[en] When the visualization and observation of the analyzed process does notadequately describe his behaviour in space, it is necessary to design amathematical model that explains and summarize it. Usually, the spacephenomena are the result of the sum of two types of effects: global and local.The overall effects appear when there are significant variations in the space of the average value of the process. The local effects are shown when theaverage value at one point is influenced by the average value at neighbouring points.The design of spatial models is only possible under assumption of homogeneity in the global and/or local effects. If no kind of stationarity is assumed, it would be extremely complex to model the phenomenon due to the high number of necessary parameters for the mathematical formalization of its behaviour.Moreover, it is necessary to determine if the phenomenon presents anisotropic tendencies, since this fact would invalidate the employment of models defined for isotropic functions, and would make necessary to use space transformations to get anisotropic functions from isotropic models. For this reason, the spatialprocesses modelling requires not only an analysis of stationarity in global andlocal variations, but also a directional study to determine the existence of ananisotropic component.Many and varied tools are used for analysing stationarity: Delaunaytriangulation, spatial movable average, k-functions and covariance functions,variograms, statistics of spatial autocorrelation (Moran?s I, Geary?s C, Geti?s G), autocorrelograms, spatial trend....Techniques used for the analysis of anisotropy are not many, and they justdetect directional effects by inspecting experimental variograms in differentdirections. The examination of these variograms by rough estimate onlyprovides an informal verification of the existence of anisotropy and theapproximated determination of the direction in which this one is pronounced. As a result of this, in this report appears: The analysis of the problems associated with determining the existence and quantifying the component in directional patterns. A study on the state-of-the-art of anisotropy, especially in the aspect related to the data spatial modelling. The analysis of the problems associated with determining the existence and quantifying of the component in directional patterns. The adaptation of the existing circulars statistics to analyze the directional behaviour of natural phenomena within the overall process of analysing the first order properties (homogeneity) and second order ones (autocorrelation and anisotropy) in patterns. A test for the existence of addressing in patterns that present spatialdependence assuming normality of the population. A method for the design of generating ovals in which the surface isdistributed as Normal form around its dominant direction.These methods have been distinguished and adapted to digital images, and more specifically to satellite images.

[es] Cuando la visualizaci?n y observaci?n del proceso analizado no describen deforma adecuada su comportamiento espacial, es necesario el dise?o de unmodelo matem?tico que lo explique y sintetice. Habitualmente, los fen?menos espaciales son el resultado de la suma de dos tipos de efectos: globales y locales. Los efectos globales aparecen cuando existe en el espacio variaciones significativas del valor medio del proceso. Los efectos locales se manifiestan cuando el valor medio en un punto es influenciado por el valor media en los puntos vecinos.El dise?o de modelos espaciales s?lo es posible bajo asunci?n de homogeneidad en los efectos globales y/o locales. Si no se asume ning?n tipode estacionalidad, ser?a extremadamente complicado modelizar el fen?meno debido a la gran cantidad de par?metros necesarios para la formalizaci?nmatem?tica de su comportamiento. Adem?s, es necesario determinar si elfen?meno presenta tendencia anisotr?pica, ya que este hecho invalidar?a la asunci?n de modelos definidos para funciones isotr?picas, y har?a necesario utilizar transformaciones espaciales que permitan obtener funcionesanisotr?picas a partir de modelos isotr?picos. Por este motivo, el modelado de procesos espaciales requiere tanto un an?lisis de la presencia de estacionalidad en las variaciones globales y locales como un estudio direccional para valorar la existencia de una componente anisotr?pica.Son muchas y muy variadas las herramientas utilizadas para el an?lisis de estacionalidad: triangulaci?n de Delaunay, medias m?viles espaciales, kfuncionesy funciones de covarianza (covariogramas), variogramas,estad?sticos de autocorrelaci?n espacial (Moran?s I, Geary?s C, Geti?s G), autocorrelogramas, tendencia espacial....Las t?cnicas para el estudio de la anisotrop?a demuestran que, por el contrario, son escasas, y se limitan a la detecci?n de efectos direccionales mediante la inspecci?n de variogramas experimentales en diferentes direcciones. El examen de estos variogramas a ojo s?lo proporciona una comprobaci?ninformal de la existencia de anisotrop?a y la determinaci?n aproximada de la direcci?n en que ?sta se manifiesta.Como consecuencia de esto, en esta memoria se presenta: Un estudio sobre el estado del arte de la anisotrop?a, especialmente en elaspecto relacionado con el modelado espacial de datos. El an?lisis de la problem?tica asociada a la determinaci?n de la existencia y cuantificaci?n de la componente direccional en patrones. La adaptaci?n de los estad?sticos circulares existentes para el an?lisis del comportamiento direccional de fen?menos naturales dentro del proceso general de an?lisis de las propiedades de primer orden (homogeneidad) y segundo orden (autocorrelaci?n y anisotrop?a) en patrones. Un test para la existencia de direccionamiento en patrones que presentan dependencia espacial asumiendo normalidad de la poblaci?n. Determinaci?n de la direcci?n dominante en patrones, una vez establecida la existencia de anisotrop?a. Un m?todo para el dise?o de ?valos generadores en los que la superficie se distribuye de forma Normal alrededor de su direcci?n dominante.Estos m?todos han sido particularizados y adaptados a im?genes digitales, y m?s concretamente a im?genes sat?lites.