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GeoAI aplicada al análisis ambiental: Fundamentos, métodos y aplicaciones
Modalidad
En línea (En vivo)
Duración
20 horas totales (12 horas en 4 sesiones y 8 horas extracurriculares)
Horario
10:00 AM a 1:00 PM. Hora de la Ciudad de México
Diploma
Constancia con valor curricular por las horas impartidas.
Fechas
20, 21, 27 y 28 de junio de 2026
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Sobre el curso
Desarrollar competencias en el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y fundamentos de inteligencia artificial geográfica (GeoAI), orientadas al análisis e interpretación de problemáticas ambientales mediante el uso de información espacial y herramientas analíticas aplicadas.
Dirigido a
Dirigido a biólogos, ecólogos, geógrafos, ingenieros ambientales y consultores ambientales.
Temario
Sesion
+
Contenido
Qué aprenderás
• Identificar los fundamentos del análisis geoespacial y los principales tipos de información espacial utilizados en estudios ambientales.
• Comprender las diferencias entre los enfoques tradicionales de análisis espacial y las posibilidades analíticas que ofrece la GeoAI para el tratamiento de variables ambientales.
• Explicar los principios básicos del aprendizaje automático y su aplicación al análisis de patrones espaciales y de variables ambientales.
• Aplicar los fundamentos de GeoAI al análisis de humedales como ejercicio de interpretación ambiental de información espacial.
Módulos del curso
1. Fundamentos geoespaciales y aproximación inicial a la GeoAI
2. Métodos tradicionales y transición a GeoAI
3. Fundamentos analíticos de GeoAI
4. Aplicación de GeoAI en sistemas ambientales complejos
Ponente(s)
M. en C. Candelario Peralta Carreta
Ingeniero agronomo con orientación en manejo de agroecosistemas por la División Académica de Ciencias Biológicas, Universidad Juárez Autónoma de Tabasco. Maestría en ciencias ambientales por la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, donde desarrolló un estudio sobre cambio de uso del suelo en áreas naturales protegidas. Actualmente es candidato a doctor en ciencias en ecología y manejo de sistemas tropicales, con una tesis dedicada a la modelación de atributos comunitarios del bosque tropical perennifolio mediante tecnología LIDAR aerotransportada.
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