adottare qualsiasi stile/formato che ritengano appropriato. Gli studenti sono comunque invitati a seguire buone pratiche generali, quali: - iniziare con un frontespizio contenente titolo, logo, autori, nome dell'insegnamento, data, ecc. - riportare chiaramente e fare riferimento nel testo a tutta la bibliografia/sitografia utilizzata - enumerare tutte le figure/tabelle/formule (con didascalia, se necessario) e farvi riferimento nel testo - inserire un indice se la dimensione del rapporto lo richiede Il livello di dettaglio della relazione deve essere un buon compromesso tra la leggibilità del documento e la necessità di fornire al lettore gli strumenti non solo per comprendere l'analisi, ma anche per poter riprodurre (ed eventualmente migliorare) la procedura. Per questo motivo è richiesta anche la consegna del geodatabase, che deve contenere tutti i dati (e solo quelli) utilizzati nella procedura descritta. La consegna del file di progetto è facoltativa e va effettuata solo se necessaria per comprendere meglio alcune elaborazioni intermedie. Il materiale di progetto deve comunque essere accessibile in sede di esame, in modo da consentire tempestivi controlli. L'argomento dell'elaborato va concordato preventivamente con il docente: in tal caso, il materiale necessario per la valutazione dovrà essere consegnato 1 settimana prima della data dell'esame. Se l'oggetto non è concordato, il materiale necessario per la valutazione deve essere consegnato entro 2 settimane dalla data dell'esame. Un elenco illustrativo dei possibili argomenti del rapporto include: - la redazione in bella copia di alcuni degli esercizi svolti durante l'insegnamento - strutturare e popolare un geodatabase a partire da OpenStreetMap (o altre fonti di dati), includendo sottotipi, domini e Relationship Class - creare analisi basate su un Network Dataset - creare un Network Dataset multimodale - applicare di metodi e tecniche di spatial data science Tutti gli argomenti trattati durante l'insegnamento e, se necessario, la loro applicazione tramite il software ESRI, installato in laboratorio o su PC (a scelta), possono essere parte integrante della prova orale. I criteri di giudizio utilizzati per comporre il voto finale prevedono la valutazione: - della capacità di produrre un elaborato scritto conciso, coerente e non ambiguo (55%) - della capacità di esporre il contenuto del lavoro svolto per il report finale in modo chiaro e rispettando le tempistiche indicate (15%) - delle conoscenze teoriche relative agli argomenti trattati a lezione (30%)
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Compulsory oral exam; Individual project; Group project;
The exam will be oral and will focus on the presentation and subsequent discussion of a report (plus supporting material, such as geodatabase, project file, etc.) in which students will have to demonstrate that they have applied few of the topics, methods or analyzes presented during the course. The written document must be a descriptive and self-explanatory text, designed to provide a complete picture of the objectives, methods, and results. The TOC of the report must contain the following sections: - Abstract/summary (optional), in which you briefly summarize all the content of the report - Introduction, where you describe the topic and scope/objective/goal of your analysis and describe the chosen area of interest - Main body, for presenting the analyses and workflow you performed - Datasets description, where you provide at least basic metadata of all external datasets you used - Results, to discuss the main outcomes - Mapping outputs, that can be either included in the report or delivered as attached files No template is provided and you are free to adopt any style/format you deem appropriate for presenting your work and results: but please follow well established general rules such as: - start with a title page with title, logo(s), authors, course name, date, etc. - clearly report and reference in the text all the bibliography/sitography used - enumerate all figures/tables/formulas (with caption, if necessary) and reference them in the text - consider to insert an index if the report size requires. The level of detail of the report must be a good compromise between the readability of the document and the need to provide the reader with the tools not only to understand the analysis, but also to be able to reproduce (and possibly improve) the procedure. For this reason, the delivery of the geodatabase is also required, which must contain all the data (and only those) used in the procedure described. The delivery of the project file is optional and should only be done if it is needed to better understand some intermediary elaborations. The project file must in any case be accessible during the examination, in order to allow for timely checks. The subject of the paper should be agreed in advance with the teacher: in this case, the material necessary for the assessment must be delivered 1 week before the exam date. If the object is not agreed, the material needed for the assessment must be delivered within 2 weeks from the exam date. An illustrative list of possible report topics includes: - the drafting in "fair copy" of some of the exercises carried out during the course - structure and populate a geodatabase starting from OpenStreetMap (or other data sources), including subtypes, domains and relationship classes - create analyzes based on a Network Dataset - create a multimodal Network Dataset - application of Spatial Data Science methods and techniques All the topics covered during the course and, if necessary, their application using the ESRI software, installed in the laboratory or on your PC (of your choice), can be an integral part of the oral exam. The judgment criteria used to compose the final grade include the evaluation of: - the ability to produce a concise, coherent and unambiguous written paper (55%) - the ability to expose the contents of the paper clearly and in accordance with the indicated time (15%) - the theoretical knowledge relating to the topics covered during the lessons (30%).
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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