Este tutorial hace parte del siguiente vídeo de mi canal de YouTube:

El código lo puedes ver y descargar desde mi repo de GitHub.

Pronto en Udemy.

Módulo 01 – Repaso general del R

• Principales objetos dentro de R, vectores, matrices, listas, cadenas de texto, números, cáracteres, tablas. Lectura de tablas, aplicación de operaciones entre estas.
• Aplicación de ciclos (for), aplicación de la familia de apply (lapply, sapply, tapply, mapply)
• Creación de funciones, aplicación de estas.
• Uso de la librería tidyverse, uso de funciones tales como mutate, transmute, select, filter, grooup_by, summarise.

Módulo 02 – Introducción a los SDM

• Explicación sobre lo que son los modelos de distribución, ¿para qué sirven? ¿cuándo se pueden utilizar? ¿qué formas de aplicación tienen? Diapositiva
• Datos necesarios para la realización de los modelos de distribución de especies, variables, co-variables, y resultados Diapositiva
• Ejemplos de estudios de modelación de distribución de especies, revisión de literatura científica. Diapositiva

Módulo 03 – Preparación de los datos para la modelación

• Recolección de datos para estudios de SDM, descarga de puntos de presencias usando GBIF.
• Uso de la librería RGBIF para descarga de presencias de R.
• Datos climáticos, módelos RCPs y SSPs. Diapositiva.
• Descarga de datos climáticos (línea base y futuro), topográficos, disivisón político administrativa, entre otros. Uso de la librería geodata con R.
• Ejercicio de downscaling para datos climáticos, desescalado de 5 km a 1 km, uso del método Geographically Weighted Regression, uso del software SAGA.
• Limpieza de puntos de presencia, eliminación de duplicados por celda.
• Aplicación de técnicas para la eliminación de posibles datos atípicos.
• Generación de datos de psuedoausencia, ¿para qué se usan? ¿cómo generarlos con R?

Módulo 04 – Módelos de distribución de especies, aplicación

• Orden de la estructura de datos, carpetas, y espacio de trabajo para la aplicación de modelos. Instalación de rJava, actualización de Java, descarga del software de Maxima Entropía
• Uso del aplicativo de Java para aplicaciáon del método de Máxima Entropía
• Uso de módelos de máxima entropía, bioclim, domain, mahalanobbis. Aplicación de técnicas de cross-validation, evaluación del módelo, cálculo del índice de Kappa
• Técnicas de clúster jerárquicos para la agrupación de presencias de especies vegetales.
• Uso de Random Forest dentro de R para la estimación de la idoneidad probabilística para una especie, introducción al uso de las zonas agroclimáticas, aplicación dentro de cultivos tropicales.
• Estimación de zonas con limitaciones / aptitud incierta.
• Generación de mapas de zonas agroclimáticas

Módulo 05: Proyección de zonas idóneas de cara al futuro, análisis de cambio climático sobre la distribución de las especies

• Análisis de las capas resultado, overlay con datos político administrativos
• Estimación de los umbrales de idoneidad, conversión de capas continúas a capas binarias
• Proyección de zonas idóneas para las especies a partir de datos de cambio climático, modelos de Random Forest y MaxEnt
• Comparación áreas de idoneidad actual y futura – Modelo de MaxEnt
• Comparación áreas de idoneidad actual y futura – Modelo de Random Forest
• Elaboración mapa de impresión de la distribución potencial actual y futura, así como también el mapa de cambio de idoneidad.