Geoprostorne baze podataka

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.

Predavanja

Opis predmeta

Sustavi za upravljanje bazama podataka. Geoprostorne baze podataka. Apstraktni geoprostorni tipovi podataka. Modeliranje geoprostornih podataka. Topološki koncepti. Model 9-presjeka (9-IM). Dimenzijski prošireni model (DE9-IM). Geometrijsko-topološki koncepti. Metrički prostor. Euklidovski prostor. Algebarska specifikacija apstraktnih tipova podataka. Prostorni referentni sustavi (geoid, referentni elipsoid, kartografska projekcija). Objektno-relacijski model. Korisnički definirani tipovi podataka. ISO/IEC SQL/Spatial. Rekurzivni upiti. Prostorne indeksne strukture: četvorno stablo, 2D stablo, R stablo, R+ stablo. Topologija i topološke podatkovne strukture. Polustrukturirani model. Temeljni koncepti. GML i GeoJSON. XQuery. Geometrijsko-topološki upiti. Distribuirane SQL prostorne baze podataka. Veliki skupovi podataka i MapReduce programski model.

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmet profila (1. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)

Ishodi učenja

  1. definirati apstraktne geoprostorne tipove podataka
  2. definirati i primijeniti relevantne topološke, geometrijske i skupovne operatore
  3. dizajnirati i implementirati geoprostorne podatke unutar objektno-relacijskog ili polustrukturiranog modela
  4. dizajnirati i generirati GLM shemu i GML dokument za zadani skup podataka
  5. dizajnirati i implementirati geoprostorne podatke u kontekstu upravljanja golemim podacima
  6. napisati djelotvorne upite koji koriste geoprostorne podatke i operacije
  7. koristiti i razumjeti metode indeksiranja geoprostornih podataka
  8. dizajnirati i implementirati prostorne podatke u kontekstu golemih podataka

Oblici nastave

Predavanja

Samostalni zadaci

Mentorski rad

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Sudjelovanje u nastavi 4 % 5 % 0 % 0 %
Seminar/Projekt 20 % 25 % 0 % 0 %
Prisutnost 4 % 5 % 0 % 0 %
Međuispit: Pismeni 11 % 25 % 0 %
Završni ispit: Pismeni 26 % 65 %

Tjedni plan nastave

  1. Temeljni prostorni koncepti
  2. Prostorni referentni sustavi
  3. Konceptualno prostorno-vremensko modeliranje
  4. Indeksiranje prostornih podataka
  5. Računalna geometrija
  6. Prostorni algoritmi
  7. Višedimenzionalne i metriče strukture podataka
  8. Međuispit
  9. Analiza prostornih podataka
  10. Analiza prostornih podataka, Prostorna i prostorno-vremenska vizualizacija
  11. Prostorna i prostorno-vremenska vizualizacija
  12. Web kartiranje
  13. Web Map i Web Feature servisi
  14. GeoSPARQL
  15. Završni ispit

Literatura

Zdravko Galić (2006.), Geprostorne baze podataka, Golden Marketing - Tehnička knjiga
Michael F. Worboys, Matt Duckham (2004.), GIS, CRC Press
Tom White (2010.), Hadoop - The Definitive Guide, "O'Reilly Media, Inc."

Za studente

Izvedba

ID 222525
  Zimski semestar
5 ECTS
R1 Engleski jezik
R1 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
0 Auditorne vježbe
15 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja

Ocjenjivanje

87.5 izvrstan
70.0 vrlo dobar
62.5 dobar
50.0 dovoljan