En este tutorial realizamos un análisis GWR para desescalar 41 capas de temperatura promedio (datos anuales desde 1980 hasta el 2020), obteniendo así las capas de 5000 mt a 600 mt, mejorando mucho el tema del píxelado para áreas pequeñas, como lo es en este caso esta variable para Salento.

Ejemplificando:

En la figura superior los datos tienen una resolución de 5 km, mientras que en los datos de la figura inferior la resolución es de 600 metros, esto se hizo gracias al uso de la covariable de la altitud y el uso de la técnica mencionada GWR.

El vídeo tutorial lo puedes ver en mi canal de YouTube:

Para acceder a los datos y el código, dar clic aquí: https://github.com/fabiolexcastro/tutorials_youtube/tree/master/gwr

Si deseas hablar conmigo para alguna clase o asesoría personalizada, me puedes escribir a mi whatsapp:

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Una respuesta a «Geographically Weighted Regresion para desescalado de temperatura promedio»

  1. Avatar de Análisis de pendiente para datos de temperatura promedio anual – SIG con R – Tutoriales

    […] Este tutorial es la continuación de una anterior publicación en la cual realizamos el desescalado (downscaling) de datos de temperatura promedio par el año 2023, aquí puedes revisar el vídeo y la publicación. […]

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