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Timestamp: 2019-11-16 02:03:23+00:00

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Interpolation/es - GRASS-Wiki
Interpolation/es
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1 Métodos de remuestreo y interpolación en GRASS
1.1 Reinterpolación de un mapa ráster "lleno" (continuidad de datos) a una resolución distinta
1.1.1 Remuestreo de mapas ráster a una resolución más fina
1.1.2 Remusetreo de mapas ráster a una resolución más gruesa
1.2 Reinterpolación de mapas "dispersos" ("sparse") (puntos o líneas dispersas)
1.3 Mapas de calor (densidad kernel)
1.4 Binning
2 Comparación de los datos originales y los interpolados
Métodos de remuestreo y interpolación en GRASS
Reinterpolación de un mapa ráster "lleno" (continuidad de datos) a una resolución distinta
Remuestreo de mapas ráster a una resolución más fina
r.resample usa el método de vecino más cercano, produce un resultado idéntico que un remuestreo al vuelo realizado a través de los módulos de importación ráster.
r.resamp.interp remuestreo de vecino más cercano, bilineal, y bicúbico: method=nearest usa el mismo algoritmo que r.resample, pero no el mismo código así que no necesariamente produce los mismo resultados en casos donde haya redondeo de número de punto flotante. Para r.resamp.interp method=bilinear y method=bicubic, los valores ráster son tratados como muestras en cada centro de celda, que definen una superficie continua (piecewise). Los valores ráster resultantes son obtenidos muestreando la superficie en caad centro de celda. Dado que el algoritmo interpola, y no extrapola, hay un margen de 0.5 (para bilineal) y 1.5 (para bicúbico) celdas que se pierden. Todas las muestras que estén en este margen se volverán nulas.
r.resamp.rst interpolación de spline regularizado con tensión (Regularized Spline with Tension (RST)): se comporta de manera similar, i.e. calcula una superficie asumiendo que los valores son muestras en cada centro de celda, y muestrea la superficie en la zona del centro de la celda.
Métodos presentes solamente en GRASS 7:
r.resamp.bspline remuestreo con interpolación spline bicúbica o bilineal, con regularización Tykhonov.
r.resamp.filter remuestrea capas de mapa ráster usando un kernel analítico (analytic kernel). Ofrece los kernels: box, bartlett, gauss, normal, hermite, sinc, lanczos1, lanczos2, lanczos3, hann, hamming, y blackman.
Remusetreo de mapas ráster a una resolución más gruesa
r.resamp.stats remuestrea capas de mapas ráster a una resolución más gruesa utilizando agregación. Si se usa son -w, el valor de cada región de celda es el valor agregado de los valores de todas las celdas ráster cuyos centros caen dentro del contorno de la región de la celda. Con la bandera -w, las muestras son ponderadas de acuerdo a la proporción de la celda ráster que cae dentro del contorno de la región de la celda, así el resultado normalmente no es afectado por errores de redondeo (un cambio pequeño en la posición del contorno resulta en una pequeña substracción o adición de la ponderación; así mismo, en los métodos "method=minimum" o "method=maximum", la agregación no usa la ponderación, así que no la bandera -w no tiene efecto).
Reinterpolación de mapas "dispersos" ("sparse") (puntos o líneas dispersas)
v.surf.icw interpolación alrededor de barreras
Interpolación de Ponderación del inverso de la distancia (Inverse distance weighted average) (IDW) (v.surf.idw, r.surf.idw, y el Complemento r.surf.idw2).
Interpolación a partir de líneas de contorno (r.surf.contour), vea Contour lines to DEM.
Interpolación usando el método Natural_neighbor (r.surf.nnbathy).
Interpolación a partir de puntos vectoriales con B-splines (v.surf.bspline).
Interpolación a partir de puntos vectoriales con splines regularizadas con tensión (v.surf.rst y v.vol.rst), vea también RST Spline Surfaces.
Interpolación a partir de puntos vectoriales con Kriging (v.krige, GRASS 7+).
Interpolación a partir de puntos vectoriales al rededor de barreras o superficies de coste (v.surf.icw).
Mapas de calor (densidad kernel)
Crear mapas ráster a partir de puntos vectoriales con (v.kernel).
Interpolación de Ponderación del inverso de la distancia (IDW) (v.surf.idw, r.surf.idw, y r.surf.idw2).
Realmente no es un método de interpolación, el binning genera mapas ráster a partir de puntos vectoriales. Puntos vectoriales en el formato XYZ (archivos CSV o ASCII) pueden ser rasterizados (convertidos a celdas ráster) usando estadísticas univariadas:
ver (r.in.xyz)
Comparación de los datos originales y los interpolados
Comparación estadística: use r.mapcalc para calcular un mapa de diferencia, luego r.univar para calcular estadísticas univariadas de las dferencias.
Comparación gráfica g.gui.mapswipe - Compara de manera interactiva dos mapas en una ventana deslizante.
Contour lines to DEM
RST Spline Surfaces
GRASS rasterintro
GRASS vectorintro
Import XYZ
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