EGR 1036 Computação Aplicada à Engenharia Florestal

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA
PROGRAMA DE DISCIPLINA
DEPARTAMENTO:
ENGENHARIA RURAL
IDENTIFICAÇÃO DA DISCIPLINA:
CÓDIGO
NOME
(T-P)
EGR 0000
COMPUTAÇÃO APLICADA A ENGENHARIA FLORESTAL
(2-2)
OBJETIVOS - ao término da disciplina o aluno deverá ser capaz de :
 Desenvolver e apresentar soluções em ambiente computacional para processamento de dados
coletados para diversas atividades no campo da Engenharia Florestal;
 Conhecer as ferramentas de software livre e suas aplicações para o desenvolvimento de soluções em
processamento de dados;
 Produzir análises e produtos aplicados em atividades da Engenharia Florestal.
PROGRAMA:
TÍTULO E DISCRIMINAÇÃO DAS UNIDADES
UNIDADE 1 – INTRODUÇÃO
1.1 – Conceitos gerais em Computação.
1.2 – Sistemas operacionais.
1.3 – Software livre.
1.4 – Bibliotecas científicas e suas aplicações.
1.5 – Integração de software's livres.
UNIDADE 2 – DESENVOLVIMENTO DE DADOS ESPACIAIS USANDO PYTHON
2.1 – Linguagem de programação Python
2.2 – Tipos de dados geoespaciais
2.3 – Banco de dados “open source” em Sistemas de Informações Geográficas (GIS).
2.4 – Desenvolvimento e implementação de uma solução de mapeamento.
UNIDADE 3 – PROGRAMAÇÃO CIENTÍFICA USANDO A LINGUAGEM R
3.1 – Ambiente de programação R.
3.2 - Ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) RStudio.
3.3 – Comandos básicos, funções e bibliotecas.
3.3.1 - Aritmética, variáveis, vetores, funções, expressões lógicas, matrizes.
3.3.2 – Entrada e saída de dados.
3.3.3 – Produção de gráficos.
3.4 – Programação com funções.
3.5 – Estrutura de dados sofisticadas.
3.6 – Aplicações da linguagem “R”.
UNIDADE 4 – ANÁLISE DE DADOS FLORESTAIS USANDO A LINGUAGEM R
4.1 – Aplicações da linguagem “R” para dados florestais.
4.1.1 – Análise de dados não espaciais.
4.1.2 – Análise de dados espaciais.
UNIDADE 5 – ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS COM A LINGUAGEM R
5.1 – Classes para dados espaciais no R.
5.2 – Visualização, importação e exportação de dados espaciais.
5.3 – Padronização de classes e métodos para dados espaciais.
5.4 – Análise de padrões, geoestatística e modelagem de dados areais
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA
BIBLIOGRAFIA
BIBLIOGRAFIA BÁSICA E COMPLEMENTAR
BATTY,M.;LONGLEY,P.A. Advanced spatial analysis:the CASA Book of GIS. London: CASA, 2003. 275p.
BIVAND,R.S.;PEBESMA, E.J.;GÓMEZ-RUBIO,V. Applied Spatial Data Analysis with R. Springer. 2008.
371p.
BONHAM-CARTER,G.F. Geographic Information Systems for Geoscientists: Modelling, with GIS.
Ontario: Pergamon, 1994. 305 p.
CRAWLEY,M.J. The R Book. John Wiley & Sons Ltd. 2007. 877p.
FORTIN,MARIE-JOSÉE; DALE,M.R.T. Spatial Analysis a Guide for Ecologists. Cambridge,UK. 2011. 365p.
GELMAN, A.; HILL, J. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge
University Press. New York, USA. 2007. 607p.
JONES,O.; MAILLARDET,R.; ROBINSON,A. Introduction to Scientific Programming and Simulation Using
R. Taylor & Francis. 2009. 449p.
PINHEIRO,J.I.; DA CUNHA,S.B.;CARVAJAL,S. Estatística Básica: a arte de trabalhar com dados. Elsevier
Brazil. 2009. 288p.
PHILLIPS,D. Python 3 Object Oriented Programming. Birminghan, UK. 2010. 404p.
WESTRA,E.Python Geospatial Development. Birminghan,UK. 2010.487p.
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Coordenador do Curso
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Chefe do Departamento