Ciência de Informação Geográfica
Código
100021
Unidade Orgânica
NOVA Information Management School
Créditos
6.0
Professor responsável
Pedro da Costa Brito Cabral
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
O objetivo deste curso é proporcionar aos alunos conhecimentos teóricos e práticos da Ciência da Informação Geográfica (GISc). Os conceitos teóricos serão explorados usando uma combinação de palestras com discussão. A componente prática será ensinada usando o software de desktop SIG (ESRI ArcGIS) e outras ferraments SIG disponíveis na nuvem (ArcGIS Online, Story Maps).
Pré-requisitos
Não tem.
Conteúdo
- Introdução à Inteligência Geoespacial
- Mapeando onde estão as coisas
- Mapeando o máximo e o mínimo
- Mapeamento de densidade
- Encontrando o que está dentro
- Encontrando o que está por perto
- Mapeamento de alterações
- Medindo a distribuição geográfica
- Análise de padrões
- Identificação de clusters
- Publicando Dados na Web - ArcGIS Online
Bibliografia
· Mitchell, 2001, “The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 1: Geographic Patterns and Relationships,” Environmental Systems Research Institute, Inc., Redland California, 190 p. ISBN: 9781879102064
· Mitchell, 2005, “The ESRI Guide to GIS Analysis: Volume 2: Spatial Measurements & Statistics,” Environmental Systems Research Institute, Inc., Redland California, 252 p. ISBN: 9781589481169
· Allen, 2013, "GIS Tutorial 2: Spatial Analysis Workbook Edition 3" (arcgis10.1) ESRI Press, Redlands California, 408 p. ISBN: 9781589483378ESRI
· On-line material and references provided by the teachers
Método de ensino
Aulas teóricas com exposição e debate. Aulas práticas para resolver exercícios, esclarecer dúvidas e suportar o desenvolvimento do projecto.
Método de avaliação
1ª Fase: AVALIAÇÃO CONTÍNUA
· 2 testes durante o semestre (25% cada)
· 9 tutoriais realizados durante as aulas (1.5% cada, até 12%):
· Projecto SIG (35%):
· ESRI Virtual Campus (3%):
2ª Fase: Avaliação não-contínua
· Exame de 2ª época (100%)