Hewings (2020). Regional Input-Output Analysis, Reimpresión, Editado por Grant Ian Thrall, Repositorio de Investigación WVU.
Se puede descargar del siguiente enlace:
https://researchrepository.wvu.edu/rri-web-book/10/
Hewings (2020). Regional Input-Output Analysis, Reimpresión, Editado por Grant Ian Thrall, Repositorio de Investigación WVU.
Se puede descargar del siguiente enlace:
https://researchrepository.wvu.edu/rri-web-book/10/
Buzai, G. y Montes, E. (2021). Estadística espacial: fundamentos y aplicación con Sistemas de Información Geográfica, INGEO, Buenos Aires.
Descarga aquí.
¿Qué es la agricultura de precisión?
De acuerdo con esta
entrada del blog GIS Lounge:
La agricultura de precisión es un
concepto agrícola que utiliza información geográfica para determinar la
variabilidad del campo para garantizar el uso óptimo de insumos y maximizar la
producción de una percela (Esri, 2008). La agricultura de precisión ganó
popularidad después de darse cuenta de que diversas porciones de tierra tienen
diferentes propiedades. Grandes extensiones de tierra suelen tener variaciones
espaciales de tipos de suelo, contenido de humedad, disponibilidad de
nutrientes, etc. Por lo tanto, con el uso de la teledetección, los sistemas de
información geográfica (SIG) y los sistemas de posicionamiento global (GPS),
los agricultores pueden determinar con mayor precisión qué insumos colocar,
exactamente dónde y en qué cantidades. Esta información ayuda a los agricultores
a usar de manera efectiva recursos costosos como fertilizantes, pesticidas y
herbicidas, y a usar los recursos hídricos de manera más eficiente. Al final,
los agricultores que utilizan este método no solo maximizan sus rendimientos,
sino que también reducen sus gastos operativos, aumentando así sus ganancias.
En QGIS se dispone de un complemento
con las herramientas necesarias para procesar y analizar datos de agricultura
de precisión. Incluye herramientas para la limpieza de datos y la interpolación
de mapas para crear TIFF a partir de datos de sensores móviles de alta densidad
espacial, como el monitor de rendimiento o los datos del sensor de suelo EM38.
También hay herramientas para el análisis de imágenes de sensores remotos y
para la agrupación de múltiples conjuntos de datos.
El complemento es desarrollado
por el Equipo de Agricultura de Precisión de CSIRO, este proyecto cuenta con el
apoyo de Wine Australia a través de fondos del Departamento de
Agricultura del Gobierno de Australia como parte de su programa Rural
R&D for Profit.
En este video se explica por qué no es posible contar hasta el momento con una estimación del PIB a nivel municipal y cuáles pueden ser unas variables alternativas.
Descarga los materiales para replicar el ejercicio:
Descarga el pdf: http://www.investigacionesgeograficas.unam.mx/index.php/rig/article/view/60557/54345
Descarga el libro en:
https://www.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/2022/01/9781786807410.pdf
Compartimos el video donde se explica cómo formular y estimar un modelo de error espacial con GeoDa
Material complementario
Autores: Mark Graham y Martin Dittu
Los entornos urbanos de hoy están repletos de datos y
algoritmos que dan forma fundamentalmente a cómo percibimos y nos movemos por
el espacio. Pero, ¿nuestros entornos digitalmente densos continúan amplificando
las desigualdades en lugar de aliviarlas? Este libro analiza los contornos
clave de la desigualdad de información, y quién, qué y dónde queda fuera.
Plataformas como Google Maps y Wikipedia se han convertido
en importantes puertas de entrada para comprender el mundo y, sin embargo, se
caracterizan por importantes lagunas y sesgos, a menudo impulsados por
procesos de exclusión. Como resultado, sus aumentos digitales tienden a ser
refracciones en lugar de reflejos: resaltan solo algunas facetas del mundo a
expensas de otras.
Esto no significa que no sean posibles futuros más
equitativos. Al delinear los mecanismos a través de los cuales se cruzan
nuestros mundos digital y material, los autores concluyen con una hoja de ruta
de cómo podrían ser las geografías digitales alternativas.
Descarga el libro: https://www.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/2022/01/9781786807410.pdf