Sistemas de Suporte à Decisão Espacial

Ementa

Cartografia e Sistemas de Informações Geográficas. Dados espaciais. Cartogramas e mapas coropléticos. Análise descritiva espacial. Sistemas de Suporte à Decisão Espacial (SDSS). Aplicações de SDSS em: geomarketing, gestão pública e decisões colaborativas.

Objetivos

Esta disciplina tem por objetivo formar estudantes aptos a:

  • Utilizar o R para manipulação de dados, geração de instrumentos de comunicação e representação de dados.

  • Discutir conceitos, princípios e fundamentos do tratamento da informação espacial de maneira argumentativa;

  • Identificar, selecionar e implementar ferramentas de tratamento e representação de dados espaciais em níveis estratégico e tático;

  • Utilizar Sistemas de Suporte à Decisão Espacial por meio de (i) visualização de dados espaciais; (ii) geocodificação; (iii) mineração de dados espaciais; (iv) estatística descritiva espacial.

Programação de encontros

Unidade 1: Comunicação por meio do R Ambientação no R, RStudio, Git-Github e Rpubs. Hello R RMarkdown

Unidade 2: Visualização de dados no R; Estrutura de dados no R: tipos de dados, importação de base de dados, criação de objeto (vetores, matrizes, data frames), operadores aritméticos, de comparação e lógicos.

Unidade 3: Manipulação e transformação de dados no R; Funções para manipulação e tratamento de dados. Estatística descritiva e mineração de dados.

Unidade 4: Argumentos lógicos ifelse, which, igual, maior, menor que, join; Subconjuntos com argumentos lógicos

Unidade 5: Cartografia básica; Representação de fenômenos no espaço; Sistemas de coordenadas geográficas; Sistemas de coordenadas projetadas; Cartografia temática

Unidade 6: Dados espaciais e geocodificação; Estrutura de dados espaciais; Como transformar dados não espaciais em espaciais

Unidade 7: Manipulação de dados espaciais; Funções de manipulação de dados espaciais; Pacotes no R para tratamento da informação espacial

Unidade 8: Representação de dados espaciais; Construção de mapas temáticos no R em diferentes unidades espaciais.

Unidade 9: Mineração de dados espaciais; Identificação de padrões espaciais; Recursos do R para implementação de análises de padrões espaciais.

Unidade 10: Estatística espacial descritiva; Medidas espaciais de tendência central e dispersão; Como implementar medidas de estatística espacial descritiva no R.

Unidade 11: Sistemas de Suporte à Decisão Espacial; Desenvolvimento do projeto da disciplina e apresentação.

Critério de avaliação

Entregas para produção do artigo

Equipamentos e recursos necessários

Serão necessários: • Computador com conexão à internet para acompanhar as etapas síncronas e assíncronas.
• Instalação de aplicativos FOSS R, RStudio, QGIS e GeoDa. As instruções serão encaminhadas pelo SIGAA e postadas no site da disciplina.
• Turma Virtual do SIGAA para postagens de conteúdos e outras comunicações.
• Site da disciplina: https://places.education/sdss
• Acesso ao Microsoft Teams para a maioria das aulas e, caso indicado, à RNP. O link será encaminhado pelo SIGAA.
• Outros recursos que serão previamente solicitados na Turma Virtual do SIGAA.

Bibliografia

1 TSAY, Ruey S. Multivariate time series analysis: with R and financial applications. New Jersey: John Wiley & Sons, 2014.

2 TROSSET, Michael W. An introduction to statistical inference and its applications with R. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2009.

3 PARADIS, Emanuel. R for Beginners. Disponível em: https://www.nceas.ucsb.edu/files/ scicomp/ Dloads/RProgramming/BestFirstRTutorial.pdf . Acesso em: 12/11/2019.

4 TEETOR, Paul. R cookbook: Proven recipes for data analysis, statistics, and graphics. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc., 2011.

5 Singleton, A. D.; Spielman, S. E.; Folch, D. C. Urban Analytics. London: Sage, 2018. (https://github.com/alexsingleton/urban_analytics)

6 Lovelace, Robin; Nowosad, Jakub; Muenchow, Jannes. Geocomputation with R. London: CRC Press, 2019. (https://geocompr.robinlovelace.net/)

7 Lansley, G.; Cheshire, J. An Introduction to Spatial Data Analysis and Visualization in R. London: Consumer Data Research Center, 2016. (https://data.cdrc.ac.uk/dataset/introduction-spatial-data-analysis-and-visualisation-r) 8 FITZ, Paulo Roberto.Cartografia básica. São Paulo: Oficina de Textos, c2008.

9 Wikle, Christopher K.; Zammit-Mangion, Andrew Spatio-Temporal Statistics with R. London: Chapman and Hall/CRC, 2019. (https://spacetimewithr.org/)

10 Bivand, Roger S.; Pebesma, Edzer; Gomez-Rubio, Virgilio Applied Spatial Data Analysis with R. Verlag: Springer, 2013. (https://asdar-book.org/)

11 Comber, L.; Brunsdon, C. An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping. London: Sage, 2019. (https://bookdown.org/lexcomber/brunsdoncomber2e/)

Last updated on May 15, 2021