CURSO NUEVA RURALIDAD CON INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
DÍA 1
Presentación día 1 (clic en el siguiente enlace): Presentación Día 1
Actividad día 1 (clic en el siguiente enlace): Actividad Día 1
Proyecto Índice Relativo de Ruralidad QGIS (clic en el siguiente enlace): ZIP Mapa QGIS Swipe
Ejemplos de producto final Github (México): https://geolabibero.github.io/MexicoIRR/
Ejemplos de producto final Github (Panamá): https://github.com/GeoLabIbero/PanamaIRR
DÍA 2
Presentación día 2 (clic en el siguiente enlace): Presentación Día 2
Ligas descarga de información(México):
Marco Geoestadístico:
https://www.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=889463807469
ITER Censo 2020: https://www.inegi.org.mx/contenidos/programas/ccpv/2020/microdatos/iter/ITER_NAL_2020_csv.zip
Carreteras:
http://189.254.204.50:83/recursos/ShapeFiles/Red_Nacional_de_Caminos_2020.zip
Land Cover ESA 2018:
https://2018mexicolandcover10m.esa.int/download
Chat Clase 2: Clic aquí
DÍA 3
Chat día 3 : Link al chat
Link Cobertura uso de suelo Costa Rica.
Link al zip con tres dimensiones
DÍA 4
Chat día 4 : Link al chat
Link al zip
Artículos FAO:
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Joshua Blumenstock: “Using Artificial Intelligence and digital data to reach the poorest during emergencies” (May 18, 2021)
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Kamwoo Lee: “Using machine learning to produce a high-resolution poverty map of Sub-Saharan Africa” (June 8, 2021)
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Luna Yue Huang “Using Satellite Imagery and Deep Learning to Evaluate the Impact of Anti-Poverty Programs”
Presentación: Presentación FAO