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Curso de Sistemas de Información Geográfica y GeoIA para la Gestión Territorial y del Riesgo de Desastres

Información general

Modalidad

Remoto: Sincrónico en tiempo real mediante plataforma de videoconferencia

Fecha de inicio

Próximamente

Horario

Próximamente

Fecha de finalización

Próximamente

Duración

40 horas

Valor

Próximamente

Convocatoria abierta

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Curso de Sistemas de Información Geográfica y GeoIA para la Gestión Territorial y del Riesgo de Desastres

Resumen

Con este curso aprenderás a diseñar y administrar bases de datos geoespaciales, integrar cartografía, sensores remotos, imágenes satelitales y datos abiertos, y realizar análisis espacial para comprender el territorio.

También desarrollarás habilidades en geoIA y aprendizaje automático para identificar amenazas, evaluar vulnerabilidades y generar modelos predictivos. Aplicarás estas herramientas en ArcGIS y otras tecnologías para elaborar mapas de riesgo y desarrollar un proyecto aplicado que apoye decisiones de gestión territorial y prevención de desastres.

Habilidades que desarrollarás

Vuelve a la oferta académica

de educación continua

Contenido

  • Conceptos básicos de geomática, cartografía y SIG.
  • Componentes de un SIG: datos, hardware, software, procesos y personas.
  • Sistemas de coordenadas, proyecciones cartográficas y precisión geográfica.
  • Modelos de datos vectorial y ráster.
  • Introducción a la geoIA: inteligencia artificial aplicada a datos geoespaciales.
  • Panorama de aplicaciones en ordenamiento territorial y gestión del riesgo de desastres.
  • Software SIG institucional: ArcGIS, con licencias disponibles para el docente y para cada estudiante durante todo el curso; QGIS como referencia complementaria de software libre.
  • Cartografía oficial e Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales (ICDE).
  • Datos abiertos: catastro, IGAC, IDEAM, SGC, UNGRD, OpenStreetMap.
  • Fundamentos de sensores remotos y percepción remota.
  • Imágenes satelitales ópticas y de radar (Sentinel, Landsat).
  • Fotografía aérea, dron (UAV) y modelos digitales de elevación.
  • Georreferenciación, digitalización y captura de información en campo.
  • Control de calidad y metadatos de la información geográfica.
  • Consultas espaciales y de atributos.
  • Análisis de proximidad, superposición y áreas de influencia.
  • Interpolación espacial y generación de superficies continuas.
  • Modelos digitales de terreno y análisis de pendientes, cuencas y drenajes.
  • Análisis multicriterio para la zonificación y el ordenamiento territorial.
  • Elaboración de cartografía temática y mapas de síntesis.
  • Fundamentos de aprendizaje automático aplicados a datos espaciales.
  • Clasificación supervisada y no supervisada de coberturas e imágenes satelitales.
  • Detección de cambios y monitoreo territorial multitemporal.
  • Modelos predictivos de amenaza (inundación, remoción en masa, incendios).
  • Introducción a redes neuronales y visión por computador aplicadas a imágenes satelitales y aéreas.
  • Herramientas de geoIA del ecosistema ArcGIS: ArcGIS Pro (Image Analyst, Spatial Analyst) y las herramientas de Deep Learning / GeoAI para clasificación de imágenes y detección de objetos, complementadas con Google Earth Engine, ArcGIS API for Python y bibliotecas de machine learning de código abierto.
  • Formulación del problema territorial o de riesgo a abordar.
  • Identificación y recopilación de fuentes de información geoespacial.
  • Preparación, limpieza e integración de datos.
  • Aplicación de análisis espacial y/o modelos de geoIA.
  • Elaboración, en ArcGIS, de mapas de amenaza, vulnerabilidad y/o riesgo, y de los productos cartográficos finales del proyecto.
  • Interpretación de resultados y recomendaciones para la gestión territorial.
  • Presentación del proyecto y sustentación del caso de aplicación.

Características:

Información relevante

Apertura y fecha de inicio

Sujeto al mínimo de practicantes inscritos establecido por la Dirección de Educación Continua

Certificado de asistencia

Se hace entrega con el cumplimiento de mínimo el 80% del total de las horas del programa académico

Última actualización: