Basic Linear Geostatistics
Karta opisu przedmiotu
Informacje podstawowe
- Kierunek studiów
- Informatyka Geoprzestrzenna
- Specjalność
- -
- Jednostka organizacyjna
- Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
- Poziom kształcenia
- Studia inżynierskie I stopnia
- Forma studiów
- Stacjonarne
- Profil studiów
- Ogólnoakademicki
- Cykl dydaktyczny
- 2022/2023
- Kod przedmiotu
- DGEIS.Ii20.06399.22
- Języki wykładowe
- angielski
- Obligatoryjność
- Do wyboru
- Blok zajęciowy
- Przedmioty obieralne w języku obcym
- Przedmiot powiązany z badaniami naukowymi
- Tak
Prowadzący zajęcia
Marcin Ligas
|
Okres
Semestr 6
|
Forma zaliczenia
Zaliczenie
Forma prowadzenia i godziny zajęć
Wykład:
15
Ćwiczenia projektowe: 15 |
Liczba punktów ECTS
3
|
Efekty uczenia się dla przedmiotu
| Kod | Efekty w zakresie | Kierunkowe efekty uczenia się | Metody weryfikacji |
| Wiedzy – Student zna i rozumie: | |||
| W1 | definitions and concepts related to the fundamentals of Matheron's theory of regionalized variables | GEI1A_W05, GEI1A_W06 | Wykonanie projektu, Kolokwium |
| W2 | fundamentals of geostatistical analysis, knows how to interpret and report results | GEI1A_W05, GEI1A_W06 | Aktywność na zajęciach, Kolokwium, Projekt |
| Umiejętności – Student potrafi: | |||
| U1 | propose a mathematical model representing a given spatial phenomenon | GEI1A_U03, GEI1A_U04 | Aktywność na zajęciach, Kolokwium, Projekt, Studium przypadków |
| U2 | perform geostatistical analysis on his own and to interpret and present the results | GEI1A_U03, GEI1A_U04, GEI1A_U10, GEI1A_U13 | Aktywność na zajęciach, Wykonanie projektu, Kolokwium, Projekt |
| U3 | geostatistical software for modeling and interpreting spatial phenomena | GEI1A_U03, GEI1A_U10 | Aktywność na zajęciach, Wykonanie ćwiczeń, Wykonanie projektu |
| Kompetencji społecznych – Student jest gotów do: | |||
| K1 | work in a team, use geostatistical methods to solve problems from other scientific disciplines and is aware of the importance of constant improvement of the language in terms of professional terminology | GEI1A_K01, GEI1A_K03 | Aktywność na zajęciach, Udział w dyskusji, Zaangażowanie w pracę zespołu, Prezentacja |
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć
This course is intended to give a student a basic insight into specific probabilistic models and corresponding statistical methods for spatial data.
Nakład pracy studenta
| Rodzaje zajęć studenta | Średnia liczba godzin* przeznaczonych na zrealizowane aktywności | |
| Wykład | 15 | |
| Ćwiczenia projektowe | 15 | |
| Przygotowanie do zajęć | 11 | |
| Samodzielne studiowanie tematyki zajęć | 14 | |
| Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe | 2 | |
| Przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania | 18 | |
| Łączny nakład pracy studenta |
Liczba godzin
75
|
|
| Liczba godzin kontaktowych |
Liczba godzin
30
|
|
* godzina (lekcyjna) oznacza 45 minut
Treści programowe
| Lp. | Treści programowe | Efekty uczenia się dla przedmiotu | Formy prowadzenia zajęć |
| 1. |
Introductory stage: reminder of statistics (expected value, variance, correlation coefficient, linear regression), matrix algebra and systems of equations. Computation of empirical semivariogram and covariance function in 1D case (e.g. for time series) and in 2D case (for spatial data), manual and least squares fitting of an authorized model, computation of practical range, interpretation of semivariogram parameters. Exact prediction in standard formulation of kriging predictor. Filtered prediction. Differences between the two as to the predicted values and kriging variance. Geostatistical software: Geostatistical Analyst (ArcGIS extension), R - CRAN packages dedicated to kriging prediction, Case study on local geoid modeling. |
U1, U2, U3, K1 | Ćwiczenia projektowe |
| 2. |
Introduction to Geostatistics, notion of a random field, Matheron's theory of regionalized variables, main fields of application. Stationarity assumptions (second order stationarity and intrinsic stationarity), covariance function and semivariogram, relation between semivariogram and covariance function for second order stationary spatial processes. Estimation of empirical semivariogram, theoretical semivariogram models, semivariogram fitting, semivariogram parameters (nugget effect, partial sill, sill and range of autocorrelation). Spatial prediction and filtering by means of ordinary kriging. Quality control of kriging parameters - crossvalidation. |
W1, W2, U1 | Wykład |
Informacje rozszerzone
Metody i techniki kształcenia :
Studium przypadku (ang. case study), Dyskusja, Mini wykład
| Rodzaj zajęć | Metody zaliczenia | Warunki zaliczenia przedmiotu |
|---|---|---|
| Wykład | Aktywność na zajęciach, Wykonanie projektu, Kolokwium, Projekt, Studium przypadków | |
| Ćwiczenia projektowe | Aktywność na zajęciach, Udział w dyskusji, Wykonanie ćwiczeń, Wykonanie projektu, Kolokwium, Projekt, Studium przypadków , Zaangażowanie w pracę zespołu, Prezentacja |
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu
Attendance at lectures is not compulsory but it is strongly encouraged. If a student has received a failing grade and has not completed the course in a primary term, he or she may be reassessed twice. A make - up assessment will have a written form and will encompass the entire presented material. The lecturer sets proper terms and conditions of reassessment.
Sposób obliczania oceny końcowej
Student has to pass all tests (weight 0.6) and complete assignments (weight 0.4). The final grade will be the weighted average.
Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach
The way and mode of catching up on project classes resulting from the student's absence will be determined individually.
Wymagania wstępne i dodatkowe
Basics of mathematics and statistics. Intermediate level of English is required. The knowledge of basic English terminology in statistics will be appreciated.
Zasady udziału w poszczególnych zajęciach, ze wskazaniem, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa
Wykład: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego. Ćwiczenia projektowe: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Literatura
Obowiązkowa- Armstrong M., 1998, Basic Linear Geostatistics, Springer
- Isaaks E.H., Srivastava R.M., 1990, An Introduction to Applied Geostatistics, Oxford University Press
- Leuangthong, O., Khan, D., and Deutsch, C.V., 2008, Solved Problems in Geostatistics, Wiley Interscience
- Olea R.A., 2006, A six-step practical approach to semivariogram modeling, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 20(5), 307-318
Badania i publikacje
Publikacje- Ligas M., Kulczycki M., (2010), Simple spatial prediction – least squares prediction, simple kriging, and conditional expectation of normal vector, Geodesy and Cartography, 59 (2), 69–81.
- Ligas M., Kulczycki M., (2017), Kriging and moving window kriging on a sphere in geometric (GNSS/levelling) geoid modeling, Survey Review, http://dx.doi.org/10.1080/00396265.2016.1247131.
- Lenda G., Ligas M., (2012), Application of splines supported by kriging for precise shape analysis of incompletely measured structures, Journal of Computing in Civil Engineering, 26 (2), 214–224.
- Ligas M., Kulczycki M., (2014), Kriging approach for local height transformations, Geodesy and Cartography, 63 (1), 25–37.
- Ligas M., Szombara S., (2018), Geostatistical prediction of a local geometric geoid – kriging and cokriging with the use of EGM2008 geopotential model, Studia Geophysica et Geodaetica, https://doi.org/10.1007/s11200-017-0713-7