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    Descripción del curso

    • PRERREQUISITOS Y CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS

      El seguimiento de esta asignatura requiere conocimientos básicos de cálculo (funciones, cálculo integral, derivadas) y estadística aplicada (descriptiva, estimación, modelos de probabilidad)

       

      DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA

      Diariamente, miles de empresas, industrias y gobiernos de todo el mundo, utilizan la tecnología de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para ayudar a resolver complicados problemas y mejorar nuestra calidad de vida. Los SIG son una importante herramienta para la comprensión y preservación de nuestro medio ambiente. Son utilizados en esfuerzos para controlar la contaminación, proteger especies en peligro, detectar la deforestación, identificar y comprender los hábitats de animales, etc.. Industrias privadas y agencias gubernamentales también hacen uso de estas herramientas para aprovechar nuestros recursos naturales con mayor prudencia y habilidad.

      Así como los SIG se utilizan para diversas aplicaciones en el mundo real, pueden usarse en la enseñanza como una valiosa herramienta pedagógica. En la epistemología del aprendizaje de los SIG se confunden, en ocasiones, conocimiento con información, sabiduría con mero conocimiento y la ciencia se equipara a tecnología. El aporte fundamental de los SIG a la enseñanza universitaria es que resultan adecuados para adquirir una mente ordenada y compleja.

      La asignatura de SIG permite: realizar análisis estadísticos georeferenciados en los procesos ambientales y representar gráficamente los resultados.

      El programa de la materia se diseñó para:

      • Complementar la diferente formación en esta materia que presentan los recursos humanos que acceden a la Licenciatura
      • Dominar el lenguaje de las herramientas SIG.
      • Lograr la interacción entre los modelos matemáticos, la estadística aplicada y el desarrollo de tecnología SIG.
      • Gestionar y tratar la información mediante el análisis estadístico de imágenes.
      • Conseguir presentaciones de los resultados con contenidos válidos, convincentes y estéticos.


      OBJETIVOS

      Adquirir COMPETENCIAS TRANSVERSALES como la capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica, organizar y planificar, habilidad para gestionar información y para expresarse en público.

      Adquirir COMPETENCIAS ESPECÍFICAS como conocer las herramientas básicas de los SIG: captura, almacenamiento y tratamiento de la información. También comprender qué problemas puede resolver un SIG y aplicarlo en un proyecto de gestión ambiental.


      MATERIAL DOCENTEMETODOLOGÍA DOCENTE

      Presentaciones desarrolladas en clase sobre los temas de la asignatura (Parte teórica)

      Cuaderno de prácticas (Parte práctica)

      Aplicaciones (Trabajos y Proyectos de aplicación realizados en esta línea)


      La enseñanza se basó en: la clase magistral, proyectos de aprendizaje tutorizados, y presentaciones públicas que incluían un debate posterior.

      Las clases teóricas de la asignatura se imparten con ayuda de presentaciones de PowerPoint y se realizan en un bloque inicial, durante el cual se anima a los estudiantes a utilizar los recursos en red recomendados por los profesores.

      Las clases prácticas se realizan a continuación de las teóricas, constituyendo un 65% del peso de las clases presenciales. Los alumnos disponen de un ordenador para cada uno donde pueden ejecutar las acciones que el profesor propone, utilizando en el aprendizaje de las operaciones de un SIG el software ArcGis.

      El aprendizaje a través de proyectos tutorizados se basa en la realización de un proyecto teórico o práctico que requiere el empleo de los conocimientos y capacidades necesarios para superar la asignatura.

      Para realizar los proyectos se cuenta con la guía permanente de un profesor.

      Las presentaciones públicas de los proyectos y el debate posterior sobre los resultados obtenidos se efectúan al finalizar el curso. Los alumnos realizan sus exposiciones ante el profesorado y el resto de los estudiantes de la asignatura.


      METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN

      Se realiza un seguimiento individualizado del aprendizaje del alumno, valorándose:

      • Hasta un 20% las asistencias a las clases.

      • Hasta un 30% corresponde a la evaluación de la estructura, calidad y originalidad de los  trabajos en su parte teórica, así como la capacidad de trabajo en grupo, de gestión de la información, capacidad de análisis y síntesis.

      • Hasta un  30% corresponde a la evaluación de la parte  práctica de los trabajos, valorando la capacidad para resolver y analizar problemas.

      • Hasta un 20% de la nota se obtiene en la exposición oral de los trabajos y la discusión posterior, valorando la calidad de la expresión oral y los conocimientos adquiridos.

       

      ACTIVIDADES DEL CURSO
      HORAS DE TRABAJO DEL ALUMNO
      Clases teóricas
      10 horas/curso
      Clases prácticas
      20 horas/curso
      Preparación de trabajos
      60 horas/curso
      Preparación de exposiciones
      15 horas/curso
      Realización de exposición y discusión
      2 horas/curso
      Asistencia a tutorías
      5 horas/curso
      TOTAL VOLUMEN DE TRABAJO
      112 horas/curso

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    Programa

    • La asignatura esta dividida en 4 bloques:

      Bloque 1: Información geográfica y conceptos básicos

      Tema 1: Introducción a los SIG.

      Tema 2: Elementos básicos.

      Tema 3: Información geográfica.

      Bloque 2: El Proyecto SIG

      Tema 4: Proyecto SIG I.

      Tema 5: Proyecto SIG II.

      Bloque 3: Técnicas cuantitativas en SIG 

      Tema 6: Exploración de datos.

      Tema 7: Estimación e Interpolación.

      Tema 8: Dependencia espacial.

      Tema 9: Krigeado.

      Tema 10: Estimación Kernel.

      Tema 11: Procesos y modelo lineal general.

      Bloque 4: Prácticas 

      Tema 12: Resumen.

      Práctica 1: Obtención de Información para el Proyecto

      Práctica 2: Georreferenciación por puntos de control 

      Práctica 3: Estadística aplicada al análisis de imagen digital

      Práctica 4: Métodos de interpolación aplicados a la generación de Modelos Digitales de Terreno

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    Lecturas recomendadas y bibliografía

    • BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:

      Ayuga Téllez, E.; González García, C.; Martín Fernández, S.; Martín Fernández, A. & García Abril, A. Resumen de métodos estadísticos espaciales usados en los sistemas de información geográfica y teledetección. 1as Jornadas sobre Teledetección Aplicada a la Información Ecológica y forestal. 2001.

      Berry, J.K., 1993. Beyond Mapping. Concepts, algorithms and issues in GIS. GIS World Inc. Fort Collins Colorado, USA. (246 pp.)

      Burrough, P. A., McDonnel, R. A., 1998, Principles of Geographical Information Systems, Oxford University Press, London (346 pp.).

      Carson M.A., Kirkby M.J., 1972, Hillslope Form and Process. Cambridge University Press, London (475 pp.).

      Dale, P. 2004. Introduction To Mathematical Techniques Used In GIS. CRC Press. (202 pp.).

      Fisher, P. F., 1996. Extending the Applicability of Viewsheds in Landscape Planning. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 62 (11), 1297-1302.

      Franklin, W. R., Ray, C. K., 1994. Higher isn't Necessarily Better: Visibility Algorithms and Experiments. In: Waugh, T. C., Healey, R. G., (Eds.), Advances in GIS Research: 6th International Symposium on Spatial Data Handling, Edinburgh, Scotland. Taylor and Francis, London, pp. 751-770.

      Gómez Delgado, Montserrat; Barredo Cano, José I. 2005. Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. (2ª ed). Ed RA-MA. (312 pp.).

      Laín Huerta, Luis et al. 2002. Los Sistemas de Información Geográfica en la gestión de los riesgos geológicos y el medio ambiente. Instituto Geológico Minero de España (IGME). (288 pp.).

      Martinez-Falero et al. 1995. Quantitative Techniques in Landscape Planning. Martinez-Falero, Gonzalez –Alonso, Eds. CRC Lewis Ed. (288 pp.).

      Peña LLopis, J. 2006. Sistemas de Información Geográfica aplicados a la Gestión del Territorio. Club Universitario. (310 pp.).

       

      BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

      Ayuga Téllez, E.; Martín Fernández, S.; Martín Fernández, A.; Sánchez De Medina, A.; Grande Ortiz, M.A. Modelos estadísticos para el estudio de masas forestales con teledetección y sistemas de información geográfica 1as Jornadas sobre Teledeteccion Aplicada a la Informacion Ecologica y forestal. 2001

      Fotheringham and Rogerson. 1994. Spatial Analysis and GIS. Taylor & Francis. (281 pp.).

      Gómez y Barredo. Sistemas de Información Geográfica y Evaluación Multicriterio en la Ordenación del Territorio, 2ª Edición. Ra-Ma. 2005. 305 pp.

      Longley, Goodchild, Maguire and Rhind. Geographic Information. Systems and Scienca. Wiley. 2001. 454 pp.

      Martín Fernández, S.; Ayuga Téllez, E.; González García, C.; García Abril, A. Localización de las zonas de mayor riesgo de pérdidas por incendios forestales en los M.U.P. de la CAM. 1as Jornadas sobre Teledeteccion Aplicada a la Informacion Ecologica y forestal. 2001

      Millington, Walsh y Osborne. GIS and Remote Sensing Applications in Biogeography and Ecology. Kluwer Academic Publishers. 2001. 333 pp.

      Hunsaker, Goodchild, Friedl & Case (Eds). Spatial Uncertainty in Ecology. Implications for Remote Sensing and GIS Applications. 2001. 402. pp.

       

       

      ENLACES A PÁGINAS WEB
      • http://www.nosolosig.com/
        Nosolosig es un portal Web independiente sobre las Tecnologías de la Información Geográfica y cuenta con una enorme fuente de recursos sobre los Sistemas de Información Geográfica (SIG / GIS), Cartografía, Teledetección, Navegación....
      • http://recursos.gabrielortiz.com/
        GabrielOrtiz.com pretende ser un punto más de información para los profesionales relacionados con los Sistemas de Información Geográfica (GIS), contribuyendo a transmitir conocimiento y ayudar a los demás desinteresadamente.
      • http://www.innovativegis.com/basis/
        The Berry & Associates // Spatial Information Systems (Basis) website provides access to supplements of Dr. Berry’s monthly columns for GeoWorld magazine (Beyond Mapping), as well as describing recent activities of the company and materials available.
      • http://www.geogra.uah.es/gisweb/
        Auto Aprendizaje Multimedia GISWEB

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    Material de clase

    • Guía del alumno:

      • MC-F-000. Guía del alumno 1 (PDF).
        Guía del alumno de Sistemas de Información Geográfica en la Licenciatura de Ciencias Ambientales. Objetivos. Créditos. Cronograma de actividades. Recursos recomendados.

      Tema 1: Introducción a los SIG.

      • MC-F-001. Introducción a los SIG (PDF).
        Introducción, definición y aplicaciones de los SIG.

      Tema 2: Elementos básicos.

      • MC-F-002. Elementos básicos (PDF).
        Definición de los elementos básicos de los Sistemas de Información Geográfica.

      Tema 3: Información geográfica.

      • MC-F-003. Información geográfica (PDF).
        Información Geográfica: descripción, representación, almacenamiento, coberturas básicas.

      Tema 4: Proyecto SIG I.

      • MC-F-004. Proyecto SIG I. (PDF).
        Cuando realizar un proyecto mediante SIG. Fases del proyecto SIG: Captura de datos y creación de una base de datos alfanumérica.

      Tema 5: Proyecto SIG II.

      • MC-F-005. Proyecto SIG II. (PDF).
        Fases de un Proyecto SIG: Edición y depuración de la información, análisis de la información, modelización o simulación, representación gráfica de resultados

      Tema 6: Exploración de datos.

      • MC-F-006. Exploración de datos. (PDF).
        Introducción a la Geoestadística.Tecnicas estadísticas para el análisis exploratorio de datos.

      Tema 7: Estimación e Interpolación.

      • MC-F-007. Estimación e interpolación. (PDF).
        Geoestadística: Estimación estadística de variables. Métodos de interpolación de datos.

      Tema 8: Dependencia espacial.

      • MC-F-008. Dependencia espacial. (PDF).
        Geoestadística: procesos estocásticos y dependencia espacial.

      Tema 9: Krigeado.

      • MC-F-009. Krigeado. (PDF).
        Geoestadística: estimación de semivariograma y krigeado.

      Tema 10: Estimación Kernel.

      • MC-F-010. Estimación Kernel. (PDF).
        Otras técnicas estadísticas usadas en los SIG: métodos no paramétricos.

      Tema 11: Procesos y modelo lineal general.

      • MC-F-011. Procesos y modelo lineal general. (PDF).
        Otras técnicas estadísticas usadas en los SIG: Procesos estocásticos y Modelo lineal General.

      Tema 12: Resumen.

      • MC-F-012. Resumen. (PDF).
        Resumen de la signatura. Revisión de los aspectos fundamentales de los SIG.

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    Ejercicios, Proyectos y casos

    • Ejercicio 1: Optimización de Explotaciones Madereras con Análisis de Redes y Enrutamiento Basados en Sistemas de Información Geográfica. Improvement of timber extraction with GIS-based network analysis and route optimization.

      Rubén Valbuena Puebla

      • EP-F-001. Guía del alumno  Ejercicio 1 (PDF).
        Este trabajo se concentra en el uso de las herramientas disponibles en los SIG y el análisis estadístico para la mejora de la extracción maderera de un bosque natural. Se mostrará la complejidad que puede alcanzar la información contenida en un SIG que represente una estructura de redes, y las propiedades de los objetos que constituyen un circuito. Como se explicará, es importante conocer estas propiedades al realizar un análisis estadístico de dichos objetos. Después, se explicará los instrumentos de análisis de redes más comúnmente utilizados en los programas de SIG. Al final del presente
        trabajo, se expondrán cuáles son los criterios necesarios y los pasos a dar, a la vista de las herramientas disponibles, para planear la construcción de una red de vías forestales que maximice los beneficios de la cosecha y de las operaciones selvícolas. Se tendrán asimismo en cuenta otros criterios que ayuden a preservar la salud del ecosistema forestal como el control de la erosión y los incendios forestales.

        In the present report, I will focus on the use of GIS tools and statistical analysis in order to improve the extraction of wood from a natural forest. I will present how complex the data in the GIS system is when representing a network structure, and the properties of the objects that constitute the circuit. As I will explain, these properties will be important to know once we are implementing the statistical analysis of them. Then, I will explain the most commonly utilized capabilities of a GIS toolkit for network analysis. In the conclusion chapter, I will explain the criteria necessary and the steps to follow in order to plan the construction of a road network in our forest area in order to optimize the profitability of the harvesting and silvicultural operations, besides of other matters in regards to preserving the health of that forest such as controlling erosion or forest fires.

       

      Ejercicio 2: MODELLING OF NATURA 2000 HABITAT TYPES IN DIFFERENT
      BIOGEOGRAPHIC REGIONS – EXPERIENCES FROM SPAIN AND
      GERMANY

      • EP-F-002. Guía del alumno  Ejercicio 2 (PDF).
        Seguimiento de hábitats de la Red Natura 2000 por medio de la modelización de vegetación potencial en SIG. La combinación de los modelos de aptitud de la vegetación en SIG, junto con la clasificación de la vegetación por medio de técnicas de teledetección permite localizar, analizar y realizar el seguimiento de los distintos tipos de hábitats presentes en espacios naturales. El sistema desarrollado para la localización de hábitats se compara en dos regiones biogeográficas, la continental y la mediterránea.

       

      Ejercicio 3: Estudio del riesgo de incendio para el término municipal de Santa Cruz de Pinares y los Montes de Utilidad Pública 83, 87 y 128 con el programa ArcSIG

      • EP-F-003. Guía del alumno  Ejercicio 3 (PDF).
        Por medio del programa ArcGIS se establecen índices relativos a los riesgos de incendios para el término municipal de Santa Cruz de Pinares y los Montes de Utilidad Pública 83, 87 y 128.
        En la primera parte de este proyecto se consideró como zona de estudio el municipio de Santa Cruz de Pinares y se calcularon sucesivamente el índice de riesgo local y el índice de vulnerabilidad, que componen el riesgo potencial. La metodología seguida está basada en el cálculo del riesgo potencial utilizado en el INFOCAL (Plan de Protección Civil ante emergencias por Incendios Forestales en Castilla y León), aprobado por Decreto del 28 de octubre de 1999, homologado el 15 de marzo de 2000 por la Comisión Nacional de Protección Civil, publicada su homologación por Resolución de 19 de abril de 2001 en el BOE de 23 de mayo de 2001.
        En la segunda parte de este proyecto, se determinó un índice sintetizando cinco características relativas al riesgo de incendio: la pendiente, la insolación, el combustible vegetal, la cercanía de los núcleos urbanos y la proximidad de las vías de comunicación. El método considerado para el cálculo de este índice está basado en el cálculo del riesgo de incendio llevado a cabo bajo el Proyecto de Ordenación del Monte de Utilidad Pública numero 485 de la provincia de León, denominado Pinar de Lillo. En esta segunda parte, se consideró como zona de estudio los montes de utilidad pública número 83, 87 y 128, ubicados en los términos municipales de Santa Cruz de Pinares y de San Bartolomé de Pinares.


       

      Ejercicio 4: GIS and remote sensing for Natura 2000 monitoring in Mediterranean biogeographic region

      • EP-F-004. Guía del alumno  Ejercicio 4 (PDF).
        Seguimiento de hábitats mediterráneos de la Red Natura 2000 por medio de la modelización de vegetación potencial en SIG. La combinación de los modelos de aptitud de la vegetación en SIG, junto con la clasificación de la vegetación por medio de técnicas de teledetección permite localizar, analizar y realizar el seguimiento de los distintos tipos de hábitats presentes en espacios naturales.

       

      Ejercicio 5: Information System for the Optimal Management of Fire Brigades in Wildfires

      EP-F-005. Guía del alumno  Ejercicio 5 (PDF).
      The consequences of a wildfire may be predicted using models that simulate its spread and take into account the spatiotemporal action of firefighters.

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    Prácticas

    • Práctica 1: Obtención de Información para el Proyecto

      • PR-F-001. Guía del alumno  Práctica 1 (PDF).
        Paso 1: obtención de cartografía 1:25.000 del instituto geográfico nacional.
        Paso 2: unir los archivos descargados en un mismo mapa vectorial de Planimetría
        Paso 3: visualizar una ortofoto desde el servidor ecw del sig oleícola
        Paso 4: descarga de la ortofoto de la zona de estudio.
        Paso 5: visualización de datos desde un servidor gis
        Paso 6: visualización y descarga de datos via web.

      Práctica 2: Georreferenciación por puntos de control

      • PR-F-002. Guía del alumno  Práctica 2 (PDF).
        PPaso 1: los datos de entrada y el entorno de partida
        Paso 2: la barra de herramientas de georreferenciación
        Paso 3: introducir puntos de enlace
        Paso 4 : cuantificar la calidad del procedimiento
        Práctica 2b: método alternativo para la georreferenciación
        Paso 1b: cargar la imagen escaneada en arcgis
        Paso 2b: creación de puntos de control a partir del mapa
        Paso 2b_1: creación de un archivo vectorial de puntos de control(terreno).
        Paso 2b_2: introducción manual de las coordenadas en la tabla link table
        Paso 2b_3:creación de archivo de georreferenciación.

      Práctica 3: Estadística aplicada al análisis de imagen digital

      • PR-F-003. Guía del alumno  Práctica 3 (PDF).
        Paso 1: exploración y estadística descriptiva de la imagen
        Paso 2: agrupamiento de pixeles semejantes. Clustering
        Paso 3: clasificación no supervisada de la imagen
        Paso 5: cálculo del tamaño muestral
        Paso 6: fase de entrenamiento
        Paso 7: generación de firmas espectrales
        Paso 8: clasificación supervisada
        Paso 9: validación mediante inventario de campo
        Paso 10: tamaño muestral para la verificación de resultados
        Paso 11: muestreo aleatorio estratificado
        Paso 12:matriz de confusión. Medida de la fiabilidad del método

      Práctica 4: Métodos de interpolación aplicados a la generación de Modelos Digitales de Terreno

      • PR-F-004. Guía del alumno  Práctica 4 (PDF).
        Paso 1: generalidades sobre los procesos de interpolación espacial. Los métodos de triangulación. Generación de un mdt mediante triangulación.
        Paso 2: introduccion de los datos y pasos previos
        Paso 3: elaboración del primer tin
        Paso 4: análisis del tin y del grid generado
        Paso 5: generación del tin con líneas de ruptura
        Paso 6: revisión a otras utilidades de interpolación

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    Autores del material