PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATLICA DEL ECUADOR ANLISIS ESPACIAL Tema

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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR ANÁLISIS ESPACIAL Tema: Spatial Analyst Tools / Reclass Reclasificación

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR ANÁLISIS ESPACIAL Tema: Spatial Analyst Tools / Reclass Reclasificación de un Raster. Integrantes: Eduardo Arcos, Fausto Romero Semestre: 8 vo Paralelo: A Fecha: 06/07/2018

RECLASSIFY. - La herramienta Reclassify permite reclasificar los valores de un ráster, es decir

RECLASSIFY. - La herramienta Reclassify permite reclasificar los valores de un ráster, es decir reemplaza los valores actuales de cada celda, por nueva información. (Pucha, 2017) La reclasificación de atributos es la técnica en GIS y otro software de base de datos para crear un nuevo atributo categórico en un conjunto de datos al clasificar características basadas en atributos existentes u otros criterios. (Wiki. Gis, 2018)

Ejercicio. Reclasificación de Pendiente en base a la tabla de Pendientes del Cantón Zaruma.

Ejercicio. Reclasificación de Pendiente en base a la tabla de Pendientes del Cantón Zaruma. Metodología Aplicada: 1. Verificamos antes de iniciar que las extensiones estén activas, en especial SPATIAL ANALYST. 2. Con las curvas de nivel del área de estudio, se procederá a realizar un TIN. 3. Luego se crea una Raster partiendo del TIN. 4. A partir de este RASTER, se procede a la elaboración de un SLOPE. Que es el que se necesita para tener el valor de pendientes del área a analizar. 5. De aquí partiremos para elaborar la NUEVA RECLASIFICACION, basándonos en la tabla de pendientes según el plan de ordenamiento del Cantón Zaruma.

1. Verificamos antes de iniciar que las extensiones estén activas, en especial SPATIAL ANALYST.

1. Verificamos antes de iniciar que las extensiones estén activas, en especial SPATIAL ANALYST.

2. Con las curvas de nivel del área de estudio, se procederá a realizar

2. Con las curvas de nivel del área de estudio, se procederá a realizar un TIN.

3. Luego se crea una Raster partiendo del TIN.

3. Luego se crea una Raster partiendo del TIN.

4. A partir de este RASTER, se procede a la elaboración de un SLOPE.

4. A partir de este RASTER, se procede a la elaboración de un SLOPE. Que es el que se necesita para tener el valor de pendientes del área a analizar.

5. De aquí partiremos para elaborar la NUEVA RECLASIFICACION, basándonos en la tabla de

5. De aquí partiremos para elaborar la NUEVA RECLASIFICACION, basándonos en la tabla de pendientes según el plan de ordenamiento del Cantón Zaruma.

RECLASS BY FUNCTION

RECLASS BY FUNCTION

INTERVALO DE CLASES INTERVALO GEOMÉTRICO. Garantiza de valores en cada clase y que el

INTERVALO DE CLASES INTERVALO GEOMÉTRICO. Garantiza de valores en cada clase y que el cambio entre intervalos sea bastante coherente. INTERVALO EQUIVALENTE Divide el rango de valores de atributo en subrangos de igual tamaño. INTERVALO MANUAL Define a sus propias clases y establece propios rangos. RUPTURAS NATURALES (JENKS) Agrupa mejor los valores similares y maximizan las diferencias entre clases. CUANTIL Cada clase contiene un número igual de entidades. INTERVALO DEFINIDO Usado para definir una serie de clases en el mismo rango de valores.

RESCALE BY FUNCTION Reclasifica los valores ráster de entrada mediante la aplicación una función.

RESCALE BY FUNCTION Reclasifica los valores ráster de entrada mediante la aplicación una función. Existe un mayor nivel de control en como se reclasifican los valores de entrada. Permite aplicar funciones lineales y no lineales a los datos de entrada. Acepta y procesa directamente valores de entrada continuos sin necesidad de agrupar los valores en categorías. Permite calcular estadísticas.

LAS FUNCIONES PARA RE-ESCALAR POR FUNCIÓN Exponencial: Valores de entrada y la preferencia aumenta

LAS FUNCIONES PARA RE-ESCALAR POR FUNCIÓN Exponencial: Valores de entrada y la preferencia aumenta más rápidamente. (Valores de entrada) Gaussiana: valor de entrada y la preferencia decrece a medida que los valores de entrada se alejan de ese valor. Grande: Los valores de entrada tienen una preferencia mayor. Lineal: los valores de entrada utilizando una función lineal. Logaritmo: Valores de entrada menores aumenta rápido a medida que los valores aumentan y se reduce cuando los valores de entrada aumentando. Decaimiento logístico: los valores de entrada pequeños son los preferidos

MULTIPLICADOR DE VALORES MSSmall: los valores mayores del ráster de entrada tienen la preferencia

MULTIPLICADOR DE VALORES MSSmall: los valores mayores del ráster de entrada tienen la preferencia menor. MSLarge: los valores mayores del ráster de entrada tienen la preferencia mayor. Cerca: los valores de entrada próximos al punto medio tienen mayor preferencia. Lineal simétrica Se usa cuando un valor específico de entrada que es el más preferido y la preferencia decrece linealmente a medida que los valores de entrada se alejan del punto. Crecimiento logístico: Los valores de entrada grandes son los preferidos.

RECLASS BY TABLE

RECLASS BY TABLE

Las herramientas de reclasificación permiten reclasificar rápida y fácilmente los datos mediante tablas de

Las herramientas de reclasificación permiten reclasificar rápida y fácilmente los datos mediante tablas de nueva representación cartográfica o de reclasificación. Las tablas de nueva representación cartográfica pueden ser tablas de archivos ASCII o de geodatabase. La primera parte identifica el valor de la celda específica a reclasificar Las tablas de nueva representación cartográfica constan de dos partes. la segunda parte es el valor de salida reclasificado de la celda.

Conclusiones. – • La reclasificación de los valores establecidos de un dataset ráster permite

Conclusiones. – • La reclasificación de los valores establecidos de un dataset ráster permite al usuario simplificar la información en su ráster. • La extensión Spatial Analyst, permite darle un peso o un valorar las propiedades de un raster de acuerdo a un criterio dado. • La reclasificación puede aplicarse a los datos de tipo cuantitativo, nominal y raster. • La reclasificación es útil para el geógrafo porque puede reclasificar los datos según el tema del mapa o el punto que el mapa intenta transmitir. • Al agrupar los atributos en unas pocas categorías discernibles la jerarquía visual del mapa puede ser más clara y facilitar en análisis.

Bibliografía i. Map, M. (2018). Department of Technology Information. Obtenido de http: //imap. maryland.

Bibliografía i. Map, M. (2018). Department of Technology Information. Obtenido de http: //imap. maryland. gov/Documents/Training/Li. DAR_Mod 4_Reclassifying. Raster. Datasets. pdf Pucha, F. (2017). Research Gate. Obtenido de https: //eva. puce. edu. ec/pluginfile. php/165137/mod_resource/content/0/Libro%20 SIG_FUN DAMENTOS. pdf Wiki. Gis. (2018). Wiki Gis. Obtenido de Wiki. Gis. com: http: //wiki. gis. com/wiki/index. php/Attribute_reclassification Arc. GIS Desktop. RECLASIFICACIÓN. Obtenido de: http: //desktop. arcgis. com/es/arcmap/10. 3/tools/spatial-analyst-toolbox/understanding -reclassification. htm Arc. GIS Desktop. RESCALE BY FUNCTION. Obtenido de: http: //desktop. arcgis. com/es/arcmap/10. 3/tools/spatial-analyst-toolbox/how-rescaleby-function-works. htm Arc. GIS Desktop. Las funciones de transformación disponibles para Re-escalar por función. Obtenido de: http: //desktop. arcgis. com/es/arcmap/10. 3/tools/spatial-analysttoolbox/the-transformation-functions-available-for-rescale-by-function. htm