APTPUO - Automne 2026 - GEG3712-A00

University of Ottawa•Ottawa, ON

12d•Onsite

About The Position

De nombreux problèmes du monde réel, allant des effets du changement climatique sur les systèmes naturels et sociaux à la détermination des emplacements optimaux pour les centres d'inoculation virale, peuvent être résolus en modélisant les données numériques de la Terre dans des systèmes d'information géographique (SIG). Dans ce cours, vous apprendrez à modéliser des scénarios du monde réel dans des flux de travail SIG qui mettent l'accent sur la validation du modèle et la propagation des erreurs. Le cours se concentre sur les techniques formelles de modélisation cartographique et d'algèbre cartographique via le codage Python, pour aborder des problèmes du monde réel dans un cadre de prise de décision multicritères. Les approches de modélisation comprennent la modélisation de l'adéquation, la modélisation de logique floue, la modélisation à moindre coût, l'analyse de réseau, l'analyse de proximité, l'interpolation surfacique, la modélisation dasymétrique et pycnophylactique et enfin les techniques d'interpolation géostatistique. À la fin du cours, vous aurez un ensemble de compétences géospatiales diverses et approfondies, utiles et recherchées pour une gamme d'opportunités de carrière.

Requirements

M.A. ou M.Sc. en géographie, études environnementales ou dans une discipline connexe.
Expérience des SIG.
Expérience de l'analyse des données spatiales.
Expérience de la programmation pour le traitement des données géospatiales.
Un niveau acceptable de formation/expérience peut être considéré comme équivalent à la formation requise et/ou à l'expérience démontrée.

Responsibilities

Enseigner le cours GEG3712-A00: Analyse et modélisation numérique de la Terre.
Modéliser des scénarios du monde réel dans des flux de travail SIG.
Mettre l'accent sur la validation du modèle et la propagation des erreurs.
Utiliser des techniques formelles de modélisation cartographique et d'algèbre cartographique via le codage Python.
Aborder des problèmes du monde réel dans un cadre de prise de décision multicritères.
Utiliser diverses approches de modélisation, y compris la modélisation de l'adéquation, la modélisation de logique floue, la modélisation à moindre coût, l'analyse de réseau, l'analyse de proximité, l'interpolation surfacique, la modélisation dasymétrique et pycnophylactique, et les techniques d'interpolation géostatistique.
Animer des laboratoires.