Curso online de Análisis Geoespacial con Python

• Conceptos clave.
• Anaconda.
  • Instalación de Anaconda.
  • Interfaz de Anaconda Navigator.
  • Crear y gestionar entornos.
• El intérprete de Python.
  • Ejecutar un programa de Python.
• Jupyter Notebook.
  • Interfaz de Jupyter Notebook.
  • Markdown.

• Características de Python .
• Sintaxis de Python.
• Comentarios en Python.
• Variables.
  • Entrada de datos: comando input.
• Tipos de datos en Python.
• Tipos de operadores en Python.
• Las cadenas de texto en Python.
  • La función print() y los f-strings en Python.
  • Métodos para cadenas de texto.
• Listas.
  • Métodos para trabajar con listas.
• Tuplas.
  • Métodos de las tuplas.
• Diccionarios Python.
• Estructura if/else en Python.
• While en Python.
• For en Python.
  • Bucle for para recorrer un diccionario.
  • Range().
• Funciones.
  • Parámetro *args.
  • Variables locales y variables globales.
  • Función lambda.
• Manejo de archivos.
  • Agregar texto a un archivo.
  • Crear un archivo y dotarlo de contenido.
• Módulos.
• Paquetes.
• Clases y objetos.

• Datos espaciales.
  • INSPIRE.
• Datos abiertos.
  • Intercambio de datos.
  • Licencias.
• Calidad de los datos.
  • Reglas de validación.
• Fuentes de datos espaciales.
• Trabajando con datos en forma de array: NumPy.
  • Dimensiones y ejes en NumPy.
  • Unir arrays.
  • Índices.
  • Slicing.
  • Iteraciones.
  • Otras operaciones con NumPy: Buscar, ordenar.
• Pandas.
  • Series.
  • Pandas Dataframe.
  • Añadir filas y columnas a un dataframe.
  • Trabajando con índices.
  • Importar CSV a Pandas.
  • Crear columnas a partir de otras columnas.
  • Cálculos estadísticos.
  • Trabajar con datos ausentes.
  • Interpolación de datos.
• Análisis exploratorio de datos.
  • Análisis de las variables.
  • Reajuste de las variables.
  • Detección y tratamiento de datos ausentes.
  • Identificación de datos atípicos y su tratamiento.
  • Realizar un examen numérico entre las variables para ver la correlación.

• Instalación de las librerías.
  • GeoPandas y Matplotlib en un cuaderno de Jupyter.

 Matplotlib.

• Un gráfico sencillo.
• Dibujar varias líneas en el mismo gráfico.
• Creación de subgráficos.
• Asignar estilos y títulos a los gráficos.
• Gráficos de dispersión.
• Diagrama de sectores o circular.
• Diagrama de barras.
• Personalizar ejes y leyendas.

Geopandas.

• Geoseries y geodataframes.
• Formatos de los datos vectoriales.
• Leer y grabar archivos en Geopandas.
  • Grabar archivo con Geopandas.
  • Consultando los metadatos.
• Trabajar con sistemas de coordenadas Geográficas.
• Seleccionar datos.
  • Seleccionar elementos por cuadro delimitador.
  • Seleccionar una fila.
  • Obtener el área y el perímetro.
  • Obtener los centroides.
  • Operaciones de unión.
  • Buffer
  • Operaciones de cálculo de áreas diferentes entre dos polígonos.
  • Cálculo de vecinos: obtener polígonos colindantes.
  • Extraer los datos (puntos) incluidos en un polígono.
• Creación de mapas con GeoPandas y Matplotlib.

GeoPy.

• Geocodificacion con GeoPy.
• Calculo de distancias con GeoPy.

• Búsqueda de imágenes de Satélite con STAC: PySTAC.
  • Introducción a STAC.
• Instalar librerias: Rasterio, Pystac_client.
• Pystac_client.
  • Imágenes Sentinel.
  • Imágenes Lansat.
• Rasterio.
  • Consultando los metadatos.
  • Consultando datos raster.
• Visualizar imágenes raster con rasterio.
• Histogramas con rasterio.
• Modificar la resolución de las imágenes.
• Operaciones con las bandas de las imágenes sentinel. Caso Practico: cálculo de NVDI.
• Extraer datos de una imagen raster. Caso Práctico: obtener la altitud de puntos a partir de un raster de elevaciones.
• Filtrar datos con rasterio. Caso Práctico: obtener un raster con cota superior a 1000 metros a partir de un raster de elevaciones.
• Crear mapa vectorial a partir de imagen raster con rasterio y GeoPandas.
• Obtener el máximo valor de una imagen raster y sus coordenadas.
• Clasificar un archivo raster por sus valores de pixel.
• Recortar una imagen.
• Extraer una banda de una imagen raster multibanda.

• Cartopy.
  • Trabajando con proyecciones y capas (features) de cartopy.
  • Configurar vistas del mapa.
  • Trabajando con proyecciones y sistemas de coordenadas.
  • Servicios OGC y mapas de Tiles en cartopy.
  • Trabajando con datos en formato shapefile.
• Folium.
  • Instalar folium y primeros pasos.
  • La clase folium.Map.
  • Añadir mapas de teselas.
  • Añadir servicios WMS.
  • Marcadores.
  • Capas vectoriales.
  • GeoJSON en folium.
  • Crear y aplicar estilos a las capas.
  • Añadir controles de capas y de escala.
• GeoPandas y Folium.
  • Geodataframe como json.
  • Mapas de coropletas.

• Crear un proyecto e instalar Flask.
• Una aplicación mínima.
  • Decoradores en python.
• Páginas web dinámicas.
  • Plantillas de renderizado.
  • Archivos estáticos.
• Trabajando con plantillas.
  • Crear bloques con Jinja2.
• Barra de navegación.
• Formularios.
• Crear una página web con registro de usuarios.
  • Creando la aplicación.
  • Creando las rutas.
  • Templates.
  • Crear un modelo.
  • Crear usuarios.
  • Inicio de sesión.
  • Controlar el acceso a las páginas web.
  • Cerrar sesión.
• Publicar una aplicación en la web con PythonAnywhere.
  • Configurar entorno en PythonAnywhere.
  • Trabajar con archivos.
  • Crear una web app.