Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
La vecindad de búsqueda estándar viene definida por los parámetros de la Elipse: Ángulo, Semieje mayor y Semieje menor. La opción de Interpolación suave, sin embargo, crea una elipse exterior y una elipse interior a distancias que dependen del factor de suavizado y de las longitudes de los semiejes.
Todos los puntos contenidos en estas tres elipses se usan en la interpolación. Los puntos que quedan fuera de la elipse interior pero dentro de la elipse exterior se ponderan mediante una función sigmoidea con un valor entre 0 y 1.
Hay muchos métodos para realizar el suavizado local. Los algoritmos de spline se usan normalmente para crear un mapa continuo, ya que minimizan la curvatura de la superficie. Los modelos de estadísticas geográficas se usan normalmente para obtener predicciones espaciales y representaciones cartográficas óptimas en muchas disciplinas científicas, pero los modelos kriging clásicos producen superficies discontinuas cuando se usa la vecindad local. Piense en la predicción en dos puntos cercanos representados como centros de dos círculos.
La predicción de cada punto usa los datos del interior del círculo correspondiente. En el ejemplo anterior, la única diferencia entre las vecindades locales es si se incluye la ubicación con el valor -3,60. En general, el kriging no puede generar superficies continuas con vecindades locales, pero los cortes se ven claramente si los datos tienen valores muy diferentes en las vecindades locales cercanas.
Se puede encontrar un análisis más detallado en el siguiente artículo:
- A. Gribov y K. Krivoruchko, "Geostatistical Mapping with Continuous Moving Neighborhood".
Mathematical Geology, volumen 36, número 2, febrero de 2004.