Par le Prof. François Golay explore les SIG, la morphologie urbaine, les défis des Twins numériques, l'analyse basée sur les données et les contributions du LASIG.
Explore la méthode la plus proche des voisins en analyse spatiale, couvrant l'évaluation de la distribution, le calcul de l'indice R et les essais statistiques pour le regroupement.
Couvre les statistiques spatiales, la variabilité spatiale, l'interpolation, l'évaluation de l'incertitude et les exercices pratiques d'analyse spatiale et de statistiques.
Explore la morphologie urbaine, les systèmes urbains auto-organisés, les défis à relever pour réaliser le concept (urban) Digital Twin, les contributions d'analyse spatiale du LASIG et l'enseignement de la géomatique.
Couvre l'utilisation pratique de QGIS pour l'analyse et la visualisation des données spatiales, y compris le géoréférencement des cartes historiques et la manipulation des données vectorielles.
Couvre les interactions entre les couches vectorielles dans le SIG, y compris les propriétés géométriques, l'arrangement spatial, l'autocorrélation, les modèles d'altitude et les équivalents SQL.
Introduit l'autocorrélation spatiale, les schémas de pondération spatiale et les méthodes d'analyse de l'association spatiale à l'aide de statistiques de distance.
Couvre l'autocorrélation spatiale, la dépendance spatiale, les biais dans les statistiques classiques et les limites des outils statistiques en géographie.
Couvre les techniques de représentation numérique, l'acquisition de données, l'espace géographique, les phénomènes discrets et continus dans la modélisation des terres.
Couvre les interactions entre les couches de données raster et vectorielles dans les SIG, y compris l'extraction d'informations à des points spécifiques et le calcul des statistiques dans les zones de polygone.
