Curso práctico QGIS y LIDAR en la evaluación de Ecosistemas Forestales

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Presentamos la V Edición del Curso online modular y tutorizado “QGIS y LIDAR en la evaluación de ecosistemas forestales”.


Este curso de 125 h. muestra, de forma práctica y utilizando como plataforma QGIS, SIG de código abierto, los principales procesos de análisis de información LiDAR para la evaluación de ecosistemas forestales, elaboración de cartografía de vegetación o estimación de existencias.


Empezamos en marzo con el Modulo I “Qgis y LIDAR”, introduciendo el software libre QGIS y su módulo de procesado y avanzando en las aplicaciones de la tecnología lidar, desde un nivel básico hasta el procesado de datos LIDAR para la estimación de variables forestales.


Si te interesa avanzar más en la evaluación de ecosistemas forestales, en el Módulo II se trabajarán Métodos de predicción de variables forestales,  con modelos paramétricos y no paramétricos de regresión, desarrollando scripts de R que permiten estimar variables forestales a partir de la información continua del LiDAR.


Puedes elegir el módulo que te interese u optar a descuento especial si te matriculas del curso completo.

Como objetivos específicos del curso destacamos:

  • Familiarizarse con el uso del SIG libre QGiS y con su módulo de procesado.
  • Conocer en profundidad los principales aspectos de la tecnología LiDAR y sus utilidades en el campo ambiental y forestal.
  • Manejar los principales algoritmos de procesado de información LiDAR desde distintos programas utilizándolos desde el módulo de procesado de QGiS.
  • Realizar una introducción tanto a métodos paramétricos como no paramétricos de predicción de variables forestales utilizando diferentes paquetes de R.
  • Aprender a realizar la diagnosis y validación tanto de los modelos ajustados como de inventarios completos.
  • Aprender a incorporar scripts sencillos de R al módulo de procesado de QGiS.
  • Generar, encadenar y automatizar procesos con el modelador de QGiS.

Módulo I: QGIS y LIDAR

  • Bloque 1. QGIS y su módulo de procesado
    Herramientas de visualización y edición de información geográfica. Herramientas de procesado y automatización de flujos de trabajo utilizando el modelador.
    Práctica 1: Trabajo con capas vectoriales, ráster y wms.
  • Bloque 2. Introducción a la tecnología LiDAR
    Aproximación a la tecnología LiDAR y a las herramientas gratuitas o de decarga libra para la visualización, descarga y análisis de datos (modelo digital de elevaciones, modelo digital de superficie y modelo digital de altura de la vegetación) que usaremos como parte del proceso de Inventario Forestal con LiDAR. 
    Práctica 2: Visualización de nubes de puntos con FugroViewer y LASVIEW
    Práctica 3: Obtencion de datos LIDAR en plataformas online
    Práctica 4: Primeros pasos con FUSION y filtrado de puntos con trabajo con GROUNDFILTER
    Práctica 5: Clasificación de suelo en LASTOOLS.
  • Bloque 3. Procesado LIDAR desde módulo de procesado de QGIS
    Análisis de los principales algoritmos de procesado de LiDAR con distintos programas utilizándoles desde el módulo de procesado de QGiS 
    Práctica 6: Análisis de datos LIDAR con el Comando Catalog
    Práctica 7: Generación Modelo Digital Elevaciones desde QGIS
    Práctica 8: Generación Modelo Digital Superficies desde QGIS
    Práctica 7: Corte de nubes de puntos LIDAR y estadísticos en parcelas
    Práctica 9: Generación de información continúa de estructura de la vegetación e incorporación a un GIS
  • Seminario web:
    En este seminario se revisa la teoría, se comparten experiencias amplicadasy se realiza un ejercicio práctico completo  
    Práctica 10: Generación de mapas de localización, pendientes, sombreados, FCC y rodalización del monte

Módulo II: Métodos de predicción de variables forestales con R

  • Bloque 1. Modelización paramétrica
    Técnicas para generar modelos de regresión lineal múltiple a partir de los datos de campo y los estadísticos LiDAR. Análisis de datos, preparación para el trabajo en R y obtenención de cuaciones de regresión de las distintas variables forestales.  
    Práctica 1: Ajuste y Diagnosis de modelos lineales múltiples e incorporación de los resultados a la hoja de cálculo.
  • Bloque 2. Modelización no paramétrica
    Ajuste de los modelos Random Forest para estimar variables forestales a partir de datos LiDAR en el entorno de R. Integración de scripts de R en Qgis
    Práctica 2: Estimación de variables forestales mediante el ajuste de Random Forest a partir de datos LIDAR
  • Seminario web
    Puesta en práctica los conocimientos adquiridos durante el curso para ejecutar un inventario LIDAR con PNOA, reforzando algunos aspectos clave del Inventario: diseño del inventario, levantamiento de parcelas en campo, validación de resultados,..

Fechas 2018

Módulo I: 20 de marzo a 14 mayo

Módulo II: 15 de mayo a 15 de junio

Fin Matriculación:
  • Descuento inscripción temprana: 23 de febrero
  • Bonificación FUNDAE: 9 de marzo
  • Resto de matrículas: 16 de marzo 

Modalidad y Duración

  • Online, con seminarios web para talleres y tutorías
  • 125 horas el curso completo (2,5 meses)

Información Complementaria

  • Al final de cada Módulo se realiza un taller práctico vía seminario web
  • Curso tutorizado: resolución de prácticas individual, resolución de dudas en foro,  correo y seminarios web al final de cada bloque
  • Diploma de aprovechamiento a alumnos que superen requisitos evaluación
  • Curso bonificable con crédito FUNDAE (anterior F. Tripartita).

Precio

Módulo I: QGIS y LIDAR

  • 175 € Inscripción hasta el 23 de febrero
  • 175 € Precio reducido (estudiantes/desempleados)
  • 200 € Tarifa ordinaria

Módulo II: Métodos predicción variables forestales con R

  • 175 € Inscripción hasta el 23 de febrero
  • 175 € Precio reducido (estudiantes/desempleados)
  • 200 € Tarifa ordinaria

Curso completo (Módulos I y II):

  • 275 € Inscripción hasta el 23 de febrero
  • 275 € Precio reducido (estudiantes/desempleados)
  • 350  € Tarifa ordinaria*
*Bonificable hasta el 100 % con crédito Fundación Estatal para el Empleo (anterior Tripartita) para trabajadores por cuenta ajena. Más información en formacion@agresta.org

Profesorado

Última modificación: viernes, 2 de febrero de 2018, 12:35