Inteligência Geoespacial

Conhecimentos de Base Recomendados

Não aplicável.

Métodos de Ensino

Método de ensino: exposição detalhada com meios audiovisuais dos conceitos, princípios e teorias fundamentais e resolução de exercícios práticos que concretizem a aplicação prática da matéria a situações reais. A classificação final é expressa numa escala qualitativa de Aprovado ou Reprovado. O estudante para ter aprovação, terá que ter uma assiduidade mínima de 75% e realizar com sucesso as tarefas integrantes do projeto prático proposto.

Resultados de Aprendizagem

Esta uc tem, entre outros, os seguintes obj:
- Compreender os conceitos de Sistema de Informação Geográfica (SIG) e Inteligência Geoespacial (IGeo-GEOINT)
- Conhecer o contexto hist e a evolução do conceito de Inteligência Geoespacial;
- Explorar bases de dados geoespaciais e metadados associados
- Reconhecer a import da Informação Geográfica Voluntária (IGV-VGI) na criação de bases de dados geoespaciais
- Aplicar métodos de geoprocessamento para integração de fontes de dados e extração de inf
- Classificar e simbolizar os obj cartográficos para melhorar a sua visualização e interpret
- Discutir as vantagens e as limitações do modelo cartográfico de comunicação
- Desenvolver modelos de análise e utilizar ferramentas geoespaciais para responder a probl multicritério

Explorar ferramentas de Machine Learning na análise de dados geoespaciais
-Elaborar docs adaptados a diferentes públicos e aplicar raciocínio critico e destrezas de comunicação na transferência de conhecimento geoespacial

Estágio(s)

Não

Programa

1. Definição de conceitos e enquadramento histórico;
2. Bases de Dados Espaciais e Informação Geográfica Voluntária (IGV);
3. Geoprocessamento de Dados Espaciais;
4. Análise de Imagens Remotas e extração de informação;
5. Representação gráfica/cartográfica e elaboração de relatórios de síntese.

Docente(s) responsável(eis)

Rui Ferreira de Figueiredo

Métodos de Avaliação

Avaliação
A classificação final é expressa numa escala qualitativa de Aprovado ou Reprovado. O estudante para ter aprovação, terá que ter uma assiduidade mínima de 75% e realizar com sucesso as tarefas integrantes do projeto prático proposto: 100.0%

Bibliografia

- Layton, Robert; Watters, Paul A (Ed.) (2016). Automating open source intelligence: algorithms for OSINT. Elsevier.
- Katherine H. Pherson; Randolph H. Pherson (2021). Critical Thinking for Strategic Intelligence. SAGE.
- Fatimazahra Barramou; El Hassan El Brirchi; Khalifa Mansouri; Youness Dehbi (Eds) (2022). Geospatial Intelligence. Applications and Future Trends. Springer.
- Information Resources Management Association (ed.) (2019). Geospatial Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (Vol. I, II e III). IGI Global.