| Literatur |
Wegmann, M, J. Schwalb-Willmann & S. Dech (2020): An introduction to spatial data analysis: Remote sensing and GIS with open source software. Pelagic Publishing Ltd
Wegmann, M., B. Leutner & S. Dech (2016): Remote sensing and GIS for ecologists: using open source software. Pelagic Publishing Ltd
Wimberly, M. C. (2023): Geographic Data Science with R: Visualizing and Analyzing Environmental Change. CRC Press. https://www.bookdown.org/mcwimberly/gdswr-book/
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| Lerninhalte |
Remote sensing and GIS have become essential tools for environmental protection and sustainable resources use at both, local and global scale. Over the last decades, the availability of remote sensing data has increased exponentially. This leaves us with the challenge of processing and managing big amounts of data to put the information collected by satellites into action. For this, process-automation with programming languages and reproducible research are key elements. In this course we will make use of R as our toolbox to learn about basic spatial data processing. Finally, we will cover more advanced applications, including machine learning and model validation.
Fernerkundung und GIS sind zu unverzichtbaren Instrumenten für den Umweltschutz und die nachhaltige Nutzung von Ressourcen auf lokaler und globaler Ebene geworden. In den letzten Jahrzehnten hat die Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten exponentiell zugenommen. Dies stellt uns vor die Herausforderung, große Datenmengen zu verarbeiten und zu verwalten, um die von Satelliten gesammelten Informationen in die Praxis umzusetzen. Hierfür sind Prozessautomatisierung mit Programmiersprachen und reproduzierbare Forschung Schlüsselelemente. In diesem Kurs werden wir R als Programm nutzen, um die Grundlagen der räumlichen Datenverarbeitung zu erlernen. Schließlich werden wir uns mit fortgeschritteneren Anwendungen befassen, darunter maschinelles Lernen und Modellvalidierung. |
LSF
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