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Objetivos: - Conocer los métodos de interpolación disponibles en ArcMap (determinísticos y geoestadísticos) - Realizar análisis de densidad de datos y estudiar el patrón de distribución de variables - Configurar las herramientas de interpolación mediante análisis de errores - Generar mapas de predicción, cuantiles, probabilidad y error
Requisitos: - ArcGIS 10: Extensiones de Análisis Geoestadístico (Geostatistical Analyst), análisis en 3 dimensiones (3D Analyst) y análisis espacial (Spatial Analyst). El alumno debe tener el software y las licencias correspondientes instaladas en su propio ordenador antes del comienzo del curso. Si no dispone del software puede acceder a la web de ESRI para solicitar la licencia gratuita de 60 días de duración (GEASIG le proporcionará un manual de descarga de la versión de prueba).
A quién va dirigido: Profesionales o futuros profesionales del sector de la ingeniería, arquitectura, geografía, urbanismo, geología o medio ambiente que quieran conocer las posibilidades que ofrece la extensión de análisis geoestadístico de ArcGIS. Para realizar el curso no es necesario tener conocimientos en ArcGIS.
Descuentos para antiguos alumnos, estudiantes, desempleados, autónomos, residentes en América Latina, grupos (tres o más personas de la misma empresa o grupo empresarial) y profesionales pertenecientes a colegios oficiales y entidades con los que GEASIG tenga establecido convenio de formación.
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UD 1. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
1.1. Introducción a los Sistemas de información Geográfica
1.2. Estructura de ArcGIS
1.3. Infraestructura de datos espaciales
1.4. Descarga de información
UD 2. PREPARACIÓN DE LA INFORMACIÓN
2.1. Sistema de Proyección
2.2. Entorno de geoprocesamiento
2.3. Tratamiento previo de la información
UD 3. MAPAS DE DENSIDAD
3.1. Densidad de Kernel
3.2. Densidad de Punto
*Práctica
UD 4. ANÁLISIS DE PATRONES
4.1. Promedio del vecino más cercano
4.2. Autocorrelación espacial (Índice de Morans I)
4.3. Clustering Alto/bajo (G General de Getis-Ord)
*Práctica
UD 5. MODELO DE DISTRIBUCIÓN
5.1. Histograma
5.2. Gráfico Q-Q normal
5.3. Otros análisis
§ Análisis de tendencias
§ Diagrama de Voronoi
§ Semivariograma y Covarianza
*Práctica
UD 6. RELACIÓN ENTRE VARIABLES
6.1. Gráfico Q-Q general
6.2. Crosscovarianza
UD 7. MAPAS DE PREDICCIÓN
7.1. Métodos determinísticos de Interpolación
§ IDW
§ Vecino Natural
§ Spline
§ Interpolación Polinómica Global (GPI)
§ Interpolación Polinómica Local (LPI)
§ Funciones de Base Radial
7.2. Métodos Geoestadísticos de interpolación
§ Índices de Error
§ Kriging
§ CoKriging
*Práctica
UD 8. MAPAS DE CUANTILES, PROBABILIDAD Y ERROR
8.1. Mapas de Cuantiles
8.2. Mapas de Probabilidad
8.3. Mapas de Error
*Práctica
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