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Oggetto:
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Advanced GIS

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Advanced GIS

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Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
INT1435
Docente
Dott. Andrea Ajmar (Titolare del corso)
Corso di studio
Corso di Laurea Magistrale in Geografia e Scienze Territoriali (LM-80)
Anno
1° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
ICAR/06 - topografia e cartografia
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Inglese
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti

• 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

• 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
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Avvisi

List of topics/questions for the oral exam
Oggetto:

Obiettivi formativi

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.

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.
Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

At the end of this course, the student will be able to:

  • 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)
  • communicate issues of territorial relevance in a clear and unambiguous way  on original themes and including cartographic outputs

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
Oggetto:

Programma

  • 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

In the case of classroom training, lessons and exercises will be organized in an informatics 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.

  • 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.

Oggetto:

Modalità di insegnamento

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.

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.

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

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%)

The exam will be in person (online upon request of the student - see UNITO latest regulations).

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%)

L'esame sarà svolto in presenza. È facoltà degli studenti e delle studentesse di richiedere l'esame a distanza secondo le modalità indicate dall'Ateneo, esclusivamente in casi di condizioni documentabili di fragilità legate al COVID-19.

Oggetto:

Attività di supporto

During the course, short tests will be carried out in the classroom to assess understanding of the various topics. The result of these tests will not be used in the final evaluation phase.

Durante l'insegnamento verranno svolte delle brevi prove in aula per valutare la comprensione dei vari argomenti. Il risultato di queste prove non sarà utilizzato nella fase di valutazione finale.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Basics of Geomatics
Anno pubblicazione:  
2009
Editore:  
Springer Dordrecht Heidelberg London New York
Autore:  
Mario A. Gomarasca
ISBN  
Obbligatorio:  
No


Oggetto:
Libro
Titolo:  
Cartography
Anno pubblicazione:  
2018
Editore:  
ESRI Press
Autore:  
Kenneth Field
ISBN  
Obbligatorio:  
No


Oggetto:
Libro
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
Oggetto:

Slides provided by the teacher



Oggetto:

Orario lezioniV

GiorniOreAula
Mercoledì10:00 - 13:00
Venerdì14:00 - 17:00

Lezioni: dal 02/03/2022 al 11/05/2022

Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    28/01/2022 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    30/04/2022 alle ore 23:55
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 04/08/2022 12:54