Source: https://www.scribd.com/doc/77168632/manual-de-arcgis-modulo-spatial-analyst
Timestamp: 2018-02-22 06:10:34+00:00

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Uploaded by Fernando Azevedo
MANUAL CURSO ANÁLISIS ESPACIAL ARCVIEW 8.
Contenido 1 Conceptos Básicos: ............................................................. 4
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 Definición de SIG:.......................................................................................... 4 Qué es una extensión en ArcGis ................................................................... 4 Extensión Spatial Analyst .............................................................................. 4 Qué es Spatial Analyst?................................................................................. 5 Otras Extensiones de interés......................................................................... 5
2 Proceso de Toma de Decisiones ......................................... 7
2.1 Modelando el Mundo Real .............................................................................. 8
1.6......................................................................................................................... 6 Modelo de Datos................................................................................................... 6 1.7 Modelo de Datos Geográficos ....................................................................... 6 1.8 Dato no espacial o Atributo........................................................................... 7
1.5.1 Geostatistical Analyst ....................................................................... 5 1.5.2 3D Analyst ........................................................................................ 6
3 Modelo de Datos Vector y Ráster ........................................ 9
3.1 Incorporación y almacenamiento de datos: .................................................... 9 3.2 Elementos Geográficos................................................................................ 10 3.3 Representación de Vectores:....................................................................... 12
2.2 Abstracción del Mundo Real .......................................................................... 9
2.1.1 Modelo de Datos:.............................................................................. 8 2.1.2 Estructura de Datos .......................................................................... 8 2.1.3 Formato de Datos ............................................................................. 8
3.4 Modelo Ráster ............................................................................................. 13 3.5 Ventajas Y Desventajas de Ambos Modelos (Raster v/s Vector) ................ 14
3.3.1 Puntos............................................................................................. 12 3.3.2 Líneas .............................................................................................. 12 3.3.3 Polígonos........................................................................................ 13 3.5.1 3.5.2 3.5.3 3.5.4 Ventajas Modelo Ráster ................................................................. 14 Ventajas Modelo Vector ................................................................. 14 Desventajas Modelo Ráster .......................................................... 14 Desventajas Modelo Vector........................................................... 15
3.6 Algunos Ejemplos de Modelos Ráster que se Verán en Este Curso ........... 15
4 El proceso de Interpolación:............................................... 17
4.1 Qué es Interpolación..................................................................................... 17 4.2 Fuentes de datos para la interpolación espacial........................................ 19 4.3 Patrones de adquisición de datos................................................................ 19 4.4 Clasificación de los métodos de interpolación ........................................... 20
3.6.1 Modelo Digital de Terreno (DEM) .................................................. 15
4.4.1 Métodos de interpolación Globales ................................................ 20 4.4.2 Métodos de interpolación locales ................................................... 23
4.4.2.1 Interpolación IDW....................................................................................... 24 4.4.2.2 Interpolación por Método Spline................................................................. 25 2 4.4.1.1 Método Kriging ............................................................................................ 21 4.4.1.2 Interpolación por Método Kriging............................................................... 21
5 Datos Discretos y Continuos .............................................. 27
5.1 Datos discretos ............................................................................................. 27 5.2 Datos Continuos ........................................................................................... 27 5.3 ¿Discreto o continuo? ................................................................................... 28 Nominal........................................................................................................ 29 Ordinal ......................................................................................................... 29 Intervalo ....................................................................................................... 30 Razón .......................................................................................................... 30
6 Escalas de Medidas ........................................................... 28
7 Resolución y Escala........................................................... 30 8 Álgebra de Mapas .............................................................. 32
8.1 Objetos ....................................................................................................... 34 8.2 Acciones ...................................................................................................... 34 7.1 Pérdida de resolución .................................................................................. 31
9 Expresiones Lógicas ......................................................... 36
8.2.1 Funciones Locales.......................................................................... 34 8.2.2 Funciones Focales.......................................................................... 34 8.2.3 Funciones Zonales .......................................................................... 35 8.2.4 Funciones Globales ....................................................................... 35 8.2.5 Las Funciones de Uso Específico o Aplicación............................... 35 8.3 Calificadores ....................................................................................... 36
integración. actualización.1 Definición de SIG: Un Sistema de Información Geográfica (SIG) es una colección organizada de hardware.3 Extensión Spatial Analyst Figura 1. 1993). Varias extensiones vienen incorporadas con ArcGis.2 Qué es una extensión en ArcGis Una extensión de ArcGis es una herramienta que se puede cargar cuando se necesite una funcionalidad adicional. y despliegue de todo tipo de información geográficamente referenciada (ESRI. ANÁLISIS ESPACIAL. almacenamiento. Activación de Extensión Spatial Analyst 4 . 1. software y datos geográficos diseñados para la eficiente captura. modificación. 1.Manual de ArcGis Módulo Spatial Analyst 1 Conceptos Básicos: 1. como también existen “extensiones opcionales” que proporcionan un análisis más avanzado y otras capacidades funcionales.
La extensión Spatial Analyst de ArcGIS proporciona una amplia gama de características espaciales de gran alcance para el modelamiento y el análisis. Realizar análisis integrado de ráster/vector. 1. Con esta herramienta usted puede: Crear. análisis de distancia. y superposiciones (overlays) de capas de información.1 Geostatistical Analyst Su importancia radica en la creación de superficies continuas a partir de medidas esparcidas tomadas con puntos de muestreo. La calidad de las decisiones tomadas depende de la calidad de los datos ingresados y el modelo del espacio usado en el análisis. Este módulo permite la generación de curvas de nivel a partir de modelos de elevación del terreno (DEM). 5 . Posee además herramientas para errores estadísticos.4 Qué es Spatial Analyst? Análisis espacial es el procesamiento de datos espaciales generando nueva información acerca del mundo y que sirve para el apoyo a la toma de decisiones. 1.El módulo de Análisis Espacial de ArcView (ArcView Spatial Analyst) provee funciones basadas en ráster que incluyen cuencas. Las decisiones finales suelen tratar de mejorar la calidad de vida del hombre por ejemplo a través de una gestión ambiental. Álgebra de mapas Consultar información a través de capas de datos múltiples.5 Otras Extensiones de interés 1. umbrales y modelamiento de probabilidad. contornos.5. Integrar completamente datos ráster con fuentes de datos tradicionales del tipo vector. preguntar. mapear y analizar píxeles basado en datos del tipo Ráster. Permite el modelado ráster y vectorial integrado. Ayuda a predecir con seguridad valores para superficies usando el método de interpolación espacial Kriging.
A esta última se les denominan relaciones Topológicas (Joaquín Bosque). por su sigla en inglés. proporcionando muchos de los beneficios de administración de datos ofrecidos por un DBMS. consultar superficies. shapefiles. DBMSs. grids. Este modelo genérico puede ser usado para definir y trabajar con una amplia variedad de usuarios o modelos para aplicaciones específicas. El modelo de geodatabase define un modelo genérico para información geográfica. 1. crear imágenes en perspectiva.1. rasters y otro tipo de datos. 1. en su interior se encuentra un monumento a Pedro de Valdivia (relaciones topológicas). las características de la entidad y las relaciones espaciales que posee con su entorno. líneas de vista y modelamiento topográfico. su superficie es de x m2 está dentro de Santiago. ArcGIS es capaz de soportar una implementación del modelo de datos tanto para los sistemas de archivos como para los manejadores de bases de datos.6 Modelo de Datos El nuevo concepto de modelo de datos en ArcGIS es el "modelo de datos de objetos". El modelo de bases geográficas o geodatos administra los mismos tipos de información geográfica en un DBMS. imágenes y redes de triángulos irregulares (TIN).5. Los modelos basados en archivos incluyen un conjunto de datos SIG tales como coberturas. Como ejemplo la plaza de armas se encuentra en el punto x. creando y analizando superficies. Se encuentra al frente de la catedral. Una base de datos de este tipo permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento".2 3D Analyst Permite la visualización y el análisis efectivo de datos de superficie. modelamientos tridimensionales tales como corte y relleno. ArcGIS tiene un modelo de datos geográficos de muy alto nivel para representar información espacial tales como features (vectores).7 Modelo de Datos Geográficos Un dato geográfico posee tres componentes fundamentales que describen espacialmente a cualquier entidad. Usando esta extensión se puede ver una superficie desde varios puntos de vista. Estas son por un lado la ubicación geométrica específica que este posee en algún sistema de referencia determinado. Un Modelo de datos de objetos permite la creación de bases de datos orientadas a la información geográfica (Geodatabase). Definiendo e implementando diferentes comportamientos sobre un modelo geográfico genérico.y (ubicación geométrica). se proporciona una plataforma para la definición de diferentes modelos de datos de usuario. proporcionando todas las herramientas necesarias para crear y trabajar con datos geográficos. Posee la aplicación de ArcScene lo que da la interfaz para ver capas múltiples de datos tridimensionales. determinar lo que es visible desde una ubicación seleccionada. Estas bases de datos inteligentes otorgan al usuario la habilidad de añadir definiciones y comportamiento a objetos. 6 .
8 Dato no espacial o Atributo El dato no espacial está referido a los antecedentes.1. descripción o atributos que tienen los elementos espaciales: • • • • • Variables Valores Nombres Clases temáticas Otros descriptores 2 Proceso de Toma de Decisiones Procesamiento de datos espaciales generando nueva información acerca del mundo y que sirve para el apoyo a la toma de decisiones. Figura 2. 7 . Las decisiones finales suelen tratar de mejorar la calidad de vida del hombre por ejemplo a través de una gestión ambiental o un análisis de evaluación multicriterio. Ciclo de Toma de Decisiones. La calidad de las decisiones tomadas depende de la calidad de los datos ingresados y el modelo del espacio usado en el análisis.
Ejemplo: El formato Shapefile.2 Estructura de Datos La implementación de un modelo de manera que sea tratable por un computador. Modelo de datos de objetos que permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento".3 Formato de Datos Específico de cada software SIG y el sistema operativo.1. espagueti 2. Ejemplos: raster y vector 2.1 Modelando el Mundo Real Figura 3. El cómo se almacenan y relacionan los datos espaciales. esto es.1.1. 8 . y Formatos de archivos de datos 2. Ejemplos: quadtree.2. puntos. éste sólo admite un tipo de representación de datos dentro del mapa. Representación del Mundo Real El mundo real es tan complejo y continuo que es necesario abstraer sólo los aspectos relevantes en el proceso de análisis espacial Esto se logra usando una jerarquía de: • • • Modelos de datos Estructuras de datos.1 Modelo de Datos: Reglas para la representación de la organización lógica de datos en una base de datos y la relación entre ellos. líneas o polígonos.
Las formas variarán según el tipo de dato.2. consultas. redes de triángulos (TIN). presentan la información en representaciones subjetivas por medio de mapas y símbolos. 9 .2 Abstracción del Mundo Real Figura 4. a los cuales se les asignan sus respectivos atributos que los definen y describen. 3 Modelo de Datos Vector y Ráster 3. edición y análisis. Un modelo de datos Geográfico es una abstracción del mundo real que emplea un conjunto de objetos dato. los resultados deseados y el software disponible. Representación de la Abstracción del Mundo Real. para soportar el despliegue de mapas. que representan la geografía como formas geométricas. ubicaciones e imágenes. Básicamente se emplean dos modos de representación de datos espaciales: vector y ráster.1 Incorporación y almacenamiento de datos: No existe una manera única de incorporación y almacenamiento de datos. superficies.
además la estructura vectorial permite la generación de las relaciones topológicas del entorno. Representación de datos espaciales: vector y ráster. Las líneas fronteras son representadas mediante las coordenadas cartesianas de los elementos como puntos vértices que delimitan los segmentos rectos que la forman. 10 . dichas fronteras definen el límite entre el entorno y el objeto en cuestión.2 Elementos Geográficos Los sistemas vectoriales son modelos en donde los objetos espaciales se representan de tal manera de definir sus fronteras.Figura 5. 3.
0 3.0 3. genera una gran cantidad de archivos que relacionan las coordenadas con los distintos elementos además de sus relaciones topológicas.5 6 6 4.Figura 6.0 1.5 0.5 11 .5 Y 3.5 3.5 4.5 5.5 5.0 0.5 3. Representación Sistemas Vectoriales El formato vectorial con este tipo de organización.5 3.5 2.0 2. como podemos apreciar en los siguientes ficheros: Tabla de Vértices Vértice 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Tabla de Polígonos X 0.5 6.5 2.5 2.5 1.
Localización de una Central de Operaciones. Y).2 Líneas 12 .3. Vértices 7 Etc. Tabla de líneas Línea B Vértices 1 (ORIGEN) 2 3 4 5 6 1 (COORDENADAS PRIMER VÉRTICE REPETIDAS) Etc.1 Puntos Puntos: Localización (X. Vértice Origen Vértice Final 4 5 3. 3. un árbol.Polígono A Etc. sin dimensiones. Ej.3 Representación de Vectores: Como elementos geográficos primitivos. Tabla de puntos Punto C Etc. los cuales poseen o generan la información geográfica. Etc.3. etc. un poste. se pueden distinguir: 3. Descripción de los segmentos Segmento Polígono Derecha VI Universo Polígono Izquierda A Vértices 8 (ORIGEN) 9 10 11 (FINAL) Etc.
tiene gran capacidad de sobreposición u overlay. está orientado para representar fenómenos tradicionalmente geográficos que varían continuamente en el espacio. tales como densidad de población.3 Polígonos Áreas o Polígonos: Conjunto de puntos. formando así un objeto cerrado con un interior y un exterior. como la elevación. Esta estructura es simple y fácil de manejar. 3. etc. comportamiento del consumidor y otras características demográficas. Los mismos están definidos por un par de coordenadas X e Y referenciadas en un sistema cartográfico determinado (por ejemplo lat/long) y los atributos de tales características geográficas están almacenados en una base de datos independiente. poseen longitud. 3. arcos y polígonos. Representación de Vectores de tipo: Puntos. Ej. un cerco. el análisis de flujos y tendencias sobre los datos representados como superficies continuas como el modelado de vertientes o los cambios dinámicos de población sobre el tiempo. Pero además pueden ser utilizadas para representar tipos de información menos tradicionales.4 Modelo Ráster La estructura ráster consiste en la representación de nuestro mundo real o la representación de este en una grilla compuesta de celdas (píxel). basado en celdas. . un área urbana. poseen perímetro y área.3. Figura 7. La estructura genera sólo un archivo que contiene las coordenadas en fila columna y el atributo del píxel.Líneas: Construido por a lo menos dos puntos en los extremos de la línea (o nodos). A la representación ráster se le denomina imagen. Las celdas también son datos ideales de representación para el modelo espacial. donde el punto de inicio es igual al de término. etc. una camino. Ej. Esta serie de datos ráster. Al emplear el modo vector cada característica geográfica se representa por medio de puntos. líneas y/o polígonos (Ver figura 7). un rodal. 13 . inclinación o precipitación.
Y 6 5 4 3 2 1 C o lu m n a s A A A A A 0 B 0 1 A A A A A 0 B 0 2 A A A A A 0 B 0 A A A 0 A A A 0 A A 0 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B 0 0 0 0B B B 3 4 5 0 0 0 0 C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B B 6 0 0 0 0 0 0 0 B F i l a s Im a g e n R a s te r X Figura 8.5.5. Compresión es necesaria la representación de topología es más compleja. Estructura Ráster 3.5 Ventajas Y Desventajas de Ambos Modelos (Raster v/s Vector) 3.5.1 Ventajas Modelo Ráster • • • • • Estructura de datos simple Overlay o superposiciones de diferentes coberturas se implementan de manera rápida y eficiente representa bien la alta variabilidad espacial su formato es utilizado en el análisis de imágenes digitales da la posibilidad de generar Modelos de Elevación del Terreno 3.3 Desventajas Modelo Ráster • • • la estructura es menos compacta. siendo algunas difíciles de representar la calidad de los mapas finales depende de una alta resolución que significa archivos más pesados 14 .2 Ventajas Modelo Vector • • • • una estructura de datos más compacta codifica eficientemente la topología La salida en papel presenta muy buenos productos es más adecuado para gráficos parecidos a mapas convencionales lineales 3.
6 Algunos Ejemplos de Modelos Ráster que se Verán en Este Curso 3.6. no es un modelo adecuado para el análisis de imágenes digitales. 3. Orientaciones o exposiciones. Pendiente 3.3.4 Desventajas Modelo Vector • • • • su estructura es más compleja que un ráster overlay es más difícil de implementar la representación de alta variabilidad espacial es ineficiente no es un modelo adecuado para el análisis de imágenes digitales. Un MDT suele incluir: 1. Modelo Digital de Elevaciones 2. Se denomina así al conjunto de mapas que representan distintas características de la superficie terrestre que se derivan de un mapa de elevaciones (Modelo Digital de Elevaciones).5. 15 .1 Modelo Digital de Terreno (DEM) Uno de los elementos básicos de la representación digital de la superficie terrestre son los Modelos Digitales de Terreno.
los sectores con menor relieve. Imagen Ráster de un Modelo Digital de Elevación Los sectores más altos aparecen en tonos de rojo. 16 . PENDIENTES: Figura 10. EXPOSICIONES: Figura 11.DEM: Figura 9. se representan en tonos azulosos. Imagen Ráster de Pendiente Los sectores con mayores pendientes aparecen en tonos de rojo. definida por la celda y sus ocho vecinos circundantes. se representan en tonos verdes. Imagen Ráster de Exposición La exposición es la dirección donde mira la cuesta o la dirección de la pendiente empinada. los sectores menos elevados.
La interpolación es necesaria: a. b.1 Qué es Interpolación Interpolación es un procedimiento matemático utilizado para predecir el valor de un atributo en una locación precisa a partir de valores del atributo obtenidos de puntos vecinos ubicados al interior de la misma región. Proceso de Interpolación 4. o c. Curvas de nivel digitalizadas de un mapa 4 El proceso de Interpolación: Figura 12. esta muestra puede consistir en: 1. A la predicción del valor de un atributo en lugares fuera de la región cubierta por las observaciones se le llama extrapolación. Un conjunto de puntos con altitud medida sobre el terreno (GPS o estación topográfica) 2. obtenidas en base a ubicaciones geográficas precisas. cuando los datos no cubren toda la región de interés de estudio 17 . Se utiliza interpolación para transformar un número finito de observaciones. a un espacio continuo de manera que el patrón espacial presentado por las observaciones puntuales pueda ser comparado con los patrones espaciales de otras variables bajo consideración.Para su formación se necesita una muestra de valores que nos permita interpolar el MDE. cuando la superficie rasterizada (GRID) tiene una resolución que es diferente de la resolución pedida. cuando una superficie continua es representada por un modelo que es diferente al necesitado.
toda la información relacionada con la variación de la variable al interior del grupo es perdida y se supone que grupos similares situados en otras secciones de la región presentan las mismas características que el grupo donde las estadísticas fueron calculadas. Para su representación se utiliza normalmente mallas regulares (ráster). (X e Y de sus coordenadas y el eje Z del atributo interpolado). Una vez que valores promedios por varios grupos homogéneos han sido calculadas. fotos aéreas o imágenes de satélites) de una resolución espacial y orientación a otra. Ejemplos de (b) son la transformación de una función continua de un tipo de malla a otra (TIN a ráster.y cuando el atributo buscado no puede ser observado directamente. Es también importante comprender que aunque una superficie interpolada muestra variaciones en sus tres ejes. en promedio.Ejemplos de (a) son la transformación de imágenes rasterizadas (documentos. Se puede también comparar la interpolación con la clasificación. El término 3D es reservado por situaciones donde el atributo varía continuamente a través del marco de referencia en 3D. ellas no son consideradas una representación en tres dimensiones (3D). En el primer caso hablamos de mallas de datos obtenidas a partir de imágenes . Representación y visualización en 3D requieren programas especiales que normalmente no son disponibles en un SIG estándar. ráster a TIN o un polígono en forma vectorial a ráster). considerando clasificación como un método muy utilizado en percepción remota para predecir valores de una variable en una región a partir de estimaciones de esta variable válidas por grupos de píxeles que se los supone representativos. Las superficies continuas obtenidas por medio de métodos de interpolación pueden ser utilizadas en un SIG tanto como capas temáticas o ser visualizadas individualmente.aéreas o de satélites . da valores a un atributo dentro de una vecindad en el espacio tienen una fuerte probabilidad de ser similares (variables regionalizadas y dependencia espacial) y que esta probabilidad disminuye respecto a valores de una vecindad separados por una gran distancia". Este procedimiento recibe el nombre de convolución. se utiliza el método de muestras no densas principalmente cuando existen limitaciones financieras para efectuar el trabajo costo de un viaje de observación y obtención de datos . Como ejemplos del caso (c) se pueden mencionar la conversión de un conjunto de datos puntuales a una superficie continua pero también rasterizada.o modelos numéricos de terreno. 18 . Frente a la forma de recolección de los datos para la generación de una interpolación. Por otro lado. en este caso. el costo de obtención no es oneroso y el atributo estudiado puede ser observado directamente. es posible distinguir entre una muestra densa y una muestra no densa. las técnicas de compresión de datos como los "runlength codes" y "quadtrees" no son apropiados para su representación. La hipótesis básica de la interpolación espacial es: "La observación común que. líneas de contorno o TINs. Debido a que una superficie interpolada varía continuamente en el espacio.
patrones de adquisición de datos que no ofrecen casi ningún grado de uniformidad son comúnmente utilizados. 19 . Este tipo de datos recibe el nombre de datos duros ó "hard data". 4. Idealmente. resulta muy útil disponer de información adicional indirecta relacionada con el proceso físico que determina el atributo estudiado. debería efectuarse un patrón que ofrece una cobertura total e uniforme de la región. Mapas que han sido digitalizados • • La gran mayoría de los datos susceptibles de ser interpolados son obtenidos usando diferentes patrones de adquisición de datos. Sin embargo. Por esta razón. Este tipo de información adicional recibe el nombre de información liviana "soft information". 4. La Figura 13 presenta los diferentes tipos de patrones que son comúnmente utilizados en el proceso de adquisición de datos. hay que mencionar que patrones uniformes pueden inducir a falsos resultados si ellos coinciden en su período con algún fenómeno regular presente en el terreno. Si la información es escasa.2 Fuentes de datos para la interpolación espacial Las fuentes de datos más comunes para efectuar interpolaciones son: • • Fotos aéreas estereoscópicas "Scanners" instalados tanto en satélites como en aviones y documentos rasterizados Muestras puntuales de un atributo obtenidas directamente o indirectamente en el terreno usando diferentes tipos de patrones de adquisición de datos. además de los datos básicos. concentraciones químicas y otros. estos patrones producen valores del atributo buscando solamente un número finito de puntos en el espacio. Sin embargo también se pueden hacer buenas estimaciones de algún contaminante.3 Patrones de adquisición de datos La ubicación del lugar donde los datos se obtienen puede ser un factor determinante en el análisis de los datos.Un uso típico de interpolación de puntos es la creación de superficies de elevación a partir de datos ya medidos como Curvas de Nivel o puntos con sus respectivas alturas como una muestra del sector a estudiar. Esta información puede incluir también supuestos relativos al grado de variación de la variable y supuestos relacionados con las propiedades estadísticas del atributo o la variable bajo consideración.
Los métodos globales son utilizados más bien para examinar y eliminar posibles tendencias presentes en los datos tanto más que para efectuar una interpolación.Figura 13. un valor del atributo que es idéntico al valor medido en esta posición se lo llama un método preciso ó exacto. en cambio los métodos locales determinísticos operan dentro de una pequeña zona alrededor de la ubicación donde se desea obtener un valor interpolado.1 Métodos de interpolación Globales Los métodos globales utilizan todo los datos disponibles para efectuar una estimación válida para toda la región de interés. para una determinada localización. Una vez que los efectos globales 20 . Patrones de adquisición de datos para la Interpolación Espacial 4.4 Clasificación de los métodos de interpolación Un método que predice. los métodos de interpolación se los clasifica en dos grandes grupos: Métodos globales y Métodos locales determinísticos 4. Desde un punto de vista más general. Todo otro tipo de método se lo llama inexacto.4. La diferencia (absoluta o cuadrada) entre el valor observado y el valor estimado es en la gran mayoría de los casos usada como indicador de la calidad de la interpolación inexacta.
modelos de regresión y métodos de análisis espectral. La Geo-estadística por su parte. Es usada principalmente cuando la variación del atributo es tan irregular y la densidad de puntos es tan grande que los dos métodos mencionados anteriormente no se pueden aplicar. Otra aproximación al problema de interpolación viene dado por la teoría de los métodos geo-estadísticos. La geo-estadística proporciona estimaciones probabilísticas de la calidad de la interpolación. los valores residuales de las variaciones globales son interpolados usando un método local. por lo que su uso implica un análisis previo de la información. con el objeto de definir o extraer de esta información inicial un modelo que represente su continuidad espacial. 4.1. al interior de una superficie o dentro de un volumen usando un criterio de minimización de la estimación de la varianza. ingeniería civil.). 21 .4. etc. Kriging es un método de interpolación exacto en el sentido que su estimación en un punto de control coincide con el valor observado. Por lo tanto. hidrogeología. asume lo contrario. sus principios se aplican cada vez más en una amplia variedad de campos científicos como pesqueras. señalando que los datos están correlacionados y que esta continuidad se puede medir para puntos.2 Interpolación por Método Kriging El interpolador de KRIGING. atributos con una distribución geográfica y con una cierta continuidad espacial. bloques o volúmenes. superficies que poseen una tendencia en sus coordenadas. Esta metodología se basa en la correlación espacial de los datos geográficos.1 Método Kriging El método geo-estadístico o kriging.4. Permite también hacer predicciones por superficies o volúmenes más grandes. meteorología. cartografía.han sido eliminados. utiliza en la estimación las características de variabilidad y correlación espacial del fenómeno estudiado. Como ejemplos de este grupo podemos citar la clasificación usando información externa. Estas ecuaciones contienen la covarianza entre el punto a ser estimado y los datos y las covarianzas entre los datos mismos. sin embargo. se manejan variables independientes. procesamiento de imágenes. describe la correlación tanto espacial como temporal que existe entre los valores de un atributo. donde se asume cero continuidad (correlación) entre los datos. en esta disciplina. 4.1. Para ello se resuelve un conjunto de ecuaciones utilizando la información presente en el variograma y las distancias relativas entre los datos y la posición del punto (o bloque/volumen) donde el valor interpolado es pedido. Pueden también incorporar en el cálculo datos livianos con el fin de mejorar la precisión de la interpolación. silvicultura. etc. se utiliza el concepto de variable regional que describe fenómenos. Tradicionalmente se le ha utilizado en las llamadas geo-ciencias (geofísica. En la estadística clásica. Kriging es el método de cálculo de una variable regional en un punto.
Kriging encaja una función matemática a un número especificado de puntos. esto incluye el análisis exploratorio estadístico de los datos. la creación de la superficie.Este método de interpolación asume que la distancia o la dirección entre puntos de la muestra reflejan una correlación espacial que puede ser usada para explicar la variación en la superficie. un viento predominante). antes de la fabricación de una predicción. y la autocorrelación es una modelación de los errores arbitrarios. Este polinomio es restado de los puntos medidos originalmente. Figura 14. A menudo es usado en la ciencia de suelo y la geología. el polinomio es añadido atrás a las predicciones para darle resultados significativos. Kriging Universal sólo debería ser usado cuando se sabe que hay una tendencia en los datos y se puede dar una justificación científica para describirlo. Una vez que el modelo es apto a los errores arbitrarios. variograma del modelamiento. 22 . Existen varios métodos de Kriging incluyendo: Ordinary y Universal. Kriging Universal Asume que hay una tendencia principal en los datos (por ejemplo. y puede ser modelado por una función determinista. un polinomio. o todos los puntos dentro de un radio especificado. Kriging es un proceso de multipaso. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método Kriging El método Ordinary: Kriging Ordinario es el método más usado de los métodos Kriging. y (opcionalmente) la exploración de una superficie de discrepancia. determinando el valor de salida para cada posición. Esta función es apropiada cuando se sabe que hay una distancia espacialmente correlacionada o la tendencia direccional en los datos.
En este procedimiento es también posible de considerar información externa y tendencias presentes en los datos. Si el número de puntos no es alcanzado antes de que la distancia máxima del radio sea alcanzada. Esto significa: • • • • definir una región alrededor de la ubicación donde el valor del atributo debe ser calculado.Variable search radius Usando un radio variable de búsqueda. Examinaremos los dos tipos de interpolación local que incluye la extensión Spatial Analyst: 1. Estos tipos de métodos de interpolación se encuentran disponibles en la mayoría de los programas S. La especificación de una distancia máxima limita el tamaño potencial del radio del círculo. Este procedimiento debe ser repetido hasta que todos los puntos en la malla regular hayan sido calculados. dependiendo (según) cuanto tenga que estirarse para alcanzar el número especificado de puntos de entrada. encontrar una función matemática que representa la variación de este conjunto de puntos y evaluar esta variación por puntos en una malla regular.4.. Como especificación con un número mínimo de puntos. menos puntos serán usados en el cálculo de la célula interpolada.. 4.generación de cuña "Splines". métodos basados en un peso lineal e inversamente proporcional a la distancia y métodos basados en cuñas (splines). usted puede asegurar que dentro del radio fijo.2 Métodos de interpolación locales Los métodos de interpolación locales usan la información proveniente de los vecinos para calcular el valor del atributo. se puede especificar el número de puntos para usar en el cálculo del valor de la celda interpolada. Fixed search radius Con un radio fijo. el radio del círculo para buscar puntos de entrada es el mismo para cada celda interpolada. 23 .peso proporcional al inverso de la distancia "Inverse Distance Weighting (IDW)" 2. Ejemplos de Interpolación Local los polígonos de Thiessen o Voronoi.G. determinar cuantos vecinos se encuentran al interior de esta región. Esto hace el radio de búsqueda variable para cada célula interpolada.I. El radio por defecto es cinco veces el tamaño del píxel para el Grid de salida. al menos un número mínimo de puntos de entrada será usado en el cálculo de cada célula interpolada.
importancia que los más alejados. Para especificar una cantidad mínima se puede asegurar que dentro del radio fijo. creando una superficie que tiene más detalle. 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. que será mayor cuanto más cerca se encuentre. Un “Poder” más alto pone más énfasis sobre los puntos cercanos. El Método Splines estima valores usando una función matemática que reduzca al mínimo la curvatura superficial total. creando una superficie suave.Estos métodos tienen en común el hecho que uniforman los datos pues utilizan un tipo de promedio al interior de la ventana que define la región de influencia de los vecinos alrededor de un punto. siguiendo el principio de correlación espacial.4. Utilice una barrera para limitar la búsqueda para los puntos de la muestra de entrada al lado de la barrera en la cual el píxel interpolado se ubique. pero es menos suave. Para el primero de ellos el radio del círculo usado para buscar entradas de puntos es igual para cada celda interpolada. 24 . al menos un número mínimo de puntos de entrada será usado en el cálculo de cada celda interpolada. 4. Un “poder” bajo tiene más influencia para rodear puntos de aquellas áreas más lejanas. Así cada punto vecino contará con un "peso" en la determinación de la cota del punto a interpolar. dando por resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos de la entrada.1 Interpolación IDW Figura 15. IDW se presenta en Spatial Analyst como dos opciones: Con un radio de búsqueda fijo y un radio de búsqueda variable.2. El método IDW combina la idea de vecindad con la idea de un cambio gradual de las superficies con una tendencia. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método IDW IDW (Gravitacional o Inverso de la Distancia): Cada punto de la muestra ejerce una influencia sobre el punto a determinar y disminuye en función de la distancia. por ejemplo en un acantilado.
25 . Este método es el mejor para con cuidado variar superficies como la elevación. Utilice un radio de búsqueda variable si sus puntos en la muestra son escasos y se ubican aleatoriamente. o concentraciones de contaminación. la cantidad representa el número de puntos usados en calcular el valor de la celda interpolada.4. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método IDW.Figura 16. Con un radio variable. Utilizando la herramienta de medición (measure) de la barra de herramientas para medir distancias entre puntos obteniendo así una idea de la distancia y del número de puntos antes de fijar el radio de la búsqueda. Si el número de puntos no se alcanza antes de que la distancia máxima del radio se alcance. alturas de superficie del agua. Esto hace variable la búsqueda del radio para cada píxel interpolado. de manera gradual cambiando la superficie con los valores que pueden estar fuera de la gama de datos de la muestra. dependiendo de cómo tenga que estirarse para alcanzar el número especificado de los puntos de la entrada. Especifique una distancia máxima para limitar el tamaño potencial del radio del círculo. Hay dos métodos Spline: Regularizad y tension (Regularizado y Tensión) Regularized: El método Regularizado crea una superficie suave. 4. Esto crea la superficie lisa con valores estrechamente obligados por la gama de datos de la muestra. dando como resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos muestreados. Utilice un radio de búsqueda fijo si sus puntos en la muestra de entrada son abundantes y se ubican de manera más uniforme.2 Interpolación por Método Spline Spline estima valores usando una función matemática que reduce al mínimo la curvatura de la superficial total. pocos puntos serán utilizados en el cálculo del punto interpolado. Tension: El método de Tensión suaviza la rigidez de la superficie según el carácter del fenómeno modelado.2.
el Weight define el peso de tensión. y 0. 5.001.01. Para una muestra de 74 puntos. mayor será la influencia de los puntos distantes y más suave será la superficie. 0. más lisa la superficie. Los valores que participan en este parámetro deben ser iguales o mayores que cero. Number of points El número de puntos identifica el número de puntos usados en el cálculo de cada célula o píxel interpolado. Figura 18. Los valores típicos que pueden ser usados son 0. Más alto el peso. Para la Tensión. Graficando los procesos de Interpolación. 1. el Weight define el peso de la tercera derivada de la superficie en la expresión de minimización de curvatura. Más puntos de entrada especificados. dentro de un campo de su base de dato 26 . la superficie pierde suavidad. el Fósforo (P) del suelo (cada punto cuenta con esta información.5. 0. A más alto el peso.Figura 17. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método Spline Weight: Para Regularizado. se interpoló con los tres métodos.1. Los valores típicos son 0. y 10. Los valores ingresados tienen que ser iguales o mayores que cero. 0.
principalmente representan objetos tanto en atributos de vector como en sistemas de almacenaje de datos ráster. En este tipo de superficie continua. tiene que haber una fuente.1 Datos discretos También llamados datos categóricos o discontinuos. ríos. zonificaciones. Ilustraciones de datos continuos que varían progresivamente son fluidos y movimientos de aire. la concentración del fenómeno en cualquier posición es una función de la capacidad del acontecimiento de moverse por el medio.2 Datos Continuos Una superficie continua representa fenómenos donde cada posición sobre la superficie es una medida del nivel de concentración o su relación de un punto fijo en el espacio o de una fuente de emisión. estos se almacenan como enteros Ejemplos Uso de la tierra. 5. Datos continuos también son llamados datos no discretos. Por ejemplo. La concentración es siempre mayor cerca de la fuente y se disminuye como una función de distancia y el medio por el cual la sustancia se mueve. En general son áreas o vecindades homogéneas. este. donde cada posición es medida de un punto de registro fijo. Un tipo de superficie continua es sacado de aquellas características que definen una superficie. Objetos discretos son por lo general sustantivos. Estas superficies son caracterizadas por el tipo o la manera en la cual el fenómeno se mueve. El modo de locomoción también puede limitar y directamente afectar la concentración superficial de un rasgo. El medio de locomoción. Las características superficiales de este tipo de movimiento incluyen la concentración de sal que se mueve por el agua. por lo que en definitiva puede ser establecida. etc. oeste o cualquier otra orientación angular intermedia). o superficiales. Un lago es un objeto discreto dentro del paisaje circundante. Un objeto discreto debe tener fronteras definibles. pozos. si 27 . el movimiento del ruido de una ráfaga de bomba es gobernado por las características inherentes de ruido y el medio por el cual esto se mueve.5 Datos Discretos y Continuos 5. al sur. el calor de un fuego forestal. Es fácil definir con precisión donde el objeto comienza y donde este termina. Otro tipo de superficie de concentración es gobernado por las características inherentes del fenómeno móvil. lagos. Estos incluyen la elevación (el punto fijo comienza en el nivel del mar) y la exposición (el punto fijo debe ser la dirección: al norte. Otro tipo de superficie continua incluye fenómenos que varían más de acuerdo a como ellos se mueven a través de una superficie a una fuente. etc. Donde el borde del agua se encuentra al borde de la tierra. caminos. como es el caso con la dispersión de semillas de una planta. En la superficie de concentración de la fuente encima. El primer tipo de movimiento es por difusión en donde los movimientos van de las áreas con alta concentración a aquellos con menos concentración hasta que las concentraciones igualan sus niveles hacia fuera.
6 Escalas de Medidas El tipo de sistema de medida usado puede tener un efecto dramático sobre la interpretación de los valores resultantes. etc. Una distancia de 20 kilómetros es dos veces una de 10 kilómetros. Es por esto la importancia del tratamiento de los números y las escalas de medida para la exhibición de datos y el análisis de datos en un SIG. alguien que tiene 60 años es dos veces tan viejo como alguien que tiene 30. contaminación por ruido. Pero el suelo con un pH de 3 no significa que sea la mitad de ácido como un suelo con un pH de 6.3 ¿Discreto o continuo? El factor de determinación para saber si un elemento cae sobre el espectro continuo o discreto es la facilidad en la definición de las fronteras del mismo elemento. etc. algo que pesa 100 kilos es un tercio de algo que pesa 300 kilos. En general son Valores que cambian continuamente (respecto a su posición espacial). viento. como se masifique una enfermedad. pendiente. El sitio exacto para un edificio no debería estar únicamente basado en el mapa de suelos. los clientes potenciales de una tienda. 5. si sus fechas de nacimiento son examinadas. tomando decisiones basado en los valores resultantes. mientras que 28 . La validez y la exactitud de las fronteras de los datos de entrada deben ser entendidas. Los símbolos del mapa se clasifican generalmente en dos tipos: cualitativo y cuantitativo.ello ser abejas. Los símbolos cualitativos tales como diversas clases de símbolos del punto son apropiados para exhibir datos nominales (descritos a continuación). y si el individuo más viejo fuera nacido en 1930 y el más joven nació en 1960. temperaturas. si ha de ser continuo o discreto. Otras superficies de movilización incluye la dispersión de poblaciones animales. todos afectan la concentración superficial de dispersión de semilla para la planta. Es importante saber el tipo de sistema de medida usado en el ráster de modo que las operaciones apropiadas y funciones puedan ser puestas en práctica y los resultados serán fiables. También. Es importante entender el tipo de datos con el cual se modela. pero el más viejo de los dos individuos sólo puede ser dos veces tan viejo como el individuo más joven sólo una vez en una vida. el valor 1930 no es el doble del valor 1960. El área cuadrada de un bosque no puede ser el factor primario determinando el hábitat de ciervo disponible. Ejemplos Elevación. hombre. o el agua. precipitación. Se almacenan como valores de punto flotante.
Estos valores son calidades. 6. Las cuentas en este caso representan datos interpretados.1 Nominal Los valores asociados con este sistema de medida son usados para identificar un caso del otro. Por ejemplo. segundo. Por ejemplo. sin la relación a un punto fijo o una escala linear. El Analista Espacial no distingue entre los tres tipos diferentes de medidas cuando se deben manipular los datos. Los valores de medida pueden ser divididos en cuatro tipos: Nominal. intervalo o los datos del cuociente. más sano. que se limita a los datos numéricos. se asignan comúnmente cuentas a los datos nominales u ordinales y se utilizan estas en los futuros cálculos y análisis. 29 . pero incorpora la información como datos numéricos usando una nueva clasificación de la tabla. y tercero.2 Ordinal Los valores ordinales determinan la posición. Otros valores nominales son números de seguro social. Cuanto mejor. peor. media. la conversión de una medida del área de los metros cuadrados a hectáreas implica un cálculo con números. Ordinal. Un tipo no es mejor o peor que cualquier otro. 2 para el medio. Para el caso de los tipos de suelo. bonito. o fuerte algo esto no puede ser demostrado por números ordinales. Esto queda como 1 para el punto bajo. el miembro. la clase. Ellos también pueden establecer el grupo. La Escala Nominal se refiere a los datos que son clasificados sólo en categorías. y números telefónicos. Intervalo y Razón. es decir. Estas medidas muestran el lugar. y baja. como primero. El análisis SIG implica a menudo el cálculo. o la categoría con la cual el objeto es asociado. y 3 para el alto (Sería incorrecto decir que el potencial medio es dos veces más alto que el potencial bajo porque los números en este caso son apenas códigos numéricos). no cantidades.los símbolos cuantitativos tales como colores graduados o los símbolos graduados del punto son apropiados para los datos cuantitativos. 6. o cualquier otro atributo se licencian como medidas nominales. ZONAS POSTALES. un estudio puede clasificar el potencial para la contaminación del agua subterránea como alta. pero ellos no establecen la magnitud o las dimensiones relativas. Pero para análisis de conveniencia.
y el potencial de hidrógeno son todos ellos ejemplos de medidas de intervalo. la densidad de coordenadas debe ser suficiente para permitir curvas suaves a la escala de representación (1:50.4 Razón Los valores del sistema de medida de Razón son sacados en relación a un punto fijo ‘cero’ sobre una escala lineal. el peso y el volumen. 6. Estos son valores sobre una escala lineal calibrada. pero ellos no están relacionados con un punto verdadero en el tiempo o el espacio.000.000 1:250.). Ejemplo de Escala de Razón 7 Resolución y Escala La Resolución especifica la unidad de medida más pequeña que se adopta para registrar datos. Figura 19. Operaciones matemáticas pueden ser usadas sobre estos valores con resultados fiables y significativos. Los ejemplos de medida de proporción son la edad.3 Intervalo Las horas del día. Para representaciones geométricas lineales.000. pero la proporción y las determinaciones de proporción no son muy útiles. 1: 1. comparaciones relativas pueden ser hechas entre las medidas. Figura 20.6. la distancia. etc. Ejemplo de Escala de Intervalos Los datos de intervalo implican números y comparaciones estadísticas que pueden ser hechas. mientras se respete la precisión y se evite una sobreabundancia de coordenadas. años sobre un calendario. 30 . la escala de temperatura de Fahrenheit. Como no hay ningún punto verdadero.000.
Antes de la especificación del tamaño del píxel. es la pérdida de resolución que acompaña datos de reestructuración a fronteras de célula de la trama fija. 7. con un píxel más grande que una trama dataset al representar la distribución de especie en vías de extinción. Es generalmente aceptado que la trama de resultado dataset debería ser la misma o mayor que los datos de entrada.El tamaño escogido para una celda o píxel de un Grid de un área de estudio depende de la resolución de datos requerida para el análisis más detallado. Cuanto más homogénea un área que incluye variables críticas tales como topografía y la utilización del suelo. Trabajando con Análisis Spatial ya se tiene para el manejo de layer del tipo ráster diferentes resoluciones para ser almacenadas y analizadas juntas en la misma base de datos. Un dataset del tipo ráster al representar las fronteras de línea divisoria de aguas de un estado puede ser almacenada en una resolución menor. al momento de guardarlo). La resolución aumenta como el tamaño de la disminución del píxel. más grande el tamaño de píxel podría no llegar a afectar la exactitud de los resultados. los siguientes factores deberían ser considerados: • • • • La resolución de los datos de entrada El tamaño de la base de datos de resultado y la capacidad de disco El tiempo de respuesta deseado El uso y el análisis que deben ser realizado Un tamaño de píxel más fino que la resolución de entrada no producirá datos más exactos que los datos de entrada. cambiando el tamaño del píxel a la mitad el tamaño corriente requiere tanto como cuatro veces el espacio de almacenaje. sin embargo. La trama datasets que almacena los tipos diferentes de información puede ser almacenada en resoluciones diferentes para encontrar las necesidades de los datos y del análisis que será completado con la trama. el costo normalmente también aumenta tanto en el espacio de disco como en velocidades de procesamiento.1 Pérdida de resolución La mayor desventaja en la representación del píxel en la trama de datos del mapa. Para un área dada. es decir. El píxel debe ser bastante pequeño para capturar el detalle requerido. 31 . Ya que el Analista Espacial proporciona esta capacidad. más bien que simultáneamente para todas las tramas en la base de datos. dependiendo del tipo de datos y las técnicas de almacenamiento usadas. las cuatro decisiones habladas anteriormente pueden ser hechas separadamente para cada dataset. pero bastante grande de modo que el almacenaje al computador y el análisis puedan ser realizados de manera eficiente (esto porque a mayor resolución mayor es el peso del archivo.
El Analista Espacial. verbos. zonales. proporciona instrumentos para realizar operaciones. y calificadores sobre las acciones. y de aplicación. Muestra de Resolución El tamaño de célula o píxel óptimo para capturar el detalle apropiado variará de acuerdo al estudio que se desee hacer. acciones. y ningún resultado será creado. y adverbios.Figura 21. El Álgebra de Mapas proporciona los componentes básicos que pueden ser usados particularmente o en la conjunción entre ellos para solucionar problemas. Combinando los bloques. Estas delineaciones son similares a sustantivos. un mensaje de error será devuelto por el Analista Espacial. una sintaxis y el álgebra Booleana como ciertas reglas a ser seguidas para que el Analista Espacial realice la tarea solicitada. Si las coacciones de tipo o reglas de sintaxis son violadas. Células más pequeñas. indicarán mayor resolución y exactitud. y funciones locales. focales. Esto porque células o píxeles grandes pueden abarcar más de un valor de datos y cada píxel posee solo un valor resultante. Los componentes básicos para la lengua de Álgebra de Mapa son objetos. La gramática de la lengua establece el significado de los componentes básicos según la posición de un bloque en una expresión. declaraciones condicionales. globales. 8 Álgebra de Mapas La fuerza principal del Analista Espacial es su gran capacidad analítica. por la lengua de Álgebra de Mapa. 32 .
Análisis con sobreposición (Overlay) de datos del tipo Ráster Figura 23.Figura 22. Muestra de la Calculadora para Datos del Tipo Ráster. 33 .
tablas y números y entre las combinaciones válidas de todos ellos.2.2 Funciones Focales Funciones Focales o de vecindad. seno) o las funciones exponenciales y logarítmicas (por ejemplo. o el valor mínimo para todos los valores del ráster de entrada en cada posición de célula. el logaritmo exponencial). la desviación estándar. Cualquier palabra usada en una expresión que no sea un operador. 8. Es decir el valor de la célula sola. y uso específico.2 Acciones Las acciones que pueden ser realizadas sobre objetos de entrada son operadores y funciones. el máximo. Una configuración de vecindad determina que las células que rodean a la célula procesada deberían ser usadas en el cálculo de cada valor de salida.1 Objetos Ellos son entradas para el cálculo o pueden ser posiciones de almacenaje para la salida. o el rango de valores dentro de la vecindad inmediata o extendida. 8. que simultáneamente cubren la trama datasets o layer y mantienen los atributos de entrada. la suma. ejemplos de funciones por célula son las funciones trigonométricas (por ejemplo. independientemente de los valores de células vecinas. Para solo un dataset. tiene una influencia directa sobre el valor de la salida. Operadores de Analista Espaciales realizan cálculos matemáticos dentro de y entre la trama datasets. una función. 8. Estas funciones son divididas en cinco categorías principales: Local. y números son todos los tipos de objetos en la lengua de Álgebra de Mapa. o una constante es considerada como el nombre propio de un dataset existente.8. Los ejemplos de las funciones locales que trabajan sobre múltiples ráster son las funciones que devuelven el mínimo. tablas. global. zonal.1 Funciones Locales Funciones locales calculan un dataset de salida donde el valor de salida en cada posición es una función del valor asociado con aquella posición sobre una o varias temas tipo GRID. layers. El juego de operadores está compuesto de aritmética. el mayor valor. relaciones y operadores lógicos que apoyan tanto números enteros como valores de punto flotante y operadores combinatorios. layers. Las funciones de vecindad pueden retornar la media. La trama datasets.2. constantes. Funciones del Analista Espacial son los modelos cartográficos espaciales que analizan datos en base a la célula o píxel. focal. Las funciones producen un ráster de salida en el cual los valores de la salida en cada posición son una función del valor de entrada en una posición y los valores de las células en una vecindad especificada alrededor de aquella posición. Una función por célula (local) puede ser aplicada a un ráster o múltiples ráster. 34 .
sin embargo. o por ráster. Cada zona puede ser única. focales. Las funciones locales. el máximo. 35 . y globales no son específicas a ningún uso. zonales. focales. 8.2. no una forma de vecindad especificada. Operaciones que pueden ser completadas sobre estas células retornan la media. mientras otras funciones de aplicación más por poco son definidas. como el análisis superficial. Algunas funciones de aplicación son más generales en cierta medida. La clasificación de las funciones de aplicación es una ayuda de agrupar y entender la amplia variedad de operadores de Analista Espaciales y funciones.4 Funciones Globales Global. usted puede determinar el costo de movimiento para el destino de una célula (la posición donde usted desea terminar el camino) a la célula más cercana de la fuente. no necesariamente tienen un orden o forma específica. donde los valores de salida son una función del valor de las celdas en un tema GRID de entrada y su asociación con otras celdas dentro de la misma zona cartográfica.5 Las Funciones de Uso Específico o Aplicación Proporcionan los instrumentos que son aplicables a tareas específicas como la hidrología. la suma. Aplicando una función global a un ponderado (el costo) la superficie. Hay dos grupos de funciones globales: Distancia euclidiana (Straight Line) y distancia ponderada (Cost Weighted). Las zonas. el mínimo. En la distancia euclidiana funciones globales asignan a cada célula del ráster de salida su distancia de la célula más cercana de la fuente (una fuente puede ser la posición para comenzar un nuevo camino). como las funciones de análisis hidrológicas.3 Funciones Zonales Son aquellas donde se produce un tema GRID de salida o una tabla. y globales (como el hecho que aun cuando la pendiente por lo general sea usada en el uso de analizar superficies. la limpieza de datos. En todos los cálculos globales.2. La dirección de la célula más cercana de la fuente también puede ser asignada como el valor de cada posición de célula en un ráster adicional de salida. el segundo identifica a cual zona cada celda (usada en el cálculo) pertenece. esto es también una función focal).2.8. y la transformación geométrica. 8. Las estadísticas zonales usando dos temas GRID de entrada: El primero define los valores a ser usados en el cálculo. zonales. las funciones calculan un ráster de salida en el cual los valores de salida en cada posición de célula es potencialmente una función de todas las células del ráster. Funciones zonales son similares a funciones focales exceptuando que la definición de la vecindad en una función zonal es la configuración de las zonas o los rasgos del dataset en las zonas de entrada. o el rango de valores determinado para cada zona. Hay alguna similitud en la clasificación de una función de aplicación y las funciones locales. conocer la superficie entera es necesario para retornar la solución.
el tipo y la manera de las acciones varían. ráster o layer debería ser usado en una función zonal. Por ejemplo. 2 es el valor del campo usado en la pregunta. mayores que (>). en que medida y con que valores las acciones deben ocurrir. 9 Expresiones Lógicas Las preguntas de los datos en ArcGis siguen álgebra booleana y consisten en expresiones lógicas y los conectadores booleanos. la ' clase = 2 ' una expresión lógica. la clase es el nombre de un campo. en la cual las ' es clases y ' ' 2 son operandos y ' ' un operador lógico.3 Calificadores Los calificadores son parámetros que controlan como y donde una acción debe ocurrir. Los operandos pueden ser un campo. 36 . Que dataset. Una expresión lógica contiene operando(s) y operador(es) lógico. menor que o igual a (<=). o una secuencia. menor que (<).8. Los operadores lógicos pueden ser iguales a (=). Las acciones permiten o requieren que parámetros calificadores para identificar como. o no igual o distinto a (<>). mayor que o igual a (>=). un número. cuales células deberían ser incluidas en una vecindad focal son algunos ejemplos de parámetros necesarios para completar una acción del Analista Espacial. y la expresión lógica selecciona esos expedientes que tengan el valor de la clase de 2. Incluso aunque los operadores y funciones realicen acciones. = es En este ejemplo.
La declaración. y NOT. Si el conectador se cambia a ‘OR’ en el mismo ejemplo. AND. Los conectadores booleanos son AND. significando que una expresión verdadera está cambiada a falsa y viceversa. 37 . Los expedientes seleccionados de la declaración deben satisfacer (clase = 2) y (edad > 100). El conectador NOT niega una expresión. INTERSECCIÓN Y UNIÓN. OR. Los conectadores booleanos de NOT. Si el conectador se cambia a XOR. XOR. y OR son realmente palabras claves usadas en las operaciones del COMPLEMENTO. después se seleccionan los expedientes que satisfacen uno o ambos expresiones. por ejemplo. entonces los expedientes que satisfacen una y solamente una de las expresiones se seleccionan.Una instrucción del lenguaje de interrogación puede incluir dos o más expresiones lógicas conectadas por uno o más conectadores boléanos. NOT (clase = 2) y (la edad > 100). El conectador ‘AND’ conecta dos expresiones Ejemplo: (clase = 2) y (edad > 100). selecciona esos expedientes que clase no sea igual a 2 y que edad sea mayor de 100.
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