Guía docente de Métodos Computacionales y Sistemas de Información Geográfica (M40/56/1/66)

Curso 2023/2024
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 29/06/2023

Máster

Máster Universitario en Geofísica y Meteorología

Módulo

Módulo Metodológico

Rama

Ciencias

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Primero

Créditos

6

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Alberto Cazorla Cabrera
  • José Vicente Pérez Peña

Tutorías

Alberto Cazorla Cabrera

Email
  • Tutorías 1º semestre
    • Lunes 9:30 a 11:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Martes 9:30 a 11:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Miércoles 9:30 a 11:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Miercoles 9:30 a 11:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
  • Tutorías 2º semestre
    • Lunes 15:00 a 19:00 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Lunes 16:30 a 18:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Lunes 11:30 a 13:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Martes 16:30 a 18:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)
    • Miercoles 16:30 a 18:30 (Dpcho.10-Dpto. Física Aplicada)

José Vicente Pérez Peña

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Introducción al lenguaje Python y cálculo numérico avanzado. Conceptos básicos de programación en Python. Tratamiento y análisis de datos en Python. Introducción a los SIG. Uso de SIG en aplicaciones geofísicas y medioambientales. Los SIG como herramientas de análisis y toma de decisiones.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Comprensión de textos en inglés científico. Conocimientos fundamentales de Física y Matemáticas.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Manejar un SIG elemental
  • Conocer las principales funciones de un SIG
  • Integrar información ráster y vectorial
  • Integrar problemas ambientales en un SIG para su análisis y resolución
  • Extraer información derivada e interpretar resultados generados por un SIG
  • Comprender los elementos básicos de un lenguaje de programación
  • Instalar y ejecutar entornos de programación para Python
  • Conocer los principales elementos y funciones de Python
  • Analizar conjuntos de datos con funciones de cálculo avanzado en Python
  • Representar resultados de análisis en Python
  • Realizar programas y scripts para tratamiento y análisis de datos

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

 

  • I. Introducción a la programación en Python
    • Tema 1. Introducción al lenguaje Python. Conceptos básicos
    • Tema 2. Variables y expresiones
    • Tema 3. Instrucciones de control de flujo: if y for
    • Tema 4. Colecciones: Listas
    • Tema 5. Funciones
    • Tema 6. Entrada y salida a ficheros de texto
    • Tema 7. Módulos de Sistema
    • Tema 8. Programación Orientada a Objetos en Python
    • Tema 9. Control de excepciones y depuración de código  
    • Tema 10. Funciones para el tratamiento y análisis de datos  
    • Tema 11. Funciones avanzadas (numpy, pandas)
    • Tema 12. Representación gráfica (matplotlib)
  • II. Sistemas de Información Geográfica
    • Tema 1. Introducción a los SIG: Funciones y componentes
    • Tema 2. Estructuras de datos espaciales: formatos ráster y vectorial
    • Tema 3. Sistemas de coordenadas
    • Tema 4. El Modelo Digital del Terreno
    • Tema 5. Los datos LiDAR
    • Tema 6. Fotogrametría
    • Tema 7. Análisis espacial en un SIG
    • Tema 8. El mapa digital
    • Tema 9. El SIG en la web
    • Tema 10. Introducción a la programación en un SIG

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Stephenson, B. The Python Workbook. Springer International Publishing Switzerland.
  • Romano, F. 2015. Learning Python. Packt Publishing Ltd.
  • Demers, M.N. Fundamentals of Geographic Information Systems. John Wiley&Sons
  • Longley et al. Geographic Information Systems and Science. Ed. Wiley

Bibliografía complementaria

  • Cuevas Álvarez, A., 2018. Aplicaciones gráficas con Python 3. RaMa, Madrid.
  • Devert, A., 2014. Matplotlib plotting cookbook. Packt Publishing, Birmingham.
  • Trauth, M., 2015. MATLAB recipes for earth sciences. Springer-Verlag, Berlin.
  • Clarke, K. C. et al., 2002. Geographic Information System and environmental Modelling. Prentice Hall
  • Clarke, K. C., 2003. Getting Started with GIS. Prentice Hall, 2003
  • Longley, P.A. et al., 2003. Geographic Information System and Science. Wiley
  • Rojas, S., Christensen, E.A., Blanco-Silva, F.J., 2015. Learning SciPy for Numerical and Scientific Computing. Packt Publishing, Birmingham
  • Skidmore, A., (Ed.), 2002. Environmental modelling with GIS and Remote sensing

Metodología docente

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se le haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

  Ponderación mínima Ponderación máxima
Pruebas, ejercicios y problemas, resueltos en clase individualmente a lo largo del curso  20 40
Valoración final de informes, trabajos, proyectos, etc. (individual o en grupo) 35 55
Pruebas escribas 15 35

 

Evaluación Extraordinaria

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

La evaluación en tal caso consistirá en una única prueba escrita, donde se evaluarán los conocimientos teórico-prácticos vistos en el temario de la asignatura.

Evaluación única final

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua:

La evaluación en tal caso consistirá en:

  • Prueba escrita. Ponderación mínima/máxima: 50/50%
  • Valoración de informe, trabajo o proyecto. Ponderación mínima/máxima: 50/50%

Información adicional

Al principio del curso, se llevarán a cabo reuniones de coordinación según establece el Sistema de la Garantía de la Calidad.