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Apresentação (Link)

Objectivos (Link)

Pretende-se que os participantes do curso adquiram conhecimentos na utilização da aplicação computacional R para análise de dados geográficos, incluindo leitura e escrita de dados geográficos do tipo matricial (“raster”, e.g. “geotiff”) e vectorial (e.g. “shapefile”), manipulação de sistemas de coordenadas, análise espacial e resolução de problemas sobre dados geográficos, em particular para dados de muito grande dimensão (e.g. imagens).

O R é uma aplicação de distribuição gratuita (http://cran.r-project.org/) na qual se pode efectuar análises estatísticas, produzir gráficos, ler, escrever e analisar dados geográficos, e programar. O R dispõe também de um vasto conjunto de packages (e.g. sp, raster, rgeos, igraph), cobrindo muitas técnicas de análise de dados, o que acrescenta grandes potencialidades à sua versão base. O R já é a 5a linguagem de programação mais usada no mundo, depois de C, Java, Python, e C++, segundo o IEEE (ranking de 2016).

Programa detalhado (Link)

Módulo 1, de introdução ao R  (2 sessões de 3h): 30/01/2017 e 31/01/2017 

  • Introdução ao ambiente R; manipulação de objectos R;
  • Funções pré-definidas no R; leitura e escrita em ficheiros.

Módulo 2 (8 sessões de 3h): 1/02/2017 a 10/02/2017

  • Funções definidas pelo utilizador; estruturas de controlo; vectorização.
  • Análise exploratória de dados: tabelas de frequência; representação gráfica; cálculo de indicadores numéricos de localização, dispersão e forma.
  • Manipulação de conjuntos de dados geográficos do tipo "raster" em R; leitura e download de imagens; definição e  transformação de coordenadas, composições coloridas; criação de conjuntos de dados geográficos  em formato “geotiff”; download e exploração de modelos digitais de elevação, imagens google maps e landsat;
  • Manipulação de conjuntos de dados geográficos do tipo vectorial em R (pontos, linhas, polígonos); construção de ficheiros em formato “shapefile” e “kml”; transformação de coordenadas; selecção por atributos, cruzamento de tabelas (“join”).
  • Análise espacial em R: cálculo de distâncias, selecção por localização, operações espaciais (“buffer”, “clip”, ...); extracção de valores de imagens usando dados vectoriais (pontos e polígonos).
  • Análise de dados geográficos de grande dimensão (e.g. imagens de satélite); técnicas eficientes para analisar relações espaciais (e.g. vizinhos mais próximos); representação de relações espaciais através de grafos; aplicações em classificação e segmentação de imagens;
  • Optimização com dados espaciais

Folheto de apresentação do curso (Link)