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Curso Práctico de SIG y Teledetección en R: Análisis Geoespacial y Machine Learning

Justificación / Objetivos

Con este Curso Práctico descubrirás la programación aplicada a Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Teledetección. Desde los fundamentos más básicos hasta las técnicas más avanzadas, desde una introducción a los fundamentos de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) hasta técnicas avanzadas en Machine Learning, te introducirás en un completo programa diseñado para desarrollar tus habilidades y conocimientos en este fascinante campo.

Aprenderemos conceptos básicos, ventajas y aplicaciones de la programación, así como su utilidad en el procesamiento y análisis de datos geoespaciales.

Seguidamente, nos adentraremos en la programación en R, desde la sintaxis básica hasta la creación de funciones personalizadas y el manejo de estructuras de control para soluciones complejas. Además, explorarás cómo obtener datos geoespaciales de la nube a través de diversas librerías y APIs, brindándote acceso a una amplia gama de recursos para enriquecer tus proyectos.

Conocerás técnicas de análisis exploratorio de datos, patrones espaciales y temporales, interpolación espacial y análisis multicriterio.

Pero eso no es todo. También estudiaremos el Machine Learning aplicado a SIG y Teledetección, utilizando métodos como Random Forest y Regresión Logísita para clasificación y delimitación de zonas.

Finalmente, aprenderás a comunicar tus hallazgos de manera efectiva a través de la creación de mapas interactivos y visualizaciones impactantes. Y para potenciar aún más tus habilidades, te introduciremos en la integración de R con herramientas populares como QGIS y Google Earth Engine, ampliando así tu capacidad para resolver problemas geoespaciales de manera integral y eficiente.

  • Dominar sistemas de coordenadas y proyecciones.
  • Integrar servicios de Infraestructura de Datos Espaciales.
  • Trabajar con datos vectoriales y raster en SIG.
  • Utilizar herramientas de selección y edición.
  • Manipular geodatabases, subtipos y dominios.
  • Elaborar mapas con simbología eficiente.
  • Aplicar herramientas de geoprocesamiento.
  • Georreferenciar imágenes y datos.
  • Establecer topología y solucionar errores.
  • Automatizar generación de mapas y modelos.
  • Producir cartografía desde datos LIDAR.
  • Realizar análisis espacial avanzado.
  • Desarrollar modelos de automatización.


Requisitos de acceso

Se recomienda tener un conocimiento básico de SIG y los sistemas de coordenadas. Podrían ser recomendables conocimientos básicos de estadística para que haya una correcta comprensión del apartado de análisis de datos.


Más información

Fecha de inicio:

Curso contínuo

Fecha de finalización:

Curso contínuo

Fecha tope matrícula:

Curso contínuo


Tipo de curso:

Curso de especialización

Metodología:

OnLine

Sedes:

Online


Duración estimada:

110 horas

Precio:

395 €

Titulación otorgada:

Emitida por el centro


Otros datos


El presente curso está dirigido a cualquier profesional arquitecto, arquitecto técnico, delineante, aparejador o ingeniero de la edificación, que necesite utilizar la programación aplicada a los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Teledetección en sus entornos laborales; así como a cualquier otro profesional que tenga un interés en estos campos y quiera desarrollar sus competencias en esta dirección.



Temario cubierto

  1. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN Y SU RELACIÓN CON LOS SIG Y TELEDETECCIÓN
    1. Introducción a los SIG
      1. Conceptos básicos de los SIG
      2. Componentes de los SIG
      3. Funciones y aplicaciones de los SIG
      4. Tipos de datos en los SIG
      5. Tendencias actuales en los SIG
    2. ¿Qué es la programación? Ventajas y tendencias actuales
      1. Definición
      2. Ventajas de la programación
      3. Tendencias actuales, principales lenguajes y ámbitos de aplicación
    3. ¿Para qué puede servir la programación en el ámbito de los SIG y la teledetección?
      1. Procesamiento y análisis de datos geoespaciales
      2. Automatización de tareas
      3. Desarrollo de herramientas y aplicaciones
      4. Análisis de imágenes de satélite
      5. Integración con otras tecnologías
    4. Prácticas de evaluación tutorizadas
  2. PROGRAMACIÓN EN R (I): SINTAXIS BÁSICA, VARIABLES, TIPOS DE DATOS
    1. Introducción a la programación en R
      1. Diferencias entre R y RStudio
      2. Interpretabilidad y comprensión del entorno de RStudio
      3. Configuración y personalización de RStudio
      4. Como ejecutar código en R
    2. Sintaxis básica en R
      1. Primeras instrucciones en R
      2. Comprensión de comentarios y anotaciones en programación
    3. Objetos y tipos de datos en R
      1. Declarar y asignar objetos
      2. Objetos especiales
      3. Tipos de datos básicos en R
      4. Vectores, matrices y arrays en R
      5. Listas en R
      6. Data frames en R
      7. Tipos de datos avanzados en R
      8. Comprobar tipos de datos
    4. Operaciones con variables y tipos de datos en R
      1. Operaciones aritméticas en R
      2. Operaciones lógicas en R
      3. Operaciones de comparación en R
      4. Conversión entre tipos de datos en R
    5. Prácticas de evaluación tutorizadas
  3. PROGRAMACIÓN EN R (II): FUNCIONES Y ESTRUCTURAS DE CONTROL
    1. Estructuras de control en R
      1. Introducción a las estructuras de control
      2. Condicionales
      3. Estructuras de control iterativas
    2. Que son las funciones y cómo crearlas en R
      1. Sintaxis de las funciones en R
      2. Creación de funciones en R
      3. Llamada a funciones en R
    3. Tipos de funciones en R
      1. Funciones predefinidas en R
      2. Funciones básicas
      3. Funciones recursivas
      4. Funciones anónimas
    4. Uso e integración de funciones y estructuras de control en R
    5. Reglas de ámbito o alcance de variables y debugging en R
    6. Prácticas de evaluación tutorizadas
  4. CONSULTA Y OBTENCIÓN DE DATOS GEOESPACIALES EN LA NUBE: LIBRERÍAS Y APIS
    1. Introducción a la obtención de datos en línea.
    2. Descarga de datos Sentinel-2
      1. Introducción a la descarga de imágenes de satélite, consulta de información y conexión con servidores
      2. Filtrado para la búsqueda de datos geoespaciales en línea
      3. Descarga y almacenamiento de datos geoespaciales obtenidos en línea.
    3. Descarga de imágenes MODIS
      1. Introducción a la descarga de imágenes de satélite, consulta de información y conexión con servidores
      2. Búsqueda y filtrado de datos MODIS
      3. Descarga y almacenamiento de datos MODIS
    4. Prácticas de evaluación tutorizadas
  5. HERRAMIENTAS DE GEOPROCESAMIENTO EN R
    1. Paquetes y librerías de geoprocesamiento en R para SIG y teledetección.
    2. Importación y exportación de información en R
      1. Formatos de datos geoespaciales
      2. Importación, exportación y transformación de datos geoespaciales en R.
    3. Sistema de coordenadas en R.
    4. Manipulación y transformación de datos geoespaciales en R
  6. Geoprocesamiento vectorial en R
  7. Tratamiento de imágenes ráster en R
  8. Procesamiento combinado de ráster y vectorial en R
  9. Prácticas de evaluación tutorizadas
  10. ANÁLISIS DE DATOS GEOESPACIALES EN R
    1. Análisis exploratorio de datos en R
      1. Análisis de la distribución de variables numéricas y categóricas. Medidas de resumen y medidas de dispersión
      2. Análisis de la relación entre dos o más variables
      3. Generación de gráficas descriptivas
    2. Análisis de patrones espaciales y temporales en R
      1. Autocorrelación espacial, estadísticas de vecindad y hotspots
      2. Detección de anomalías espacio-temporales en datos geoespaciales
    3. Interpolación espacial en R
      1. Interpolación por polígonos de Thiessen
      2. Interpolación por IDW (Inverse Distance Weighting)
      3. Interpolación por kriging
    4. Análisis multicriterio en R
      1. Preparación y transformación de la información
      2. Métodos para la asignación de pesos
      3. Criterios y alternativas
      4. Reglas de decisión
    5. Análisis visual de imágenes: fotointerpretación
    6. Prácticas de evaluación tutorizadas
  11. APLICACIÓN DE MACHINE LEARNING A SIG Y TELEDETECCIÓN
    1. Introducción a métodos de Machine Learning
      1. Definición de Machine Learning y conceptos básicos
      2. Ventajas y desventajas de Machine Learning
      3. Pasos generales para el empleo de Machine Learning
      4. Tipos de aprendizaje en Machine Learning
    2. Clasificación de usos del suelo mediante Random Forest en R
      1. Árboles de decisión y Random Forest. Introducción a métodos de clasificación
      2. Preparación de datos
      3. Entrenamiento y ajuste del modelo
      4. Validación y evaluación del modelo
      5. Aplicación del modelo a nuevos datos
    3. Delimitación de zonas incendiadas mediante Regresión Logística en R
      1. Aplicación de regresión logística a datos geoespaciales
      2. Preparación de los datos
      3. Construcción del modelo de Regresión Logística
      4. Validación y evaluación del modelo
      5. Aplicando el modelo PCA a capas ráster
      6. Aplicación de modelo RF a componentes principales obtenidas mediante PCA
    4. Delimitación de zonas inundadas mediante PCA (Análisis de Componentes Principales) e imágenes de satélite
      1. Introducción a la delimitación de zonas inundadas mediante PCA e imágenes de satélite
      2. Preparación de datos
      3. Evaluación de resultados e identificación de zonas inundadas
      4. Delimitación de zonas inundadas mediante resultados PCA
    5. Prácticas de evaluación tutorizadas
  12. CARTOGRAFÍA Y VISUALIZACIÓN DINÁMICA DE DATOS GEOESPACIALES
    1. Generación de planos o mapas en R
      1. Generación de cartografía mediante el paquete base de R
      2. Generación de cartografía mediante el paquete ggplot2.
    2. Redacción de informes en R
      1. Introducción al uso de RMarkdown
      2. Sintaxis R Markdown
      3. Inclusión de elementos gráficos, tablas y resultados de análisis en el informe
    3. Creación de visores interactivos y animaciones en R
      1. Carga y preprocesado de la información
      2. Generación de un visor GIS en R mediante Leaflet
      3. Guardado de visores GIS e integración con otros entornos
    4. R en el entorno de QGIS
      1. Primeros pasos: configuración de QGIS
      2. Creación y uso de scripts de R en QGIS
      3. Ejecución y realización de tareas mediante scripts de R en QGIS
    5. Prácticas de evaluación tutorizadas


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