Jesús Zavala
Jesús Zavala
 

2293057 - Temas Selectos de Geografía IV

Presentación

 Programa Analítico de la UEA
Temas Selectos de Geografía IV

Análisis Espacial y Geocómputo con Software Libre y Abierto

(Teoría y Práctica)

 Licenciatura en Geografía Humana

Clave UEA: 2293057, Grupo: HL02, Trimestre: 20-P

Horario: Lunes y Miércoles de 10:00 a 12:00

Salón: E214 (En línea) (Próxima clase: )

Asesorías:  Miércoles de 20:00 a 22:00 hr, vía Google Meet. (Ver Introducción a RStudio)

 

profr: dr. Jesús Zavala Ruiz

jzr@xanum.uam.mx

Telegram: @jzavalar


 Introducción

Hoy, en el primer cuarto del siglo XXI, hay una explosión de la computación con el repunte de la inteligencia artificial (artificial intelligence, AI), una de las grandes subdisciplinas de las ciencias de la computación. En este contexto han aparecido nuevos campos disciplinarios como la ciencia de los datos (data science) y el aprendizaje automático (machine learning), como parte de la embestida transdisciplinaria que inició con el surgimiento de las ciencias de la computación (computer science) en 1958 y continúa hasta la fecha. La geografía no ha sido ajena a ese proceso, a pesar de ser una disciplinas muy antigua.

En la actualidad se está repotenciando el análisis geográfico o análisis espacial, gracias a tres factores concurrentes, todos gratuitos o muy baratos: (1) la enorme disponibilidad de cartografía digital y bases de datos; (2) la enorme cantidad de datos geográficos que generan los múltiples dispositivos electrónicos, de manera automática; y (3) la enorme disponibilidad de software para el almacenamiento de datos y algoritmos para el análisis geográfico.

Respecto a la cartografía, para el caso de México, existe cartografía e imágenes de satélite en distintas escalas, temas y formatos (o tipos de archivos), disponibles de manera gratuita por parte de INEGI. Además, hay servicios web (WMS) con capas de información que pueden incorporarse a distintos sistemas de información geográfica (geographical information systems, GIS), sin costo alguno, incluyendo Google Maps.

Respecto a los datos geográficos, es claro que, todo el tiempo y como nunca antes, todos los usuarios de cualquier dispositivo electrónico generan una vasta cantidad de datos personales, con consentimiento o sin él. La gran mayoría de estos datos tienen una componente geográfica que permite ubicar, espacial y temporalmente, el evento que se registra. Así, por ejemplo, cualquier fotografía que se toma, contiene los metadatos EXIF, incluyendo datos geográficos registrados por el GPS de la cámara, lo que permite determinar la ubicación del evento. En un futuro cercano, con el lllamado internet de las cosas (IoT) esto se volverá masivo. Hay herramientas para leer, modificar o limpiar los metadatos en los archivos, por ejemplo, EXIFTool.

Respecto al software, es claro que el software libre y de código abierto (free, libre and open source software, FLOSS) para el almacenamiento de datos (como PostgreSQL), con posibilidad de manejar datos geográficos (con PostGIS), ha demostrado que es posible lograr capacidades iguales o superiores a las del software privativo, a un costo de licenciamieto cero. Además, el desarrollo de algoritmos para el análisis geográfico en lenguajes de programación como R y el uso del entorno de desarrollo (IDE) RStudio, con el desarrollo de proyectos como r-spatial (manual) o rspatial en R o librerías como la Python Spatial Analysis Library (PySAL) desarrolladas en el lenguaje de programación Python.

Esta UEA pretende proporcionar las bases teórico-prácticas para que los alumnos realicen dos tareas fundamentales:

(1) Implantar una base de datos geográfica en PostgreSQLPostGIS y realizar operaciones básicas de análisis espacial utilizando el lenguaje SQL y

(2) Preparar una base de datos geográfica en RStudio y realizar operaciones básicas de análisis espacial o geocómputo usando el lenguaje de programación R. 

 La idea básica es que estos conocimientos permitan, a los alumnos, entrar en contacto con algunas de las herramientas tecnológicas que se utilizan profesionalmente alrededor del mundo para el análisis espacial, que le saquen el mejor provecho y que exploren por su cuenta el vasto mundo del análisis espacial y el geocómputo.

Programa vigente. Descargar (pdf).

Calendario escolar (url) (pdf).

 

Objetivo

General

Que al final del curso los alumnos sean capaces de

Comprender la arquitectura tecnol[ogica que se utiliza en la implantaci[on de los sistemas de informaci[on basados en bases de datos geogr[aficas y su explotaci[on, incluyendo las herramientas de an[alisis espacial disponibles en R.

 

Contenido Sintético

Unidad 0. Presentación

0.1. Presentación de los participantes

0.2. Panorama de las herramientas de aprendizaje y colaboración en línea:

  • Google Drive
  • Sistemas de videoconferencia: Google Meet.
  • Sistemas de comunicación asíncrona: Correo electrónico y Virtuami/Moodle.

0.3. Presentación del programa

0.4. Evaluación Global y de Recuperación

0.5. Acceso a nueva plataforma de Virtuami.

0.6. Prácticas

Práctica 0.1: Bases del trabajo colaborativo con Google Drive (Demostrativa online).

Objetivo: Aprender las operaciones con archivos y directorios en Google Drive, como un ejemplo de plataformas de cómputo en la nube.

Cree la estructura de directorios en Google Drive bajo un directorio NúmeroMatrícula-TSG IV para la entrega de controles de lectura, prácticas y proyecto final de acuerdo a un sistema de organización de archivos (guía). (tutorial).

Práctica 0. 2: Uso de sistema de videoconferencia (Demostrativa online con Google Meet y en casa por parejas).

Objetivo: Aprender el uso de la plataforma de videoconferencia.

Después de la práctica demostrativa, debe aprender a programar una videoconferencia en Google Meet y llevarla a cabo con su compañero/a de clase.

Dé por concluida la práctica cuando haya cumplido el objetivo.

Busque en YouTube los tutoriales que le sirvan para completar la práctica con éxito.

Práctica 0.3: Instalación de software para grabación de video (Demostrativa online y en casa, por parejas). 

Objetivo: Aprender a descargar, instalar y usar dos aplicaciones básicas de software para grabar video y una para audio y aprender a buscar tutoriales en YouTube para utilizarlo.

Parte 1. Instale Open Broadcaster Software (OBS Studio) (grabación, edición y transmisión de video) (tutorial). Alternativamente, use vokoScreenNG (guía).

Grabe su pantalla y capture la toma de la cámara y hable sobre las expectativas que tiene del curso usando el software. Puede agregar algún fondo musical.

Busque en YouTube los tutoriales que le sirvan para completar la práctica con éxito.

Al terminar suba su videos a su Google Drive donde corresponda, según los directorios de la Práctica 0.1.

Práctica 0.4: Instalación de PortableApps (Demostrativa online y en casa).

Objetivo: Aprender a descargar, instalar y usar algunas aplicaciones portables en una USB.

Para la práctica requiere una USB de por lo menos 4 Gb, misma que utilizará para varias prácticas posteriores.

Descargue e instale PortableApps (tutorial 1, tutorial 2) en su USB vacía.

Luego, descargue e instale 7-zip (compresor/descompresor) (portable),  (estadística) (portable) (documente la instalación) y RStudio  (IDE para R) (portable) (instale el paquete rio).

Busque en YouTube los tutoriales que le sirvan para completar la práctica con éxito.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Práctica 0.5: Sistema de archivos en QGis. (Online por parejas).

Objetivo: Aprender sobre las limitantes de utilizar un sistema de archivos en un sistema de información geográfica.

Instale QGis (sistema de información geográfica). Descargue las 50 cartas geográficas en formato shapefile (shp) del estado de Michoacán para 2015 del Inegi y ábralas simultáneamente.

Encuentre, en la práctica, el número máximo de archivos shapefile que puede abrir con QGis.

Investigue qué es un sistema de archivos como sistema de almacenamiento en QGis y reflexione sobre las limitantes que tiene su utilización y las alternativas para resolverlas.

Busque en YouTube los tutoriales que le sirvan para completar la práctica con éxito.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Práctica 0.6: Instalación de un sistema de bases de datos en Windows. (Online por parejas) .

Objetivo: Aprender sobre las oportunidades de usar Windows como estación de trabajo para el análisis geográfico.

Finalmente, instale PostgreSQL 12, Stack  Builder y PostGIS (url), en Windows (guía). Luego, instale pgAdmin 4 (url).

Busque en YouTube los tutoriales que le sirvan para completar la práctica con éxito.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Práctica 0.7: Instalación de un sistema de bases de datos en Linux. (Online por parejas) .

Objetivo: Aprender sobre las oportunidades de usar Linux como estación de trabajo para el análisis geográfico.

Instale OSGeoLive utilizando la imagen ISO respectiva en VirtualBox (Sistema de virtualización) o en modo dual boot, preferiblemente, sobre todo si tiene un equipo con recursos de cómputo limitados.

Revise las versiones de los paquetes instalados (guía). Luego, elimine  PostgreSQL y sus paquetes asociados (guía) y luego instale la versión 12 (guía) y sus paquetes asociados. Igualmente, elimine la versión de PostGIS para PostgreSQL 10 e instale PostGIS 3 para PostgreSQL 12. Verificar que PostgreSQL esté en ejecución (guía). Luego, elimine pgadmin 3 (guía) e instale pgAdmin 4 (guía).

Repita la Práctica 0.3, ahora instalando OBS en Linux. (guía) (video 1) (video 2) (video 3). Alternativamente, instale vokoScreenNG (guía).

Luego, instale RStudio en Linux, descargando la última versión para Ubuntu (url) (guía 1) (guía 2).

N.B. Puede utilizar Yumi para preparar su USB, en su versión Legacy o UEFI para la instalación, según sea sus equipo de cómputo. También puede utilizar Active Boot Disk (torrent url) paras realizar una copia de respaldo de su disco duro, previamente, y para preparar la partición necesaria para la instalación de Linux en su equipo (video). Requiere entre 20 y 100 Gb, según disponibilidad.

Busque en YouTube los tutoriales que le sirvan para completar la práctica con éxito.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

La fecha de entrega de las prácticas de esta unidad es el domingo 13 de septiembre del 2020.

Bibliografía Complementaria :

  • Otros recursos: Library Genesis (libros, artículos, novelas) (url).

Unidad 1. Introducción

1.1. PostgreSQL, PostGIS y pgAdmin 4

1.2. Administración de la base de datos

1.3. Prácticas

Práctica 1.1: Uso de pgAdmin 4 (Demostrativa online, por parejas).

Objetivo: Aprender las operaciones básicas de administración de bases de datos en PostgreSQL con pgAdmin 4.

Parte 1: Administración del servidor

Crear usuario del servidor y conectarse a un servidor de base de datos (guía).

Parte 2: Operaciones de administración de la base de datos 

Crear una base de datos (guía).

Crear una tabla tal como se ve en la guía. Identifique el tipo de dato que requiere para cada columna (guía). Modificar la tabla para alojar una lista de personas (nombre, apellido materno y paterno y su edad (guía).

Ingresar siete registros (guía) (Tip: Considere una llave primaria con autoincremento numérico (guía)). Eliminar dos registros (guía). Actualizar los registros cambiando los datos de la tabla (guía).  

Modificar la tabla para alojar a la lista de personas su correo electrónico (guía).

Modificar una columna para que acepte valores nulos y cambiar el tipo de dato, según la guía.   

Exportar la tabla a un archivo CVS (guía). Eliminar la tabla creada (guía). Importar la tabla exportada (guía).

Respaldar (exportar) la base de datos (guía). Luego, eliminar la base de datos (guía). Finalmente, restaurar (importar) la base de datos (guía) que respaldó.

Para cada operación documente el script o las instrucciones que permiten su ejecución.

Repita y practique las operaciones hasta que entienda su lógica. Reflexione sobre lo aprendido la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video de cada operación narrando lo que muestra el video.  Tome el desafío de unirlos todos en un sólo video. Incluya los scripts en SQL que permiten realizar cada operación, identificando con precisión cada una.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Bibliografía Complementaria:

  • Kalsin, V. & Drake, M. (2020, May 7). Tutorial. Cómo instalar y usar PostgreSQL en CentOS 8. DigitalOcean. (url). 
  • ostezer and Drake, M. (2019, March 19). Tutorial. SQLite vs MySQL vs PostgreSQL: A comparison of relational database management systems. DigitalOcean. (url).

Unidad 2. Fundamentos de bases de datos

2.1. Bases de datos relacionales

2.2. Modelo relacional 

2.3. Normalización 

2.4. Análisis y diseño de bases de datos

2.5. Tareas y prácticas

Tarea 2.1: Teoría de las bases de datos relacionales 

Resuelva el siguiente cuestionario (parte 1, parte 2, parte 3) en su cuaderno de apuntes para que refuerce la teoría a partir de la Lecturas 2.1 y 2.2.

Suba las fotos (legibles) de la tarea a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Presentación sobre el tema.

Práctica 2.0: Restauración de una base de datos con PostgreSQL

Objetivo: Aprender el proceso de restauración de una bases de datos en PostgreSQL mediante comandos psql y con pgAdmin 4 .

Descargar la base de datos de prueba DVDrental (archivo zip) y su diagrama entidad-relación (url) (guía). Seguir el procedimiento para restaurarla en el siguiente tutorial o este otro tutorial. Tenga cuidado de restaurar en la base de datos correcta.

Alternativamente, puede usar la misma base de datos llamada Pagila (url), ejecutando los scripts para crear el esquema (url) y poblar la base de datos (url) desde la línea de comandos (diagrama, zip) o desde pgAdmin 4. Recomendable que use la guía (url).

Una vez restaurada la bases de datos, practique los comandos psql y las operaciones de consulta en una terminal y con pgAdmin 4, con ayuda de la hoja de tips (cheat sheet).

Practique hasta que entienda la lógica del proceso. Reflexione sobre la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video, incluyendo el script en SQL.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Práctica 2.1: Diseño e implementación de una base de datos con PostgreSQL

Objetivo: Aprender el proceso de diseño e implementación de las bases de datos en PostgreSQL con pgAdmin 4.

Crear bases de datos en PostgreSQL usando pgAdmin 4 replicando los ejercicios de los videos 15 y 16 de la Lectura 1 (url). Utilice las operaciones de administración de bases de datos estudiados en la Práctica 1.1.

Practique hasta que entienda la lógica del proceso. Reflexione sobre la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video, incluyendo el script en SQL.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Práctica 2.2: Diseño e implementación de una base de datos con R

Objetivo: Aprender el proceso de diseño e implementación de las bases de datos en R, con Tidyverse.

Crear bases de datos usando R resolviendo los ejercicios 13.2.1 y 13.3.1 de la Lectura 2.2 (url). Utilice esta guía de diseño (url). Utilice las guías rápidas: Domar Datos con dplyr and tidyr (url) y Transformación de Datos con dplyr (url).

Siga el desarrollo de los ejercicios de la lectura para que entienda la lógica del proceso. Reflexione sobre la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video, incluyendo el script en R.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Bibliografía Obligatoria:

  • yacklyon (2020, May 14). Diseño de base de datos. YouTube. (16 videos) (90 min). (url). (Lectura 2.1) 
  • Elmasri, R., Navathe, Shamkant, B. (2007). Fundamentos de sistemas de bases de datos (cap. 1, cap. 3, cap. 5, cap. 10, cap 12). Madrid: Pearson Educación. (url). (Lectura 2.2).  
  • Wickham, A., & Grolemund, G. (2017). 13 Datos relacionales (13.1 a 13.3). In R para ciencia de datos (capítulo 13). (url). (Lectura 2.3).

 Bibliografía Complementaria:

  • Quiroz, J. (2003). El modelo relacional debases de datos. Boletín de Política Informática (INEGI), (6), 53-61. (url).  
  • Juba, S. & Volkov, A. (2019). Learning PostgreSQL 11: A beginner’s guide to building high-performance PostgreSQL database solutions. Packt Publishing.
  • Silberschatz, A., Korth, H. F., & Sudarshan, S. (2006). Fundamentos de bases de datos (cap. 1, cap. 2, cap 7). Madrid:  McGraw-Hill/Interamericana de de España.
  • ostezer and Drake, M. (2019, March 19). Tutorial. SQLite vs MySQL vs PostgreSQL: A comparison of relational database management systems. DigitalOcean. (url).
  • Stephens, R. (2009). Beginning database design solutions. Indianapolis, Indiana, USA: Wiley.
  • Ruiz, E. (2018, May 25). Usando R para la ciencia de datos. [video]. RStudio. (url).
  • Wickham, A., & Grolemund, G. (2017). R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. O’Reilly Media. (traducción al español). 
  • Reunion del Grupo de Usuarios R San Carlos (2017, Apr 6). Tidyverse: una breve introducción [video]. (url).
  • Rhys, H. I. (2020). Tidying, manipulating, and plotting data with the tidyverse. In Machine learning with R, Tidyverse, and Mlr (pp. 22-52). Manning Publications.
  • Alva Majo. (2018, Jul 11). Aprende a programar en 11 minutos. YouTube [video]. (12:32 min). (url).

Unidad 3. Fundamentos de SQL

3.1. Lenguaje de consulta estructurado

3.2. Operaciones de definición de datos

3.3. Operaciones de consulta   

3.4. Operaciones avanzadas (uniones y conjuntos)

3.5. Tareas y prácticas

Tarea 3.1: SQL y consultas (queries)

Resuelva el siguiente cuestionario (Parte 1, Parte 2) en su cuaderno de apuntes para que refuerce la teoría, a apartir de la Lectura 3.1.

Suba las fotos (legibles) de la tarea a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Descargar la presentación (url).

Práctica 3.1: Diseño y ejecución de queries en una base de datos con PostgreSQL 

Objetivo: Aprender el proceso de diseño de consultas a bases de datos en PostgreSQL con pgAdmin 4.

Restaure la base de datos del tutorial en su versión traducida (url) y practique la construcción de queries basándose en todos los ejemplos del tutorial (url) o de la guía rápida (url), con ayuda de pgAdmin 4. Documente su script y muestre la tabla de resultados.

Practique hasta que entienda la lógica del proceso. Reflexione sobre la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video. Incluya el script de sus queries. 

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Práctica 3.2: Diseño y ejecución de queries en una base de datos con R  

Objetivo: Aprender el proceso de diseño de consultas a bases de datos en R, con Tidyverse.

Crear bases de datos usando R resolviendo los ejercicios 13.4.6 y 13.5.1 de la lectura 3.2.

Siga el desarrollo de los ejercicios de la lectura para que entienda la lógica del proceso. Reflexione sobre la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video narrando lo que muestra el video.

Suba su archivo a su cuenta de Google Drive, en la carpeta respectiva, con el nombre de la práctica.

Bibliografía Obligatoria:

  • Elmasri, R., Navathe, Shamkant, B. (2007). Fundamentos de sistemas de bases de datos (cap. 1, cap. 3, cap. 5, cap. 10, cap 12). Madrid: Pearson Educación. (Lectura 3.1).
  • Wickham, A., & Grolemund, G. (2017). 13 Datos relacionales (13.4 a 13.7). In R para ciencia de datos (capítulo 13). (url). (Lectura 3.2).

 Bibliografía Complementaria:

  • Juba, S. & Volkov, A. (2019). Learning PostgreSQL 11: A beginner’s guide to building high-performance PostgreSQL database solutions. Packt Publishing.

Unidad 4. Bases de datos geográficas o espaciales

4.1. Bases de datos geográficas

4.2. Datos espaciales y sistemas de referencia 

4.3. Funciones geométricas, geográficas y raster

4.4. Organización de datos espaciales 

4.5. Tareas y prácticas

Práctica 4.1. Importación de archivos shapefiles a la base de datos.

Objetivo: Aprender la importación/exportación de archivos shapefiles a la base de datos.

Usar la aplicación shp2pgsql-gui. Si después de instalar PostGIS (en Windows), ocurre un error por la falta del archivo libsqlite3-0.dll, éste debe descargarse y copiarse al directorio base de la aplicación desde aquí, por ejemplo, la versión 64 bits.

Usar la aplicación shp2pgsql para importar los archivos shapefiles (guía) y la aplicación pgsql2shp para exportar archivos (consultar los procedimientos en Obe y Hsu, 2015, pp. 86-92).

Repita y practique las operaciones hasta que entienda su lógica. Reflexione sobre lo aprendido la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video de cada operación narrando lo que muestra el video.

Práctica 4.2. Implantar el modelo cliente-servidor con PostGIS.

Objetivo: Implantar el modelo cliente-servidor para explotar la base de datos PostGIS, usando R y QGIS.

Conectarse a la base de datos PostgreSQL, usando RStudio (guía) y QGIS (guía). Usar RStudio para la transformación de datos y QGIS como visor de datos geográficos.

Repita y practique las operaciones hasta que entienda su lógica. Reflexione sobre lo aprendido la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video de cada operación narrando lo que muestra el video.

Práctica 4.3. Transformación básica de datos geográficos.

Objetivo: Transformación de datos vectoriales de múltiples formatos y unión de capas vectoriales.

Usar la librería GDAL/OGR y PROJ para la transformación de datos geográficos, a partir de los formatos disponibles en el Inegi y la lista de formatos o drivers vectoriales y raster disponibles en GDAL/OGR. 

Practique la conversión de capas vectoriales entre los distintos formatos (guía) desde la línea de comandos, mediante la aplicación ogr2ogr de varios formatos a shapefiles y viceversa. Practique la unión de capas vectoriales en una sola mediante la aplicación ogrmerge (guía) y mediante ogr2ogr. Suba la capa vectorial unida a la base de datos. Conozca la potencia de los comandos y las distintas posibilidades de uso. Conozca las aplicaciones que usan GDAL.

Conozca la utilidad de la librería PROJ para la reproyección de datos geográficos entre distintos sistemas coordenados o sistemas de referencia (SRID). Considere la necesidad de instalar o reinstalar el software (guía).

TIP: Alternativamente, puede instalar OSGeo4W (guía) para utilizar GDAL, OGR, PROJ y muchas otras herramientas (lista). Actualice la variable de entorno Path para que apunte, adicionalmente, al directorio bin de OSGeo4W (guia 1) (guía 2). Se sugiere consultar la documentación de las herramientas (url).

Repita y practique las operaciones hasta que entienda su lógica. Reflexione sobre lo aprendido la práctica.

Entregue reporte de la práctica elaborando un video de cada operación narrando lo que muestra el video.

Bibliografía Obligatoria:

  • Obe, R. O. & Hsu, L. S. (2015). 1. What is a spatial database?. In PostGIS in action (pp. 3-26). Manning.

Bibliografía Complementaria:

  • Yeung, A. W. W; & Hall, G. B. (2007). Spatial database systems: Design, implementation and project management. Springer.
  • Anonymous (s.f.). GIS Databases: PostGIS extended PostgreSQL: Using the PostGIS extensions to PostgreSQL to support GIS entity storage and queries. YoLinux. (url). 

 Unidad 5. Análisis espacial y geocómputo

5.1. Análisis de proximidad

5.2. Procesamiento geométrico, geográfico y raster

5.3. Mapeo con PostGIS  

5.4. Mapeo con R 

5.5. Tareas y prácticas

Práctica 5.1: Estudio de caso. Base de datos del Censo Nacional de Población y Vivienda 2010.

Objetivo: Restructuración de la base de datos y conversión en una base de datos geográfica.

Parte 1. Descargue el material de apoyo: la síntesis metodológica y conceptual (pdf), el cuestionario básico (pdf), una muestra de la base de datos de personas (dbf en zip) y de la base de datos de viviendas (dbf en zip), la descripción de la base de datos (xls), el catálogo integración general de localidades (CIGEL) (dbf en zip) y los catálogos para completar la base de datos. Descargar el Marco Geoestadístico (url).

Tip: Usar Calc de LibreOffice o RStudio con el paquete rio para abrir los archivos o convertirlos para su carga en la base de datos.

Utilice R para crea y/o transformar los datos e incorporar los catálogos correspondientes a cada pregunta en la base de datos.

Aplique las reglas de normalización de bases de datos y separe la tabla de datos geográficos. Luego, incorpore el Marco Geoestadístico y ligue la tabla de datos geográficos con la capa de datos geográficos a los distintos niveles de agregación, con las claves primarias respectivas. Después, incorpore los datos de la muestra de la base de datos de personas y de viviendas que ya descargó en un paso anterior.

Finalmente, haga una consulta SQL a la base de datos y responda la siguientes preguntas, utilizando las funciones de agregación necesarias: ¿Cuántos jefes de familia hay en la base de datos (Hombres y Mujeres) por cada categoría de condición de actividad? Despliegue el mapa correspondiente, utilizando QGIS.

Subir a su Google Drive.

Bibliografía Complementaria:

  • Obe, R. O. & Hsu, L. S. (2015). PostGIS in action. USA: Manning.
  • Wickham, A., & Grolemund, G. (2017). R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. O’Reilly Media. (traducción al español). 
  • Urbano, F., & Cagnacci, F. (2014). Spatial database for GPS wildlife tracking data: A practical guide to creating a data management system with PostgreSQL/PostGIS and R. Springer International Publishing.

Proyecto Final

Parte 0. Descargar los datos vectoriales del INEGI, correspondientes a la cuadrícula de las cartas 1:50,000 que cubran el estado asignado, en todos los temas disponibles (url) (guía) y los datos raster de una de las cartas 1:50,000. Los estados asignados son: Morelos, Aguascalientes, Tlaxcala y Colima.

Parte 1. Descargar los archivos shapefiles y tabulares necesarios para construir la base de datos del estado, es decir, debe descargar los límites estatales y municipales correspondientes del Marco Geoestadístico Nacional (septiembre 2019) (url). Puede ser muy conveniente ligar los toponímicos de las cartas 1:50,000 (ver ejemplo (url)).

Parte 2. Unir todos los archivos shapefiles del mismo tipo en una sola cobertura (layer) (ver funciones: union y ST_split). Adicionalmente, ligar las tablas o catálogos correspondientes (url), si resulta necesario por no haberse resuelto en el punto anterior.

Parte 3. Crear los metadatos de la información geográfica, según la norma (pdf) y la guía metodológica (pdf) (ver ejemplo (url)) y el diccionario de la base de datos (tablas y campos) (Ver ejemplos: uno (url), dos (url)).

Parte 4. Crear un paquete de 15 preguntas analíticas (5 sobre los datos no geográficos, 5 sobre los datos geográficos (geometrías y rasters) y 5 sobre ambos, todas deben ser respondidas mediante consultas SQL en PostgreSQL (ver ejemplos: caso 1, caso 2, caso 3, caso 4).

Parte 5. Redactar un informe o memoria técnica sobre el proyecto, el proceso y la experiencia, incluyendo las conclusiones.

Entregable: Debe "cortar" (clip) los shapefiles para incluir sólo lo que esté dentro de los límites del estado correspondiente, semejante a estos mapas: Morelos, Aguascalientes, Tlaxcala, Colima.

Fecha de entrega: Miércoles 18 de noviembre de 2020.

Bibliografía Complementaria General:

  • Date, C. J. (2015). SQL and relational theory: How to write accurate SQL code. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.
  • Date, C. J. (2019). Database design and relational theory: Normal forms and all that jazz. Healdsburg, California, USA: Apress.
  • Yeung, A. K. W., & Hall, G. B. (2007). Spatial database systems: Design, implementation and project management. Dordrecht, The Netherlands: Springer.
  • Zurbaran, M. et al. (2018). PostGIS cookbook: Store, organize, manipulate, and analyze spatial data. Packt Publishing. (url).
  • Mikiewicz, D., Mackiewicz, M., & Nycz, T. (2017). Mastering PostGIS: Modern ways to create, analyze, and implement spatial data. Packt Publishing.
  • Plant, R. E. (2019). Spatial data analysis in ecology and agriculture using R. CRC Press.
  • Kent, A. J. & Vujakovic, P. (2018). The Routledge handbook of mapping and cartography. Routledge.
  • The R Project for Statistical Computing. (url). https://www.r-project.org/
  • RStudio. (url). https://rstudio.com/
  • Tidyverse. (url). https://www.tidyverse.org/learn/
  • Tidymodels. (url). https://www.tidymodels.org/
  • R-Spatial. (url). https://www.r-spatial.org/

 

Modalidades de Conducción del Proceso de Enseñanza-Aprendizaje

 

El proceso de enseñanza-aprendizaje se llevará a cabo de una manera dinámica; el profesor será conductor de este proceso y promoverá la participación activa de los alumnos.

En las clases se realizarán exposiciones temáticas por parte del profesor, acompañadas de la participación activa y fundamentada de los alumnos y la compartición de su experiencia. El profesor explicará el desarrollo de conceptos, técnicas o procesos, presentará ejemplos y abrirá un espacio para plantear preguntas y dudas. Se impulsará la reflexión de los alumnos y la expresión de sus ideas, dudas y puntas de vista, mediante preguntas y comentarios. Se aclararán las dudas surgidas, se profundizaran los aspectos requeridos y se ampliará la información necesaria haciendo un esfuerzo por llegar a conclusiones; además de otras modalidades que proponga el profesor y que serán dadas a conocer al inicio del curso. El profesor promoverá el uso de la lógica y la creatividad.

Se harán ejercicios o problemas, de manera individual, en equipo y el grupo en su conjunto, resolverán poniendo en práctica los conocimientos adquiridos. El alumno realizará los ejercicios y las prácticas de manera colaborativa y auto-organizada de tal forma que las lecturas y materiales de apoyo se conviertan en un apoyo para aprender. Se realizarán exposiciones individuales en pizarrón por parte de los alumnos u otras estrategias que resulten pertinentes para el proceso de enseñanza-aprendizaje, según el contexto del tema y el material disponible. Se desarrollarán prácticas grupales con la ayuda de problemarios y videos.

El programa de la UEA es material de trabajo y se requiere que los alumnos lo tengan consigo en cada clase, al igual que los textos correspondientes. Se recomienda el uso de calculadora electrónica o el uso de algún dispositivo móvil que permita el uso de software para el aprendizaje.


Modalidades de Evaluación

Evaluación Global

Dada la proporción mayoritaria de la práctica, es importante la participación activa clase a clase. La falta de participación en clase y la no entrega de sus reportes de prácticas a lo largo del trimestre, tendrá repercusiones en la evaluación final que puede llegar a la reprobación del curso. Ver porcentajes de ponderación de calificación.

La asistencia puntual a la clase es obligatoria, de acuerdo al reglamento escolar vigente. Se considerará retardo si se asiste después de pasar lista.

Ponderación de calificación

Factor

Porcentaje

Observaciones

Asistencia

10%

Durante la pandemia se procurará cierta flexibilidad.

Tareas

10%

Se entrega en la fecha programada (miércoles 18 de noviembre de 2020).

Prácticas

30%

Se entrega en la fecha programada (miércoles 18 de noviembre de 2020).

Exámenes en línea

20%

El primer examen será teórico-práctico y comprenderá las primeras tres unidades sobre bases de datos. Deberá asegurarse, previamente, que pueda acceder a Virtuami con su cuenta (lunes 16 de noviembre).

El segundo examen será teórico-práctico y comprenderá las siguientes dos unidades sobre bases de datos espaciales. (lunes 16 de noviembre).

Proyecto

30%

Entrega: Miércoles 18 de noviembre de 2020.

Total

100%

Entrega y revisión de calificaciones: Jueves 19 de noviembre de 2020.

 

La evaluación global se realizará el 16 de noviembre de 2020 con un examen teórico-práctico que versará sobre la totalidad de las unidades.  

Evaluación de Recuperación

La evaluación de recuperación será un examen teórico-práctico basado en el programa oficial del curso, en base al cumplimiento de los objetivos de enseñanza-aprendizaje oficiales de la UEA (pdf) con valor del 100%. Será realizada de acuerdo al calendario escolar vigente y con el sinodal que asigne la coordinación de la licenciatura.

 

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Última actualización: 16 de noviembre de 2020, 19:18 CST