QGIS Integral, análisis de datos espaciales (08 de Febrero de 2022)

Descripción general del curso:

“QGIS Integral” es excepcional entre los cursos de QGIS a distancia por la diversidad y aplicabilidad profesional del contenido, el método de aprendizaje por ejercitación, y el acompañamiento tutorial por medio de cuestionarios y ejercicios opcionales. Merced a una laboriosa destilación de los contenidos, el curso integra conocimientos básicos y avanzados de manera que en ocho semanas los participantes adquirirán un fluido manejo de QGIS, el sistema de información geográfica de acceso libre y gratuito de mayor difusión global. El curso no presupone conocimientos previos de QGIS ni de sistemas de información geográfica en general. Las primeras cuatro semanas se dedican a aprender el manejo avanzado de QGIS y las siguientes cuatro a aplicar lo aprendido en la composición de presentaciones visuales y en el análisis geoespacial, incluyendo análisis multicriterio, camino de costo mínimo y análisis de visibilidad, y el procesamiento de imágenes satelitales para el cálculo de índices de vegetación y temperatura de superficie, entre muchos otros temas con inmediata aplicación profesional.
Si usted trabaja en urbanismo, epidemiología, ciencias de la tierra y ambientales, dinámica poblacional, y aun en análisis del delito, aprender a servirse de QGIS redundará en un rápido beneficio profesional.

 ..... Más Información y Aranceles

Modalidad y Carga horaria

El curso está organizado en ocho módulos con una carga horaria total estimada en 96 horas. Los ejercicios están acompañados por más de 300 páginas de instrucciones paso-a-paso y una decena de videos.
Típicamente los participantes en cursos a distancia tienen obligaciones profesionales que limitan las horas que pueden dedicarles. Por su carácter modular el curso se adecua a esta limitación asegurando la adquisición de un manejo básico de QGIS que permita la elaboración de un proyecto personal a elección de cada participante. De todos modos, puesto que la mayor parte del material didáctico queda en vuestro poder, quienes no hayan podido asimilar todo el contenido podrán hacerlo en el futuro.

 Nivel y requisitos

El objetivo de este curso es conducir a los participantes hasta un nivel básico a intermedio alto en el manejo de QGIS, en 6 semanas, brindándoles herramientas suficientes para aplicarlo a las tareas profesionales habituales.

No se requieren conocimientos previos en SIG o QGIS.

El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.

 

Evaluación y Certificado

El Centro REDES emite certificados de asistencia (PARTICIPACIÒN), y opcionalmente certificados con calificación numérica (APROBACIÒN). Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.

  .

Programa de contenidos

MODULO 1

Primera parte

Introducción a QGIS

 Conceptos de SIG

Pantalla de QGIS

Complementos (‘plugins’)

Carga dedatos geográficos: ASCII; vectoriales, ráster,y sus propiedades

Sistemas de coordenadas y proyección de mapas (SRC); reproyección

Georeferenciación de imágenes

Simbolización de vectores y rásters: generalidades

Recorte de capas ráster y vectoriales

Atributos

Segunda parte

 Atributos ocultos y visibles

Crear atributos

Tablas de atributos: exploración y modificación

Selección de objetos por atributos

Consultas multicriterio

Etiquetado de objetos

Representación con diagramas

MODULO 2

Primera parte

Simbolización y análisis de vectores

 Manejo del color

Simbolización con símbolo único

Simbolización con modo Categorizado

Simbolización con modo Graduado

Simbolización por agrupamientos

Etiquetado de capas vectoriales

Creación y edición de vectores

Segunda parte

Rásters

 Simbolización de rásters: unibanda y multibanda

Trabajar con un Modelo Digital de Elevación: construcción, curvas de nivel

Construcción de un DEM a partir de puntos acotados

Construir mapas de pendiente, orientación de laderas, y otros

Armar un mosaico de imágenes

Reclasificación de rásters

Trazado de perfiles topográficos

MODULO 3

Primera parte

Confección de mapas

 Introducción al Diseñador de impresión o Composición de impresión

Confección de un póster según medidas

Mapas con proyecciones diferentes

Segunda parte

Geoprocesamiento

  Herramientas de geoprocesamiento

Análisis por proximidad y superposición

Matriz de distancia

Decisión por análisis de criterios múltiples

MODULO 4

Análisis geospación II

 Mapas de visibilidad

Camino de costo mínimo

Análisis de imágenes satelitales

Detección de cambios
Proyecto personal

(optativo)

 Confección de un póster según pautas explícitas

Se trata de un trabajo libre que servirá para afianzar lo aprendido

SIG y satélites para el agro - La aplicación de instrumentos y métodos geoespaciales en la agricultura de precisión (08 de Febrero de 2022)

Modalidad: A distancia, dictado en la plataforma virtual del Centro REDES

Duración: 6 semanas

Horas de curso: 96 horas

 ....  .

Descripción general del curso:

El modo clásico de manejo agrícola prestaba relativamente poca atención a la variabilidad en las condiciones del suelo y a la influencia de la topografía local en la distribución del agua. En consecuencia, grandes superficies de cultivo recibían un tratamiento homogéneo en cuanto a insumos como fertilizantes, riego y fumigación, basado en apreciaciones generalizadas. El costo relativamente bajo de los insumos respecto del valor de venta de los productos, permitía su uso intensivo, homogeneizando artificialmente la variabilidad del campo. El aumento en los precios de los insumos, unido al encarecimiento de la tierra y a la necesidad de expandir la frontera agrícola a zonas menos adecuadas, ha obligado a abandonar el modo clásico de manejo en favor de otro basado en la atención a la variabilidad. Este modo de manejo se conoce como agricultura de precisión, agricultura por zonas de manejo o agricultura sitio-específica.

El desarrollo de la agricultura de precisión se basa en una premisa y en una necesidad. La premisa es que los campos de cultivo no son uniformes en cuanto a la distribución de nutrientes, humedad del suelo, topografía, y otras variables. Por lo tanto, sembrar ignorando esta variabilidad naturalmente conduce a un mal manejo que redunda en malgasto de fertilizantes, riego y otros recursos, y no contribuye a mejorar la productividad. La necesidad de tomar en cuenta la variabilidad es por un lado financiera, ya que el costo de los agroquímicos es cada día más elevado y conviene no desperdiciarlos aplicándolos en tierras que no los necesitan. Y por otro lado es ambiental, ya que por legislación, así como por responsabilidad social, su uso debe quedar limitado a lo estrictamente necesario. La agricultura de precisión se conoce también como agricultura por ambientes, para poner énfasis en la concepción de que un lote se compone de ambientes, o zonas, con características en parte comunes pero en parte diferentes. La agricultura de precisión es una agricultura sitio-específica. Es en la delimitación de dichas zonas donde intervienen los sistemas de información geográfica y las imágenes satelitales.

 

Programa del curso

Módulo 1

 Los SIG en la agricultura de precisión

Introducción a los Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Breve introducción a QGIS

Confección de mapas de zonas de manejo

  • Crear un mapa de rendimiento
  • Crear un mapa de humedad del suelo
  • Crear un mapa de pH del suelo
  • Crear un mapa de prescripción de potasio
  • Crear un mapa de prescripción de hidróxido de calcio
  • Crear mapa de prescripción de fósforo

 

Interpolación

Depuración de registros de cosechadora con YieldEditor
Módulo 2

Introducción a productos satelitales multiespectrales

  • Landsat, ASTER, Sentinel-2, MODIS
  • Productos híbridos

Concepto de radiancia y reflectancia

  • Conversión de DN a reflectancia espectral

Descarga de imágenes

  • Descarga directa y mediante el complemento Semi-Automatic Classification (SCP)

Composición de bandas espectrales

  • Características de las bandas en una imagen satelital

Indices espectrales

  • NDVI, SAVI, EVI, NDWI, Tasseled Cap
  • Cálculos de índices de vegetación
  • Productos Landsat con índices de vegetación preprocesados
  • Biblioteca de índices

Casos de estudio
Módulo 3 Clasificación espectral
  • Clasificación supervisada y no supervisada
  • Uso de los programas Multispec y el complemento SCP

Casos de estudio

 

Estrategias de muestreo en la agricultura de precisión

  • Diseño de muestreo en grilla regular
  • Diseño de muestreo estratificado-aleatorio
  • Extraer valores de rendimiento de una imagen procesada
  • Muestreo por zonas de manejo

Casos de estudio
Módulo 4 Introducción a los productos MODIS
  • Análisis temporal y monitoreo del ciclo de crecimiento
  • Variación temporal del NDVI a escala regional, provincia de Buenos Aires
  • Cálculo de anomalías de NDVI, provincia de Buenos Aires

 

Introducción a los productos híbridos

  • Evaluación regional de estrés hídrico
  • Crear una serie temporal de precipitaciones
  • Cálculo del volumen anual de lluvia en una cuenca hídrica
  • Mapas regionales de evapotranspiración y humedad del suelo
  • Relación viento y humedad superficial en Patagonia
  • Cálculo de la temperatura de superficie con MODIS

Casos de estudio

Dinámica de la cursada:

Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.

Programación en R, con aplicaciones (08 de Febrero de 2022)

Duración: 6 semanas

Horas de curso: 96 horas

. ....

Destinatarios: Para quien desee aprender a programar en R, o simplemente utilizarlo en sus labores profesionales, este curso les dará el conocimiento necesario para hacerlo.

Modalidad: A distancia.

Requisitos: Se utiliza software de distribución libre y gratuita.

Este curso no requiere conocimientos previos de R. Se parte de cero y se construye conocimiento hasta un nivel intermedio avanzado. R no es un lenguaje difícil de aprender pero de todos modos requiere incorporar una cantidad importante de conceptos y de comandos propios de un lenguaje complejo.

Descripción general del curso:

R es el lenguaje ideal para trabajar en análisis y modelado estadístico. La compacidad de código y la versatilidad para procesar datos numéricos y categóricos son virtudes que lo colocan por sobre otros lenguajes en ese campo de aplicación. Por este motivo, aprender a programar en R es el primer paso hacia la Ciencia de Datos, un universo de aplicaciones en continua expansión. Para muchos empleos, programar en R agrega valor a sus antecedentes profesionales. R también opera en otros campos, como web scraping y análisis de datos espaciales, de lo cual se dan ejemplos hacia el final de este curso, pero en estos hay competencia.

Programación en R les enseñará a desarrollar sus propios scripts. Para ello se apoya en numerosos ejemplos, y especialmente en ejercicios de codificación que les invitan a ser protagonistas, ayudados por escuetas guías. De este modo, en seis semanas aprenderán programar en R.

Adicionalmente, un conjunto de scripts aplicados a problemas reales y detalladamente comentados, les guiará hacia un nivel intermedio alto de conocimiento de R, al tiempo que les impartirá las buenas prácticas de programación.

Un último módulo presenta una breve introducción a la aplicación de R en el manejo de datos espaciales, que podrá servir para encaminarles en ese tema.

Programa del curso

Primera Parte

Conceptos fundamentales
  • R y RStudio
    Descarga e instalación
    Operación
  • Paquetes
  • Estructuras y Tipos de datos
    Vector
    Matriz
    Array
    Lista
    Marco de datos
    Factor
    Coerción
    Función
    Inspección de las propiedades
  • Fundamentos de programación en R
    Scripts
    Iteración
    Condiciones
  • Gráficos avanzados
  • Operando con datos
    Ingresar/Exportar datos
    Manejo de fechas
    Manejo de tablas
    Valores faltantes
    Valores extremos
    Minería de datos

Segunda Parte

Aplicaciones
  • Fundamentos de las técnicas aplicadas
    Algebra vectorial y matricial
    Programación lineal
    Series temporales
    Correlación y regresión
    Clasificación, Matriz de distancia, Análisis de agrupamiento
    Componentes principales, Análisis factorial
  • Campos de aplicación
    Agricultura
    Ciencias de la Tierra y Ambientales
    Delito
    Demografía
    Finanzas
    Ingeniería
    Medicina
    Aprendizaje automatizado
  • Nociones de análisis espacial

 

Dinámica de la cursada:

Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.

Programación con Python (08 de Feberro de 2022)

Descripción general del curso:

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y multipropósito que opera mediante la interpretación de scripts y favorece una organización modular del código. Aclaremos esta definición. Alto nivel significa que tiene una sintaxis más cercana a la experiencia en lenguaje del usuario, en otras palabras, es más fácil de entender. El término interpretación se refiere a que el código, o script, es leido, interpretado y ejecutado línea por línea, sin pasar por una etapa de compilación, como es el caso de lenguajes como FORTRAN. Organización modular indica que un script puede dividirse en módulos independientes entre sí de tal manera que un determinado módulo puede ser reutilizado en otros scripts. Adicionalmente, Python es un lenguaje de acceso libre y gratuito.

Python es un lenguaje de programación estructurada y también un lenguaje de programación orientada a objetos. Este curso se enfoca en la programación estructurada.

¿En qué se usa Python?

  • Minería de datos
  • Aprendizaje automatizado
  • Inteligencia artificial
  • Desarrollo web
  • Creación de juegos
  • Creación de aplicaciones de escritorio

En 2018 las publicaciones diarias buscando gerentes con conocimientos de Python crecieron un 80%. El aprendizaje de Python constituye un paso inicial para introducirse en la Ciencia de datos.

Duración: 6 semanas

Horas de curso: 60 horas

. ....

El curso se extiende por seis semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante.

Destinatarios: La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados. Este es un curso de introducción a Python que le llevará hasta un nivel intermedio de manejo del lenguaje. Quienes tengan nociones de Python, o provengan de otros lenguajes, también encontrarán material útil.

Nivel y requisitos

El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general

Requerimientos de computación:

Los programas que se emplean son poco exigentes en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o de rango equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.Se emplea software de acceso libre y gratuito.