Análise de Dados Espaciais

Ano
1
Ano lectivo
2022-2023
Código
02038610
Área Científica
Opcional
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Opcional
Nível
2º Ciclo - Mestrado

Conhecimentos de Base Recomendados

Nesta disciplina convergem competências de programação e análise de dados. Faz recurso transversal dos conhecimentos adquiridos no primeiro ciclo de um curso superior na área de engenharia informática, ciências da computação e análise de dados.

Métodos de Ensino

O processo de aprendizagem tem lugar em aulas teóricas, aulas práticas e trabalho desenvolvido autonomamente fora do espaço de aula.

Os materiais para as aulas incluem: 

- apresentações PPT 

- videos de demonstração 

- conjuntos de dados real 

- sistema de informação geográfica 

- toolkit para análise de dados geo-referenciados 

Resultados de Aprendizagem

Esta disciplina endereça o tema da visualização e análise de dados espaciais com ênfase nos georreferenciados para o apoio à decisão em temas como sejam a mobilidade urbana, o uso do solo, a segurança e prevenção de terrorismo em espaços urbanos, a gestão de energia, água e desperdícios.  
As aulas teóricas fornecem os conceitos e técnicas de computação necessários ao curso. As aulas práticas estão estruturadas em volta do Data Lab. O Data Lab disponibiliza datasets reais que são usados em dois projetos ao longo da disciplina. O Projeto A recorre a dados de várias origens incluindo dados georreferenciados. Este projeto tem também o objetivo desenvolver nos alunos competências na utilizar Sistemas de Informação Geográfica e toolkits para análise de dados espaciais. No Projeto B os alunos escolhem um projeto de aplicação prática orientado para o desenvolvimento de competências na construção de sistemas de apoio à decisão para planeamento urbano.

Estágio(s)

Não

Programa

Conceitos


Sistemas de Informação Geográfica

Métodos de Posicionamento

Modelação Comportamental

Uso do Solo, Mobilidade e Infraestruturas

Docente(s) responsável(eis)

Carlos Manuel Robalo Lisboa Bento

Métodos de Avaliação

Avaliação
Exame: 50.0%
Projecto: 50.0%

Bibliografia

GIS: A Computing Perspective, 3rd Edition, 2019
Michael Worboys and Matt Duckham
CRC Press

Location-based Services: Fundamentals and Operation
Axel Kupper Wiley

Mobile Positioning and Tracking: From Conventional to Cooperative Techniques, 2nd Edition, 2017
Simone Frattasi, Francescantonio Della Rosa
IEEE Press  Wiley

Papers from Journal in the area that are downloadable from the course webpage