Descripción
Este curso está diseñado para quienes desean aplicar técnicas de análisis espacial en ecología usando el lenguaje de programación R. A lo largo de cuatro bloques temáticos, aprenderás a analizar patrones espaciales de puntos, evaluar la autocorrelación espacial y aplicar métodos de interpolación determinísticos y geoestadísticos, como IDW y kriging, para modelar datos ecológicos.
Con un enfoque práctico, cada tema incluye clases teóricas y ejercicios con R para afianzar los conceptos. Es recomendable contar con conocimientos básicos de R para aprovechar al máximo el contenido. Para quienes estén empezando, recomiendo revisar previamente mis cursos introductorios sobre análisis y visualización de datos en R) o introduccion al análsisis GIS en R).
Nota
La ecología espacial es un campo muy amplio. En este curso veremos tres temas principales que son los análisis de patrones puntuales, autocorrelación espacial e interpolación. No obstante, si el curso tiene éxito y es de agrado de los estudiantes se podrá extender en el futuro.
Requisitos previos
Conocimientos básicos del lenguaje de programación R.
Contenidos del Curso
En esta sección puedes ver un resumen no exhaustivo de lo que verás en este curso.
Ecología espacial aplicada en R
- Tema 01 - Introducción a procesos puntuales
- Tema 02 - Análisis basados en densidad
- Tema 03 - Análisis basados en distancias
- Tema 04 - Ejercicios propuestos con R
- Tema 05 - Introducción a datos de área
- Tema 06 - Autocorrelación espacial
- Tema 07 - Ejercicios propuestos con R
- Tema 08 - Introducción a la interpolación espacial
- Tema 09 - Métodos determinísticos
- Tema 10 - Principios de la geoestadística
Qúe incluye el curso
28 lecciones
8 horas de vídeo
Todo el material del curso
Clases teóricas, prácticas y ejercicios propuestos
Bibliografía adicional
Respuesta rápida a las dudas de los alumnos
Qué aprenderás
Aprenderás a aplicar técnicas de análisis espacial en ecología utilizando R como herramienta principal para manejar, analizar e interpretar datos espaciales. Concretamente aprenderás a:
Manejar y analizar procesos puntuales y patrones espaciales en datos ecológicos
Calcular y entender índices de autocorrelación espacial como el test de Moran
Trabajar con datos de área (areal data)
Aplicar métodos de interpolación espacial determinísticos (IDW) y geoestadísticos (kriging - ordinario y universal)
Poner en práctica los aprende mediante ejercicios propuestos
Testimonios
Aquí se muestran todos los testimonios que han dejado los estudiantes de este curso (positivos y negativos).