|
課程名稱 |
計量地理學及實習 Quantitative Geography and Lab. |
|
開課學期 |
106-1 |
|
授課對象 |
理學院 地理環境資源學系 |
|
授課教師 |
溫在弘 |
|
課號 |
Geog3007 |
|
課程識別碼 |
208 36120 |
|
班次 |
|
|
學分 |
3.0 |
|
全/半年 |
半年 |
|
必/選修 |
必帶 |
|
上課時間 |
星期五7,8,9(14:20~17:20) |
|
上課地點 |
地理電腦室 |
|
備註 |
本課程中文授課,使用英文教科書。 限本系所學生(含輔系、雙修生) 總人數上限:50人 外系人數限制:5人 |
|
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1061_Geog3007 |
|
課程簡介影片 |
|
|
核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
|
課程大綱
|
|
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
|
|
課程概述 |
本課程定位是「地理資訊系統」的進階課程,係以應用地理資料進行的空間分析方法,做為為主要授課內容。除了複習地理資訊系統與推論統計學的基本觀念,主要講授空間資料分析方法及其應用。授課課程以空間型態分析(spatial pattern analysis)的地理分析方法為主,每周將在課堂講授主要的空間分析方法與理論,並輔以利用R程式語言的空間分析套件,實作各種分析方法與案例應用,以期透過實作來理解各種分析方法的概念。 |
|
課程目標 |
授課方式以講授及實作為主,授課內容著重於地理課題的實際應用,並配合電腦實作,期使學生能夠具備計量地理課題的獨立思考及作業的能力。 |
|
課程要求 |
課程參與、電腦實習與作業、期中考及期末考 |
|
預期每週課前或/與課後學習時數 |
|
|
Office Hours |
|
|
指定閱讀 |
Brunsdon and Comber (2015), An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping, London: Sage Publication. |
|
參考書目 |
Mitchell (2005), The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2: Spatial Measurements
and Statistics, CA: ESRI Press.
|
|
評量方式 (僅供參考) |
- 本校尚無訂定 A+ 比例上限。
- 本校採用等第制評定成績,學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考,授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見學習評量專區 (連結)。
|
|
週次 |
日期 |
單元主題 |
|
第1週 |
9/15 |
Course Introduction |
|
第2週 |
9/22 |
R Basics: Data and Plots |
|
第3週 |
9/29 |
Spatial Data Handling #1 |
|
第4週 |
10/06 |
Spatial Data Handling #2 |
|
第5週 |
10/13 |
Programming in R |
|
第6週 |
10/20 |
Using R as a GIS (1) |
|
第7週 |
10/27 |
* The First Mid-term Exam * |
|
第8週 |
11/03 |
Using R as a GIS (2) |
|
第9週 |
11/10 |
Describing a Point Pattern |
|
第10週 |
11/17 |
Point Patterns: Quadrat Analysis
|
|
第11週 |
11/24 |
* The Second Mid-term Exam * |
|
第12週 |
12/01 |
* No Class * |
|
第13週 |
12/08 |
Point Patterns: Nearest-Neighbor Methods |
|
第14週 |
12/15 |
Point Patterns: Distance-based Methods
|
|
第15週 |
12/22 |
Computer Labs |
|
第16週 |
12/29 |
Spatial Autocorrelation: Moran's I Statistic |
|
第17週 |
1/05 |
Localized Spatial Analysis: Local Moran’s I and G-statistic |
|
第18週 |
1/12 |
* Final Exam * |