Modelação Espacial de Dados

NA

Considerando os objetivos previamente enunciados, serão usados os seguintes métodos de ensino. O método expositivo será usado no sentido de promover o domínio de conceitos e princípios fundamentais relacionados com a modelação espacial de dados.

A par do método expositivo, também será usado o método interrogativo no sentido de incrementar o espírito de reflexão. Neste contexto, é desejável que as respostas possam ser encontradas pela turma.

Além disso, o método demonstrativo desempenhará um papel relevante na motivação dos alunos para a realização de tarefas. A resolução de problemas de cariz prático será feita no âmbito de, pelo menos, dois trabalhos práticos.

Nas fases sequentes à aplicação do método demonstrativo será aplicado o método ativo através da formulação de problemas práticos que possam ser resolvidos por todos os alunos.

A aprovação nesta unidade curricular exige nota igual ou superior a 7.50 valores em todos os elementos de avaliação e classificação final (CF) de pelo menos 9.5 valores, considerando a escala de 0 a 20 valores

No fim da unidade curricular o aluno deve ser capaz de:

a)       Conhecer as principais fontes de dados geográficos, recolher e organizar dados em bases de dados espaciais;

b)       Trabalhar e transformar dados segundo as necessidades do problema em causa;

c)       Aplicar os conhecimentos adquiridos na resolução de problemas de ordenamento do território.

1. Introdução à modelação espacial de dados: definição do conceito e a sua relevância no ordenamento do território;
2. Recolha e análise de dados:
   1. Principais fontes de dados geográficos disponíveis;
   2. Procedimentos de estruturação dos dados considerando diferentes âmbitos de análise;
   3. Operações de inquirição dos dados: aritméticas e relacionais;
   4. Operações de geoprocessamento.
3. Desenvolvimento de um modelo espacial (tendencialmente em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica:
   1. Formulação e resolução de um problema de cariz espacial;
   2. Análise e interpretação dos resultados obtidos.

• - Trabalho individual - 50.0%
• - prova escrita individual - 50.0%

• - prova escrita individual - 50.0%
• - Trabalho individual - 50.0%

NAO

Anselin, L., Syabri, I., & Kho, Y. (2006). An introduction to spatial data analysis. Geographical analysis, 38(1), 5-22.

Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2000). Quantitative geography: perspectives on spatial data analysis. Sage.

Haining, R. P., & Haining, R. (2003). Spatial data analysis: theory and practice. Cambridge university