常用测量数据处理与绘图软件实践
课程编码：180083085704M5002H
英文名称：Software and Maping Tools on Geotedic Data
课时：60
学分：2.00
课程属性：实验课
主讲教师：汪秋昱
教学目的要求
本课程是测绘工程专业硕士研究生实验课。介绍常用的测量数据处理方法，重点在时间序列数据的滤波、季节性分析、频谱分析、回归拟合、相关性分析等；培养研究生应用和编写相关代码的实践能力；同时介绍科学研究中常用的绘图工具，如Python、Matlab、GMT等。本课程的目标是让研究生快速上手处理测量数据，熟悉常用的数据处理流程，进而培养学生独立处理数据、分析数据特征规律的能力。通过本课程的教学，训练研究生在处理时序数据、空间数据、球谐数据的技能，提高研究生自主绘图和成图的技术，为科学研究和论文撰写打下基础。
预修课程
无
大纲内容
第一章 常用的测量数据类型介绍 4.0学时 汪秋昱
第1节 常见数据格式及特点
第2节 常见数据类型及特点
第二章 常用的处理方法介绍 8.0学时 汪秋昱
第1节 数据清洗与预处理
第2节 数据转换和拼接
第3节 数据分类和管理
第4节 数据建模与统计学
第三章 主流编程语言简介 8.0学时 汪秋昱
第1节 主流的编程语言
第2节 Python入门
第3节 Numpy数据和Pandas入门
第4节 常用数据结构
第四章 数据处理实践 10.0学时 汪秋昱
第1节 数据预处理（上机课）
第2节 数据转化和滤波（上机课）
第3节 数据建模代码编写（上机课）
第五章 常用绘图工具介绍 10.0学时 汪秋昱
第1节 数据可视化
第2节 基于地图的可视化
第3节 三维可视化
第六章 绘图实践 10.0学时 汪秋昱
第1节 常用二维图绘制（上机课）
第2节 地图和地形图绘制（上机课）
第3节 三维图（上机课）
第七章 课程大作业 10.0学时 汪秋昱
第1节 大作业简介
第2节 大作业实现（上机课）
第3节 优秀作业展示
参考书
1、
Python数据分析（第二版）@MATLAB工程与科学绘图
[美]阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango）@周博、薛世峰
2018年6月@2015年8月
人民邮电出版社@清华大学出版社
课程教师信息
汪秋昱，中国科学院大学地球与行星科学学院，副教授，主要从事卫星激光测高与时变重力的理论与应用研究。聚焦高山区冰川/湖泊质量平衡、冰川季节性特征和气候敏感性，为应对全球变化以及水资源可持续利用等提供了重要科学依据。