2018/2019

Breve Introdução

- Curso lecionado em inglês -

"This course uses R to support statistical analysis of spatial data and, in particular, geographic data sets.

This is the 3rd course on Statistical Tools for Spatial Data following the two previous sessions organized under the OpenSpat Erasmus+ project http://www.openspat.eu/"

More information HERE


Candidaturas

As candidaturas deverão ser feitas, até dia 17 de abril, através do portal Fénix, em:

https://fenix-edu.isa.ulisboa.pt/accountCreation


O curso funcionará com um mínimo de 10 e um máximo de 20 alunos.

Caso haja mais do que 20 candidatos, serão admitidos no curso os primeiros 20 candidatos selecionados que confirmarem a sua participação fazendo o pagamento do custo de inscrição.


Avaliação

O curso não tem avaliação.

Os alunos terão acesso a um certificado de formação, se tiverem frequência da totalidade das aulas. Este certificado será passado pela Divisão Académica, mediante pedido individual e será sujeito ao emolumento em vigor.

O coordenador do curso passará um comprovativo de participação aos alunos que o requererem.


Acesso à Tapada da Ajuda

O acesso por viatura à Tapada da Ajuda faz-se mediante o pagamento de uma taxa, de acordo com o estipulado no Despacho 17-A/CG/2018


Mais informações

Divisão Académica
E-mail: dacademica@isa.ulisboa.pt
Tel: +351 21 365 31 19
Fax: +351 21 365 31 95


Historial

Responsável e docentes

Coordenação:

A coordenação do curso é da responsabilidade do Prof. Manuel Campagnolo (mlc@isa.ulisboa.pt) / Departamento de Ciências e Engenharia de Biossistemas/Seção de Matemática, ISA

Docentes:
  • Meili Baragatti (SupAgro Montpellier)
  • Brostaux Y. (Gembloux Agro-Bio Tech - University of Liège)
  • Jorge Cadima (ISA/Ulisboa)
  • Manuel Campagnolo (ISA/ULisboa)
  • Bénédicte Fontez . (SupAgro Montpellier)

Objetivos

O curso será lecionado em inglês  e terá o seguinte programa:

Programa detalhado

  1. R packages for handling, combining and visualizing spatial data (raster, sf; mapview);
  2. Measuring and visualizing spatial autocorrelation
  3. Modelling spatial autocorrelation: variogram and variance estimation
  4. Kriging
  5. Regression models for spatially autocorrelated variables
  6. Pattern recognition with spatial constraints: clustering and classification
  7. Applications to geographical data sets

Destinatários

O curso destina-se a participantes que já estejam familiarizados  com a linguagem R e que queiram aprender e aplicar técnicas de estatística espacial usando a aplicação R.

Regime de Funcionamento

Calendarização: 29 a 31 de maio e 3 a 7 de junho de 2019 (total de 8 sessões)

Horário: 16h-19h15 (3 horas de aula + 15 min de intervalo)

24 h de aula  + 14 de atendimento para apoio à realização de exercícios propostos

Nota: as sessões de atendimento terão lugar no horário anterior às aulas (14h-16h)

Local

Pavilhão Anexo, nas seguintes salas:

29, 30 e 31 de maio - Sala P14
3, 4, 5, 6 e 7 de junho - Sala P11

Ver localização da Tapada da Ajuda, aqui

Ver mapa do campus, aqui


Propinas

Valor das inscrições: 200 €

Nota: os alunos do ISA, inscritos no presente ano letivo, assim como a restante população académica (bolseiros, investigadores, funcionários docentes e funcionários não docentes do ISA) usufruem de um desconto de 30%

Coordenadores