Geographic information system (GIS)
Résumé
Acquisition de concepts et compétences de base liées à la représentation numérique des données géographiques et à leur insertion dans des SIG. Apprentissage de processus d'analyse spatiale pour les ingénieurs SIE et GC (autocorrélation spatiale, interpolation, modèles numériques d'altitude).
Contenu
- Principes et fonctions des SIG
- Représentation numérique de l'information géographique
- Acquisition et mise à jour de données géographiques, consolidation topologique des données
- Principes des bases de données géospatiales, langage SQL, conception et implémentation de bases de données
- Conception d'un SIG
- Introduction à l'analyse spatiale: modèles numériques d'altitude (MNA), autorcorrélation spatiale (I de Moran), interpolation spatiale
- Représentation cartographique des données
- Programmation de fonctions géospatiales et automatisation de tâches (Python)
Les exercices géoinformatiques sont proposés sur le logiciel QGIS.
Mots-clés
Systèmes d'Information Géographique, analyse spatiale, bases de données géospatiales, géodonnées, programmation, géoinformatique, Python
Compétences requises
Cours prérequis indicatifs
Eléments de géomatique (ENV-140)
Acquis de formation
A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:
- Contextualiser les systèmes d'information géographique et les bases de données
- Exprimer des requêtes SQL
- Choisir ou sélectionner une méthode d'acquisition de géodonnées
- Caractériser des objets ou des phénomènes spatiaux
- Implémenter un modèle dans une base de données ou un SIG
- Utiliser les modèles numériques d'altitude et leurs dérivées
- Représenter cartographiquement des données géoréférencées selon les règles de la sémiologie graphique
- Comparer les méthodes d'interpolation
- Appliquer des méthodes de base en analyse spatiale
- Quantifier l'autocorrélation spatiale
- Développer des fonctions géospatiales complémentaires en langage Python
Compétences transversales
- Accéder aux sources d'informations appropriées et les évaluer.
- Recueillir des données.
- Utiliser une méthodologie de travail appropriée, organiser un/son travail.
Méthode d'enseignement
Cours ex-cathedra, exercices pratiques en géoinformatique
Méthode d'évaluation
50% projet individuel en programmation géoinformatique pendant le semestre
50% épreuve écrite (120 min) pendant la session d'examen
Ressources
Bibliographie
- Présentations Powerpoint
- BOOC Systèmes d'Information Géographique 1 (support de cours)
- BOOC Systèmes d'Information Géographique 2 (support de cours)
- MOOC Systèmes d'Information Géographique 1
- MOOC Systèmes d'Information Géographique 2
Liens Moodle
Préparation pour
- Cours de master Analyse Exploratoire des Données en Santé Environnementale (ENV-444)
- Cours de master Image processing for Earth observation (ENV-540)
- Cours de master Sensing and spatial modeling for earth observation (ENV-408)
- Thèse de master en lien avec l'utilisation des SIG et de l'analyse spatiale
- Thèse de doctorat en lien avec l'utilisation des SIG et de l'analyse spatiale
In the programs
- Semester: Spring
- Exam form: Written (summer session)
- Subject examined: Geographic information system (GIS)
- Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Practical work: 1 Hour(s) per week x 14 weeks
- Semester: Spring
- Exam form: Written (summer session)
- Subject examined: Geographic information system (GIS)
- Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Practical work: 1 Hour(s) per week x 14 weeks
- Semester: Spring
- Exam form: Written (summer session)
- Subject examined: Geographic information system (GIS)
- Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
- Practical work: 1 Hour(s) per week x 14 weeks