Curso de posgrado de la Facultad de Minas en la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín
View the Project on GitHub edieraristizabal/AnalisisGeoespacial
El curso Análisis Geoespacial está orientado para estudiantes de posgrados que desen adquirir conocimientos sobre sensoramiento remoto y procesamiento de datos espaciales en un contexto ambiental. El curso utiliza herramientas tipo sistemas de información geográfica, como QGIS y ArcGIS, Google Earth Engine (GEE) y programación en lenguajes como Python y Javascript utilizando como editores Jupyter Lab y Visual Code.
Todos los scripts disponibles en esta guía han sido reciclados por el profesor Edier Aristizábal, y ajustados la mayoría de ellos de acuerdo con las necesidades del curso. Por lo que se hace un esfuerzo en brindar los créditos a los desarrolladores, pero con toda seguridad no es suficiente dicho esfuerzo y muchos de los créditos seguramente no están. Sin embargo no es por omisión voluntaria, sino por el gran número de desarrolladores consultados, combinaciones y ajustes, que en muchos casos se pierde la trayectoria. Pido disculpas a los programadores que sienten que sus créditos debieron ser otorgados en esta guía.
Miercoles & Viernes 8:00 - 10:00 a.m.
M7-504
How to learn Geospatial Data Science
Taller Ambiente de trabajo en Python
Taller Ambiente de trabajo en R
Taller Datos espaciales
Taller Ingeniería de datos
Taller Operaciones espaciales
Taller Importar datos vector
Taller Importar datos raster
Taller Web Spatial tools
Taller Mapas interactivos
Taller Leaflet
Taller Análisis de patrones de puntos
Taller Análisis de Voronoi
Taller Análisis Poisson
Taller Análisis Poisson en R
Taller Análisis Regresión Logística
Taller Análisis Binomial
Taller Análisis Zero Inflated
Taller Clustering
Taller Geovisualización
Taller Geovisualización en R
Taller Patrones de puntos en R
Lecture: Spatial point pattern analysis and its application in geographical epidemiology
Taller Mapas Coropletas
Taller datos discretos en R
Taller Exploración espacial de datos
Lecture: Causal Inference With Spatial Econometric Models
Taller Geoestadística
Taller Análisis con datos raster
Taller Google Earth Engine
Taller Modelos Gaussianos
Taller Kriging en R
Taller GP en R
Taller GP en R
Regresión espacial
MGWR
Taller Classification
Taller CAR en R
Taller CARBayes en R
Taller INLA-CAR en R
Taller spaMM en R
Taller SVC en R
Taller Análisis LGcox
Taller Análisis LGcox en R
Taller Análisis LGcox en R
Taller Bases de datos espaciales
Lecture: A conceptual framework and comparison of spatial models
El curso se evaluará a través de un trabajo individual durante todo el curso, donde el estudiante implementará en una área de su elección las herramientas de análisis presentadas en el curso. Para el seguimiento se realizarán por cada estudiante tres presentaciones con el avance de su trabajo de la siguiente forma:
El 30% final corresponde al trabajo escrito en formato artículo (Introducción, Datos \& metodología, Resultados, Discusión, y Conclusiones).