• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Crystallochemical Design of Huntite-Family Compounds

Kuz’micheva G. M., Kaurova I. A., Rybakov V. B. et al.

Crystals. 2019. Vol. 9. No. 2. P. 1-49.

Глава в книге
Structural Synthesis of the IoT System for the Fog Computing

Saksonov E., Leokhin Y., Panfilov, P.

In bk.: 24th Conference of Open Innovations Association FRUCT, FRUCT 2019. IEEE Computer Society, 2019. P. 381-387.

Препринт
Темпоральные расширения в стандарте SQL

С.Д. Кузнецов

Препринты ИСП РАН. Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, 2017. № 30.

Геоинформационные системы

Геоинформационные системы


НИС «Геоинформационные системы» направлен на обзорное изучение полного стека научных и практических подходов к разработке геоинформационных систем – аппаратно-программных комплексов, которые получают, хранят, передают, обрабатывают, визуализируют и позволяют выполнять анализ данных с географической привязкой.

В современном мире, около 80% всех данных содержат географическую привязку по словам Forbes. Многие крупные компании часто объявляют вакансии, которые связаны с географическими данными. Например, Apple объявила одновременно 70 таких вакансий.

Стоит только упомянуть GPS и ГЛОНАСС, Карты Google и Yandex, а также последние тренды в области Big Data и Machine Learning: «Селфи Земли каждые 24 часа» — девиз компании Planet Labs, которая в этом году будет иметь более 400 спутников на орбите, создает «Космический Google для планеты». Цель такой системы – распознавание и подсчет объектов на поверхности Земли, оценка урожайности, обнаружение изменений в городских постройках и многие другие практически важные задачи.

Геоданные проникают во все сферы человеческой деятельности. Знания этого семинара очень важны в широком спектре отраслей, работающих с геоданными:
— мониторинг окружающей среды
— транспорт
— городское планирование
— сельское хозяйство
— страхование
— сектор недвижимости
и многие другие практически важные области.

Примеры: Роскосмос, Forest Watch, Planet, КРОК, DigitalGlobe, ESRI, Carto, и многие другие.

Географические данные делятся на 2 вида: векторные (напр., точки, линии, полигоны) и растровые – многомерные массивы (напр., мультиспектральные спутниковые сцены). Работа с геопривязанными данными кардинально отличается от работы с обычными векторными объектами и массивами. Для этого используются особые координатные системы, подходы хранения и визуализации для эффективного использования геоданных и принятия решений на их основе.

Следовательно, целью данного курса является знакомство с подходами решения задач, которые ставят для обеспечения эффективной и результативной работы с географически привязанными данными. Одной из основных целей является обеспечить целостный охват и дать целостное представление студентам всей сферы работы с геоданными от получения этих данных до принятия решений на их основе. Курс сопровождается практическими примерами из различных областей человеческой деятельности.

Будут рассмотрены как теоретические, так и практические аспекты работы с геоданными. Теория охватывает методы хранения, доступа и анализа геоданных. Также одна из особенностей курса – его практическая направленность. Студенты познакомятся с некоторыми облачными сервисами обработки и визуализации геоданных, а также научатся создавать собственные карты с помощью новых языков программирования.

НИС «Геоинформационные системы» будет полезен для любого современного разработчика программного обеспечения ввиду чрезвычайного роста популярности приложений и услуг, которые используют данные с географической привязкой.