6.3Tiểu luận tổng quan và Chuyên đề tiến sĩ -
Tiểu luận tổng quan cần tổng kết được tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đề tài luận án tiến sĩ, phân tích đánh giá những vấn đề còn tồn tại và từ đó đề xuất hướng của luận án.
-
Các chuyên đề tiến sĩ nhằm nghiên cứu sâu từng phân khúc của luận án tiến sĩ. Nội dung các chuyên đề được tập thể hướng dẫn đề xuất và được khoa thông qua. Học viên thực hiện luận án tiến sĩ theo các lĩnh vực được định hướng như sau:
-
Ứng dụng GIS, Viễn Thám trong quản lý tài nguyên, môi trường, …
-
WebGIS
-
Mobile GIS
-
Mô hình không gian ứng dụng GIS
-
……..
6.4Nghiên cứu khoa học
Nghiên cứu khoa học (NCKH) là giai đoạn chính, mang tính bắt buộc trong quá trình NCS thực hiện LATS. Đây là giai đoạn mà NCS có thể đạt tới tri thức mới hoặc giải pháp mới, hình thành các cơ sở quan trọng nhất để viết nên LATS. Trên cơ sở tính chất của lĩnh vực NC thuộc khoa học tự nhiên hay khoa học kỹ thụât – công nghệ, các Khoa quản CN, các BM và CBHD có các yêu cầu cụ thể đối với việc NCKH của NCS:
-
Đánh giá hiện trạng tri thức, hiện trạng giải pháp công nghệ liên quan đến đề tài luận án.
-
Yêu cầu điều tra, thực nghiệm để bổ sung các dữ liệu cần thiết.
-
Yêu cầu suy luận khoa học hoặc thiết kế giải pháp, gắn liền với thí nghiệm.
-
Phân tích, đánh giá các kết quả thu được từ quá trình suy luận khoa học hay thí nghiệm.
6.5Luận án tiến sĩ
Luận án tiến sĩ là một công trình nghiên cứu khoa học độc đáo, sáng tạo, có đóng góp mới về mặt lý luận hoặc giải pháp công nghệ, chứa đựng những tri thức mới có giá trị trong việc phát triển, gia tăng trí thức khoa học của chuyên ngành hoặc giải quyết sáng tạo và có hiệu quả các vấn đề đang đặt ra cho chuyên ngành hoặc cho thực tiễn xã hội.
7Đề cương môn học
Khoa: Kỹ Thuật Xây Dựng
Bộ môn: Địa Tin Học Đề cương môn học Sau đại học
MÔ HÌNH KHÔNG GIAN VỚI gis
(Spatial Modeling with GIS)
Mã số MH : CE6101
- Số tín chỉ :
|
Tc (LT.BT&TH.TựHọc): 3
|
TCHP:
|
|
- Số tiết - Tổng:
|
60
|
LT:
|
45
|
BT:
|
|
TH:
|
|
ĐA:
|
|
BTL/TL:
|
15
|
- Đánh giá :
|
Bài tập/ Kiểm tra
Tiểu luận
|
40%
|
Bài tập về nhà và kiểm tra nhanh tại lớp
Làm tiểu luận theo nhóm
|
Thang điểm 10/10
|
Thi cuối kỳ:
|
60%
|
Thi viết, 120 phút
|
- Môn tiên quyết :
|
-
|
MS:
|
- Môn học trước :
|
-
|
MS:
|
- Môn song hành :
|
-
|
MS:
|
- CTĐT ngành
Mã ngành :
|
Bản đồ viễn thám và hệ thông tin địa lý
62 44 02 14
|
- Ghi chú khác :
|
| -
Mục tiêu của môn học:
-
Giới thiệu các chủ đề nâng cao trong mô hình hóa các hiện tượng không gian trong môi trường GIS
Aims:
-
The objective of the course is to introduce advanced topics in modeling of spatial phenomena in GIS environments.
-
Nội dung tóm tắt môn học:
Trong khóa học, học viên sẽ
-
Tìm hiểu về các dạng mô hình cũng như ưu điểm, khuyến điểm và ứng dụng của chúng trong thực tế
-
Xem xét các bài báo để phân tích các mô hình
-
Xây dựng các mô hình không gian trong môi trường GIS
Học viên sẽ sử dụng ArcGIS® như là một ví dụ về môi trường GIS để thực hành
Course outline:
In the course, you will
(1) learn a variety of modeling frameworks as well as their advantages, disadvantages, and real-world applications,
(2) review articles to critically analyze models discussed in them, and
(3) build prototypical spatial models within a GIS environment.
You will use ArcGIS® as an example of GIS environments to practise
-
Tài liệu học tập
Giáo trình/Textbook
[1] Maguire, D.J., M. Batty, M.F. Goodchild (eds.) (2005). GIS, Spatial Analysis, and
Modeling. ESRI Press: Redlands, CA.
[2] DeMers, M.N. (2001). GIS Modeling in Raster. Wiley.
[3] Bài giảng về “phân tích không gian” của PGS. TS. Trần Trọng Đức
Sách tham khảo/References
[4] Các bài đọc hoặc các bài báo chỉ định
-
Các hiểu biết,các kỹ năng cần đạt được sau khi học môn học
Sau khi hoàn tất môn học này, sinh viên có thể:
-
Hiểu biết về một số mô hình không gian
-
Biết sử dụng model builder để xây dựng mô hình
-
Thực hiện mô hình sử dụng phần mềm ArcGIS
Learning outcomes:
Upon completion of this course, students should be able to:
-
Understand variety of spatial models.
-
Know how to use model builder to build spatial model
-
Implement model by using ArcGIS
-
Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học:
-
Sinh viên cần đọc sách giáo trình và làm bài tập đầy đủ.
-
Sinh viên cần thực hành thường xuyên với công cụ ArcGIS.
-
Cách đánh giá :
-
Bài tập và bài kiểm tra nhanh, Bài tập lớn: 40%
-
Thi cuối kỳ: 60%
Learning Strategies & Assessment Scheme:
-
Students should read textbooks and finish all assignments.
-
Students should practice regulary using ArcGIS.
-
Grading:
-
Homework and quizzes and Class project: 40%
-
Final: 60%
-
Nội dung chi tiết:
Tuần
|
Nội dung
|
Tài liệu
|
Ghi chú
|
1
|
Giới thiệu
Giới thiệu về mô hình không gian
Môi trường mô hình GIS
|
[1] Chương 1
|
|
2, 3, 4
|
Đại số bản đồ và mô hình đồ họa
Đại số bản đồ và mô hình đồ họa I
Đại số bản đồ và mô hình đồ họa II
|
[1] Chương 5
[2] Chương 3-5
|
|
5, 6, 7
|
Mô hình tương tác không gian
Mô hình tương tác không gian I
Mô hình tương tác không gian II
Mô hình tương tác không gian III
|
[1] Chương 11
|
|
8, 9
|
Mô hình giao thông
Mô hình giao thông I
Mô hình giao thông II
Mô hình giao thông III
|
[1] Chương 10, 13
|
|
10, 11
|
Sự không chắc chắn trong môi trường GIS
|
|
|
12, 13
|
Mô hình ô tự hành
Mô hình ô tự hành I
Mô hình ô tự hành II
|
[1] Chương 8
|
|
14, 15
|
Mô hình thay đổi lớp phũ, thay đổi sử dụng đất
|
[1] Chương 17, 19
|
|
Class schedule:
Week
|
Content
|
Textbook
|
Note
|
1
|
Introduction
Introduction to spatial modeling
GIS modeling environment
|
[1] Chapter 1
|
|
2, 3, 4
|
Map algebra and cartographic modeling
Map algebra and cartographic modeling I
Map algebra and cartographic modeling II
|
[1] Chapter 5
[2] Chapter 3-5
|
|
5, 6, 7
|
Spatial interaction modeling
Spatial interaction modeling I
Spatial interaction modeling II
Spatial interaction modeling III
|
[1] Chapter 11
|
|
8, 9
|
Transportation modeling
Transportation modeling I
Transportation modeling II
Transportation modeling III
|
[1] Chapter 10, 13
|
|
10, 11
|
Uncertainty in GIS modeling
|
|
|
12, 13
|
Cellular automata
Cellular automata I
Cellular automata II
|
[1] Chapter 8
|
|
14, 15
|
Land Use Land Cover Change Model
|
[1] Chapter 17, 19
|
|
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 23 tháng 04 năm 2012
TRƯỞNG KHOA
|
CB PHỤ TRÁCH LẬP ĐỀ CƯƠNG
PGS. TS. Trần Trọng Đức
|
Khoa: Kỹ Thuật Xây Dựng
Bộ môn: Địa Tin Học Đề cương môn học Sau đại học
Thống kê không gian
(Spatial Statistics)
Mã số MH : CE6102
- Số tín chỉ :
|
Tc (LT.BT&TH.TựHọc): 3
|
TCHP:
|
|
- Số tiết - Tổng:
|
60
|
LT:
|
45
|
BT:
|
|
TH:
|
|
ĐA:
|
|
BTL/TL:
|
15
|
- Đánh giá :
|
Bài tập/ Kiểm tra
Tiểu luận
|
40%
|
Bài tập về nhà và kiểm tra nhanh tại lớp
Làm tiểu luận theo nhóm
|
Thang điểm 10/10
|
Thi cuối kỳ:
|
60%
|
Thi viết, 120 phút
|
- Môn tiên quyết :
|
-
|
MS:
|
- Môn học trước :
|
-
|
MS:
|
- Môn song hành :
|
-
|
MS:
|
- CTĐT ngành
Mã ngành :
|
Bản đồ viễn thám và hệ thông tin địa lý
62 44 02 14
|
- Ghi chú khác :
|
| -
Mục tiêu của môn học:
Giới thiệu các phương pháp thống kê áp dụng cho dữ liệu địa thống kê, dữ liệu vùng và các kiểu mẫu điểm. Lý thuyết được minh họa bằng mô phỏng và ứng dụng.
Aims:
The lectures present an introduction to statistical methods for geostatistical data, regional data, and spatial point patterns. Theoretical properties are illustrated by simulation and applications.
-
Nội dung tóm tắt môn học:
Môn học này giới thiệu các phương pháp thống kê không gian. Dữ liệu địa thống kê, dữ liệu vùng, và các kiểu mẫu điểm không gian được nghiên cứu. Những chủ đề được nghiên cứu có thể bao gồm covariance functions, variograms, kriging, spatial autoregressive models, intensity function, K function, and cluster statistics… Ứng dụng được dùng để minh họa phương pháp.
Course outline:
This course provides an introduction to spatial statistical methods. Geostatistical data, regional data, and spatial point patterns are studied. Among the topics considered are spatial covariance functions, variograms, kriging, spatial autoregressive models, intensity function, K function, and cluster statistics. Applications will be used to illustrate the methodologies.
-
Tài liệu học tập
Giáo trình/Textbook
[1] Schabenberger, O. and Gotway, C. A. (2005) Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Chapman & Hall/CRC Press; ISBN: 1-58488-322-7
[2] Bivand, R. S., Pebesma, E. J., and G´omez-Rubio, V. (2008) Applied Spatial Data Analysis with R. Springer Science + Business Media; ISBN: 978-0-387-78171-6
[3] Bài giảng về “Thống kê không gian” của PGS. TS. Trần Trọng Đức
Sách tham khảo/References
[4] Các bài đọc hoặc các bài báo chỉ định
-
Các hiểu biết,các kỹ năng cần đạt được sau khi học môn học
Sau khi hoàn tất môn học này, sinh viên có thể:
-
Hiểu biết về ba loại dữ liệu không gian và biết những phương pháp được sử dụng trong phân tích mỗi loại dữ liệu
-
Ứng dụng khái niệm thống kê không gian vào các tập dữ liệu thực
-
Sử dụng phần mềm R (hoặc các phần mềm khác) để thực hiện phân tích không gian trên tập dữ liệu thực
Learning outcomes:
Upon completion of this course, students should be able to:
-
Understand the three basic types of spatial data and know the approaches used in analyzing each type.
-
Apply the concepts of spatial statistics to real datasets.
-
Use the R software (or other software package) to perform spatial analysis of real data sets.
-
Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học:
-
Sinh viên cần đọc sách giáo trình và làm bài tập đầy đủ.
-
Sinh viên cần thực hành thường xuyên với phần mềm thống kê, ví dụ R.
-
Cách đánh giá :
-
Bài tập và bài kiểm tra nhanh, Bài tập lớn: 40%
-
Thi cuối kỳ: 60%
Learning Strategies & Assessment Scheme:
-
Students should read textbooks and finish all assignments.
-
Students should practice regulary using statistis software, for example R.
-
Grading:
-
Homework and quizzes and Class project: 40%
-
Final: 60%
-
Nội dung chi tiết:
Tuần
|
Nội dung
|
Tài liệu
|
Ghi chú
|
1, 2
|
Phân tích địa thống kê
Giới thiệu: Dữ liệu địa tham chiếu
Phân tích thăm dò
|
[1] Chương 1
|
|
3,4,5,6
|
Mô hình hiệp phương sai và Semivariograms
Tiên đoán không gian và Kriging: simple, ordinary and universal.
|
[1] Chương 4, 5
|
|
7, 8
|
Mô hình không gian Stationary so với Non-stationary
|
[1] Chương 8
|
|
9, 10
|
Phân tích dữ liệu dạng vùng
Phân tích thăm dò;
Mô hình tự tương quan không gian và hồi quy không gian.
|
[1] Chương 6
|
|
11
|
Hiện tượng dạng điểm
Giới thiệu;
Vị trí và đếm sự kiện;
Kiểm định ngẫu nhiên không gian
|
[1] Chương 3
|
|
12, 13, 14
|
Đặc tính bậc 2 của các kiểu mẫu điểm;
Ước tính hàm K và L;
Nhóm dữ liệu.
|
|
|
15
|
Các chủ đề đặc biệt trong thống kê không gian
|
[1] Chương 9
|
|
Chia sẻ với bạn bè của bạn: |
