Modelação em Sistemas de Informação Geográfica

Código

42246

Unidade Orgânica

Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação

Créditos

7.5

Professor responsável

Pedro da Costa Brito Cabral

Horas semanais

0.0

Língua de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Objectivos

A modelação numérica de processos espaciais, com destaque para a modelação ambiental, é da maior importância para muitas profissões da área dos Sistemas de Informação Geográfica. Embora com enfoque nos processos ambientais, a abordagem e métodos apresentados têm uma aplicação vasta, por exemplo na modelação de tráfego, demográfica ou epidemiológica. O desenvolvimento de um modelo eficiente não é fácil. Muitos processos mostram interrelações complicadas, no tempo e no espaço, e requerem usualmente enormes quantidades de dados, muitas vezes oriunda de IGNOREes diversas. Outra dificuldade refere-se à implementação do modelo, suportada por uma linguagem de programação, o que pode restringir a capacidade para criar e/ou modificar modelos numéricos. A implementação de um modelo implica a necessidade de o associar a um SIG, existindo diversas estratégias para o fazer.
 
Esta unidade tem por objectivos:
      (i) fornecer os conceitos e abordagens para a formulação de um problema de modelação espacial;
      (ii) apresentar métodos operacionais para a implementação de um modelo, e
      (iii) discutir estratégias de integração do modelo em ambiente de SIG.

Pré-requisitos

Nenhum.

Conteúdo

A unidade de Modelação e SIG alicerça-se em cinco componentes. Introdução à Modelação, tendo por objectivo a introdução de conceitos de modelação matemática de processos do "mundo real", com base em dinâmica de sistemas, e a sua representação espacial num SIG. Modelação baseada em regras, que um SIG, usualmente por si só, pode suportar. O uso de operadores condicionais é usado comumente como forma de obter nova informação, a partir de informação já existente numa base de dados. Modelação Empírica, suportado por modelos de regressão simples lineares ou não lineares para estimar o resultado de uma relação empírica entre os dados de entrada. Apresenta-se ainda os fundamentos da geoestatísticas, para caracterizar o comportamento de uma variável no espaço, e para estimar valores. Modelação dinâmica, que integra a componente do tempo, e é inspirado nos processos físicos que ocorrem na natureza, calculando os resultados a partir de relações matemáticas que traduzem aqueles processos físicos. Implementação de Modelos em SIG, que inclui questões relacionadas com a abordagem da programação, a forma de usar um SIG para acolher um modelo, e a exploração dos problemas e limitações associadas à modelação hospedada em SIGs

Bibliografia

GIS, Spatial Analysis, and Modeling, Eds. by Michael Batty, David Maguire, Michael Goodchild, Esri Press (2005)
Goovaerts P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, Inc, New York, USA
Isaaks E.H., Srivastava R.M. (1989). An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press, Inc, New York, USA
Soares A. (2000). Geoestatística para as Ciências da Terra e do Ambiente. Instituto Superior de Tecnico, IST Press. Lisboa, Portugal

Método de ensino

O método de ensino inclui o suporte pelo docente, através de sessões síncronas, e o apoio continuado através de email, e a aprendizagem individual, através de exercícios, alguns obrigatórios. Decorre, sob orientação do docente, um projecto de modelação em SIG, atendendo às preferências individuais ou profissionais de cada aluno.

Método de avaliação

A avaliação desta disciplina será feita tendo em conta os seguintes elementos: - Projecto final: 55% - Exame: 30% - 1 exercício: 15% - Virtual Campus: Bónus de 1.25% por cada curso completo (máximo 2) - Realização dos exames de progressão (por cada exame não realizado será descontado 5% da nota final)

Cursos

• Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
• Pós-Graduação em Marketing Research e CRM (Estudos de Mercado e Gestão do Relacionamento com o Cliente)
• Pós-Graduação em Marketing Intelligence
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Risco
• Pós-Graduação em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
• Especialização em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
• Especialização em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Risco
• Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
• Pós-Graduação em Marketing Research e CRM (Estudos de Mercado e Gestão do Relacionamento com o Cliente)
• Pós-Graduação em Sistemas de Informação Empresariais
• Especialização em Marketing Intelligence