Practica Nº5
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Practica Nº5
CARRERA DE POSGRADO ESPECIALIZACIÓN EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA (TIG) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------MODULO 3 – TEMA 2 ESTADÍSTICA ESPACIAL Y GEOESTADÍSTICA ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PRACTICA Nº 5 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- INTERPOLACIÓN UTILIZANDO LA MEDIA PONDERADA POR EL INVERSO DE LA DISTANCIA (IDW) Ejercicio 1: Crear una superficie utilizando la media ponderada por el inverso de la distancia (IDW) como método de interpolación a partir de 11 estaciones de monitoreo de calidad del aire en el Área Metropolitana de Santiago de Chile. Los ficheros que contienen la geoinformación para realizar este ejercicio se encuentran ubicados en la carpeta denominada G:\MODULO III\TEMA 2\GEODATOS > REDMACAM.shp Paso 1: Carga de datos. Mediante el ícono se añade en ArcMap la capa que contiene las estaciones de monitoreo de calidad del aire de la Región Metropolitana de Chile (REDMACAM.shp) Paso 2: Activar Geostatistical Analyst > Geostatistical Wizard. Se accede al asistente que nos guiará a lo largo de las diferentes etapas del proceso Paso 3: Especificar opciones del IDW. En el paso 1 de la interfaz de usuario del IDW seleccionamos los parámetros que utilizará este método de interpolación. La potencia por defecto es 2 (p=2) que hace mínimo el error cuadrático medio. Cuanto mayor sea la potencia es menor la influencia desde puntos distantes. A partir de la distribución territorial de las estaciones de monitoreo, los vecinos que vamos a considerar para calcular el valor en un lugar desconocido van a ser 10 (hay una estación muy lejana) y como mínimo incluiremos 8 (que son los más cercanos). Consideramos a todos los puntos igualmente en todas direcciones por lo que elegimos como forma de búsqueda el círculo. Luego Next. Paso 4: Obtención de la validación del modelo. La validación cruzada (Cross-Validation) nos entrega información acerca del nivel de certeza con el que el modelo predice los valores desconocidos. Paso 5: Generar la capa de interpolación IDW. Tarea: Ejecute el mismo procedimiento, esta vez pulsando sobre el botón Optimize power value. ¿Mejora el resultado de interpolación? Para comparar los resultados > Botón derecho del mouse sobre la superficie interpolada y elegir Compare. Ejercicio 2: Crear una superficie de interpolación con el IDW considerando que hay influencias direccionales. Paso 1: Carga de datos. Mediante el ícono se añade en ArcMap la capa que contiene las estaciones de monitoreo de calidad del aire de la Región Metropolitana de Chile (REDMACAM.shp) Paso 2: Activar Geostatistical Analyst > Geostatistical Wizard. Se accede al asistente que nos guiará a lo largo de las diferentes etapas del proceso Paso 3: Especificar opciones del IDW. En el paso 1 de la interfaz de usuario del IDW seleccionamos los parámetros que utilizará este método de interpolación. La potencia por defecto es 2 (p=2) que hace mínimo el error cuadrático medio. Cuanto mayor sea la potencia es menor la influencia desde puntos distantes. A partir de la distribución territorial de las estaciones de monitoreo, los vecinos que vamos a considerar para calcular el valor en un lugar desconocido van a ser 10 (hay una estación muy lejana) y como mínimo incluiremos 8 (que son los más cercanos). En la interfaz del IDW, elegimos los siguientes parámetros: Shape Type (forma de búsqueda de la vecindad) que va a ser una elipse, con una distancia en el eje mayor de 15.000 mts y en el eje menor 7.500 mts, para considerar que existe una influencia este-oeste en los datos, ello, producto que durante la noche desciende aire más limpio desde la precordillera de los Andes (zona este del AMS). El ángulo corresponderá a 90°. Pulsamos en Optimize Power Value (óptimo valor de p) y nos da 1. Luego Next. Paso 4: Obtención de la validación del modelo. La validación cruzada (Cross-Validation) nos entrega información acerca del nivel de certeza con el que el modelo predice los valores desconocidos. Paso 5: Generar la capa de interpolación IDW. Tarea: Compare este resultado con los resultados del ejercicio 3. Para comparar los resultados > Botón derecho del mouse sobre la superficie interpolada y elegir Compare. ¿Mejora el resultado de interpolación?