Introduction to Spatial Data Analysis (Using ArcGIS) Doctoral School in Economics, University of Rome La Sapienza 

 Instructors:  Filippo  Celata  (Sapienza),  Federico  Martellozzo  (ParisTech  and  Sapienza),  Luca  Salvati (Consiglio per la Ricerca e la Sperimentazione in Agricoltura).  Objectives The  course  aims  at  introducing  participants  to  the  construction,  analysis, modelling  and mapping  of spatial data  in a GIS environment. Participants will familiarize with the use of the software Esri ArcGIS and  learn  both  theoretically  and  practically  how  to  build  and  to manage  vector  and  raster  spatial datasets, what  the  specificities  of  spatial  data  are,  how  to  analyze  geographic  patterns  using  spatial analysis  tools  ‐  including  density maps,  autocorrelation  and  spatial  clusters  analysis,  raster  analysis, geostatistics and spatial regressions ‐ and how to produce maps.  Programme  1)  Introduction to ArcGIS and to the construction of spatial datasets – June 3rd, 3‐7 pm (Celata).     The specificities  of  spatial  data,  spatial  analysis  and  GIS‐based  techniques.  Vector  and  raster  geodata. Introduction  to  coordinate  systems.  Georeferencing  techniques.  Primary  and  secondary  sources  for spatial data. Introduction of geocoding services.  2) Vector data  editing  and mapping  –  June  5th,  3‐7 pm  (Celata).    Introduction  to data processing  in ArcGIS. Table and spatial association and selection. Geoprocessing techniques. Introduction to geodata editing. Strumenti di conversione dei geodati. Spatial distribution measures, proximity and accessibility analysis. Mapping.  3)  Introduction  to  spatial  analysis  with  ArcGIS  ‐  June  12h,  3‐7  pm  (Celata).  Introduction  to  spatial statistics.  Typologies  and  specificities of  spatial data. Overview of  spatial  analysis  techniques.  Spatial concentration  analysis  and  density  maps.  Measurement  and  rendering  of  local  and  global autocorrelation and spatial clustering indexes.   4) Raster data analysis ‐ June 16th, 3‐7 pm (Martellozzo). The specificities of raster data. How to manage and  edit  raster  datasets  in  ArcGIS.  Introduction  to  remote  sensing  and  photo‐interpretation.  Raster analysis, map algebra and surface‐based indicators. Introduction to spatial networks analysis.  5) Introduction to geostatistics ‐ June 18th, 3‐7 pm (Salvati). Introduction to spatial interpolation and the analysis of aleatory surfaces: statistical tools, spatial interpolation and estimation methods, geostatistics functions  and  techniques, deterministic methods  (Inverse Distance Weighting), probabilistic methods including Kriging. Introduction to geostatistics with ArcGIS.  6) Regression analysis with ArcGIS  ‐  June 20th, 3‐7 pm  (Salvati).  Introduction  to  regression analysis of spatial  data.  Ordinary  least  square,  geographical  weighted  regression  and  introduction  to  spatial autoregression methods. How to manage spatial weights matrixes. Introduction to spatial econometrics.  When: 3‐20 June 2014, 24 hours (3 CFU) + final exam Where: PC Lab, 5th floor, room 523 Webpage: http://geostasto.eco.uniroma1.it/utenti/celata/spatial.html Software: Esri ArcGIS 10.2 (advanced), extensions: spatial analysis, spatial statistics, geostatistics. To enrol in the course please send an email to: filippo.celata@uniroma1.it