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.
Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
Introduit la géomatique en mettant l'accent sur la diversité et l'inclusion dans l'ingénierie, en mettant l'accent sur le travail pratique et la collaboration pour l'analyse spatiale.
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 les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
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.
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Explore les processus cognitifs dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur la pensée visuelle et la simplification pour extraire des informations à partir de données.
Explore les statistiques spatiales, les modèles numériques d'élévation, l'analyse de la couverture terrestre et la régression pondérée géographiquement dans l'analyse spatiale.
Analyser les schémas spatiaux et temporels des cas de COVID-19 à Genève, en détectant les grappes significatives et en discutant des mesures de prévention.
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 vectorielles dans le SIG, y compris les propriétés géométriques, l'arrangement spatial, l'autocorrélation, les modèles d'altitude et les équivalents SQL.