Vai al contenuto principale
Oggetto:
Oggetto:

Sistemi informativi geografici (GIS) e modelli di distribuzione degli organismi - NON attivato per il 2023-2024

Oggetto:

Geographical information systems (GIS) and species distribution models

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
SVB0086
Docente
Andrea Giovannini (Titolare)
Corso di studio
Laurea Magistrale in Scienze dei Sistemi Naturali (SSN) D.M. 270
Anno
1° anno
Periodo
Primo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SECS-S/02 - statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti

Conoscenze di base di informatica (ambiente Windows o Linux, programmi di Office Automation quali ad esempio MS word, MS Excel e MS Powerpoint) e conoscenze di base di statistica descrittiva (medie, deviazione standard, distribuzioni di frequenza, ...).

Basic knowledge of information technology (Windows or Linux systems, office automation software e.g. MS word, MS Excel and MS Powerpoint) and basic knowledge of descriptive statistic (mean, standard deviation, frequency distribution, ...).
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le informazioni teoriche e applicative di base relative agli ambiti dei Sistemi Informativi Geografici, all’utilizzo di base dell’ambiente statistico “R” ed ai modelli matematici di distribuzione delle specie viventi (SDM), con particolare riferimento all’approccio basato sul principio della Massima Entropia (MAXENT).

The course aims to provide a basic understanding of the core principles, topics and practical skills about the Geographical Information Systems (GIS), the basic utilization of the “R” statistical software and the develop of species distribution models   (SDM), with a particular reference to the Maximum Entropy approach (Maxent).  

 

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di:

- saper costruire un sistema informativo geografico comprendente i dati di presenza di specie viventi e delle variabili ambientali determinanti la presenza sul territorio delle stesse;

- saper svolgere analisi statistiche di base relative ai dati di presenza di specie viventi sul territorio.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE

Le conoscenze teoriche e pratiche acquisite nel corso di questo insegnamento permetteranno allo studente di:

- saper sviluppare modelli di distribuzione potenziale delle specie viventi;

- saper impostare un semplice progetto di conservazione dal punto di vista modellistico.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO

Lo studente sarà in grado di valutare in modo critico l'utilizzo dei modelli di distribuzione potenziale delle specie viventi.

ABILITÀ COMUNICATIVE

Lo studente sarà in grado di esprimere oralmente o attraverso relazioni tecnico-scientifiche il significato delle tematiche affrontate nell'ambito dell'insegnamento.


KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will have to prove to  have developed the competences about:

- how to develop a geographical information system using the species presence  information and the environmental variables that explain  the presence of the species in the studied area;

- how to develop basic statistical analysis  using species presence  information.

APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will have the ability of:

- develop potential species distribution models;

- set up a simple conservation project from a modelling point of view.

MAKING JUDGEMENTS

The student will have the ability of  critically evaluating the use of potential distribution models of living species.

COMMUNICATION SKILLS

The student will have the ability of expressing orally or through technical-scientific reports the main points of the topics discussed during the course.

Oggetto:

Programma

GIS

La cartografia tematica - Definizioni: dato, informazione, dato geografico - Note di Geodesia (geoide, ellissoide, …) -  La topografia - I sistemi di riferimento geodetici (datum) - Layer raster e vettoriale - introduzione ai data base: formato dati, attributi, ecc. - I dati cartografici (classificazione, fonti, disponibilità, diffusione, …) - Le funzioni e gli operatori GIS (overlay topologico, buffering, analisi di rete, segmentazione dinamica, operatori raster e tridimensionali, interfaccia utente e programmabilità).   Due esempi di GIS Free: DIVA Gis e QGis - Brevi note su ArcGIS - Introduzione ai comandi principali -    Importazione ed esportazione dei dati - Creazione di un progetto GIS - Georiferimento dei dati cartografici - Digitalizzazione di punti, linee e poligoni - Rasterizzazione.

 R

Installazione di R - Comandi principali - Tipologie di dati in R - Caricare i dati da fonti esterne - Introduzione all’analisi dei dati - Analisi descrittiva dei dati - Le principali funzioni per l’analisi dei dati - Distribuzioni di frequenza - Creare grafici con R - Verifica delle ipotesi - Test t sulla media di un campione - Test t per campioni indipendenti e appaiati - Anova uni variata - Test chi quadrato.

SDM

Note sulle distribuzioni geografiche delle specie e sul concetto di Nicchia Ecologica - L’utilizzo dei modelli per predire la distribuzione delle specie - Modellizzazione delle distribuzioni geografiche con Maxent e R - Validazione dei modelli - Esempi di utilizzo di MaxEnt - Esempi di utilizzo di R per la modellistica - Simulazione di un progetto di conservazione dal punto di vista modellistico: 1) Selezione di aree ad elevata compatibilità al fine di effettuare censimenti su scala territoriale ridotta di specie rare o criptiche; 2) individuazione di aree per la reintroduzione di specie.

 GIS

Thematic mapping – Definitions: data, information, geographic data –Geodesy notes (Geoid, Ellipsoid,…) – Topography – Geodetic reference systems (datum) – Raster and vectorial layers – Introduction to databases: data formats, data attributes, … - Map databases (classifications, sources,  availability, …) – GIS functions and operators (overlay, buffering, net analysis, dynamic segmentations, raster operators, user interface, programmability).   Two free GIS: DIVA Gis and QGis – Short notes on ArcGIS - Introduction to main commands – Data import / export – GIS project creation – Georeferencing cartographic data – Digitalization of points, lines and polygons – Rasterization.

 R

R installation – Main commands  - R data types – Importing external data – Introduction to data analysis – Descriptive data analysis – The main function of data analysis – Frequency distribution – Graphics with R – Hypothesis testing – One and two-sample t-test – Univariate Anova – Chi-square test.

SDM

Basic info about geographic species distribution and ecological niche – Use of  models to predict  species distribution – Distribution modelling using Maxent an R – Models validation - MaxEnt illustrative examples – R modelling examples – Conservation project from a modelling point of view: 1) high compatibility area selection for rare and / or cryptic species; 2) Area selection for species reintroduction.

Oggetto:

Modalità di insegnamento

L’insegnamento prevede 48 ore di lezioni. La frequenza alle lezioni è facoltativa.

Per l’AA 22-23, le lezioni saranno svolte in presenza. Modalità didattiche alternative (streaming) potranno essere introdotte a seguito di nuove raccomandazioni di Ateneo in relazione allo stato della pandemia Covid-19.

Saranno messe a disposizione le registrazioni delle lezioni per agevolare gli studenti che non potessero partecipare di persona o per affrontare eventuali necessità determinate dall'emergenza sanitaria. 

The course is based on 48 hours. The attendance is optional.

For the academic year 22-23, the lessons will be held in person. Alternative teaching methods (streaming) may be introduced following new University recommendations in relation to the state of the Covid-19 pandemic.

In any case, video recordings of the lessons will be made available to facilitate students who could not attend in person or to address any needs determined by the health emergency. 

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame consiste in una prova pratica ed in una prova orale. Per l’AA 22-23, gli esami si svolgeranno in presenza, con la sola eccezione per gli studenti e le studentesse che autodichiarano, in relazione al Covid-19, fragilità personale o positività. Modalità alternative (online) potranno essere introdotte a seguito di nuove raccomandazioni di Ateneo in relazione allo stato della pandemia Covid-19.

PROVA PRATICA. Consiste nella realizzazione e nella discussione (per mezzo di una relazione scritta) di un modello di distribuzione potenziale partendo da una serie di punti di presenza della specie studiata e dalla selezione delle variabili ambientali ritenute più idonee a spiegarne la presenza. Il voto, espresso in trentesimi, potrà arrivare ad un massimo di 26/30.

PROVA ORALE. Durante la prova orale lo studente dovrà giustificare le scelte modellistiche effettuate e rispondere a tre domande di carattere teorico, potendo raggiungere una votazione aggiuntiva compresa tra 1/30 e 4/30.

The examination shall consist of a practical test and an oral test. For AY 22-23, exams will be held in person, with the sole exception of students who self-report, in relation to Covid-19, personal fragility or positivity. Alternative (online) methods may be introduced following new University recommendations in relation to the state of the Covid-19 pandemic.

PRACTICAL TEST

The student will have to write a report illustrating a potential distribution model developed starting from the points of presence of the studied  species and the environmental variables explaining the spatial distribution.

The maximum score, expressed in thirtieths, will be 26/30.

ORAL TEST

The student will have to justify the choices made during the modelling operations and  will have to answer three theoretical  questions. It will be possible to achieve an additional score between 1/30 and 4/30.

Oggetto:

Attività di supporto

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Tutta la documentazione di base è scaricabile gratuitamente dai siti web elencati di seguito:

1) Per QGIS: http://www.qgis.org/it/docs/

2) Per DIVA Gis: http://www.diva-gis.org/documentation

3) Per R: https://cran.r-project.org/manuals.html

4) Per MAXENT: https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/

5) Per i GIS in generale: 

Cristiano Pesaresi. "Applicazioni GIS" - 2017 - UTET.

Federica Migliaccio, Daniela Carrion. "SISTEMI INFORMATIVI TERRITORIALI Principi e applicazioni" - 2019 - UTET.

Mario Boffi. "Scienza dell'informazione geografica. Introduzione ai  GIS" - 2004 - Zanichelli.

All manuals and references are freely downloadable from the following web sites:

1) QGIS: http://www.qgis.org/it/docs/

2) DIVA Gis: http://www.diva-gis.org/documentation

3) R: https://cran.r-project.org/manuals.html

4) MAXENT: https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/

5) For GIS in general: 

Cristiano Pesaresi. "Applicazioni GIS" - 2017 - UTET.

Federica Migliaccio, Daniela Carrion. "SISTEMI INFORMATIVI TERRITORIALI Principi e applicazioni" - 2019 - UTET.

Mario Boffi. "Scienza dell'informazione geografica. Introduzione ai  GIS" - 2004 - Zanichelli.



Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    01/03/2020 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    31/12/2022 alle ore 23:55
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 02/10/2023 08:38
    Non cliccare qui!