ECTS credits ECTS credits: 3
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 51 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 9 Interactive Classroom: 12 Total: 75
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary subject Master’s Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Botany, Functional Biology
Areas: Botany, Ecology
Center Faculty of Biology
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
Proporcionarle al alumno las siguientes capacidades:
Capacidad para adquirir e integrar diferentes fuentes de datos.
Capacidad para editar, transformar y reproyectar bases de datos geográficos existentes.
Capacidad para establecer el procedimiento que permita la modelización de resolución de un problema ambiental. Capacidad de manejar información de fotografías aéreas e imágenes multiespectrales.
Conocimiento de los procedimientos básicos de tratamiento, corrección y análisis de las imágenes, y generar información geoespacial. Capacidad de desarrollar análisis cualitativos y cuantitativos sobre el medio natural.
En la memoria verificada del título figuran los siguientes contenidos teóricos:
1. Aplicaciones de los SIG para el estudio del medio natural y de la biodiversidad.
2. Consulta y descarga de datos geoespaciales en línea. Repositorios oficiales y otros.
3. Análisis de patrones y procesos espaciales mediante geoestadística
4. Modelización espacial con SIG
5. Técnicas básicas de teledetección y fotografía aérea. Principios de teledetección. Criterios de fotointerpretación. Clasificaciones supervisadas y automáticas
Los cuales se desarrollarán en las siguientes sesiones (7 h):
1.- LiDAR, nubes de puntos y datos con información 3D. (1,5 h)
2.- Superficies de fricción, costes, rutas y conectividad ecológica. Modelos espacialmente explícitos. (1,5 h)
3.- Clasificación de imágenes multiespectrales y análisis de dinámicas mediante teledetección (1 h)
4.- Radiación (auto ocultamiento, etc.) (0,5 h)
5.- Análisis 3D (perfiles, cuencas visuales, extrusiones, etc.) (0,5 h)
6.- Diseños de muestreo (0,5 h)
7.- Mapas de distribución de especies de flora y fauna (0,5 h)
8.- Modelización de nicho ecológico (1 h)
Contenidos prácticos:
En la memoria verificada del título figuran los siguientes contenidos prácticos:
1. Prácticas con software SIG y de tratamiento de imágenes
2. Utilización de las imágenes Lidiar para el análisis de la estructura de la cubierta vegetal.
3. Uso de herramientas de teledetección en la elaboración de mapas temáticos.
Los cuales se desarrollarán en las siguientes sesiones prácticas (13 h):
1. LiDAR, nubes de puntos y datos 3D. (2 h)
2. Superficies de fricción, costes, rutas y conectividad ecológica. Modelos espacialmente explícitos (2,5 h)
3. Análisis clasificatorios/dinámicos de imágenes multiespectrales (1,5 h)
4. Radiación (auto ocultamiento, ocultamiento topográfico, etc.). (1 h)
5. Análisis 3D (perfiles, cuencas visuales, extrusiones, etc.) (1 h)
6.- Diseños de muestreo. Mapas de distribución de especies de flora y fauna (1,5 h).
7.- Modelización de nicho ecológico (1,5 h)
Bibliografía Básica
Alexander, R. & Millington, A.C. (Eds): Vegetation Mapping. From Patch to Planet. John Willey & Sons, LTD. Chichester.
Bosque Sendra, J. (2000): Sistemas de Información Geográfica. Ediciones Rialp, S.A. Alcalá de Henares.
Chuvieco, E., 2008. Teledetección ambiental. La observación de la tierra desde el espacio. Editorial Ariel S.A., 3ª Edición actualizada. Barcelona. Díaz-Delgado, R., Lucas, R., & Hurford, C. (2017). The Roles of Remote Sensing in Nature Conservation. Springer International Publishing AG, Cham.
Gomarasca, M.A., 2009. Basics of Geomatics. Springer, London.
Horning, N., Robinson, J.A., Sterling, E.J., Turner, W., Spector, S., 2010. Remote Sensing for Ecology and Conservation A Handbook of Techniques. Oxford University Press, Oxford, UK.
Jensen, J.R., 2000. Remote Sensing of Environment: An Hearth Resources Perspective. Prentice Hall, New Jersey.
Johnson, G. D. & Patil, G. P. (2007): Landscape Pattern Analysis for Assessing Ecosystem Condition. Springer. Berlin. 130 pp.
Kent, M. & Coker, P. (1992): Vegetation description and analysis. John Willey & Sons. New York.
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Tso, B., Mather, P.M., 2001. Classification methods for remotely sensed data. Taylor & Francis, London.
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Bibliografía Complementaria
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Gillespie, T.W., Foody, G.M., Rocchini, D., Giorgi, A.P., & Saatchi, S. (2008) Measuring and modelling biodiversity from space. Progress in Physical Geography, 32, 203–221.
Gitas, I.Z., San-Miguel-Ayanz, J., Chuvieco, E., & Camia, A. (2014) Advances in remote sensing and GIS applications in support of forest fire management. International Journal of Wildland Fire, 23, 606–5.
Gonçalves, J., Henriques, R., Alves, P., Sousa-Silva, R., Monteiro, A.T., Lomba, Â., Marcos, B., & Honrado, J. (2016) Evaluating an unmanned aerial vehicle-based approach for assessing habitat extent and condition in fine-scale early successional mountain mosaics. Applied Vegetation Science, 19, 132–146.
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Newton, A. C., Hill, R. A., Echeverria, C., Golicher, D., Rey Benayas, J.M., Cayuela, L., Hinsley, S. A., Benayas, J.M.R., Cayuela, L., & Hinsley, S. A. (2009) Remote sensing and the future of landscape ecology. Progress in Physical Geography, 33, 528–546.
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Pettorelli, N., Wegmann, M., Skidmore, A., et al. (2016b) Framing the concept of satellite remote sensing essential biodiversity variables: challenges and future directions. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 2, 122–131.
Pettorelli, N., Schulte to Bühne, H., Tulloch, A., et al. (2017) Satellite remote sensing of ecosystem functions: opportunities, challenges and way forward. Remote Sensing in Ecology and Conservation, early view.
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Turner, W., Spector, S., Gardiner, N., Fladeland, M., Sterling, E., Steininger, M., 2003. Remote sensing for biodiversity science and conservation. Trends Ecol. Evol. 18, 306–314.
Turner, W., Rondinini, C., Pettorelli, N., Mora, B., Leidner, A., Szantoi, Z., Buchanan, G., Dech, S., Dwyer, J., Herold, M., Koh, L.P., Leimgruber, P., Taubenboeck, H., Wegmann, M., Wikelski, M., & Woodcock, C. (2015) Free and open-access satellite data are key to biodiversity conservation. Biological Conservation, 182, 173–176.
Vihervaara, P., Auvinen, A.-P., Mononen, L., Törmä, M., Ahlroth, P., Anttila, S., Böttcher, K., Forsius, M., Heino, J., Heliölä, J., Koskelainen, M., Kuussaari, M., Meissner, K., Ojala, O., Tuominen, S., Viitasalo, M., & Virkkala, R. (2017) How Essential Biodiversity Variables and remote sensing can help national biodiversity monitoring. Global Ecology and Conservation, 10, 43–59.
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Zimmermann, N.E., Washington-allen, R.A., Ramsey, R.D., & Michael, E. (207AD) Modern Remote Sensing for Environmental Monitoring of Landscape States and Trajectories. A changing world. Challenges for Landscape Research (ed. by F. Kienast, O. Wildi, and S. Ghosh), pp. 65–91. Springer, Netherlands.
Al concluir esta materia, los alumnos deben ser competentes en varios aspectos: Competencias básicas y generales:
CG01 - Adquisición de la capacidad de análisis sobre la situación actual y futura de la biodiversidad terrestre
CG03 - Emplear fuentes de información y bases de datos necesarias para contribuir al análisis y generar información específica para el ámbito de la biodiversidad terrestre
CG05 - Contribuir al desarrollo del conocimiento en el ámbito de la biodiversidad terrestre
CB06 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB08 - 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.
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.
Competencias transversales:
CT1 - Capacidad de análisis y síntesis
CT2 - Capacidad para el razonamiento, argumentación y toma de decisiones
Competencias específicas:
CE1 - Conocimiento de los principios de funcionamiento de los Sistemas de Información Geográfica y sus posibilidades en la caracterización y gestión del medio natural.
Lección-explicación: procedimiento docente por el cual el profesor presenta conceptos y/o procedimientos, aportando información básica necesaria para entender una perspectiva teórica o un procedimiento práctico, promoviendo la participación del estudiantado.
Al ser una materia con un fuerte componente práctico y procedimental, en las clases magistrales se expondrán al alumno la introducción -bases teóricas- que deba conocer para aplicar en las aplicaciones prácticas.
Clases prácticas: desarrolladas en aula de informática y de carácter obligatorio, tienen por objeto la aplicación de metodologías y manejo de software informático, con el apoyo y supervisión del profesorado.
El trabajo autónomo profundizará en el manejo de las fuentes de datos, técnicas y procedimientos de análisis a través de la aplicación de TIC a casos de estudio y trabajos tutelados.
Todas las actividades anteriores (sesiones expositivas, interactivas y tutorías) estarán apoyadas por el entorno virtual (aula virtual de la asignatura) que facilitará y permitirá la continuidad en todo el proceso de aprendizaje (guía, materiales, comunicaciones, entrega de trabajos, foros de debate, espacios de colaboración, etc.).
La consecución de esas competencias se evaluará de forma continua durante todo el período lectivo. En la nota final se tendrá en cuenta:
- Elaboración y entrega de proyectos. (CG01, CG03, CG05, CB06, CB08, CB10. CT1, CT2, CE1) 100%
Se superará la materia si se alcanza una calificación mínima de 5 sobre un máximo de 10 en el cómputo global. El sistema descrito de evaluación será el empleado tanto en la primera y segunda oportunidad.
En el caso de alumnos repetidores se seguirá el sistema de evaluación descrito para alumnos comunes.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación el recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones.
Los estudiantes que tengan concedida dispensa de asistencia a alguna de las actividades docentes programadas según lo dispuesto en la Instrucción 1/2017 de la Secretaría General, deben tener en cuenta que para aprobar esta materia es obligatoria la asistencia a las actividades prácticas señaladas en el horario de clases y programadas en la Guía docente.
La materia consta de 3 créditos ECTS (21 horas presenciales), con una carga total de trabajo autónomo del alumno de 54 horas. La distribución de horas para cada actividad se muestra a continuación.
Trabajo presencial:
Clases expositivas teorico-prácticas: 7 horas
Clases interactivas (prácticas y estudio de casos): 13 horas
Otras (tutorías, visitas de campo…): 1 horas
TOTAL TRABAJO PRESENCIAL: 21 horas
Trabajo personal:
Lectura y preparación de temas: 10 horas
Preparación previa de prácticas y trabajo posterior sobre las mismas: 22 horas
Elaboración de trabajos en curso / preparación de pruebas de evaluación: 23 horas
TOTAL TRABAJO PERSONAL: 54 horas
NUMERO TOTAL DE HORAS PARA SUPERAR LA MATERIA: 75 HORAS
- Asistir participativamente a las clases teóricas y prácticas
- Analizar la bibliografía facilitada
Ramón Alberto Díaz Varela
Coordinador/a- Department
- Botany
- Area
- Botany
- ramon.diaz [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Anton Manoel Leira Campos
- Department
- Functional Biology
- Area
- Ecology
- Phone
- 881813235
- manel.leira [at] usc.es
- Category
- Professor: Temporary PhD professor
| Tuesday | |||
|---|---|---|---|
| 12:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Galician, Spanish | Seminar Room 4 Jacques Ives Cousteau |
| Wednesday | |||
| 12:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish, Galician | Seminar Room 4 Jacques Ives Cousteau |
| Thursday | |||
| 11:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Galician, Spanish | Computer room 2. Margarita Salas |
| 15:00-18:00 | Grupo /CLIL_01 | Galician, Spanish | Computer room 2. Margarita Salas |