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Interpolación Kriging IDW Bustos Eddy Carvajal Martín

Interpolación La interpolación es un proceso por el cual se define un valor en un punto cualquiera a partir de los valores conocidos en algunos puntos dados. La calidad de la interpolación depende de la confiabilidad, certeza, número y distribución de los puntos conocidos usados en el cálculo y en la precisión del modelamiento de la función utilizada

Es un procedimiento geo estadístico que genera una superficie estimada a partir de un conjunto de puntos dispersados con valores z Kriging La herramienta Kriging ajusta una función matemática a todos los puntos dentro de un radio específico para determinar el valor de salida para cada ubicación Usar la herramienta Kriging implica una investigación interactiva del comportamiento espacial del fenómeno representado por los valores z antes de seleccionar el mejor método de estimación para generar la superficie de salida

Está basado en las relaciones estadísticas entre los puntos medidos Tiene la capacidad de producir una superficie de predicción y también proporciona alguna medida de certeza o precisión de las predicciones Funcionamiento Se utiliza a menudo en la ciencia del suelo y la geología. Presupone que la distancia entre los puntos de muestra reflejan una correlación espacial que puede utilizarse para explicar la variación en la superficie.

Pasos Análisis estadístico exploratorio de los datos Modelado de variogramas Exploración de la superficie de varianza Creación de la superficie

Kriging Ordinario es el más general y es el predeterminado, presupone que el valor medio constante es desconocido Universal se utiliza para estimar medios espaciales cuando los datos tienen una fuerte tendencia y la tendencia puede ser modelado por funciones simples. solo se debe utilizar si se conoce una tendencia en los datos y se puede dar una justificación científica para describirla.

Modelado del semivariograma empírico Proporciona información sobre la auto correlación espacial de los datasets. No suministra información para todas las direcciones y distancias posibles, para asegurar que las predicciones de kriging tengan varianzas positivas, es necesario ajustar un modelo: v Circular v Esférica v Exponencial v Gaussiana v Lineal

El modelo seleccionado influye en la predicción de los valores desconocidos. Cuanto más pronunciada sea la curva cercana al origen, más influirán los vecinos más cercanos en la predicción. la superficie de salida será menos suave

Kriging IDW Vecino Cercano • Es un procedimiento de • Utiliza un método de • Halla el subconjunto de estadísticas geográficas interpolación que estima muestras de entrada más avanzado que genera los valores de las celdas cercano a un punto de una superficie estimada a calculando promedios de consulta y aplica partir de un conjunto de los valores de los puntos ponderaciones sobre puntos dispersados con de datos de muestra en ellas basándose en áreas valores z. la vecindad de cada proporcionales para celda de procesamiento. interpolar un valor • Cuanto más cerca está un punto del centro de la celda que se está estimando, más influencia o peso tendrá en el proceso de cálculo del promedio.

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