KURSPLAN

Stora datamängder från rymden för planetära studier 7,5 högskolepoäng

Big Data from Space for Planetary Studies
Avancerad nivå, F7017R
Version
Kursplan gäller: Höst 2020 Lp 1 - Tillsvidare
Vald version visar för vilken termin och läsperiod som denna kursplanen gäller för. Senaste version visas först.

Kursplanen fastställd
av Jonny Johansson, HUL SRT 2020-02-21

Reviderad
av Jonny Johansson, HUL SRT 2020-02-21

Utbildningsnivå
Avancerad nivå
Fördjupningskod
A1F
Betygskala
G U 3 4 5
Ämne
Rymd- och atmosfärsvetenskap
Ämnesgrupp (SCB)
Rymdteknik
Ingår i huvudområde
Rymdteknik

Behörighet

Grundläggande kunskaper i matematik motsvarande 22,5 hp, till exempel M0029M - Differentialkalkyl, M0030M - Linjär algebra och integralkalkyl, M0031M - Linjär algebra och differentialekvationer. Grundläggande fysik motsvarande 22,5 hp, till exempel F0004T - Fysik 1, F0005T - Fysik 2, F0006T- Fysik 3, samt kunskap i atmosfärsfysik motsvarande till exempel F7004R - Atmosfärsfysik eller F7002E - Atmosfärsdynamik och Klimat. Grundläggande programmeringsfärdigheter (t.ex. D0017E - Introduktion till programmering för ingenjörer, M0032M - Flervariabelanalys och datorverktyg) Goda färdigheter i engelska motsvarande Engelska 6


Urval

Urvalet grundas på 20-285 högskolepoäng



Mål/Förväntat studieresultat
Efter avslutad kurs ska eleverna kunna:
  • Förstå och förklara källor och tillämpning av distansavkända data för planetarisk forskning
  • Förstå och förklara källor och tillämpning av långsiktiga klimatdata för klimatförändringsforskning
  • Använd fjärranalysdata från olika resurser och tillhörande data för planetövervakning 
  • Förstå, utveckla och tillämpa geovetenskapliga modeller.
  • Tillämpa metoderna för att samla relevant fältdata för validering av fjärransluten information och korrigering av analys baserat på dessa data. 

Kursinnehåll
  • Datatyper, format och källor
  • Statistisk utvärdering av långsiktiga data inklusive mått på central tendens, spridning, och avvikelse, samt fördelningar, sannolikhetsanalys, regressionsanalys, korrelationer, homogeniseringar av tidsserier av data, trendanalys, stadseffekter
  • Rumsliga datamodeller och deras struktur, rumslig databasteknologi, datatillförsel för geografiska informationssystem
  • Användning av dataanalysprogramvara för att skapa tabeller och diagram, för att förmedla teknisk information från big data effektivt och exakt
  • Användning av utrustning och metoder för att samla in fältdata för validering 

Genomförande
Kursen består av klassiska föreläsningar i kombination med hemuppgifter för studenterna. Lösningar av hemuppgifterna diskuteras i lektioner, kollegialundervisning används. Parallellt kommer eleverna att arbeta med ett projekt som använder data. Projektet kommer att resultera i en skriftlig och muntlig presentation. Beroende på omständigheterna kan en annan förverkligande av kursen krävas. Alternativa undervisningsmetoder (t.ex. läskurs) kan tillämpas, när antalet inskrivna studenter är <5.

Examination
Kursen examineras genom en skriftlig tentamen i slutet av kursen. Dessutom utvärderas studentens hemuppgifter och den skriftliga och muntliga presentationen av kursprojektet. Slutbetyget beaktar alla examinationsmoment och bestäms när alla obligatoriska moment är uppfyllda.
Om det är lämpligt kan alternativa undersökningsmetoder tillämpas. 

Examinator
Anshuman Bhardwaj

Övergångsbestämmelser
Kursen F7017R motsvarar kursen 7ZZZ

Litteratur. Gäller från Höst 2020 Lp 1 (Kan ändras fram till 10 veckor innan studiestart)
Bo Wu, Kaichang Di, Jürgen Oberst, Irina Karachevtseva
Planetary Remote Sensing and Mapping
CRC Press
ISBN 9781138584150 - CAT# K376961

Alfred Stein, Freek Van der Meer, Ben Gorte
Spatial Statistics for Remote Sensing
Springer,
ISBN978-0-7923-5978-4

Online ISBN978-0-306-47647-1

Kursgivare
Institutionen för system- och rymdteknik (SRT)

Moduler
KodBenämningBetygskalaHPTillståndGäller frånTitel
0001InlämningsuppgiftU G#1.50ObligatoriskH20
0002TentamenG U 3 4 55.00ObligatoriskH20
0003ProjektarbeteU G#1.00ObligatoriskH20

Studiehandledning
Studiehandledning finns i lärplattformen Canvas före kursstart. Du som är ny student hittar all information du behöver på www.ltu.se/nystudent. Du som redan studerar vid Luleå tekniska universitet hittar information om kursstart via schema på studentwebben alternativt via kursrummet i lärplattformen. Du når lärplattformen via Mitt LTU.