Maestría en Ecohidrología

Maestría en Ecohidrología
Universidad de Cuenca
http://www.ucuenca.edu.ec/maestria-ecohidrologia/

Daniela Ballari (PhD)
daniela.ballari@ucuenca.edu.ec
http://www.researchgate.net/profile/Daniela_Ballari/publications

Herramientas avanzadas de investigación - Análisis espacial con R

El propósito del curso es proveer a los estudiantes de herramientas de programación y análisis de datos adecuados para enfrentar la resolución de un problema científico. El objetivo del curso es conocer y profundizar en elementos de programación con aplicación en análisis espacial de datos a través de la utilización de la herramienta de programación R.

El contenido del curso de divide en dos partes: programación básica y aplicaciones en análisis de datos espaciales. La primera, profundiza en los elementos y lógica de programación aplicables a cualquier lenguaje de programación a través de comandos/ejercicios aplicativos en R, posteriormente se efectúan prácticas orientadas a la lectura, tratamiento y análisis de datos espaciales. El contenido en esta página corresponde a la segunda parte del curso: ÁNALISIS DE DATOS ESPACIALES CON R.

La primera parte, sobre Programación básica en R, puede ser consultada aqui

Introducción

R es un lenguaje de programación y un software de código abierto para análisis estadístico. En la última década, el uso de R en el ámbito de la geoinformación, en espacial en ámbitos científicos, ha tenido un auge importante. Así se desarrollaron algoritmos y paquetes de funciones sobre análisis vectorial, análisis raster, estadística espacial, geoestadística, análisis espacio-temporal, etc. (http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html). Todos ellos de código abierto.

Entre las principales ventajas de utilizar R para la gestión y análisis de la geoinformación están: el acceso gratuito, la reutilización de librerías, la posibilidad de optimizar y automatizar algoritmos de análisis, el acceder a librerías con los últimos avances metodológicos y el soporte de una amplia comunidad de usuarios.

Datos y scripts

Datos1, Datos 2, Datos 3, Datos 4, Datos 5
Scripts en Markdown 1, Scripts en Markdown 2,Script en Markdown 3, Script en Markdown 4, Script en Markdown 5

Clase 1 13/10/2015

1. Instalación de paquetes y vista espacial
2. Visualización de geoinformación
3. Lectura de geoinformación y sistemas de referencia

Clase 2 14/10/2015

4. Análisis raster
   
5. Análisis vectorial
   

Actividad individual

• Revisar y ejecutar script de Análisis vectorial
  
• Reproducir gráficos de análisis raster y vector con librería ggplot
  
• Crear un script para cargar los datos de carpeta “Geoestadistica” en R
  

Lecturas

• Goodchild, Michael F. “Twenty years of progress: GIScience in 2010.” Journal of spatial information science 1 (2015): 3-20.
  
• Grimes, David IF, and Eulogio Pardo Igúzquiza. “Geostatistical Analysis of Rainfall” Geographical Analysis 42.2 (2010): 136-160.
  
• Hengl, Tomislav, A. AghaKouchak, and M. PerceC Tadic. “Methods and data sources for spatial prediction of rainfall.” Rainfall: State of the science (2010): 189-214.
  
• Buscar artículo cientifico en su área de interes en el que se aplique geoestadística
  

Clase 3 20/10/2015

6. Geoestadística básica
   
7. Precipitación y Geoestadística
   

Clase 4 21/10/2015

Observación: Instalar SAGA (http://sourceforge.net/projects/saga-gis/files/SAGA%20-%202.1/SAGA%202.1.0/). Debe instalarse la version 2.1.0 en la carpeta “programs files”. También instalar la librería en R RSAGA

8. Variables secundarias o predictoras en geoestadística

Actividad individual

• Calcular semivariograma y aplicar kriging con datos de precipitaciones observaciones_2003.csv. Aplicar seleccionando 1 día y con datos anuales
  

Lecturas

• Engelhardt, Blake M., Peter J. Weisberg, and Jeanne C. Chambers. “Influences of watershed geomorphology on extent and composition of riparian vegetation.” Journal of Vegetation Science 23.1 (2012): 127-139.http://www.fs.fed.us/rm/pubs_other/rmrs_2011_engelhardt_b001.pdf
• Olaya Victor (Ed.) (2011) Sistemas de Información Geográfica, Capítulo 15 “Geomorfometría y análisis del terreno”.(https://github.com/volaya/libro-sig/releases/download/v2.0/Libro_SIG.pdf)

Clase 5 

9. Gestión de imágenes multitemporales
   

Actividad individual

• Enviar imagenes con semivariograma y aplicar kriging con datos diarios (solo 1 dia) y anuales de precipitaciones de las observaciones_2003.csv.
  

Lecturas

• Buscar un artículo en su temática de interes donde apliquen datos espacio-temporales (series temporales georreferenciadas o imágenes multi-temporales).

Clase 6 

10. Geomorfometría
    Práctica con SAGA
    

Clase 7 

11. Clasificación de usos del suelo en imágenes satelitales
    

Actividad individual

• Mejorar los poligonos de entreamineto para la clasificación. Enviar poligonos de entrenamiento, imagen precedida (mapa final) y matriz de confusion.

Clase 8 

Revisión, consultas y exámen

Lineamientos para el exámen

• Práctica: procedimientos generales utilizados en R para distintos tipos de análsis espacial.
• Teoría: conceptos impartidos en sesiones teóricas, lecturas y lecturas buscadas como actividad individual.

Libros

• Bivand, Roger S., et al. Applied spatial data analysis with R. Second edition. New York: Springer, 2013.
  
• Hengl, Tomislav. A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables. Vol. 140. No. 4. 2007.