Integración de la Formación en Aprendizaje por Servicio Liderada por Profesores para Cuantificar la Altura de los Recursos Naturales desde una Perspectiva de Ciencia Espacial

Los miembros de la facultad del Arthur Temple College of Forestry and Agriculture (ATCOFA) fueron capacitados en cómo integrar actividades de aprendizaje por servicio dentro de las clases de nivel senior en la Stephen F. Austin State University (SFASU) en Nacogdoches, Texas. La formación en aprendizaje por servicio, impartida bajo el acrónimo Mentored Undergraduate Scholarship (MUGS), consistió en reunirse con otros miembros de la facultad durante el transcurso de un año académico durante el semestre de otoño para aprender primero cómo incorporar actividades de aprendizaje por servicio en una clase de nivel senior, seguido de su incorporación en una clase el semestre de primavera siguiente. El modelo de aprendizaje por servicio se aplicó a los estudiantes en GIS 420, un curso de Modelado de Paisajes, Análisis Espacial y Evaluación Cuantitativa de nivel senior dentro de ATCOFA. Se instruyó a los estudiantes en un entorno interactivo práctico sobre cómo usar el análisis geoespacial para cuantificar recursos naturales. El objetivo general era que un estudiante demostrara competencia en comprender cómo aplicar la interpretación de fotos aéreas, la teledetección por satélite, el sistema de posicionamiento global y la tecnología de sistemas de información geográfica para cuantificar, calificar, mapear, monitorear y gestionar recursos naturales y ambientales a escalas locales y paisajísticas. Los estudiantes aplicaron este concepto en una evaluación cuantitativa de recursos, comparando la metodología convencional de medir la altura de características verticales dentro de un paisaje utilizando un clinómetro con las nuevas formas de medir la altura utilizando imágenes hiperespaciales de Pictometry y imágenes digitales adquiridas por drones. Los resultados convencionales se compararon con metodologías tecnológicas más nuevas para determinar la forma más eficiente y precisa de cuantificar recursos verticales desde una perspectiva espacial.