Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

• Die Phasen für das Katastrophenmanagement zu beschreiben und relevante GIS Funktionalitäten anzuwenden
• Geosimulationen durchzuführen
• Punktmuster zu analysieren und die Ergebnisse in Entscheidungsprozessen zu integrieren
• Multikriterielle Entscheidungsanalyse zu beschreiben sowie eine Standortauswahl mittels GIS Funktionalität durchzuführen
• Gängige Methoden des Maschinellen Lernens aufzulisten, zu erklären sowie auf Geodaten anzuwenden
• Gängige Methoden zur Oberflächenanalyse zu beschreiben sowie auch anzuwenden
• Konzepte über Smart Cities zu beschreiben sowie 3D Stadtmodellierungen mittels GIS Funktionalität durchzuführen

Erklärung von Konzepten und Durchführung praktischer Aufgaben um diese Konzepte für verschiedene Anwendungsgebiete zu verstehen:

• Geographic Information Systems and application areas
• Disaster Management 
• Geosimulations
• Geostatistics
• Machine Learning
• 3D Stadtmodellierung

Die theoretischen Konzepte werden anhand von Folien und wissenschaftlicher Literatur präsentiert und diskutiert. Im Labor werden auf der Basis dieser Konzepte praktische Aufgaben durchgeführt.

Die Vorlesungen und Übungen werden in Präsenz gehalten. Nach vorheriger Ankündigung können einzelne Einheiten im Distance Learning Modus abgehalten werden, wenn es die Umstände erfordern.

Schriftliche Prüfung (ohne Hilfsmittel)

Skills in GIS and Python will be very helpful, but not mandatory