SIG con R

Interpolación

En esta blog hablaremos sobre la estadística espacial, propiamente en las interpolaciones espaciales, explorando tres métodos ampliamente utilizados: IDW, Kriging y Cokriging. A medida que avancemos, explicaremos en qué consiste cada uno de ellos y proporcionaremos ejemplos ilustrativos para facilitar la comprensión.

La interpolación espacial es una técnica utilizada para estimar valores desconocidos en lugares no muestreados dentro de un área geográfica. Esta técnica es ampliamente aplicada en diferentes campos, como la climatología, la hidrología, la agricultura y muchas otras disciplinas relacionadas con la geografía.

• Interpolación IDW (Inverse Distance Weighting): El método de Interpolación IDW se basa en la suposición de que los puntos más cercanos a un lugar desconocido tienen una mayor influencia en su valor que los puntos más alejados. La interpolación IDW calcula los valores desconocidos ponderando inversamente la distancia entre los puntos de muestra y el lugar desconocido. Es decir, los puntos cercanos tienen un mayor peso en la estimación que los puntos más lejanos. Ejemplo: Supongamos que tenemos datos de temperatura en una región y queremos estimar la temperatura en un lugar no muestreado. Aplicando IDW, los valores de temperatura más cercanos tendrán un mayor peso en la estimación que los valores más alejados.

• Kriging: El método de Kriging es una técnica más sofisticada que tiene en cuenta la correlación espacial de los puntos de muestra. A diferencia de IDW, Kriging considera tanto la influencia de los puntos cercanos como su estructura espacial global. Este método utiliza un modelo estadístico para describir la variación espacial y utiliza una técnica llamada semivariograma para cuantificar la relación espacial entre los puntos de muestra. Ejemplo: Supongamos que tenemos datos de contaminación del aire en diferentes estaciones de monitoreo y queremos estimar la contaminación en una ubicación sin datos. Utilizando Kriging, podemos considerar tanto la proximidad de las estaciones de monitoreo como la estructura de correlación espacial entre ellas para obtener una estimación más precisa.
• Cokriging: El Cokriging es una técnica avanzada que aprovecha la relación espacial entre dos o más variables para mejorar las estimaciones. Este método se utiliza cuando se dispone de una variable principal y una o más variables secundarias que están espacialmente correlacionadas. El Cokriging utiliza la información de las variables secundarias para mejorar la precisión de las estimaciones de la variable principal. Ejemplo: Supongamos que queremos estimar el rendimiento de los cultivos en una región utilizando datos de precipitación y temperatura como variables secundarias. El Cokriging aprovecha la correlación espacial entre la precipitación, la temperatura y el rendimiento de los cultivos para mejorar las estimaciones en áreas sin datos.

Es importante tener en cuenta que la elección del método de interpolación dependerá de las características de los datos y los objetivos del estudio. Al comprender estos métodos y sus aplicaciones, podrás seleccionar el enfoque más adecuado para tus propias necesidades en el ámbito de la estadística espacial.

Ahora bien, he realizado un vídeo tutorial ilustrativo donde explicamos estas tres técnicas a partir de datos de estaciones climáticas de Guatemala para la temperatura.

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