MINICURSOS ESCOLA DE VERÃO 2º EDIÇÃO

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1 Responsável Tamíres Partelli * MINICURSOS ESCOLA DE VERÃO Curso Análise espacial de dados usando R 2º EDIÇÃO Seg. ( ) Ter ( ) Qua ( ) Qui ( ) Sex ( ) Mariane Pessanha SEBAL em ambiente Pynton h h Suelen Faria OpenModel - Ambiente de modelagem 8-12 h 8-12 h Gustavo Lyra Introdução ao QGIs para análise espacial 8-12 h 8-12 h 8-12 h Fábio Freitas LaTex - software de edição h h Marcel Abreu Introdução a estatística com R h h h Vinícius Nunes/Vicente Oliveira Aquisição de dados com Arduino e MatLab II 8-12 h 8-12 h Nathalie Costa SciLab soft científico para computação numérica 8-12 h 8-12 h Cristina Hüther Análise da fluorescência da clorofila a em plantas h h h Eric Miguel Introdução ao Python h h h *falta confirmar Obs: Estamos providenciando um formulário de inscrição e divulgação no Facebook; Ementas estão abaixo, no entanto, ainda falta dos minicursos de LaTex e o de Aquisição de dados com Arduíno. Inscrições gratuitas. Alunos e não alunos do PGEB poderão se inscrever. Serão fornecidos certificados (enviados por ), favor fornecer seu no ato da inscrição. Todos os cursos serão ministrados na Escola de Engenharia da UFF. Maiores informações serão fornecidas também no site do PGEB.

2 Eric M. Ribeiro PYTHON PRÁTICO PARA CIÊNCIAS AMBIENTAIS 1. Por quê usar Python I. Aplicações: pontos fortes e fracos II. O poder Python em ciências ambientais 2. Criando um ambiente prático de desenvolvimento Python I. Python vs. Anaconda Python II. Instalação da linguagem III. Como instalar, importar e usar bibliotecas IV. Como criar ambientes virtuais e porque devem ser usados V. Escolhendo um editor de código VI. Usando Jupyter Notebooks 3. Fundamentos em 60 minutos I. Variáveis a. String, Int b. List, Dict e Tuple II. Operadores a. Aritméticos b. Comparação c. Atribuição d. Lógicos e. Pertencimento f. Identidade

3 III. Declarações a. Condicionais: if, elif e else b. loops: for e while c. lidando com erros: try, except e raise IV. Funções a. Funções in-built b. Criando funções 4. Lidando com tempo e datas I. A biblioteca Datetime II. convertendo texto para data e formatando datas III. Operações com datas 5. Lidando com tabelas I. A biblioteca Pandas II. Como importar, limpar e selecionar dados III. Como preencher falhas, agrupar e transformar dados a. Usando funções Lambda para transformar dados IV. Estatística descritiva básica V. Plotagem básica 6. Visualização de dados I. As bibliotecas Matplotlib e Seaborn II. Criando belos gráficos III. Como montar painéis 7. Criando mapas I. A biblioteca Cartopy II. Plotando dados geográficos III. Formatando: latitudes, longitudes e projeções cartográficas

4 8. Tabelas 2.0 I. A biblioteca Xarray II. Xarray e dados ambientais III. Manipulando estruturas complexas de dados 9. Extra: controle de versão fácil com Git e GitHub I. Porque usar controle de versão (ou como manter seus códigos organizados e evitar muitos problemas ) II. Controle de versão com interface gráfica III. Controle de versão junto ao IDE ANÁLISE DA FLUORESCÊNCIA DA CLOROFILA a EM PLANTAS (TEORIA E PRÁTICA) Ementa Teoria: - Fotossíntese; - Clorofila a; - Cadeia de transporte de elétrons; - Estrutura dos fotossistemas; - Esquema em Z; - Esquema em Sigma; - Descoberta da fluorescência; - Curva OJIP significado de cada ponto; - Teste JIP; - Parâmetros; - Fluorescência modulada;

5 - PeaPlus, Biolyzer e excel; - PAM 100; - Imag-M; - Decaída da fluorescência. Prática: Experimentos e uso do software PEA Plus V1.10 INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA COM R Módulo 1 - Instalação do R - Primeiros passos no R - Ajuda no R - Pacotes do R Módulo 2 - Leitura de dados no R -Criando objetos no R - Análises preliminares: estatísticas básicas - Dispersão dos dados: analises visuais Módulo 3 - Teste de normalidade - Teste f e teste f - Análise de variância - Análise de regressão

6 - Teste de comparação de médias Módulo 4 - Extraindo as informações do R -Modificando gráficos no R - Exportando gráficos OPENMODEL - AMBIENTE DE MODELAGEM APLICADO A SISTEMAS AGRÍCOLAS Módulo 1 - Instalação do OpenModel - Ambiente e funções do programa - Primeiros passos e leitura de dados Módulo 2 - Definindo variáveis e parâmetros no OpenModel - Equações e geração de dados - Gráficos e tabelas Módulo 3 - Ferramentas de estatística no OpenModel - Ajuste de parâmetros - Extração de dados

7 Módulo 4 - Exercícios de aplicação SCILAB - SOFTWARE CIENTÍFICO PARA COMPUTAÇÃO NUMÉRICA Módulo 1 - Conhecendo o Scilab - Instalação Módulo 2 - Ambiente de Programação - Promt de Comando Módulo 3 - Variáveis e operadosres - Comandos de entrada e saída Módulo 4 - Estruturas de controle - Estruturas de repetição - Gráficos SEBAL EM AMBIENTE PYNTON PARA ESTIMATIVA DOS FLUXOS DE ENERGIA EM SUPERFÍCIE

8 Módulo 1 - Princípios básicos - Algoritmo SEBAL - Instalação QGIS/GRASS - Instalação Python - Princípios básicos Sensoriamento Remoto - Download de imagens e MDT - USGS Módulo 2 - Organização dos dados *Raster (Landsat 8 e ASTER) *Script - Processamento *Ambiente GRASS/Python *Identificação das etapas do algoritmo - Análise dos resultados *Albedo, NDVI, Temperatura da superfície e Radiação - Elaboração do Mapa final INTRODUÇÃO AO SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS QUATUNGIS - QGIS Módulo 1

9 - Definições - Componentes de um SIG - Representação dos dados Geométricos Raster Vetorial (ponto, linha, polígono) Atributos Gráficos - Estruturas Continuas Discretas Módulo 2 - Estrutura de comandos - QGIS - Projeção Cartográfica e Sistemas de Coordenadas - Criação de um projeto - Interface QGIS - Complementos QGIS - Pluggins QGIS GRASS SAGA Módulo 3 - Importação/exportação de dados vetoriais *.shp *.ASCII - Ferramentas de análises dados vetoriais

10 - Banco de dados georreferenciado Módulo 4 - Importação/exportação de dados raster GeoTiff - *.tif - Definir Region - Edição de mapas raster - Ferramentas de análises em mapas raster