La puntuación necesaria para aprobar la asignatura, tanto en primera como en segunda convocatoria será de un 50% de la puntuación máxima establecida para la asignatura (por lo general se puntuará de 0 a 10 puntos, por lo que hará falta 5 puntos).

Consideraciones a tener en cuenta en primera y segunda convocatoria:

• Para superar la materia se debe aprobar cada una de las actividades formativas de forma independiente.
• Para superar la Prueba mixta tanto en primera como en segunda convocatoria es necesario alcanzar un 50% de la puntuación máxima establecida en esa prueba (por lo general se puntuará de 0 a 10, por lo que hará falta 5 puntos).
• Todas las pruebas de evaluación (continua o extraordinaria) se desarrollarán en remoto, de forma que el/la estudiante podrá realizarlas sin estar presencialmente en el Campus de Ponferrada. Con el fin de garantizar la certificación de la autoría y que el procedimiento de evaluación sea fiable y válido, se establecerán las herramientas necesarias para llevarlo a cabo.
• Para superar el Trabajo de la asignatura tanto en primera como en segunda convocatoria es necesario alcanzar un 50% de la puntuación máxima establecida en esa prueba (por lo general se puntuará de 0 a 10, por lo que hará falta 5 puntos).
• Es estrictamente necesario entregar el Trabajo de la asignatura para superar la asignatura, tanto en primera como en segunda convocatoria. No habrá una prueba que lo substituya.
• Si el alumno supera ambas partes (Prueba mixta y Trabajo de la asignatura), la nota final se calculará (tanto primera como en segunda convocatoria) aplicando un peso del 70% al Trabajo de la Asignatura y un 30% a la Prueba mixta.
• Si le alumno no supera ninguna de las partes (Prueba mixta o Trabajo de la asignatura), la nota se computará como la media ponderada de ambas partes
• Si le alumno no supera una de las partes (Prueba mixta o Trabajo de la asignatura), la nota se computará como la media ponderada de ambas partes (asignando un peso del 70% al Trabajo de la Asignatura y un 30% a la Prueba mixta), siempre y cuando esa nota ponderada sea inferior a 5 puntos (y por lo tanto suspenso); en caso de que la nota ponderada de ambas partes supere los 5 puntos, se fijará automáticamente una nota de 4.5 puntos (y por lo tanto suspenso).
• El profesor proporcionará una Rúbrica, en la que figuren los criterios de corrección del Trabajo de la asignatura.
• El profesor indicará los criterios de corrección de la Prueba mixta en el momento de la realización del examen.

Consideraciones para el examen de segunda convocatoria:

• Si se supera únicamente la Prueba mixta en primera convocatoria se guardará esta nota para la segunda convocatoria.
• Si se supera únicamente el Trabajo de la asignatura en primera convocatoria se guardará esta nota para la segunda convocatoria.

Otros aspectos a tener en cuenta:

• El profesor informará en el aula al inicio del periodo docente y/o con anterioridad a la celebración de las pruebas evaluadoras de los materiales, medios y recursos adicionales, necesarios para el desarrollo de los exámenes o pruebas de evaluación.

Según se estable en el acuerdo aprobado por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno 29/01/2015, “Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación”, se informa de lo siguiente:

• Durante el desarrollo de los exámenes o pruebas de evaluación, queda expresamente prohibido el uso y la mera tenencia de dispositivos electrónicos que posibiliten la comunicación con el exterior de la sala o lugar de celebración de la prueba (teléfonos móviles, radiotransmisores, etc.). En caso de duda sobre la posible utilización de algún medio, el estudiante deberá preguntar al profesor antes del inicio del examen o prueba.
• En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración del examen o prueba de evaluación se aplicará la Normativa vigente que, al menos, implica la retirada inmediata del examen, expulsión del estudiante y su calificación como suspenso.
• El plagio, copia o fraude en otras actividades evaluables (trabajos, prácticas, tareas, etc.) también implicará la calificación de suspenso en dicha actividad.

1. Martín-García, S., Diéguez-Aranda, U., Álvarez González, J.G., Pérez- Cruzado, C., Buján, S., González-Ferreiro, E. 2017. Estimation of timber stocks of Pinus radiata stands at the provincial scale using low resolution LiDAR data. Bosque (Valdivia) 38(1): 17-28.
2. Barreiro-Fernández, L., Buján, S., Miranda, D., Diéguez-Aranda, U., González-Ferreiro, E. 2016. Accuracy assessment of LiDAR-derived digital elevation models in a rural landscape with complex terrain. Journal of Applied Remote Sensing 10(1), 016014.
3. Guerra-Hernández, J., Tomé, M., González-Ferreiro, E. 2016. Using low density LiDAR data to map Mediterranean forest characteristics by means of an area-based approach and height threshold analysis. Spanish Journal of Remote Sensing 46:103-117
4. Maltamo M, Næsset E, Vauhkonen J (eds) 2014. Forestry applications of airborne laser scanning: Concepts and cases studies. Springer, Dordrecht – Heidelberg – New York – London, pp 269–292
5. González-Ferreiro, E., Diéguez-Aranda, U., Barreiro Fernández, L., Buján, S., Barbosa, M., Suárez, J.C., Bye, I.J., Miranda, D. 2013. A mixed pixel- and region based approach using airborne laser scanning data for individual tree crown delineation in Pinus radiate D. Don plantations. International Journal of Remote Sensing 34(21): 7671-7690.
6. González-Ferreiro, E., Diéguez-Aranda, U., Miranda, D. 2012. Estimation of stand variables in Pinus radiata D. Don plantations using different LiDAR pulse densities. Forestry 85(2): 281–292.
7. Wulder, M.A., White, J.C., Nelson, R.F., Næsset, E., Ørka, H.O., Coops, N.C., Hilker, T., Bater, C.W. and Gobakken, T., 2012. Lidar sampling for large-area forest characterization: A review. Remote Sensing of Environment 121: 196-209.
8. Vauhkonen, J., Ene, L., Gupta, S., Heinzel, J., Holmgren, J., Pitkänen, J., Solberg, S., Wang, Y., Weinacker, H., Hauglin, K.M. and Lien, V., 2011. Comparative testing of single-tree detection algorithms under different types of forest. Forestry 85(1): 27-40.
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10. Næsset, E., Gobakken, T., Holmgren, J., Hyyppä, H., Hyyppä, J., Maltamo, M., Nilsson, M., Olsson, H., Persson, Å. and Söderman, U., 2004. Laser scanning of forest resources: the Nordic experience. Scandinavian Journal of Forest Research 19(6): 482-499.

Bibliografía complementaria:

Ahamed, T., Tian, L., Zhang, Y. and Ting, K.C., 2011.A review of remote sensing methods for biomass feedstock production. Biomassand Bioenergy, 35(7): 2455-2469. 

Alberdi, I., Vallejo,R., Álvarez González, J.G., Condés, S., González- Ferreiro, E., Guerrero, S.,Hernández, L., Martínez-Jauregui, M., Montes, F., Oliveira, N., Pasalodos-Tato,M., Robla, E., Ruiz-González, A.D., Sánchez- González, M., Sandoval, V., SanMiguel, A., Sixto, H., Cañellas, I. 2017. The multi-objective Spanish National Forest Inventory. Forest Systems[S.l.] 26 (2): e04S. DOI: 10.5424/fs/2017262-10577.