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por Novato (148 puntos)   en ArcGIS Desktop

Estuve buscando en diversas páginas algo respecto a la teoría de estos métodos de interpolación de muestras (IDW, Spline y Kriging), y un tanto medio que no tengo una idea bien clara de ello. Me dijeron también que se emplea IDW cuando tengo buena confianza en los datos, y Spline para datos categóricos (por  ejemplo si tuviera valores de pH, pues este tiene valores de ácido, neutro, básico y alcalino).

Agradecería mucho cualquier aporte.

1 Respuesta

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por Novato (204 puntos)  

Tú preguta me recordo un documento que compartio el colega Franz "Manual de ArcGIS 10 Intermedio" (http://acolita.com/manual-de-arcgis-10-intermedio-pdf/), el siguiente texto es extraído de ahí, espero te ayude, saludos.

El método IDW combina el concepto de vecindad entre sitios con disponibilidad de datos con un cambio gradual de las superficies definidas con una tendencia. Se supone que el valor del atributo Z en una posición donde el valor del atributo no es conocido es un promedio de los valores de sus vecinos pero donde los vecinos más cercanos tienen más peso o importancia que los más alejados. (FAO, 2003).

Spline: la idea de la interpolación segmentaria o por Spline, es que en vez de usar un solo polinomio para interpolar los datos, podemos usar segmentos de polinomios y unirlos de la mejor forma posible para formar nuestro polinomio de interpolación. 

Kriging: este método pertenece al grupo de los métodos geo-estadísticos ya que describe la correlación tanto espacial como temporal entre los valores de un atributo. Tradicionalmente se ha utilizado en las llamadas geo-ciencias (geofísica, hidrogeología, etc.), sin embargo, sus principios se aplican cada vez más en una amplia variedad de campos científicos como pesquerías, silvicultura, ingeniería civil, procesamiento de imágenes, cartografía, meteorología, etc. (FAO, 2003). La Geo-estadística asume que los datos están correlacionados y que la continuidad se puede establecer para puntos, bloques o volúmenes. Por lo tanto, en esta disciplina, se utiliza el concepto de variable regional que describe fenómenos con una distribución geográfica y con una cierta continuidad espacial. Kriging es el método de cálculo de una variable regional en un punto, al interior de un área usando un criterio de minimización de la estimación de la varianza. Para ello se resuelve un conjunto de ecuaciones con información presente en un gráfico denominado variograma y las distancias relativas entre los datos y la posición del punto, donde el valor interpolado es requerido. (FAO, 2003)

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