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Este artículo proporciona una introducción a los métodos de interpolación utilizados por las herramientas de arcgis spatial analyst para crear superficies a partir de datos de muestra. Se discuten diferentes métodos de representación de superficies, como contornos, tin y cuadrículas, y se presentan varios métodos de interpolación, como idw, kriging, spline y pointinterp, que se utilizan en arcgis spatial analyst para crear superficies a partir de datos de muestra.
Qué aprenderás
Tipo: Monografías, Ensayos
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Por Colin Childs, Servicios Educativos de ESRI
Nota del editor: Además de proporcionar herramientas para el análisis espacial (es decir, para modelar la idoneidad, la distancia o la hidrología), la extensión ArcGIS 9 Spatial Analyst proporciona herramientas para el análisis de datos espaciales que aplican teoría y técnicas estadísticas al modelado de datos espacialmente referenciados. Las concentraciones de elevación, temperatura y contaminación son tipos de datos que se pueden representar mediante superficies. Cada celda ráster representa una medida, como la relación s̓ de una celda con un punto fijo o un nivel de concentración específico. Debido a que obtener valores para cada celda en un ráster normalmente no es práctico, los puntos de muestra se utilizan para derivar los valores intermedios mediante las herramientas de interpolación en ArcGIS Spatial Analyst. Este artículo proporciona una introducción a los métodos de interpolación utilizados por estas herramientas. GIS tiene que ver con los datos espaciales y las herramientas para administrar, compilar y analizar esos datos. La extensión ArcGIS Spatial Analyst proporciona un conjunto de herramientas para analizar y modelar datos espaciales. Se puede usar un conjunto de puntos de muestra que representan cambios en el paisaje, la población o el medio ambiente para visualizar la continuidad y la variabilidad de los datos observados en una superficie mediante el uso de herramientas de interpolación. Estos cambios se pueden extrapolar a través del espacio geográfico. La morfología y características de estos cambios pueden ser descritas. La capacidad de crear superficies a partir de datos de muestra hace que la interpolación sea poderosa y útil.
x,yse acerca el punto. Las superficies funcionales son superficies de 2,
Los contornos o isolíneas se utilizan para definir una característica común a lo largo de una línea. Técnicamente, los contornos unen ubicaciones de igual valor entre sí. En el caso de una línea de contorno que representa la altura, es una línea dibujada en un mapa que conecta puntos de igual elevación por encima de un dato que generalmente representa el nivel medio del mar. Una red irregular de triángulos (TIN) es una estructura de datos vectoriales utilizada para almacenar y mostrar modelos de superficie. Un TIN divide el espacio geográfico utilizando un conjunto de puntos de datos espaciados irregularmente, cada uno de los cuales tienex-, y-, yZ-valores. Estos puntos están conectados por bordes que forman triángulos contiguos que no se superponen y crean una superficie continua que representa el terreno. Una cuadrícula es una estructura de datos espaciales que define el espacio como una matriz de celdas de igual tamaño que se organizan en filas y columnas. En el caso de una cuadrícula que representa una superficie, cada celda contiene un valor de atributo que representa un cambio enZvalor. La ubicación de la celda en el espacio geográfico se obtiene a partir de su posición relativa al origen de la cuadrícula.
Para crear una cuadrícula de superficie en ArcGIS, la extensión Spatial Analyst emplea una de varias herramientas de interpolación. La interpolación es un procedimiento utilizado para predecir los valores de las celdas en ubicaciones que carecen de puntos de muestra. Se basa en el principio de autocorrelación espacial o dependencia espacial, que mide el grado de relación/dependencia entre objetos cercanos y distantes.
La autocorrelación espacial determina si los valores están interrelacionados. Si los valores están interrelacionados, determina si hay un patrón espacial. Esta correlación se utiliza para medir
norteEl grado en que un fenómeno espacial está correlacionado consigo mismo en el espacio.
Diferentes métodos de interpolación casi siempre producirán resultados diferentes.
Valores de lluvia conocidos
La interpolación es el procedimiento utilizado para predecir valores de celda para ubicaciones que carecen de puntos de muestra.
1 milla
Traducido del inglés al español - www.onlinedoctranslator.com
Con Barrera
sin barrera
Las barreras, que reflejan la presencia de líneas de falla, acantilados, arroyos y otras características que crean una discontinuidad lineal en las superficies, también controlan cómo se generan las superficies. IDW y Kriging apoyan el uso de barreras.
Muchas herramientas de interpolación incorporan barreras que definen y controlan el comportamiento de la superficie en términos de suavidad y continuidad. Las barreras son necesarias porque, a veces, las operaciones de interpolación no se deben realizar entre elementos, como líneas de falla, diques, acantilados y arroyos, que crean una discontinuidad lineal en la superficie. Mediante el uso de barreras, se pueden describir y aplicar cambios en el comportamiento de la superficie.
Las características de una superficie interpolada se pueden controlar limitando los puntos de entrada utilizados. Los puntos se pueden limitar especificando un número máximo de puntos, que seleccionará los puntos más cercanos hasta alcanzar ese número máximo de puntos. Alternativamente, se puede especificar un radio en unidades de mapa.
Las características de una superficie interpolada se pueden controlar limitando los puntos de entrada utilizados en el cálculo de los valores de las celdas de salida. Esto se puede hacer limitando el número de puntos muestreados o el área de la que se toman los puntos muestreados. Especificar el número máximo de puntos que se muestrearán devolverá los puntos más cercanos a la ubicación de la celda de salida hasta que se alcance el número máximo. Alternativamente, especificar un radio fijo en unidades de mapa seleccionará solo los puntos de entrada dentro de la distancia del radio desde el centro de la celda de salida, a menos que no haya suficientes puntos dentro de ese radio.
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vecino natural La interpolación de vecinos naturales tiene muchas características positivas, se puede utilizar tanto para la interpolación como para la extrapolación y, en general, funciona bien con puntos de dispersión agrupados. Otro método de promedio ponderado, la ecuación básica utilizada en la interpolación de vecinos naturales es idéntica a la utilizada en la interpolación IDW. Este método puede manejar de manera eficiente grandes conjuntos de datos de puntos de entrada. Cuando se utiliza el método Vecino natural, las coordenadas locales definen la cantidad de influencia que tendrá cualquier punto de dispersión en las celdas de salida.
vecino natural de manera inteligente con entradas de contorno.
Krige
Ranura IDW Z-valor
Distancia
IDW y Spline son dos métodos deterministas que crean superficies a partir de muestras en función del grado de similitud o el grado de suavizado. Sin embargo, mientras que una superficie spline pasa exactamente por cada punto de muestra, una IDW no pasará por ninguno de los puntos. Kriging es un método geoestadístico que utiliza una poderosa técnica estadística para predecir valores derivados de la medida de relación en muestras y emplea técnicas sofisticadas de promedio ponderado.
Tendencia La tendencia es un método estadístico que encuentra la superficie que se ajusta a los puntos de muestra utilizando un ajuste de regresión de mínimos cuadrados. Se ajusta una ecuación polinomial a toda la superficie. Esto da como resultado una superficie que minimiza la variación de la superficie en relación con los valores de entrada. La superficie se construye de modo que para cada punto de entrada, el total de las diferencias entre los valores reales y los valores estimados (es decir, la varianza) sea lo más pequeño posible. Es un interpolador inexacto y la superficie resultante rara vez pasa por los puntos de entrada. Sin embargo, este método detecta tendencias en los datos de la muestra y es similar a los fenómenos naturales que normalmente varían sin problemas.
Tendencia