GeoAI aplicada al análisis ambiental: Fundamentos, métodos y aplicaciones

1. Fundamentos geoespaciales y aproximación inicial a la GeoAI.
1.1. Introducción al análisis geoespacial en estudios ambientales.
1.2. Modelos de representación espacial: vectorial y ráster.
1.3. Percepción remota como fuente de datos para análisis inteligente.
1.4. Interpretación ambiental de información espacial.
1.5. Introducción conceptual a la GeoAI y su aplicación en el análisis ambiental.

2. Métodos tradicionales y transición a GeoAI.
2.1. Clasificación ambiental mediante enfoques tradicionales.
2.2. Métodos determinísticos aplicados a variables espaciales.
2.3. Índices espectrales en evaluación ambiental.
2.4. Limitaciones analíticas de los SIG convencionales.
2.5. Diferencias operativas entre SIG tradicional y GeoAI.

3. Fundamentos analíticos de GeoAI.
3.1. Definición y fundamentos de GeoAI en el análisis espacial.
3.2. Aprendizaje automático aplicado a datos espaciales.
3.3. Reconocimiento de patrones espaciales en variables ambientales.
3.4. Modelos supervisados aplicados al ambiente: Random Forest.
3.5. Introducción conceptual al deep learning geoespacial.

4. Aplicación de GeoAI en sistemas ambientales complejos.
4.1. Sistemas ambientales complejos y análisis espacial.
4.2. Humedales como caso de aplicación de GeoAI.
4.3. Aplicación de GeoAI en variables ambientales multifuente.
4.4. Evaluación de resultados analíticos.
4.5. Interpretación ecológica de resultados espaciales.