Modulinformationssystem Informatik

 

Geo-Informationssysteme URL PDF XML

Modulcode: infGIS-01a
Englische Bezeichnung: Geo Information Systems
Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Matthias Renz
Turnus: unregelmäßig (SS20 SS21)
Präsenzzeiten: 4V 2Ü
ECTS: 8
Workload: 60 Std. Vorlesung, 30 Std. Präsenzübung, 150 Std. Selbststudium
Dauer: ein Semester
Modulkategorien: BSc-Inf-WP (BSc Inf (21)) WI (BSc Inf (15)) MSc-Inf-WP (MSc Inf (21)) 2F-MEd-Inf-WP (MEd-Hdl Inf (21)) 2F-MA-Inf-WP (2F-MA Inf (21)) MSc-WInf-WP-Inf (MSc WInf (21)) WI (MSc Inf (15)) WI (MSc WInf (15))
Lehrsprache: Deutsch
Voraussetzungen: Info

Kurzfassung:

Die Vorlesung befasst sich mit den Prinzipien von Geo-Informationssystemen (GIS), die in verschiedenen Anwendungen (z.B. Geographie, Kartographie, Vermessungswesen und Energieversorgung) für die Erfassung, Verwaltung, Analyse und Ausgabe mehrdimensionaler geometrischer Daten benutzt werden. Ziel der Vorlesung ist es, die für GIS relevanten Datenstrukturen und Algorithmen vorzustellen sowie auf ihre Implementierungsaspekte einzugehen. Darüberhinaus wird auf den Einsatz von Datenbanksystemen zur Verwaltung geometrischer Objekte ausführlich eingegangen. Insbesondere werden geeignete Anfragealgorithmen, Zugriffsstrukturen, Datenmodelle und Anfragesprachen vorgestellt.

Lernziele:

Die Studierenden kennen Anfragealgorithmen, Zugriffsstrukturen und Datenmodelle für Daten mit räumlichen und raum-zeitlichen Attributen und können diese auf praktische Probleme anwenden.

Lehrinhalte:

  • Einführung in GIS (Definition GIS, Komponenten, motivierende Anwendungen)
  • Umgang mit Vektordaten: Abstraktes Geo-Datenmodell, Räumliche Datentypen, topologische Prädikate, Abbildung auf das relationale Datenmodell, Räumliche Indexstrukturen, Räumliche Anfragebearbeitung, Algorithmen der Computer-Geometrie
  • Umgang mit Rasterdaten (Speicherung, Operatoren, Filter, Abstandstransformationen)
  • Analyse von Vektor- und Rasterdaten (Kombination von Raster- und Vektordaten, räumlicher Klassifikation, Clustering)
  • Routing (Routing in Verkehrsnetzwerken, Routing in 2,5 D und in 3-D Landschaften (Indoor Navigation).

Weitere Voraussetzungen:

  • Algorithmen und Datenstrukturen

Prüfungsleistung:

Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters

Lehr- und Lernmethoden:

Vertiefung der Kenntnisse über die vorgestellten Methoden und Algorithmen anhand von praktischen Beispielen die als Aufagbe vom Studenten zu lösen sind.

Verwendbarkeit:

Literatur:

Skript wird als Haupliteratur bereitgestellt. Zur Vertiefung werden bei Bedarf entsprechende Veröffentlichungen bereitgestellt.

Verweise:

Kommentar: