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Diplomado en Geoinformación y Percepción Remota

VERSION 2023

Fecha de Inicio: 7 de Agosto
Fecha de Termino: 21 de Diciembre

Lunes, Martes y Jueves: 19:00 a 21:00 hrs.

EL DIPLOMADO

Este es la segunda versión del diplomado realizado por el LabGRS del Instituto de Geografía de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Este programa es el resultado del esfuerzo de 6 años capacitando tanto a profesionales del sector público y privado en las tendencias actuales de los Sistemas de Información Geográfica y la Percepción Remota óptica Satelital.

Este diplomado introduce y profundiza en la disciplina de la Geo-informática en el contexto de la revolución de las tecnologías espaciales y la mirada multidisciplinar de la Geografía del siglo XXI. En este contexto, se abordan los principales conceptos de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), los fundamentos de la Percepción Remota Satelital y las principales técnicas para el análisis masivo desde una mirada de la programación en R y el análisis en la nube con las herramientas de Google Earth Engine.


REQUISITOS

Se recomienda que los estudiantes que se matriculen tengan nociones del programa R, sin perjuicio de lo anterior, no será excluyente, pero se recomendará dedicación de 4 horas adicionales de práctica personal con R o participar de las sesiones extras de tutorías.

Se dará por entendido que los estudiantes dominan los principios básicos de los Sistemas de Información Geográfica, si no, se aconseja que tomen el curso de capacitación “Introducción a los Sistemas de Información Geográfica y Análisis espacial”.

ESTRUCTURA

El Diplomado se divide en 3 grandes módulos que se desarrollarán a través de clases online sincrónicas con apoyo de material pedagógico como presentaciones, manuales de apoyo, Scripts de R, ejercicios prácticos y clases grabadas.

MODULO 1: Manipulación y análisis de datos geoespaciales

Unidad 1: Introducción a R

  • ¿Qué es R?
  • Elementos esenciales de R: RScript, objetos, funciones y paquetes.
  • Apertura y manipulación de datos alfanuméricos.
  • Creación de funciones y ciclos.
  • Flujo de trabajo encadenando procesos (pipes).

Unidad 2: R como un Sistema de Información Geográfica

  • ¿Qué son los Sistema de Información Geográfica?
  • Modelos de representación de la información espacial.
  • Geoprocesos
  • Análisis espacial.
  • Visualización de geodatos en R.

MODULO 2: Estadística espacial y geoestadística

Unidad 1: Análisis de patrones espaciales de puntos

  • Introducción a la estadística espacial.
  • Kernel Density Estimation (KDE).
  • Análisis de clúster.
  • Hot & cold spots.

Unidad 2: Técnicas de interpolación espacial

  • Interpolación por vecino más cercano y peso inverso ponderado a la distancia.
  • Análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE).
  • Interpolación por Kriging.
  • Validación cruzada.

 

MODULO 3: Percepción remota, análisis masivo y Google Earth Engine

Unidad 1: Percepción Remota satelital óptica y procesamiento de imágenes

  • Elementos de la Percepción Remota: principios físicos, plataformas, sensores, resoluciones y geoportales.
  • Líneas de procesamiento: metadato, procesamiento y aplicaciones.

 

Unidad 2: Procesamiento masivo de datos y series de tiempo satelitales

  • Paralelización en R.
  • Aplicación de funciones propias.
  • Construcción de ciclos paralelizados.
  • Aplicación de funciones empleando app().
  • Introducción a las series de tiempo.
  • Análisis de series de tiempo usando “npphen”.

 

Unidad 3: Google Earth Engine

  • Introducción a JavaScript.
  • Visualización de colecciones de datos.
  • Construcción de funciones y aplicaciones con map().
  • Reducciones espaciales y temporales.
  • Descarga de datos.
  • Trabajo final.

NORMAS DE APROBACION

  • Asistencia mínima a un 75% de las clases sincrónicas.
  • Nota promedio final de todos los módulos igual o superior a 5,0 (cinco coma cero).

SOBRE LA DICTACCION

La dictación del Diplomado en Geoinformación y Percepción Remota, de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, está sujeta a que se cuente con el número mínimo de estudiantes hasta una semana antes del inicio de este.

 En caso de la no realización, todos los pagos serán íntegramente devueltos.

CUERPO DOCENTE

Jóse A. Lastra. Geógrafo, Máster en Oceanografía de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Investigador Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota (PUCV). Sus principales líneas de investigación y desarrollo son la manipulación de datos satelitales masiva en R y GEE además de la creación y optimización de plataformas de web-mapping en R-Shiny.

Matías Olea Valdivia. Geógrafo de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso con más de 5 años de experiencia en SIG y Percepción Remota para el estudio de los efectos del Cambio Climático en ambientes terrestres. Investigador Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota (PUCV).

Javiera Aguayo Tabilo. Geógrafa. Profesora Agregada del Instituto de Geografía (PUCV). Investigadora Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota (PUCV). Se ha desarrollado estudiando los diferentes patrones de anomalías espaciales de vegetación en lugares áridos y semiáridos del territorio chileno (Desierto Florido). Actualmente estudia los impactos de las sequías entre las regiones de Coquimbo y Valparaíso.

Gabriel Castro Barrientos. Geógrafo. Profesor Agregado del Instituto de Geografía (PUCV). Investigador Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota (PUCV).

Viviana Vargas Sandoval. Geógrafa, MSc. En Geografía, ordenamiento del territorio y análisis espacial de la Universidad de Rennes 2, Francia, con más de 9 años de experiencia en Docencia Universitaria ligada a los Sistemas de Información Geográfica y la Percepción Remota. Profesora Jornada Completa del Instituto de Geografía (PUCV).

Roberto O. Chávez. Ing. Forestal, Doctor en Geoinformación y Percepción Remota de la Universidad de Wageningen en Paises Bajos. Profesor Adjunto del Instituto de Geografía (PUCV). Investigador Adjunto en Instituto de Ecología y Biodiversidad (IEB). Entre sus principales líneas de investigación está el estudio de la fenología del territorio, análisis de patrones espacios temporales de disturbios ambientales y el desarrollo de algoritmos de procesamiento en R.

Fernando Prudencio. Candidato a MSc. en Estadística Aplicada a la investigación por la Universidad Nacional Agraria La Molina e Ingeniero Geógrafo por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Consultor de servicios especializados en Sensores Remoto y SIG en instituciones públicas y privadas peruanas e internacionales. Docente en sensoramiento remoto y análisis de datos espaciales en MasterGIS. Como profesional contribuye en el entendimiento del impacto de variables oceánicas, climáticas y antrópicas en ecosistemas Andino-Amazónicos. Actualmente  analista en sensoramiento remoto en el Ministerio de Medio Ambiente de Perú.

ARANCEL, BECAS Y DESCUENTOS

Arancel de referencia: 1.500.000.- CLP

Descuentos:
Pago al contado 1*: 20% de descuento en Arancel. Debe cancelar un total de 1.200.000.- CLP (Hasta el 31 de mayo 2023).
Pago al contado 2*: 10% de descuento en Arancel. Debe cancelar un total de 1.350.000.- CLP (Hasta el 28 de julio 2023).

*Solicite su código de descuento escribiéndole un correo al coordinador del programa.

Becas:
Beca Arancel Alumni/PUCV: 20% de descuento en Arancel. Debe cancelar un total de 1.200.000.- CLP. (Escribir al coordinador)
Beca LabGRS: 100% de descuento en Arancel. Debe cancelar un total de 0.- CLP. Solo 2 cupos disponibles, se debe postular mediante plataforma en el siguiente enlace. Plazo de postulación 31 de Marzo hasta las 23:55 hrs.  Bases y Anexos al final de la página.

INSCRIPCION

Para inscribirse al Diplomado debe llenar el formulario que se encuentra en el siguiente enlace. No es necesario postular al programa solo debe pagar el total del arancel y la matrícula.

FORMAS DE PAGO

  • Pago a través de sistema WebPay utilizando tarjetas bancarias (enlace).
  • Pago a través de transferencia electrónica (contactarse con coordinador).
  • Pago en 4 cuotas sin interés (contactarse con coordinador).
CONTACTO


Coordinación Diplomado LabGRS 2022
Matias Olea V
matias.olea@pucv.cl

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