Processamento, Análises e Visualização de Dados Geoespaciais com Software R

INSTRUTORES:

Cientista Ambiental. MSc. em Geografia. Doutoranda em Ciências Ambientais. Pesquisadora do Lapig.

Biólogo. Mestre em Ecologia e Conservação. Doutor em Ciências Ambientais. Pesquisador do Lapig.

RESUMO: O R é um ambiente de programação livre para processamento de dados, análises estatísticas e visualização gráficas, disponível em múltiplas plataformas, podendo ser utilizado nos principais sistemas operacionais disponíveis atualmente (Linux, Windows e MacOS). A comunidade de usuários do R é bastante ativa e vem tornando pública suas aplicações, compiladas na forma de pacotes, tornando-a a principal linguagem para o processamento, análises e visualização de dados. Atualmente mais de 18 mil pacotes estão disponíveis nos repositórios públicos (CRAN) do R. Vários destes pacotes são voltados ou úteis para o processamento de dados Geoespaciais. Portanto, o conhecimento e domínio desta ferramenta é um diferencial na carreira dos profissionais que trabalham com esses dados. A proposta deste minicurso é tornar acessível a comunidade de Sensoriamento Remoto, as ferramentas e técnicas utilizadas e/ou desenvolvidas pelo Lapig (Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento – UFG), para o processamento, análises e visualização de dados Geoespaciais.
Público alvo: Estudantes e profissionais que trabalham com o processamento, análise e/ou visualização de dados geoespaciais
Conteúdo Programático:
Módulo 1 - Conhecendo o R e RStudio; Instalando e configurando o R; Instalando e configurando o RStudio;
Criando e configurando projetos no RStudio; Tipos de documentos (R, Markdown, Shiny);

Módulo 2 - Importando e transformando e exportando dados; Propriedades dos objetos (vetores, matrizes, data.frames, arrays); Criando, exportando e removendo objetos;
Importando e transformando objetos;'

Módulo 3 - Processando e analisando dados Geoespaciais; Tipos de dados geoespaciais (vetores, matrizes e arrays); Estatísticas descritivas e organização dos dados; Processamento e análises de séries temporais;

Módulo 4 - Criando figuras, gráficos e painéis dinâmicos; Gráficos dinâmicos com ggplot2 e plotly; Gráficos interativos com Shiny;Painéis com Flexdashboard; Relatórios com Markdown;