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a Ciclo Unico
Scuola di Agraria e Medicina Veterinaria
FOREST SCIENCE - SCIENZE FORESTALI
Insegnamento
INTRODUCTION TO GIS
AVP4060697, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
FOREST SCIENCE - SCIENZE FORESTALI
AV2091, ordinamento 2017/18, A.A. 2018/19
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Curriculum Percorso Comune
Crediti formativi 2.0
Tipo di valutazione Giudizio
Denominazione inglese INTRODUCTION TO GIS
Sito della struttura didattica http://www.agrariamedicinaveterinaria.unipd.it/
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Territorio e Sistemi Agro-Forestali (TeSAF)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/scuolaamv/course/view.php?idnumber=2018-AV2091-000ZZ-2018-AVP4060697-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede LEGNARO (PD)
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta Insegnamento riservato SOLO agli iscritti al corso di FOREST SCIENCE - SCIENZE FORESTALI

Docenti
Responsabile FRANCESCO PIROTTI ICAR/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
ALTRO Abilità informatiche e telematiche -- 2.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 2.0 16 34.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
6 Commissione a.a. 2019/20 01/12/2019 30/11/2020 PIROTTI FRANCESCO (Presidente)
VETTORE ANTONIO (Membro Effettivo)
GUARNIERI ALBERTO (Supplente)
LINGUA EMANUELE (Supplente)
5 Commissione a.a. 2018/19 01/12/2018 30/11/2019 PIROTTI FRANCESCO (Presidente)
VETTORE ANTONIO (Membro Effettivo)
GUARNIERI ALBERTO (Supplente)
LINGUA EMANUELE (Supplente)
4 Commissione a.a. 2017/18 01/12/2017 30/11/2018 PIROTTI FRANCESCO (Presidente)
VETTORE ANTONIO (Membro Effettivo)
GUARNIERI ALBERTO (Supplente)
LINGUA EMANUELE (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Knowledge of basic statistics is strongly encouraged (if you know how to correctly use a z-test and a t-test you are ok); familiarity with basic computer software for data analysis (e.g. MS Excel) is encouraged but not strictly requested.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Students will learn the models and formats of digital representation of spatial data, the structure of a geographic information system (GIS); they will use an open source GIS software package (QGIS+SAGA+GRASS) for visual representation of spatial data and analysis of raster and vector data.
The students will acquire knowledge on using GIS tools to interpret spatial data and process multiple layers with environmental variables to extract information, assess and predict dynamics related to the environment.
Modalita' di esame: 20% on assignments given during the course.
80% evaluation of "lab-project" report.

The report for the lab-project is a 6-10 page report on an investigation using spatial data analysis using GIS. Objectives, data and methods are chosen freely by the candidate.
Criteri di valutazione: Ability of the candidate to solve problems and analyse spatial data using GIS tools. These abilities will be evaluated during the course and by examination of the lab-project report.
The candidate must successfully carry out the tasks required in his/her lab-project and must provide a well-written report, with a convincing research question, method and conclusions.
Contenuti: - spatial data definition, common models of digital representation of spatial data (vector, raster, TIN etc..)
- data source types (file-based, web-based, geodatabases, web services etc…);
- sources of spatial data (satellite images – Sentinels/Landsat, regional and national cartographic data – topographic geodatabases, global datasets – e.g. global forest cover etc…);
- visualizing data, color representations and production of thematic maps from attributes;
- analysis of raster and vector data using GIS tools over single or multiple layers (geospatial relations, raster calculation, interpolation etc...).
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lectures will be theoretical and practical at the same time: i.e. “learn by doing” principle. Students will use the data and apply the taught methods using GIS tools provided in the lab.
Proactivity is requested on the lab-project work - students will have to propose their own ideas on put to practice the methods they learned over the chosen study area and on data that they find over the internet.
Open-lab hours will be used for open student-student and student-teacher interaction. Students will develop team-work skills (soft-skills) by working on their project, exposing ideas and affronting/giving costructive criticism.
Seminars will add information on the potential uses of GIS for spatial analysis.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: The material used for the course will be made available to students through the Moodle platform of the School at
https://elearning.unipd.it/scuolaamv/login/index.php
Testi di riferimento:

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Case study
  • Interactive lecturing
  • Working in group

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • QGIS SAGA GRASS

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Citta' e comunita' sostenibili Agire per il clima La vita sulla Terra