Анализ космических снимков: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
D Snowden (обсуждение | вклад) (Новая страница: «Предлагаем вам попробовать себя в решении вполне «взрослых» задач по реальным и актуаль…») |
(нет различий)
|
Версия 10:04, 20 марта 2020
Предлагаем вам попробовать себя в решении вполне «взрослых» задач по реальным и актуальным космическим снимкам. Вы научитесь не только их обрабатывать и анализировать, но и использовать геоинформационные технологии для работы с электронными картами и для анализа пространственных данных.
Что нужно знать
- География:
- что такое географические карты и географические координаты и как ими пользоваться, различные типы карт и принципы отображения информации на них (в объёме школьного курса географии).
- физическую географию нашей страны и мира, а также отдельных материков и регионов; особенно разделы про природные зоны, растительность и ландшафты, распределение и характер растительности в зависимости от различных физических факторов: рельефа, гидрологии, геологии, климата и пр.
- экономическую географию нашей страны и мира, основные виды природопользования отдельных стран и регионов, воздействие деятельности человека на природные экосистемы и ландшафты.
- Биология: основы экологии и смежных разделов биологии; особенно разделы о структуре и функционировании экосистем и растительных сообществ, воздействии человека на окружающую среду и природные экосистемы.
- Английский язык — хотя бы в объёме, позволяющем уверенно пользоваться онлайн-переводчиками.
- Математика: статистика
Hard skills
- Умение пользоваться различными географическими картами, понимать их, производить по ним простейшие измерения.
- Знакомство и первичные навыки работы с интерактивными картами / картографическими порталами (геопорталами) в интернете.
- Программирование на одном или нескольких языках (особенно полезны будут Phyton и Perl).
- Навыки работы с пространственными данными и геоинформационными системами (например, QGIS, GRASS, ArcGIS, ScanEx Image Processor).
- Знакомство с алгоритмами классификация растровых изображений.
- Знакомство с библиотеками, позволяющими работать с пространственными данными (такими как GDAL/OGR).
- Задачник 2018/19
Soft skills
- Умение самостоятельно находить и анализировать информацию, сопоставлять данные из различных источников.
- Аккуратность, пунктуальность и последовательность (в частности, при очерчивании объектов на карте / космическом снимке).
- Работа в команде