Geoestatística Aplicada

Interpolação de Dados Geoespaciais com R

Info	Descrição
Modalidade:	Curso virtual (aulas ao vivo)
Duração:	16 horas
Valor:	R$750,00
Vagas:	20 alunos
Nível:	Intermediário - Avançado
Requisitos:	Noções de Estatística e Computação

Inscrições

Aulas nos dias 05 e 12 de Abril (sábados). Das 09 as 18 horas.

Conta para fazer o pagamento:

GEOSABER - S.S. Goveia Ltda

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- Banco: 301
- Agência: 0001
- Conta: 31160030
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Contato

E-mail: geosaber@gmail.com
Celular: (11) 9-8233-1208

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Conteúdo Programático

Curso prático de análise de processos espaciais e interpolação de dados amostrais.
Exercícios práticos com dados de Agricultura (amostragem de solo) e Ambientais (contaminação do solo | dados de precipitação).

Referências

Livro {impresso}
- Estatística, Análise e Interpolação de Dados Geoespaciais - Professor Jorge Kazuo Yamamoto. Livro/2020¹
  ¹Compre com desconto e frete grátis, especial para alunos matriculados no curso.
Leituras:
- Sobre Geoestatística e Mapas - Professor Paulo Milton Barbosa Landim. Artigo Terræ Didatica, 2(1):19-33 2006. {PDF}
- Análisis espacial con R: - Usa R como un Sistema de Información Geográfica - Jean-François Mas {PDF}
  - Análise Espacial com R - Jean-François Mas, Marise Barreiros Horta, Rodrigo Nogueira de Vasconcelos & Elaine Cristina Barbosa Cambui. 2019. {PDF}
- Spatio-Temporal Interpolation using gstat - Benedikt Gräler, Edzer Pebesma and Gerard Heuvelink. The R Journal 8(1), 2016.
- Spatial Data Science - Edzer Pebesma, Roger Bivand {bookdown}
- Intro to GIS and Spatial Analysis - Manuel Gimond {bookdown}
- Introduction to Spatial Data Programming with R - Michael Dorman {bookdown}
- Using Spatial Data with R - Claudia A Engel {bookdown}
- Geocomputation with R - Robin Lovelace, Jakub Nowosad, Jannes Muenchow {bookdown}
- Spatial Data Science with R and “terra” - Robert J. Hijmans {bookdown}
- An Introduction to Spatial Data Analysis and Visualisation in R - Guy Lansley and James Cheshire. 2020-03-26 {tutorial online}

Ementa

I. Introdução

Introdução a programação no R
Métodos de Interpolação
QGIS Processing R Provider

II. Geoestatística Aplicada

Análise exploratória de dados (EDA)
- Tendência central: média, mediana, moda
- Dispersão: variância, desvio padrão, intervalo, IQR
- Forma: assimetria (Fisher-Pearson), curtose (excesso)
- Quantis: Q1, Q3, mínimo, máximo
- Transformação de dados (log-normal)
Visualização
- Histogramas
- Box Plot
- Gráficos QQ
- Mapa de pontos (amostrais)
Análise de Tendência (dados não-estacionários)
- Superfície de Tendência
- Resíduos
Análise de Variograma
- Cálculo de variograma experimental
- Ajuste de modelo teórico
- Visualização de variograma
- Mapa Variograma
- Detecção de anisotropia (Variogramas direcionais)
Interpolação por Krigagem
- Krigagem ordinária
- Krigagem universal
- Métricas de validação
- Validação Cruzada
- Mapa de Estimativa
- Visualização de Incerteza