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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DATOS IDENTIFICATIVOS | 2023_24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Asignatura | MODELIZACIÓN 3D AVANZADA | Código | 00915016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Enseñanza |
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| Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3 | Optativa | Primer | Segundo |
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| Idioma |
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| Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Departamento | TECN.MINERA,TOPOGRAF. Y ESTRUC |
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| Responsable |
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Correo-e | prodg@unileon.es mfalvt@unileon.es |
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| Profesores/as |
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| Web | http://agora.unileon.es | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Descripción general | Esta materia profundización en las técnicas y sensores activos para el inventario forestal 3D. Está enfocada a la aplicación a situaciones particulares y de extensión reducidas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tribunales de Revisión |
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| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| A17855 | 915CE4 Capacidad para conocer los fundamentos y principales tipos de sensores remotos e identificar los sensores idóneos para cada tipo de estudio. | |
| A17856 | 915CE5 Comprender y extraer las distintas variables que pueden obtenerse mediante sensores remotos, así como los algoritmos utilizados en dicho proceso y saber utilizarlos para extraer la información relevante. | |
| Tipo B | Código | Competencias Generales y Transversales |
| B5543 | 915CG3 Aptitud para seleccionar, aplicar y evaluar las metodologías y técnicas geoinformáticas avanzadas más adecuadas en su aplicación a problemas de gestión de recursos naturales. | |
| B5546 | 915CT3 Capacidad de resolución de problemas: localizar problemas, identificar causas e identificar, analizar, evaluar y seleccionar alternativas de solución. | |
| Tipo C | Código | Competencias Básicas |
| C1 | Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. | |
| C5 | Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
| Resultados de aprendizaje |
| Resultados | Competencias | ||
| Conocer los instrumentos de adquisición de datos espaciales de alta resolución basados en técnicas láser | A17855 |
C5 |
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| Conocer las técnicas de tratamiento de datos espaciales procedentes de diversas fuentes | A17856 |
C5 |
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| Conocer los procedimientos para la obtención de datos espaciales mediante sensores activos, ya sean móviles o estáticos | C5 |
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| Desarrollar algoritmos de integración de datos espaciales provenientes de diferentes sensores | A17856 |
B5546 |
C1 |
| Analizar y calcular los errores derivados de la hibridación de información | B5546 |
C5 |
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| Conocer el funcionamiento básico de las herramientas software para procesado de datos espaciales | B5543 B5546 |
C5 |
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| Contenidos |
| Bloque | Tema |
| 1. Láser escáner terrestre | Caracterización y tipologías Fuentes de error Georeferenciación |
| 2. Sistemas de escaneado móvil | Mobile Mapping Systems Portable LiDAR Systems Fuentes de error |
| 3. Fusión de información | Integración de datos aéreos y terrestres Integración de información 3D y 2D |
| 4. Herramientas informáticas para el procesado de datos láser escáner | Visualización Preprocesado Procesado |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | |||||||||
| Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas | 6 | 0 | 6 | ||||||
| Trabajos | 0 | 45 | 45 | ||||||
| Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | 5 | 15 | 20 | ||||||
| Sesión Magistral | 3 | 0 | 3 | ||||||
| Pruebas mixtas | 1 | 0 | 1 | ||||||
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | |||||||||
| Metodologías |
| descripción | |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas | Son actividades dirigidas consistentes en la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos. Ejercicios prácticos a través de las TIC, que el alumno realiza de forma dirigida por el profesor. |
| Trabajos | Realización de trabajos académicamente dirigidos basados en problemas reales de procesamiento de datos láser con el objeto de que es estudiante desarrolle habilidades de solución de problemas y adquirir conocimientos científicos. |
| Aprendizaje basado en problemas (ABP)/ Problem Based Learning (PBL) | En estas sesiones se planteará la resolución de problemas de modelización 3D avanzada. Incluye la utilización de herramientas geoinformáticas y tutorías en grupo. Son actividades supervisadas. |
| Sesión Magistral | En estas sesiones de actividades dirigidas se explicarán los contenidos generales de la materia y los conceptos novedosos, se limitarán los contenidos de la asignatura y se plantearán pautas para prepararla. |
| Tutorías |
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| Evaluación |
| descripción | calificación | ||
| Trabajos | Calificacion de los trabajos y/o pruebas prácticas. Se valorarán las destrezas adquiridas por el estudiante en la aplicación práctica de los conocimientos. Se requiere haber entregado 100% de los trabajos exigidos. | 60% | |
| Pruebas mixtas | Examen escrito compuesto por preguntas tipo test y/o preguntas cortas sobre el dominio de los conocimientos básicos de la materia. | 20% | |
| Otros | Asistencia, participación y actitud en actividades formativas. |
20% | |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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Los puntos obtenidos en relación a la parte práctica no podrán suponer menos del 30% de la calificación total. La puntuación necesaria para aprobar la asignatura será de un 50% de la puntuación máxima establecida. 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 Consideraciones sobre la segunda convocatoria de examen: El sistema de calificación se ajustará a lo establecido en el R.D. 1125/2003. Si el alumno no ha participado en los trabajos y pruebas prácticas propuestas por el profesor durante el desarrollo del curso, o no ha aprobado esta parte, la parte correspondiente a este apartado de la calificación se evaluará mediante un examen teórico-práctico que abarque los contenidos del mismo. Se mantiene el nivel de identificación reseñado para la primera convocatoria. 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. Queda expresamente prohibido el uso y la mera tenencia de dispositivos electrónicos que posibiliten la comunicación (teléfonos móviles, radiotransmisores, etc.). En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración de la prueba de evaluación, en base a la Normativa vigente correspondiente, se procederá a la retirada del examen, expulsión del mismo y calificación como suspenso. |
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| Fuentes de información |
| Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
| Básica |
George L. Heritage & Andrew R.G. Large, Laser scanning for the enviromental sciences, Wiley-Blackwell, 2009
, Remote Sensing, MDPI,
, The ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Elsevier, |
Las tecnologías que utilizadas para la modelización 3D avanzada son muy dinámicas y exigen una continua actualización de contenidos, así que no hay muchos libros actualizados sobre la materia. La fuente de información más importante para esta asignatura serán las revistas científicas internacionales. |
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| Complementaria | |
| Recomendaciones |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||
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| Otros comentarios | |
| Se recomienda haber superado la asignatura de “Inventario 3D de recursos naturales” ya que se considerarán sensores y fuentes de datos tratadas en dicha asignatura (ej.: LiDAR) |