Geocursos 2025: Introdução ao Python: Aplicação ao Geoespacial

CURSO: Introdução ao Python: Aplicação ao Geoespacial (16h)

DATA: 17 e 18 de outubro de 2025

INSTRUTORA: Daniela Oliveira

FORMAÇÃO E EXPERIÊNCIA: http://lattes.cnpq.br/4830027614181360

OBJETIVO: Apresentar de forma introdutória como a linguagem Python pode ser utilizada no tratamento, análise e visualização de dados geoespaciais, com ênfase em aplicações práticas como manipulação de shapefiles, operações espaciais e elaboração de mapas temáticos. O curso é voltado para estudantes e profissionais das áreas de geotecnologias, planejamento urbano, agrárias, engenharia, cartografia e áreas correlatas.

Obs.: O curso não tem como foco ensinar programação do zero, mas sim introduzir aplicações práticas com Python no contexto geoespacial.

SOFTWARES UTILIZADOS:

Google Colab (ambiente online gratuito baseado em Jupyter Notebooks)

Dados vetoriais (shapefiles) e matriciais (raster) abertos

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:

Módulo 1 – Fundamentos do Python e Configuração do Ambiente

Introdução ao Google Colab e Jupyter Notebooks

Variáveis, estruturas básicas e leitura de arquivos

Importação e uso básico das bibliotecas: pandas, geopandas, shapely, matplotlib

 

Módulo 2 – Manipulação de Dados Geográficos Vetoriais com Pandas e GeoPandas

Leitura de shapefiles e arquivos GeoJSON

Exploração de atributos e geometria

Operações básicas: seleção, filtragem, agregação por colunas

Exportação de novos arquivos geoespaciais

 

Módulo 3 – Operações Espaciais com Shapely e Fiona

Conceito de geometrias: pontos, linhas, polígonos

Operações espaciais: interseção, união, diferença, buffer

Conversão entre formatos e leitura de arquivos com Fiona

 

Módulo 4 – Elaboração de Mapas Temáticos com Matplotlib e GeoPandas

Plotagem de dados vetoriais (shapefiles) com cores por categoria

Criação de mapas com legenda, barra de escala e título

Exportação dos mapas em formatos gráficos (PNG, PDF)

 

Observação: Não há um pré-requisito que impeça o participante de se matricular, porém aconselha-se um conhecimento prévio sobre noções de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Também teremos monitores para auxiliar no processo.