¡Hola! Esperamos que estén muy bien. Bienvenidos al curso "Modelaje y Análisis con información Georreferenciada". Este tipo de información es aquella donde la ubicación es importante. En nuestro dÃa a dÃa, estamos permanentemente atentos a la localización de las cosas que nos interesan y cuando vamos de un lugar a otro, lo hacemos a partir de la ubicación de los dos lugares. La información georreferenciada, también se conoce como datos espaciales, información geográfica, datos e información geoespacial, y en este curso nos referiremos a ellas con varios de estos sinónimos. El campo de acción del modelaje y análisis de la información espacial es cada vez mayor, y herramientas que usamos de manera cotidiana como Google Maps, Wase, o hacerle el seguimiento a la ubicación de un paquete se sustentan en estas tecnologÃas. Básicamente, podemos pensar que hay tres herramientas básicas, aunque hay muchas más, para manejar y analizar la información espacial. La primera herramienta son los sistemas de información geográfica. La segunda es la percepción remota, como las imágenes que podemos ver en Google Earth u otras herramientas similares, y los sistemas de posicionamiento satelital como el GPS de Estados Unidos, que es el más conocido y otros como el GLONASS ruso, el Galileo de la Unión Europea o el BEIDOU de China. Para nosotros, el diseño de este curso fue un reto enorme por varias razones. Queremos que más que hacer "clic", "clic" en un software, aprendan cuáles son los conceptos básicos que son necesarios para el modelamiento y análisis de la información georreferenciada. El tiempo es corto, y apenas podemos darles un abrebocas de lo que algunas de estas herramientas pueden hacer. Queremos mostrarles las posibilidades que brinda el uso de los datos, ejemplos reales, y por eso tenemos muchas actividades prácticas. Y, adicionalmente, también quisimos hacer muy evidentes las limitaciones del uso de este tipo de información. Ser muy enfáticos en que el trabajo con los datos espaciales, aunque tiene un potencial enorme, básicamente, requiere tiempo y dedicación, y sobre todo tener los conceptos absolutamente claros. Hacer que tomen conciencia de que la calidad y la escala de los datos que utilizamos es fundamental en la calidad y en la escala de los resultados que obtenemos. En otras palabras, información de mala calidad produce resultados de mala calidad. Poder utilizar herramientas gratuitas fue una cosa fundamental en este curso, y por eso vamos a usar el "cubo de datos" y "QGIS". Por estas razones, no se incluyen todas las posibles herramientas y fuentes de información, pero en el curso adquieren los conceptos y el lenguaje necesarios para aprender sobre ellas. El curso está dividido en cuatro módulos. En el primero de ellos, presentamos qué es la información geográfica, para qué sirve y qué tipo de preguntas puedo contestar con ello. Adicionalmente, debemos conocer algunas de sus caracterÃsticas como la proyección, la escala, la forma de modelarla y de representarla en un computador. Finalmente, se presentan diversas fuentes de información espacial, cómo transformarla y ajustarla a las necesidades del problema que se necesita resolver. En el segundo módulo, presentamos cómo operar y manipular la información espacial. Primero, están algunas de las operaciones de análisis espacial, que son equivalentes a las operaciones aritméticas como la suma y la resta, y que nos permiten manipular los datos geoespaciales de muchÃsimas formas. Posteriormente, combinamos esas operaciones en secuencias que nos permiten resolver problemas más complejos por medio de algo que se llama un "modelo cartográfico". Eso lo trabajamos con un sistema de información geográfica gratuita que se llama QGIS. En el tercer módulo, se resuelve un problema geográfico especÃfico, aplicando lo aprendido en los módulos uno y dos. En este módulo, debe descargar la información necesaria y proyectarla todo en un mismo sistema de coordenadas, para luego hacer un modelo predictivo básico de presencia del mal de Chagas a partir de condiciones climáticas actuales. Evidentemente, se debe hacer una validación de este modelo. Por último, a partir de escenarios futuros de temperatura y precipitación se puede establecer cómo cambia la distribución de las zonas con presencia de esta enfermedad. En el último módulo, trabajamos con imágenes satelitales. Estas, nos permiten conocer el estado de la superficie del planeta en un momento dado y, por lo tanto, nos dan la posibilidad de monitorear el cambio, entre otras, de la cobertura de bosques, crecimiento urbano, contaminación de cuerpos de agua y demás. Para la parte práctica, utilizamos una herramienta que se llama el "cubo de datos" y "Python" como lenguaje de programación para estudiar, automatizar y acelerar el procesamiento de la información espaciotemporal. Y estos cuatro módulos son solo una introducción al uso de información espacial. Esperamos que se animen a seguir explorando el potencial de la información y de estas herramientas. Utilizar los datos geográficos es divertido, y nos permite trabajar de manera explÃcita con una de las variables más importantes de nuestra cotidianidad, la ubicación. Asà que, ¡manos a la obra!
