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a Ciclo Unico
Scuola di Agraria e Medicina Veterinaria
SUSTAINABLE AGRICULTURE - AGRICOLTURA SOSTENIBILE
Insegnamento
GIS FOR AGRO-ENVIRONMENTAL STUDIES
AVP5073817, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SUSTAINABLE AGRICULTURE - AGRICOLTURA SOSTENIBILE
AV2293, ordinamento 2016/17, A.A. 2017/18
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Curriculum SUSTAINABLE AGRICULTURE [001LE]
Crediti formativi 4.0
Tipo di valutazione Giudizio
Denominazione inglese GIS FOR AGRO-ENVIRONMENTAL STUDIES
Sito della struttura didattica http://www.agrariamedicinaveterinaria.unipd.it
Dipartimento di riferimento Dipartimento Agronomia Animali Alimenti Risorse Naturali e Ambiente (DAFNAE)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/scuolaamv/course/view.php?idnumber=2017-AV2293-001LE-2017-AVP5073817-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede LEGNARO (PD)
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta Insegnamento riservato SOLO agli iscritti al corso di SUSTAINABLE AGRICULTURE - AGRICOLTURA SOSTENIBILE

Docenti
Responsabile FRANCESCO PIROTTI AGR/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
ALTRO Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro -- 4.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 4.0 32 68.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 02/10/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
1 Commissione a.a. 2016/17 01/12/2016 30/11/2017 PIROTTI FRANCESCO (Presidente)
VETTORE ANTONIO (Membro Effettivo)
GUARNIERI ALBERTO (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 installed from OSGeo) 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: Final practical exam and evaluation of a project work.

Exam will be practical - using GIS to solve several tasks over data which are provided to the candidate .

The report for the project work is a 4-6 page report on analysis of spatial data using GIS – the type of analysis and data are chosen freelyby the candidate
Criteri di valutazione: Ability of the candidate to solve problems and analyse spatial data using GIS tools.
The candidate must successfully carry out the tasks requested during the examination and must provide a well-written report of his/her project, with a convincing research question and method to provide answers.
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 calculations, 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 project work - students will have to propose their own ideas on how to put to practice the learnt methods over the chosen study area and on data that they mine over the internet.
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: