Рекомендовать темы для включения в курс «Компьютерные науки для геопространственных технологий»

Я буду преподавать курс в местном университете под названием «Компьютерные науки для геопространственных технологий». Это вводный курс, предназначенный для ознакомления студентов с концепциями компьютерных наук в области геопространственных технологий (ГИС и дистанционное зондирование). В прошлом я вводил концепции программирования, но обнаружил, что это охватило многие головы студентов.

В настоящее время я планирую обсудить компьютерное оборудование, типы пространственных данных (то есть шейп-файлы и базы геоданных), модель базы геоданных ESRI (университет работает на платформе ESRI), базовую теорию баз данных с ArcSDE Personal.

Может ли кто-нибудь порекомендовать некоторые другие темы, связанные с информатикой, которые должны знать практики ГИС и дистанционного зондирования, прежде чем приступить к работе?

ОБНОВЛЕНИЕ: Учебный план прошлых лет включал:

• API Google Maps Javascript / HTML / Google Планета Земля / KML - 5 недель
• Сценарии Python - 6 недель
• Теория баз данных / MS Access - 2 недели
• VBA - 2 недели

Ответ, который я получил от студентов, заключался в том, что на каждую тему было потрачено недостаточно времени. Я говорю с университетом, чтобы предложить курс следующего уровня в программировании ГИС с использованием Python.

За 15 лет ответов на вопросы ГИС на серверах списков и, теперь, на веб-страницах, я отметил некоторые повторяющиеся проблемы, которые предполагают необходимость для практиков изучать определенные конкретные компьютерные концепции. Ни один из них не глубокий; все это хорошо известно; но все они кажутся общими недостатками на заднем плане или пониманием значительного меньшинства (большинства?) людей ГИС. Во многих случаях мало что нужно изучать, кроме определения или примера. Задача состоит в том, чтобы предупредить студентов о возможных подводных камнях и дать им принципы или инструменты, необходимые для их решения при появлении, не обязательно становясь экспертами.

Ссылки в следующем списке все идут на вопросы на этом сайте. Само существование этих ссылок свидетельствует о ценности концепций. Перейдя по ссылкам, вы сможете найти примеры того, как знание этих концепций может решить проблемы, предотвратить их возникновение и помочь людям лучше освоить ГИС.

Вычислительные системы

• Компоненты компьютера: откройте коробку, разберите ее, определите компоненты (ЦП, ОЗУ, диски, материнская плата, сетевая карта и т. Д.) И объясните их роль в системе. Демистифицируйте это и сделайте это конкретным для студентов.

• Понимание того, как вычислительные системы хранят данные на внешних устройствах . Концепции физических и логических форматов. Различие между ASCII (и аналогичными кодировками) и необработанным двоичным кодом.

• Детали внутреннего двоичного представления числовых данных, в том числе IEEE одинарной и двойной точности поплавки и подписанных и неподписанных чисел . Ограничения каждого. Как выбрать тип данных для представления атрибутов ГИС.

• Различие между внешним хранилищем и оперативной памятью . (Я знаю, что это невероятно элементарно, но там много путаницы.)

Информатика

• Асимптотический анализ алгоритмов . Понимание, на практическом уровне, различий между O (n), O (n log (n)), O (n ^ 2), (и хуже) временем. Как проверить, как масштабируется алгоритм черного ящика.

• Принципы взаимодействия человека с компьютером. Это слишком широко, но некоторые принципы дизайна форм и дизайна веб-страниц могут иметь большое значение.

• Принципы вычислительных языков: что ожидать от языка, различие между процедурной и объектной ориентацией, какие типы структур данных и объектов могут поддерживать и ссылаться на языки, различие между компилируемыми и интерпретируемыми языками (и компромиссы между ними) ,

• Основные принципы проектирования структуры данных . Взаимодействие между структурами, используемыми для представления данных, и алгоритмами, которые их используют. Использование массивов, списков и словарей.

• Различие между объектами и ссылками на них. ( Многие ошибки делают люди, которые не распознают разницу между именем переменной и ее строкой в ​​кавычках !)

• Что такое операционная система, какие сервисы ожидать от нее и как с ней взаимодействовать.

• Что такое сеть, какие сервисы ожидать от них, сравнение некоторых архитектур и чувство компромисса между получением вычислительных сервисов локально и удаленно.

• Теоретико-графовые алгоритмы: многие анализы ГИС могут быть абстрактно представлены в терминах задач на графах; возможность сделать это дает доступ к эффективным алгоритмам. Хороший пример на нашем сайте здесь с участием проблемы , которая изначально кажется , не имеет ничего общего с графиками.

• Рекурсия. Хорошим примером для специалистов по ГИС является создание пространственного индекса, такого как этот алгоритм, для адаптивного точечного квадродерева .

Данные ГИС

• Как хранятся векторные и растровые данные, как для внутреннего пользования, так и для обмена данными.

• Как можно представить и обработать топологии многоточечных, полилиний, многоугольников и TIN .

• Основные принципы сжатия данных применительно к данным ГИС , особенно кодирование длин серий.

Системы баз данных

• Что такое система управления реляционными базами данных, чем она отличается от некоторых других основных конструкций баз данных, каковы ее преимущества и недостатки.

• Нормализация и дизайн баз данных .

• Как запрашивать базы данных (например, SQL).

• Методы документирования, особенно метаданные и словари данных .

ГИС

• Типичные алгоритмы для выполнения основных процедур ГИС, в том числе точка-полигон и буферизация. Почему разные алгоритмы могут быть желательны для одноразовых вычислений по сравнению с повторными вычислениями с одними и теми же данными или для статических данных по сравнению с динамическими (в реальном времени) данными.

• Как данные ГИС могут быть организованы для поиска и обработки, например, квадродерево .

• Оценка компромиссов между разрешением / точностью / скоростью при хранении данных ГИС (особенно растровых данных).

альманах

• Методы отладки: как изолировать, идентифицировать и обойти ошибки. Как описать и сообщить о явных ошибках и аномалиях. Как задавать хорошие вопросы в Интернете!

• Как инвертировать функции с помощью алгоритмов поиска корней . (Неспособность понять это часто приводит к крайне неэффективным алгоритмам или к неспособности решить проблему в целом.)

• Как выбрать среди программ оптимизации « черного ящика» (непрерывный или целочисленный, выпуклый или нет, одномерный или многомерный, линейный или нет и т. Д.). Дополнительные примеры см. В проблеме размещения оборудования и проблеме упаковки полигонов .

• Как ориентироваться в справочных системах. Что искать и что отбрасывать за ненадобностью. (Онлайн-справка ESRI ArcGIS предоставляет великолепные примеры очень хороших и очень плохих.) Это может даже включать некоторые инструкции по чтению диаграмм объектов .

Потому что это не в моей голове, это, конечно, неполно. Если люди сочтут этот список полезным, я поработаю над его улучшением - или помогу, и не стесняйтесь добавлять его, если у вас достаточно репутации. Чтобы это было практичным и целенаправленным, пожалуйста, обращайтесь только к тем понятиям, которые помогут людям избежать проблем, которые вы действительно наблюдали (в своей работе или работе других).

Я закончил ESRI-ориентированную программу, в которой факультет проделал довольно хорошую работу по разделению концепции (лекция) и полезности (лаборатория). Моими основными недостатками при выходе из академического сообщества были: 1) у меня не было навыков работы с SQL, никаких знаний об основных принципах работы с базами данных; и 2) я не был готов к программной предварительной обработке, необходимой для большинства наборов данных.

Я рекомендую семинар по «обработке данных», чтобы представить правильную СУБД (вероятно, PostreSQL с PostGIS) и язык программирования (возможно, Python) для использования при очистке файлов CSV, TXT или SHP. Просто почувствовав вкус каждого из них, ваши ученики будут более подготовлены к тому, чтобы стоять самостоятельно.

Даже если в университете используется ESRI, я бы порекомендовал ввести или описать эквиваленты с открытым исходным кодом. С одной стороны, студентам гораздо проще установить QGIS на свои ноутбуки, чем ArcGIS, если они хотят проверить открытие шейп-файла, поскольку QGIS значительно меньше (ArcGIS 10 составляет 2–3 ГБ) и студентам не требуется подключение к Интернету. В моем университете учебные программы ориентированы на ArcGIS, а не на ГИС; Я лично думаю, что это задом наперед.

Знакомство с KML с помощью Google Earth или Google Maps может помочь студентам вовлечься. KML популярен, и создание интерактивной карты намного интереснее бумажной карты; особенно когда вы можете поделиться веб-ссылкой с другими.

Я бы определенно добавил сценарии и прогнозы. Еще одно замечание, это краткое изложение ESRI? Я бы попытался сделать его «независимым от ГИ», так как сейчас их так много, что у ESRI нет полного монополима, а по мере сокращения бюджетов их доля на рынке также будет уменьшаться. Поэтому я бы попытался представить больше проектов с открытым исходным кодом, так как гораздо больше компаний и организаций движутся в этом направлении.

Я бы также представил рамки программирования, если это возможно. Я знаю, что вы сказали, что в прошлый раз это было у них над головой, но сценарий, по крайней мере, нужен даже самому основному специалисту по GI.

Навыки работы с базами данных также необходимы. Опять же, даже самому основному специалисту по GI, вероятно, придется поддерживать какое-то хранилище данных, и манипулирование этими данными станет ключевым элементом их повседневной работы.

Одна из самых распространенных вещей, которую я должен сделать, это научить пользователей тому, что такое ГИС. Иногда я удивляюсь тому, как мало людей знают о ГИС, кроме карт Google. Поэтому возможность заставить их продемонстрировать ключевое понимание того, что это такое, от пользователей до систем, было бы полезно для всех пользователей. Недавно я работал с Java-разработчиком, имеющим некоторый опыт, и с кем-то, кого я оценил как специалиста, но он не совсем понимал, что такое ГИС, в целом.

Также было бы хорошо продемонстрировать им местоположение, так как мало людей за пределами коробки думают о том, что такое местоположение.

Однако он может быть больше, чем Бен Хур. Я изучал информатику в университете, с модулем ГИС. Несмотря на то, что я продолжаю получать степень магистра в области ГИС, затем проработаю 15 лет в отрасли, я все еще учусь, поэтому невозможно получить все это.