ArcGIS PRO | CEO Academy

Resumen del programa

Qué incluye y enfoque de la formación

ArcGIS es la plataforma SIG más ampliamente utilizada en todo el mundo, gracias a sus avanzadas capacidades de visualización, consulta y análisis de información geoespacial, así como a sus herramientas de integración de datos procedentes de diversas fuentes y sus capacidades de edición. El objetivo del curso de ArcGIS PRO es capacitar al estudiante en el uso eficaz de esta plataforma para recopilar, organizar, administrar, analizar, compartir y distribuir información geoespacial de manera eficiente. Durante el curso de ArcGIS PRO, los participantes aprenderán a utilizar las diferentes herramientas del programa para llevar a cabo estudios avanzados sobre la información geográfica de un territorio.

Objetivos del programa

Meta principal y resultados específicos esperados

Objetivo principal

Desarrollar competencias en el manejo de Sistemas de Información Geográfica (SIG), teledetección y análisis espacial mediante el uso de ArcGIS PRO aplicado a la gestión territorial, ambiental e hidrológica.

Objetivos específicos

Aplicar herramientas de ArcGIS PRO para la elaboración de mapas temáticos, análisis espacial y gestión de información geográfica.
Utilizar ArcGIS PRO para el procesamiento y análisis de imágenes satelitales orientados al monitoreo ambiental, hidrológico y climático.
Desarrollar análisis multicriterio, modelamiento hidrológico y evaluación territorial mediante técnicas de interpolación, teledetección y análisis geoespacial.

Temario del programa

Explora cada módulo y despliega sus contenidos

01 Introducción a los Sistemas de información geográfica
- ¿Qué son los sistemas de información geográfica?
- Definiciones de SIG.
- Componentes del sistema de información geográfica.
- Tipos de sistema de información geográfica.
- Aplicaciones del SIG.
- Forma de la Tierra.
- Esfera, geoide y elipsoide.
- Datum de referencia geodésico.
- Modelo elipsoide.
- Datum WGS 84.
02 Principios de cartografía
- Modelo vectorial y modelo ráster.
- Diferencias, ventajas y limitaciones de cada modelo.
- Formatos vectoriales más utilizados.
- Formatos ráster más utilizados.
- La importancia de los datos en SIG.
- Datos y metadatos.
03 Modelos de datos en SIG
- Descarga de información geográfica desde los principales geoportales del Perú (SIGRID, ANA, IGN).
- Descarga de información geográfica desde los principales geoportales del mundo (Sentinel, Landsat).
04 Creación y edición de elementos vectoriales
- Principios de la creación vectorial.
- Creación y edición de puntos.
- Creación y edición de líneas.
- Creación y edición de polígonos.
- Coordenadas en Excel/CSV a vector.
- Convertir KMZ a Shapefile y viceversa.
- Convertir CAD a Shapefile y viceversa.
05 Simbología y Tabla de atributos
- Simbología única para entidades vectoriales.
- Simbología categorizada.
- Etiquetas sencillas.
- Etiquetas sencillas.
- Selección por expresión.
- Unión de tablas.
06 Herramientas de Geoprocesamiento vectorial
- Métodos de selección y condicionales en Arcade y Python.
- Introducción al Geoprocesamiento vectorial.
- Zona de influencia (Buffer).
- Cortar (Clip).
- Disolver (Dissolve).
- Intersección (Intersect).
- Unión (Union).
- Fusionar (Merge).
07 Diseño de mapas
- Elaboración de mapas de ubicación nacional y local para proyectos de inversión.
- Elaboración de mapas temáticos de pendientes y altitudes.
- Elaboración de mapas temáticos de vegetación y uso de la tierra.
- Exportación final del mapa.
- Compartir el proyecto mediante Paquete de Mapas (Map Package).
08 Herramientas espaciales
- Spatial Join.
- Polígono de Thiessen.
- Buffer Múltiple.
- Smoothing de formas.
09 Geodatabases
- Definición y tipos de Geodatabases.
- Creación de Geodatabase.
- Creación de Feature Class.
- Creación de Feature Dataset.
- Importación de plantilla Excel en Geodatabase.
- Ejemplo 1: Geodatabase para gestión de datos de proyectos.
- Ejemplo 2: Geodatabase para DEM e imágenes satelitales.
10 Dominios y subtipos
- Aplicación de subtipos.
- Aplicación de dominio.
- Compartir dominio, calculadora de campo y selección.
11 Topología y herramientas COGO
- Definición de Topología.
- Creación y aplicación de topología poligonal.
- Creación y aplicación de topología lineal.
- Creación y aplicación de topología de puntos.
- Edición COGO - Traverse.
- Edición COGO – Update COGO.
12 Modelador de procesos
- Model Builder: Principales herramientas y funciones.
- Introducción al Análisis Multicriterio.
- Ejercicio práctico 1: identificación de áreas óptimas de construcción de un relleno sanitario
- Ejercicio práctico 2: Identificación de Zonas Prioritarias para Reforestación e inundación.
13 Cuencas Hidrográficas
- Delimitación de cuenca.
- Red hídrica.
- Polígonos de Thiessen.
- Isoyetas de la cuenca.
14 Hidrología Satelital
- Descarga datos de Giovanni NASA, Pisco Senamhi y Era 5.
- Mapa de Isoyetas IDW con datos NETCDF.
15 Modelo ráster y principales fuentes
- Consideraciones básicas del modelo ráster.
- Principales fuentes de datos ráster.
- USGS Earth Explorer.
- Copernicus.
- Alos palsar DEM.
- LandViewer.
- Earth Data – Aster GDEM.
- Earth Data - Imágenes MODIS.
- OpenTopography – COPERNICUS GLO 30.
- OpenTopography – LIDAR.
- Google Earth Engine.
16 Geoprocesamiento ráster básico
- Consideraciones al trabajar con imágenes ráster.
- Mosaico ráster DEM e imagen satelital.
- Cortar y proyectar ráster.
- Extraer por máscara.
- Creación de curvas de nivel a partir de DEM.
- Creación de perfil topográfico a partir de DEM.
- Mapa de pendientes.
- Mapa de sombras.
- Modelo de aspecto.
- Análisis de visibilidad.
17 Interpolación ráster
- Interpolación.
- Mapa de temperatura y precipitación.
- Mapa de calor.
- Estadística de zona.
- Calculadora ráster.
18 Procesamiento de Imágenes Satelitales
- Introducción a la Teledetección.
- Conceptos básicos en Teledetección y Percepción Remota.
- Conceptos generales de corrección atmosférica.
- Corrección atmosférica de imágenes Landsat.
- Selección del área de estudio.
- Corrección topográfica.
- Combinación de bandas de Imagen Landsat y Sentinel 2.
- Combinación de bandas de Imagen Sentinel 2.
- Extracción de bandas.
- Composición de bandas.
19 Índices espectrales más comunes
- Aplicación e interpretación.
- NDSI: Aplicación e interpretación.
- NDWI: Aplicación e interpretación.
20 Clasificación de Imágenes Satelitales
- Pansharpening.
- Clasificación de imágenes.
- Clasificación no supervisada.
- Áreas de entrenamiento.
- Clasificación supervisada.
- Matriz de confusión.
- Generalización.
- Índice topográfico de humedad – TWI.
- Exportar Imagen a Geodatabase.
- Clasificación de imagen Landsat 5 y 8.
- Cambio de cobertura.
- Pérdida y ganancia de cobertura.
- Creación de mapa de cambio de coberturas.
21 Procesamiento de Imágenes LiDAR y Dron con IA y Python
- El lenguaje de programación Python y ArcPy.
- Delimitación automática de una cuenca en ArcPy.
- Fundamentos de datos LiDAR y Fotogrametría con Drones (UAV).
- Preprocesamiento de Nubes de Puntos LiDAR.
- Procesamiento Fotogramétrico y Extracción de Variables de Dron.
- Ejemplo 1 — Fusión de Datos LiDAR y Dron con ArcPy.
- Ejemplo 2 — Clasificación Avanzada de Coberturas con Deep Learning.

Dirigido a

Perfiles profesionales para los que está diseñado este programa

Estudiantes, egresados, bachilleres, técnicos y profesionales de ingeniería, geografía, ciencias ambientales, hidrología, agronomía, minería y carreras afines interesados en el manejo de Sistemas de Información Geográfica (SIG), teledetección y análisis espacial aplicados a estudios ambientales, hidrológicos y territoriales.