Spatial Statistics

Objectivos

No final desta unidade curricular os estudantes deverão compreender e aplicar os conceitos básicos da geoestatística e da estatística espacial. Os estudantes serão capazes de discutir e aplicar os principais conceitos teóricos relacionados com a interpolação espacial de atributos usando métodos determinísticos e procedimentos geoestatísticos. Os estudantes irão compreender os fundamentos teóricos da regressão espacial e serão capazes de configurar e realizar análises de regressão exploratória e espacial. Os alunos irão demonstrar que sabem usar software para aplicar as metodologias de interpolação e regressão espacial. Espera-se que os estudantes avaliem o potencial da estatística espacial para a sua própria investigação.

Caracterização geral

Código

200221

Créditos

7.5

Professor responsável

Ana Cristina Marinho da Costa

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Língua de ensino: Inglês.

Os estudantes têm de instalar o software ArcGIS Desktop nos seus computadores pessoais, bem como as extensões Geostatistical Analyst e Spatial Analyst.

Bibliografia

Goovaerts, P. (1997). Geostatistics for natural resources evaluation. New York: Oxford University.

Isaaks, E.H., Srivastava, R.M. (1989). An Introduction to Applied Geostatistics. New York: Oxford University.

Fotheringham A.S., Brunsdon C., Charlton M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Chichester: John Wiley & Sons, http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=75434 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Extra reading bibliography:

Mitchel, A. (2005). The ESRI Guide to GIS analysis, Volume 2: Spatial Measurements and Statistics. Redlands, California: Esri Press. e-book, http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=1613807 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Anselin, L., & Rey, S. J. (2009). Perspectives on Spatial Data Analysis. Springer, New York.

Chun, Y., & Griffith, D. A. (2013). Spatial Statistics and Geostatistics: Theory and Applications for Geographic Information Science and Technology. Sage.

Deutsch, C.V., Journel, A.G. (1998). GSLIB: geostatistical software library and user's guide. 2nd ed. New York : Oxford University.

Lloyd, C. D. (2010). Local Models for Spatial Analysis. CRC press.

Soares, A. (2014). Geoestatística para as ciências da terra e do ambiente. 3ª ed. Lisboa: IST.

Método de ensino

A unidade curricular baseia-se em aulas teórico-práticas. As sessões incluem a exposição de conceitos e metodologias, bem como a aplicação prática dos métodos utilizando aplicações informáticas, tais como o Excel e o ArcGIS. São aplicadas diversas estratégias de ensino, incluindo palestras, apresentação de slides, instruções passo-a-passo sobre como usar as ferramentas no software ArcGIS, perguntas e respostas. A componente prática está orientada para a resolução de problemas e exercícios, incluindo a discussão e interpretação dos resultados.

Durante o semestre, os estudantes também devem trabalhar um conjunto de dados de seu interesse com os conceitos e técnicas de estatística espacial, e apresentar os resultados do seu trabalho ao professor, bem como aos demais alunos. Finalmente, os estudantes devem escrever relatórios sobre esses resultados.

Método de avaliação

ÉPOCA NORMAL (1ª época):

1. Dois Assignments, i.e. dois relatórios individuais com as respostas a problemas propostos (ponderação de 15% o primeiro, e 10% o segundo);

2. Exame (30%);

3. Apresentação oral do projeto (10%);

4. Relatório de Projeto (35%).

 

ÉPOCA DE RECURSO (2ª época):

1. Dois Assignments, i.e. dois relatórios individuais com as respostas a problemas propostos (ponderação de 15% o primeiro, e 10% o segundo) com a classificação obtida na 1ª época;

2. Exame (30%);

3. Apresentação oral do projeto (10%) com a classificação obtida na 1ª época;

4. Relatório de Projeto (35%) com a classificação obtida na 1ª época.

 

REGRAS:

- Todos os elementos de avaliação são obrigatórios para obter aprovação na unidade curricular, exceto os Assignments.

- Os Assignments submetidos após o prazo têm uma penalização de 0,5 pontos por cada dia de atraso.

- O Projeto pode ser desenvolvido individualmente ou (preferencialmente) em grupos de dois alunos, em português ou inglês, conforme indicações disponibilizadas na plataforma de e-learning.

- Os Relatórios de Projeto submetidos após o prazo têm uma penalização de 0,5 pontos por cada dia de atraso. O atraso máximo permitido é de 3 dias.

- Os assignments e relatórios de projeto que não forem submetidos através da plataforma de e-learning não são considerados.

- Na época de recurso (2ª época) só é possível realizar o exame (ponderação de 30%), sendo a nota final calculada com base nas classificações obtidas anteriormente para os restantes elementos de avaliação.

Conteúdo

A unidade curricular está organizada em 4 Unidades de Aprendizagem (UA):

UA 1: ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS

- Introdução

- Descrição univariada

- Conceitos gerais sobre descrição dos dados

- Ferramentas de análise exploratória de dados espaciais

UA 2: PROCEDIMENTOS DETERMINÍSTICOS

- Conceitos gerais sobre interpolação espacial

- Polígonos de Thiessen (mapas de Voronoi)

- IDW - Inverse distance weighting

- Validação e validação-cruzada

UA 3: KRIGING

- Análise da continuidade espacial

- Variografia

- Conceitos de estimação geoestatística

- Geoestatística univariada

UA 4: GWR - REGRESSÃO GEOGRAFICAMENTE PONDERADA

- Conceitos gerais sobre testes estatísticos

- Conceitos gerais sobre análise de regressão

- OLS - Mínimos Quadrados Ordinários

- GWR - Regressão geograficamente ponderada