55
правок
Изменения
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Анализ космических снимков (просмотреть исходный код)
Версия 10:04, 20 марта 2020
, 10:04, 20 марта 2020Новая страница: «Предлагаем вам попробовать себя в решении вполне «взрослых» задач по реальным и актуаль…»
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).
** [https://pythonworld.ru/ Программирование на Python 3 ]
** Курс [https://stepik.org/course/67/promo Программирование на Python]
*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).
*[https://drive.google.com/file/d/1o3ZNgFaX20zGkDwnlPIn4-ifjj6yn4xO/view 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]]
==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).
** [https://pythonworld.ru/ Программирование на Python 3 ]
** Курс [https://stepik.org/course/67/promo Программирование на Python]
*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).
*[https://drive.google.com/file/d/1o3ZNgFaX20zGkDwnlPIn4-ifjj6yn4xO/view 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]]
