Cr茅ditos ECTS
Cr茅ditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias
Traballo do Alumno/a ECTS: 51
Horas de Titor铆as: 3
Clase Expositiva: 9
Clase Interactiva: 12
Total: 75
Linguas de uso
Castel谩n, Galego
Tipo:
Materia Ordinaria 惭谩蝉迟别谤 RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos:
叠辞迟谩苍颈肠补,
Biolox铆a Funcional
脕谤别补蝉:
叠辞迟谩苍颈肠补, 贰肠辞濒辞虫铆补
Centro
Facultade de Biolox铆a
Convocatoria:
Segundo semestre
Docencia:
Con docencia
惭补迟谤铆肠耻濒补:
Matriculable
| 1ro curso (Si)
Proporcionarlle ao alumno as seguintes capacidades:
Capacidade para adquirir e integrar diferentes fontes de datos.
Capacidade para editar, transformar e reproxectar bases de datos xeogr谩ficos existentes.
Capacidade para establecer o procedemento que permita a modelizaci贸n de resoluci贸n dun problema ambiental.
Capacidade de manexar informaci贸n de fotograf铆as a茅reas e imaxes multiespectrales.
Co帽ecemento dos procedementos b谩sicos de tratamento, correcci贸n e an谩lise das imaxes, e xerar informaci贸n xeoespacial.
Capacidade de desenvolver an谩lises cualitativas e cuantitativas sobre o medio natural.
Contidos te贸ricos:
Na memoria verificada do t铆tulo figuran os seguintes contidos te贸ricos:
1. Aplicaci贸ns dos SIG para o estudo do medio natural e da biodiversidade.
2. Consulta e descarga de datos xeoespaciais en li帽a. Repositorios oficiais e outros.
3. An谩lise de patr贸ns e procesos espaciais mediante xeoestad铆stica
4. Modelizaci贸n espacial con SIG
5. T茅cnicas b谩sicas de teledetecci贸n e fotograf铆a a茅rea. Principios de teledetecci贸n. Criterios de fotointerpretaci贸n. Clasificaci贸ns supervisadas e autom谩ticas
Os cales se desenvolver谩n nas seguintes sesi贸ns (7 h):
1.- LiDAR, nubes de puntos e datos con informaci贸n 3D. (1,5 h)
2.- Superficies de fricci贸n, custos, roteiros e conectividade ecol贸xica. Modelos espacialmente expl铆citos. (1,5 h)
3.- Clasificaci贸n de imaxes multiespectrais e an谩lises de din谩micas mediante teledetecci贸n (1 h)
4.- Radiaci贸n (auto agochamento, etc.). (0,5 h)
5.- An谩lise 3D (perf铆s, concas visuais, extrusions, etc.) (0,5 h)
6.- Dese帽o de mostraxes. (0,5 h)
7.- Mapas de distribuci贸n de especies de flora e fauna (0,5 h)
8.- Modelizaci贸n de nicho ecol贸xico (1 h)
Contidos pr谩cticos:
Na memoria verificada do t铆tulo figuran os seguintes contidos pr谩cticos:
1. Pr谩cticas con software SIG e de tratamento de imaxes
2. Utilizaci贸n das imaxes Lidar para a an谩lise da estrutura da cuberta vexetal.
3. Uso de ferramentas de teledetecci贸n na elaboraci贸n de mapas tem谩ticos.
Os cales se desenvolver谩n nas seguintes sesi贸ns pr谩cticas (13 h):
1. LiDAR, nubes de puntos e datos 3D. (2 h)
2. Superficies de fricci贸n, custos, roteiros e conectividade ecol贸xica. Modelos espacialmente expl铆citos (2,5 h)
3. An谩lises clasificatorias/din谩micas de imaxes multiespectrais (1,5 h)
4. Radiaci贸n (auto agochamento, agochamento topogr谩fico, etc.). (1,5 h)
5. An谩lise 3D (perf铆s, concas visuais, extrusions, etc.) (1,5 h)
6.- Dese帽os de mostraxe. Mapas de distribuci贸n de especies de flora y fauna (2 h)
7.- Modelizaci贸n de nicho ecol贸xico (2 h)
Bibliograf铆a b谩sica e complementaria
Bibliograf铆a B谩sica
Alexander, R. & Millington, A.C. (Eds): Vegetation Mapping. From Patch to Planet. John Willey & Sons, LTD. Chichester.
Bosque Sendra, J. (2000): Sistemas de 滨苍蹿辞谤尘补肠颈贸苍 Geogr谩fica. Ediciones Rialp, S.A. Alcal谩 de Henares.
Chuvieco, E., 2008. Teledetecci贸n ambiental. La observaci贸n de la tierra desde el espacio. Editorial Ariel S.A., 3陋 Edici贸n actualizada. Barcelona. D铆az-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.
K眉chler, A.W. & Zonneveld, I.S. (Eds) (1988): Vegetation mapping. Kluwer Academic Publishers. Dordrech.
Lillesand, T.M., Kiefer, R.W., 1994. Remote sensing and image interpretation, 3a. ed. John Wiley and sons, New York.
McGaughey, R.J., 2014. FUSION/LDV: Software for LIDAR Data Analysis and Visualization. United States Department of Agriculture. Forest Service. Pacific Northwest Research Station.
Pe帽a Llopis, J. (2006): Sistemas de Informacion Geografica Aplicados a la Gesti贸n del Territorio. Editorial Club Universitario 310 pp.
Tso, B., Mather, P.M., 2001. Classification methods for remotely sensed data. Taylor & Francis, London.
Wegmann, M., Leutner, B., & Dech, S. (2016). Remote sensing and GIS for ecologists: using open source software. Exeter: Pelagic Publishing, UK.
Wilson, J.P., Gallant, J.C., 2000. Digital Terrain Analysis, in: Wilson, J.P., Gallant, J.C. (Eds.), Terrain Analysis: Principles and Applications. John Wiley & Sons, INC., New York, pp. 1鈥�28.
Bibliograf铆a Complementaria
Andrew, M.E., Wulder, M.A., & Nelson, T.A. (2014) Potential contributions of remote sensing to ecosystem service assessments. Progress in Physical Geography, 38, 328鈥�353.
Gallant, A.L. (2015) The challenges of remote monitoring of wetlands. Remote Sensing, 7, 10938鈥�10950.
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鈥�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鈥�5.
Gon莽alves, J., Henriques, R., Alves, P., Sousa-Silva, R., Monteiro, A.T., Lomba, 脗., 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鈥�146.
Kachelriess, D., Wegmann, M., Gollock, M., & Pettorelli, N. (2014) The application of remote sensing for marine protected area management. Ecological Indicators, 36, 169鈥�177.
Kerr, J.T. & Ostrovsky, M. (2003) From space to species: Ecological applications for remote sensing. Trends in Ecology and Evolution, 18, 299鈥�305.
Nagendra, H., Lucas, R., Honrado, J.P., Jongman, R.H.G., Tarantino, C., Adamo, M., Mairota, P.,
2013. Remote sensing for conservation monitoring: Assessing protected areas, habitat extent, habitat condition, species diversity, and threats. Ecol. Indic. 33, 45鈥�59.
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鈥�546.
Pettorelli, N., Laurance, W.F., O鈥橞rien, T.G., Wegmann, M., Nagendra, H., & Turner, W. (2014a) Satellite remote sensing for applied ecologists: opportunities and challenges. Journal of Applied Ecology, 51, 839鈥�84.
Pettorelli, N., Safi, K., & Turner, W. (2014b) Satellite remote sensing, biodiversity research and conservation of the future. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 369, 20130190.
Pettorelli, N., Wegmann, M., Gurney, L., & Dubois, G. (2016a) Monitoring Protected Areas from Space. Protected Areas: Are They Safeguarding Biodiversity? (ed. by L.N. Joppa, J.E.M. Baillie, and J.G. Robinson), pp. 242鈥�259. John Wiley & Sons, Ltd, Chichester, UK.
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鈥�131.
Pettorelli, N., Schulte to B眉hne, 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.
Petrou, Z.I., Manakos, I., Stathaki, T., 2015. Remote sensing for biodiversity monitoring: a review of methods for biodiversity indicator extraction and assessment of progress towards international targets. Biodivers. Conserv. 24, 2333鈥�2363.
Rocchini, D., Boyd, D.S., F茅ret, J., Foody, G.M., He, K.S., Lausch, A., Nagendra, H., Wegmann, M., & Pettorelli, N. (2015) Satellite remote sensing to monitor species diversity: potential and pitfalls. Remote sensing in Ecology and Conservation, 1鈥�12.
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鈥�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鈥�176.
Vihervaara, P., Auvinen, A.-P., Mononen, L., T枚rm盲, M., Ahlroth, P., Anttila, S., B枚ttcher, K., Forsius, M., Heino, J., Heli枚l盲, 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鈥�59.
Wang, K., Franklin, S.E., Guo, X., & Cattet, M. (2010) Remote sensing of ecology, biodiversity and conservation: a review from the perspective of remote sensing specialists. Sensors (Basel, Switzerland), 10, 9647鈥�67.
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鈥�91. Springer, Netherlands.
Ao conclu铆r esta materia, os alumnos deben ser competentes en varios aspectos:
Competencias b谩sicas e xerais:
CG01 - Adquisici贸n da capacidade de an谩lise sobre a situaci贸n actual e futura da biodiversidade terrestre
CG03 - Empregar fontes de informaci贸n e bases de datos necesarias para contribu铆r 谩 an谩lise e xerar informaci贸n espec铆fica para o 谩mbito da biodiversidade terrestre
CG05 - Contribu铆r ao desenvolvemento do co帽ecemento no 谩mbito da biodiversidade terrestre
CB06 - Posu铆r e comprender co帽ecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicaci贸n de ideas, a mi煤do nun contexto de investigaci贸n
CB08 - Que os estudantes sexan capaces de integrar co帽ecementos e enfrontarse 谩 complexidade de formular xu铆zos a partir dunha informaci贸n que, sendo incompleta ou limitada, incl煤a reflexi贸ns sobre as responsabilidades sociais e 茅ticas vinculadas 谩 aplicaci贸n dos seus co帽ecementos e xu铆zos.
CB10 - Que os estudantes pos煤an as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haber谩 de ser en gran medida autodirixido ou aut贸nomo.
Competencias transversais:
CT1 - Capacidade de an谩lise e s铆ntese
CT2 - Capacidade para o razoamento, argumentaci贸n e toma de decisi贸ns
Competencias espec铆ficas:
CE1 - Co帽ecemento dos principios de funcionamento dos Sistemas de 滨苍蹿辞谤尘补肠颈贸苍 Xeogr谩fica e as s煤as posibilidades na caracterizaci贸n e xesti贸n do medio natural.
Lecci贸n-explicaci贸n: procedemento docente polo cal o profesor presenta conceptos e/ou procedementos, achegando informaci贸n b谩sica necesaria para entender unha perspectiva te贸rica ou un procedemento pr谩ctico, promovendo a participaci贸n do estudantado.
Ao ser unha materia cun forte compo帽ente pr谩ctico e procedimental, nas clases maxistrais expo帽eranse ao alumno a introduci贸n -basees te贸ricas- que deba co帽ecer para aplicar nas aplicaci贸ns pr谩cticas.
Clases pr谩cticas: desenvolvidas na aula de inform谩tica e de car谩cter obrigatorio, te帽en por obxecto a aplicaci贸n de metodoloxias e manexo de software inform谩tico, co apoio e supervisi贸n do profesorado.
O traballo aut贸nomo profundar谩 no manexo das fontes de datos, t茅cnicas e procedementos de an谩lises a trav茅s da aplicaci贸n de TIC a casos de estudo e traballos tutelados.
Todas as actividades anteriores (sesi贸ns expositivas, interactivas e titor铆as) estar谩n apoiadas pola contorna virtual (aula virtual da materia) que facilitar谩 e permitir谩 a continuidade en todo o proceso de aprendizaxe (gu铆a, materiais, comunicaci贸ns, entrega de traballos, foros de debate, espazos de colaboraci贸n, etc.).
A consecuci贸n desas competencias avaliarase de forma continua durante todo o per铆odo lectivo. Na nota final terase en conta:
- Elaboraci贸n e entrega de proxectos. ( CG01, CG03, CG05, CB06, CB08, CB10. CT1, CT2, CE1) 100%
Superarase a materia se se alcanza unha cualificaci贸n m铆nima de 5 sobre un m谩ximo de 10 no c贸mputo global. O sistema descrito de avaliaci贸n ser谩 o empregado tanto na primeira e segunda oportunidade.
No caso de alumnos repetidores seguirase o sistema de avaliaci贸n descrito para alumnos com煤ns.
Para os casos de realizaci贸n fraudulenta de exercicios ou probas ser谩 de aplicaci贸n o recolleito na Normativa de avaliaci贸n do rendemento acad茅mico dos estudantes e de revisi贸n de cualificaci贸ns.
Os estudantes que te帽an concedida dispensa de asistencia a algunha das actividades docentes programadas segundo o disposto na Instruci贸n 1/2017 da Secretar铆a Xeral, deben ter en conta que para aprobar esta materia 茅 obrigatoria a asistencia 谩s actividades pr谩cticas sinaladas no horario de clases e programadas na Gu铆a docente.
A materia consta de 3 cr茅ditos ECTS (21 horas presenciais), cunha carga total de traballo aut贸nomo do alumno de 54 horas. A distribuci贸n de horas para cada actividade m贸strase a continuaci贸n.
Traballo presencial:
Clases expositivas teorico-pr谩cticas: 7 horas
Clases interactivas (pr谩cticas e estudo de casos): 13 horas
Outras (titor铆as, visitas de campo鈥�): 1 horas
TOTAL TRABALLO PRESENCIAL: 21 horas
Traballo persoal:
Lectura e preparaci贸n de temas: 10 horas
Preparaci贸n previa de pr谩cticas e traballo posterior sobre as mesmas: 22 horas
Elaboraci贸n de traballos en curso / preparaci贸n de probas de avaliaci贸n: 23 horas
TOTAL TRABALLO PERSOAL: 54 horas
NUMERO TOTAL DE HORAS PARA SUPERAR A MATERIA: 75 HORAS
- Asistir participativamente 谩s clases te贸ricas e pr谩cticas
- Analizar a bibliograf铆a facilitada
Ramon Alberto Diaz Varela
Coordinador/a- Departamento
- 叠辞迟谩苍颈肠补
- 脕谤别补
- 叠辞迟谩苍颈肠补
- Correo electr贸nico
- ramon.diaz [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Titular de Universidade
Anton Manoel Leira Campos
- Departamento
- Biolox铆a Funcional
- 脕谤别补
- 贰肠辞濒辞虫铆补
- 罢别濒茅蹿辞苍辞
- 881813235
- Correo electr贸nico
- manel.leira [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doutor
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 12:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Castel谩n, Galego | Aula Seminario 4. Jacques Ives Cousteau |
| 惭茅谤肠辞谤别蝉 | |||
| 12:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Galego, Castel谩n | Aula Seminario 4. Jacques Ives Cousteau |
| Xoves | |||
| 11:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Galego, Castel谩n | Aula de inform谩tica 2. Margarita Salas |
| 15:00-18:00 | Grupo /CLIL_01 | Castel谩n, Galego | Aula de inform谩tica 2. Margarita Salas |