Disponible con una licencia de Spatial Analyst.
Se puede utilizar un conjunto de pasos conceptuales para facilitar la creación de un modelo.
Paso 1: plantear el problema
- Para resolver su problema espacial, empiece planteando claramente el problema que está intentando resolver y el objetivo que se ha propuesto alcanzar.
Paso 2: desglosar el problema
- Una vez está claro el objetivo, debe desglosar el problema en una serie de objetivos, identificar los elementos y las interacciones que son necesarias para lograr sus objetivos y crear los datasets de entrada necesarios para desarrollar los modelos de representación.
- Con sus objetivos definidos ya puede empezar a desarrollar los pasos necesarios para alcanzar su objetivo. Al fijar los objetivos por orden, empezará a entender mejor el problema que está intentando resolver.
- Por ejemplo, si su objetivo era encontrar los mejores lugares para descubrir alces, sus objetivos podrían ser encontrar dónde se vieron alces recientemente, con qué tipo de vegetación se alimentan preferentemente y así sucesivamente.
- Una vez ha establecido sus objetivos, necesita identificar los elementos y las interacciones entre estos elementos que cumplan sus objetivos. Los elementos se modelarán a través de los modelos de representación y sus interacciones a través de los modelos de proceso.
- En el ejemplo de encontrar alces, conocer los tipos de ubicaciones y vegetación sólo serán algunos de los elementos necesarios para identificar dónde es más probable que estén los alces. La ubicación de los humanos y la red de carreteras existentes también influirá sobre los alces. Las interacciones entre los elementos implican que los alces prefieren ciertos tipos de vegetación, que evitan a los humanos, que pueden acceder al paisaje a través de carreteras. Podría ser necesaria una serie de modelos de proceso para encontrar en última instancia las ubicaciones con mayor probabilidad de que haya alces.
- Durante este paso también debe identificar los datasets de entrada necesarios. Una vez los ha identificado, es necesario representarlos como un conjunto de capas de datos (un modelo de representación). Para hacer esto, debe tener un buen conocimiento de cómo están representados los datos ráster en Spatial Analyst.
- Los datasets de entrada podrían contener avistamientos de alces durante la semana pasada, tipo de vegetación y la ubicación de las viviendas de la gente y las carreteras.
- El modelo global (formado por una serie de objetivos, los modelos de proceso y los datasets de entrada) le proporciona un modelo de la realidad, que le ayudará en su proceso de toma de decisiones.
Paso 3: explorar los datasets de entrada
- Resulta útil entender las propiedades espaciales y de los atributos de los objetos individuales en el paisaje y las relaciones entre ellas (el modelo de representación). Para entender estas relaciones necesita explorar sus datos. Toda una serie de herramientas y mecanismos con los que podrá explorar sus datos se encuentran disponibles en ArcGIS. Entre ellas se incluyen: datos cuantitativos de representación cartográfica, Gráficos, Informes y la herramientas de la barra de herramientas de Spatial Analyst
Paso 4: llevar a cabo el análisis
- En este momento necesita identificar las herramientas que va a utilizar para crear su modelo global. Spatial Analyst proporciona una amplia gama de herramientas para este propósito.
- En el ejemplo de encontrar alces, puede que necesite identificar las herramientas necesarias para seleccionar y ponderar ciertos tipos de vegetación, casas y carreteras de influencia y ponderarlas adecuadamente.
Paso 5: verificar el resultado del modelo
- Comprobar el resultado del modelo en el lugar. ¿Se deberían cambiar algunos parámetros para proporcionarle un resultado mejor?
- Si ha creado diversos modelos, determine qué modelo deberá utilizar. Necesita identificar qué modelo es el mejor. ¿Algún modelo en particular cumple su objetivo inicial mejor que los demás?
Paso 6: implementar el resultado
- Una vez ha resuelto conceptualmente su problema espacial y ha verificado que los resultados del mejor modelo particular cumplen sus expectativas iniciales puede implementar su resultado.
- Al visitar las ubicaciones con la mayor probabilidad de encontrar alces, ¿los ve realmente?
- En muchas ocasiones existe un conflicto entre los objetivos y los criterios de evaluación que se deben resolver antes de que se pueda acordar un resultado. Consulte GIS and Multicriteria Decision Analysis de Jacek Malczewski para obtener más información.