![[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Detalles Personales](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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UNIDAD I: Introduccion a los SIG
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- 6. Casi todo lo que ocurre, ocurre en algún lugar. Nosotros los humanos estamos confinados en nuestras actividades sobre la superficie terrestre y cerca de la superficie terrestre. Saber donde las cosas pasan es una importancia critica si nosotros queremos ir por nosotros mismos o enviar a alguien a ese lugar. Además, la mayoría (quizás todas) las decisiones tienen consecuencias geográficas. SIGs son una clase especial de información que mantienen monitoreo no solo de eventos, actividades y cosas, sino también de DONDE esos eventos, actividades y cosas ocurren o existen. Con una simple colección de herramientas, SIG es capaz de crear el puente para unir la distancia que ocurre entre la curiosidad de la ciencia y resolver problemas prácticos ¿Porque un SIG es Importante?
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- 25. Arquitectura y Componentes de un SIG Entrada de datos Consulta de Datos Salida: Despliegue y Reportes Transformación y Análisis Base de Datos Geográfica
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- 37. S.I.G. comerciales http://www.mapinfo.com/ http://www.esri.com/ $1295 - $3000 http://www.ingr.com/mge/ $1500 - $4000 $7000
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- 39. Servicios ArcSDE Acceso y almacenamiento de Database Databases Multiusuarios Geodatabases (en Oracle, SQL Server, IBM DBII, etc) Servicios ArcIMS Despliegue de Mapas & Consultas ArcPad ArcEngine/ ArcObjects Desarrollo de Aplicaciones & Personalización ArcMap ArcCatalog ArcToolbox Portatil/Wireless $ Servicios ArcServer Completo Análisis SIG Archivos (Personal Geodatabase, Shapefiles, Coverages, Grids, tins, etc) ArcInfo ArcEditor ArcView ArcExplorer Browser Internet
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Notas del editor
- Central America has recently been identified as a biodiversity hotspot or region with an exceptional concentration of endemic species that is experiencing exceptional loss of habitat (Myers et al., 2000). In Central America, most seeds are dispersed by a diversity of species including mammals such as bats, and vertebrates, which may be more important than birds. Growing interest in spatial ecology is promoting new approaches to the study of seed dispersal, one of the key processes determining the spatial structure of plant populations. Seed-dispersion patterns vary among plant species, populations and individuals, at different distances from parents, different microsites and different times. Recent field studies have made progress in elucidating the mechanisms behind these patterns and the implications of these patterns for recruitment success. Together with the development and refinement of mathematical models, this promises a deeper, more mechanistic understanding of dispersal processes and their consequences. The challenges in studying forest landscape change come from two fundamental aspects: the relevance of both long temporal and broad spatial dimensions. Temporally, forest ecosystems may take hundreds of years to undergo significant successional change. Spatially, forest landscape change can be strongly affected for centuries by the heterogeneity of vegetation distribution at an initial point, which is in turn affected by variation in environmental conditions and resources. For many truly dynamic problems, contemporary GIS are considered poor performers. GIS have a poor ability to handle dynamic spatial models and the temporal dimension. A CA is operating in discrete time steps or iterations, which model a dynamic pattern that is changing for every iteration. Though CAs provides a very good modeling and analysis tool, a drawback is the lack of satisfying capabilities for data input, storage and display. Therefore, they cannot stand alone but should be combined with a GIS
- Central America has recently been identified as a biodiversity hotspot or region with an exceptional concentration of endemic species that is experiencing exceptional loss of habitat (Myers et al., 2000). In Central America, most seeds are dispersed by a diversity of species including mammals such as bats, and vertebrates, which may be more important than birds. Growing interest in spatial ecology is promoting new approaches to the study of seed dispersal, one of the key processes determining the spatial structure of plant populations. Seed-dispersion patterns vary among plant species, populations and individuals, at different distances from parents, different microsites and different times. Recent field studies have made progress in elucidating the mechanisms behind these patterns and the implications of these patterns for recruitment success. Together with the development and refinement of mathematical models, this promises a deeper, more mechanistic understanding of dispersal processes and their consequences. The challenges in studying forest landscape change come from two fundamental aspects: the relevance of both long temporal and broad spatial dimensions. Temporally, forest ecosystems may take hundreds of years to undergo significant successional change. Spatially, forest landscape change can be strongly affected for centuries by the heterogeneity of vegetation distribution at an initial point, which is in turn affected by variation in environmental conditions and resources. For many truly dynamic problems, contemporary GIS are considered poor performers. GIS have a poor ability to handle dynamic spatial models and the temporal dimension. A CA is operating in discrete time steps or iterations, which model a dynamic pattern that is changing for every iteration. Though CAs provides a very good modeling and analysis tool, a drawback is the lack of satisfying capabilities for data input, storage and display. Therefore, they cannot stand alone but should be combined with a GIS
- 3 --the common theme is obviously s patial--that is to say, refenced to the earth’s surface --tomlinson: very general ‘common ground’ --Burroughs: ‘ tool box’, but how linked together? --NCGIA ‘dbms’ for spatila data, but also adds the concept of process--capture, store, analze and display --Cowen: adds (1)decison sipport/solve problem perspective and (2) integration
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- Presentación: dar una idea del contexto en el que me muevo a la hora de dar el curso - Datos y trayectoria personal: (1) biólogo de formación, reciclado posteriormente (tesis en MDT). Normalmente esto es patrimonio de los geógrafos pero en Oviedo la, la, la... (a) el Departamento de Geografía se dedica más a geografía regional y (b) en los 70 y 80 había una tendencia dirigida por Graciano Fdez. Cepedal hacia el análisis ecológico motivada por la insuficiencia metodológica de los métodos tradicionales (2) en este contexto hago la carrera de biología (a) la circunstancia de la espeleología conduce al trabajo distribución de la vegetación a la entrada de cuevas dentro de una asignatura de 4º curso: es el primer intento de cartografiar variables climáticas: temperatura, humedad relativa, luz. Los métodos son empíricos y, en casos excepcionales (luz), modelizados mediante regresión polinómica y análisis manual (¿porqué? porque no hay ordenadores) (b) inicio en climatología regional (tesis de licenciatura, 1980): problemas con el enfoque tradicional de los estudios climáticos, especialmente en una época pre-informática (tarjetas perforadas, ordenadores escasos, cálculos manuales intensivos (datos climáticos en rollos de papel) (3) periodo de trabajo libre (a) trayectoria en el Ayuntamiento de Avilés: problemática de contaminación atmosférica: primer intento en realizar una cartografía de los contaminantes por métodos automáticos dentro del contexto del estudio epidemiológico: programación de métodos estadísticos en Basic (b) proyecto de impacto ambiental de Tazones: análisis de insolación y evaluación de la influencia de una plantación de eucalipto (4) periodo en el INDUROT (explicar qué es) (a) inicio en teledetección: métodos convencionales pero con programación específica en C y Pascal: limitación a sectores de 512x512. . . comienzo con un IBM 80286, PS80 (80386) (b) SIG: proyecto de cartografía temática, aplicaciones en urbanismo ... (c) proyectos aplicados: impacto visual Du Pont, IA de parques eólicos
- Presentación: dar una idea del contexto en el que me muevo a la hora de dar el curso - Datos y trayectoria personal: (1) biólogo de formación, reciclado posteriormente (tesis en MDT). Normalmente esto es patrimonio de los geógrafos pero en Oviedo la, la, la... (a) el Departamento de Geografía se dedica más a geografía regional y (b) en los 70 y 80 había una tendencia dirigida por Graciano Fdez. Cepedal hacia el análisis ecológico motivada por la insuficiencia metodológica de los métodos tradicionales (2) en este contexto hago la carrera de biología (a) la circunstancia de la espeleología conduce al trabajo distribución de la vegetación a la entrada de cuevas dentro de una asignatura de 4º curso: es el primer intento de cartografiar variables climáticas: temperatura, humedad relativa, luz. Los métodos son empíricos y, en casos excepcionales (luz), modelizados mediante regresión polinómica y análisis manual (¿porqué? porque no hay ordenadores) (b) inicio en climatología regional (tesis de licenciatura, 1980): problemas con el enfoque tradicional de los estudios climáticos, especialmente en una época pre-informática (tarjetas perforadas, ordenadores escasos, cálculos manuales intensivos (datos climáticos en rollos de papel) (3) periodo de trabajo libre (a) trayectoria en el Ayuntamiento de Avilés: problemática de contaminación atmosférica: primer intento en realizar una cartografía de los contaminantes por métodos automáticos dentro del contexto del estudio epidemiológico: programación de métodos estadísticos en Basic (b) proyecto de impacto ambiental de Tazones: análisis de insolación y evaluación de la influencia de una plantación de eucalipto (4) periodo en el INDUROT (explicar qué es) (a) inicio en teledetección: métodos convencionales pero con programación específica en C y Pascal: limitación a sectores de 512x512. . . comienzo con un IBM 80286, PS80 (80386) (b) SIG: proyecto de cartografía temática, aplicaciones en urbanismo ... (c) proyectos aplicados: impacto visual Du Pont, IA de parques eólicos
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