UNIDAD 1. GENERALIDADES DEL CURSO
| 1.1. Bienvenida al curso |
| 1.2. Presentación estudiantes |
| 1.3. Uso de la plataforma |
UNIDAD 2. INTRODUCCIÓN MODELO NICHO ECOLÓGICO
| 2.1. Biodiversidad y Bigdata |
| 2.2. Qué es un modelo de nicho |
| 2.3. Aplicaciones |
UNIDAD 3. BASES FUNDAMENTALES PARA MODELADO DE NICHO ECOLÓGICO.
| 3.1. Conceptos de nicho |
| 3.2. El concepto de área de distribución |
| 3.3. La dualidad de Hutchinson |
| 3.4. Práctica: Dualidad de Hutchinson (demostración) |
| 3.5. Métodos para estimar areas de distribución |
| 3.6. Las unidades de modelado ¿Qué estamos modelando? |
| 3.7. El diagrama BAM y sus configuraciones |
| 3.8. Algoritmos |
| 3.9. MAXENT |
| 3.10. Elipsoides |
| 3.11. MDE vs MNE |
UNIDAD 4. SIG Y HERRAMIENTAS BÁSICAS PARA REALIZAR MNE
| 4.1. ¿Qué son los SIG? |
| 4.2. Coordenadas, Sistema de coordenadas de referencia, uso de GPS |
| 4.3. Teoría: Formatos vectorial y raster |
| 4.4. Introducción a la interfaz de Arcgis |
| 4.5. Práctica: Formatos vectorial y raster (cargar archivos) |
| 4.6. Práctica: Edición y creación de shapefile, simbología de capas raster |
| 4.7. Práctica: Cargar puntos al arcgis desde una base de datos |
| 4.8. Herramientas básicas para MNE |
| 4.9. Práctica: SDM Tools |
UNIDAD 5. INTRODUCCIÓN A R COMO SIG
| 5.1. Beneficios de usar R como SIG |
| 5.2. Instalación de R y paquetes |
| 5.3. Práctica: Ejercicos básicos de R |
| 5.4. Práctica: Manipulación de dataframes |
| 5.5. Práctica: Estadisticos descriptivos |
UNIDAD 6. DATOS BIOLÓGICOS
| 6.1. Portales y tipos de datos |
| 6.2. Práctica: Descarga de datos de presencia 1 |
| 6.3. Práctica: Descarga de datos de presencia 2 |
| 6.4. Preprocesamiento de datos |
| 6.5. Práctica: Preprocesamiento 1: Georreferenciación |
| 6.6. Práctica: Preprocesamiento 2: Atípicos climáticos y geográficos |
| Ejercicio estudiantes: estudio de caso |
UNIDAD 7. INFORMACIÓN AMBIENTAL
| 7.1. Tipos de variables |
| 7.2. Calidad de la información, resolución espacial y temporal |
| 7.3. Portales y obtención de datos |
| 7.4. Práctica: descarga de capas con R |
UNIDAD 8. ÁREA DE ACCESBILIDAD (M)
| 8.1. Definición del área de accesibilidad |
| 8.2. Métodos para establecer la M |
| 8.3. Práctica: Establecer la M |
| Ejercicio estudiantes: estudio de caso |
UNIDAD 9. CALIBRACIÓN Y EVALUACIÓN DE LOS MODELOS.
| 9.1. Calibración 1: Registros para prueba y entrenamiento |
| 9.2. Práctica: Partición de datos de training y testing |
| 9.3. Calibración 2: Elección de variables para generar modelos |
| 9.4. Práctica: Correlación de pearson, Jackknife y biología |
| 9.5. Práctica: Analisis de componentes principales |
| 9.6. Teoría: Parametrización del modelo |
| 9.7. Teoría: Evaluación de los modelos |
UNIDAD 10. GENERACIÓN DE MODELOS DE NICHO.
| 10.1. Objetivo del estudio |
| 10.2. Teoría: Conservadurismo de nicho |
| 10.3. Teoría: Transferencia de modelos 1 (Transferencias a otras áreas) |
| 10.4. Teoría: Transferencia de modelos 2 (Transferencias a otros tiempos 1) |
| 10.5. Teoría: Transferencia de modelos 3 (Transferencias a otros tiempos 2) |
| 10.6. Práctica: Interfaz de Maxent |
| 10.7. Práctica: Paquete Kuenm 1 |
| 10.8. Práctica: Paquete Kuenm 2 |
| 10.9. Práctica: Paquete Wallace |
| 10.10. Práctica: Paquete Ntbox 1 |
| 10.11. Práctica: Paquete Ntbox 2 |
| 10.12. Teoría: Similitud de nicho |
| 10.13. Práctica: Comparación de nichos |
| 10.14. Teoría: Modelo de nicho a traves de elipsoides |
| 10.15. Práctica: Paquete Ellipsem |
| Estudio de caso 1: Determinar la distribución de una especie |
| Estudio de caso 2: Cambio climatico |
| Estudio de caso 3: Especies invasoras |
UNIDAD 11. PROYECTO FINAL
| Propuesta de trabajo de alumnos |
| Resultados del trabajo |
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- En este curso de 11 Módulos dominarás los conceptos, hipótesis, y aspectos metodológicos más importantes y necesarios para aplicar los modelos de nicho según tu campo de interés siempre con la robustez técnica y científica que se requiere en proyectos de investigación.
Aprenderás a utilizar R para manipular bases de datos y su integración con SIG, así como el uso de Arcgis Pro para realizar los mismos procesos que en R y desarrollar tus modelos de nicho ecológico.
Finalmente, cómo proyecto final, crearás tus propios modelos de nicho ecológico y estarás en la capacidad de interpretar tus resultados aplicando técnicas de post-procesamiento de acuerdo a los principales campos de investigación y aplicaciones.
Este curso es para personas CON o SIN conocimientos previos y empezamos desde CERO.
El análisis estadístico de datos utilizando r se ha convertido en una de las habilidades más requeridas e importantes en cualquier proyecto académico o profesional.
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UNIDAD 1. FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS MULTIVARIADO
1.1 Fundamentos del análisis multivariado
1.2 Matriz comunitaria y Teoría de Gradientes.
1.3 Clasificación de los métodos multivariados.
UNIDAD 2. SEMEJANZA ECOLÓGICA
2.1 Semejanza ecológica.
2.2 Disimilitud y Similitud.
2.3 Distancia Ecológica y tipos de distancia.
2.4 Aplicaciones de Distancia Ecológica con R (Bray Curtis, Distancia Euclidiana
2.5 Patrones de asociación de especies y sustentabilidad (Morisita, Jaccard, otras).
UNIDAD 3 y 4. MÉTODOS DE ORDENACIÓN I y II
Teoría del Ordenamiento.
Gradientes ambientales.
Análisis de Componentes Principales
Correspondencia y Decorana.
Análisis de Coordenadas Principales
UNIDAD 5. APLICACIÓN DEL PCA
Matriz de Covarianza y Correlaciones.
Creación de gráficos de Covarianza y Correlación con R
UNIDAD 6. APLICACIÓN DEL ESCALAMIENTO MULTIDIMENSIONAL NO MÉTRICO
Escalamiento multidimensional no métrico (NMDS).
Análisis y gráficos NMDS con R.
UNIDAD 7. ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA Y DECORANA
Análisis De Correspondencia: Teoría, Fortalezas y Restricciones.
Análisis gráficos especies por zona.
Efecto de Arco y Compresión
Análisis de Correspondencia Corregida (DECORANA). Teoría, Fortalezas y Restricciones.
Análisis gráficos con R.
UNIDAD 8 y 9. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
Análisis de Conglomerados.
Fundamentos del análisis de Conglomerados.
Métodos para los conglomerados: WARD, UPGMA.
Aplicaciones de análisis de conglomerados a base de datos de Biodiversidad.
UNIDAD 10. PRUEBA DE HIPÓTESIS MULTIVARIADA
Pruebas de Hipótesis Multivariado.
Análisis Permutatorio Multivariado (PERMANOVA
Análisis de Similaridad (ANOSIM).
Prueba SIMPER (Similarity Percentages)
UNIDAD 11. PROYECTO FINAL
Propuesta de trabajo de alumnos
Resultados del trabajo
El Curso en Análisis Multivariado Aplicado al Estudio Ambiental con R se centra esencialmente en el análisis de datos ambiental como una herramienta poderosa para el profesional o investigador. En 11 Módulos lograrás aprender a utilizar el potencial de R como un entorno libre y abierto para el análisis estadístico de datos ambientales con técnicas multivariadas. Al finalizar el programa estarás en la capacidad de ORGANIZAR, ANALIZAR, INTERPRETAR Y VISUALIZAR información de origen ambiental y biológica con técnicas multivariadas.
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UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN A LA GEOESTADÍSTICA
🌎Fundamentos de la estadística.
- Estadistica descriptiva.
- Estadistica Paramétrica y no paramétrica.
- Componente espacial de la estadística ambiental (Geoestadistica).
UNIDAD 2. ANÁLISIS DE PATRONES ESPACIALES
- Promedio del vecino más cercano
- Autocorrelación espacial (Índice de Morans I)
- Clustering Alto/bajo (G General de Getis-Ord)
- Caso de estudio.
UNIDAD 3. MODELOS DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL
🌎Distribución de datos.
- Gráfico Q-Q normal.
- Análisis de tendencias espaciales.
- Diagrama de Voronoi.
- Semivariograma y Covarianza.
UNIDAD 4. RELACIÓN ENTRE VARIABLES
🌎Correlaciones Espaciales
- Gráfico Q-Q general.
- Crosscovarianza.
UNIDAD 5. MAPAS DE PREDICCIÓN
-
🌎Métodos determinísticos de Interpolación
- IDW
- Vecino Natural
- Spline
- Interpolación Polinómica Global (GPI).
- Interpolación Polinómica Local (LPI).
🌎Métodos Geoestadísticos de interpolación.
- Índices de Error
- Kriging
- CoKriging
UNIDAD 6. MAPAS DE CUANTILES, PROBABILIDAD Y ERROR
🌎Geoestadistical Wizard
- Mapas de Cuantiles
- Mapas de Probabilidad
- Mapas de Error
Entre otros temas.
UNIDAD 7 . ANÁLISIS Y MODELADO ESPACIAL
🌎 Patrones Espacio-Temporales con ArcGIS PRO.
- Análisis de Regresiónes multivariadas Espaciales
Entre otros temas.
El curso de Análisis Geoestadistícos te permitirá aprender desde CERO las últimas técnicas y metodologías de estadística espacial para la exploración, análisis y modelado de datos ambientales. Al finalizar este curso estarás en la capacidad de Explorar tus datos correctamente, modelar variables ambientales, entender patrones espaciales y validara modelos de predicción determinísticos y geoestadísticos para predecir con alta confianza valores de una variable continua en lugares en donde no existe información.
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UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN A LA FOTOGRAMETRÍA CON DRONE
- Tendencia del uso de los drones a nivel mundial y su importancia.
- Elementos y aplicaciones para volar un drone
- Indicadores y parametros de ajuste para volar con dji go.
- Modos de vuelo
UNIDAD 2. FOTOGRAMETRIA
- ¿Que es fotográmetria?
- Overlap
- Ground sample distance
- Huella de la imagen.
- Tiempo de vuelo
- Creando un plan de vuelo
- Levantamiento fotogrametrico en vivo.
UNIDAD 3. PROCESAMIENTO DIGITAL
- Creación de un proyecto en PIX4D y Drone2Map de ESRI
- Ajustes de procesamiento digital
- Generación de ortomosaicos y modelos 3D
- Exportación de la información.
- Visualización en un SIG y construcción de mapa temático.
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Ingeniero ambiental – cand master of science (geographical information science & systems) universität salzburg, austria.
Ganador del premio planeta azul en ecología 2020 y subvencion con la UICN (Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza a nivel internacional.
Amplio conocimiento en el campo científico y tecnológico en ingeniería ambiental. Experiencia en la obtención, procesamiento, evaluación e interpretación de infraestructura de datos espaciales derivados de programas de monitoreo ambiental, imágenes satelitales, tecnologías uav, big data y otras fuentes de información por entidades del sector.
Biólogo titulado de la Universidad de Antioquia – Magíster en Ciencias, INECOL – Laboratorio de Bioclimatología, Profesional con amplio conocimiento en el estudio de anfibios y reptiles, principalmente a nivel de ecología espacial y temporal. Amplia experiencia en manejo de sistemas de información geográfica, geoestadistíca espacial y modelado de nicho ecológico principalmente con fines de investigación con ArcGIS, Maxent y el lenguaje de programación de R.
Experiencia como consultor ambiental en diferentes proyectos ambientales (líneas base, ahuyentamiento y monitoreo).
Biólogo titulado de la Universidad Nacional Agraria la Molina, colegiado y habilitado. Magister en Ecosistemas y Recursos Acuáticos de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos en Perú. Profesional con amplia experiencia en Consultorías en temas de medio ambiente e investigación. Amplia experiencia en Docencia Universitaria y capacitaciones en temas de Investigación Científica y Estadística Aplicada a las Ciencias Ambientales y gestión del riesgo.
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