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Las herramientas de interpolación crean una superficie continua (o predicción) a partir de valores de punto muestreados.
Visitar todas las ubicaciones de un área de estudio para medir la altura, la concentración o la magnitud de un fenómeno generalmente es difícil o costoso. En cambio, puede medir el fenómeno en ubicaciones de muestra dispersadas estratégicamente y se pueden asignar valores previstos a todas las demás ubicaciones. Los puntos de entrada pueden ubicarse a espacios regulares o aleatorios o pueden basarse en un esquema de muestreo.
La representación de la superficie continua de un dataset ráster representa algunas medidas, como la altura, la concentración o la magnitud (por ej. elevación, acidez o nivel de ruido). Las herramientas de interpolación de superficie hacen predicciones a partir de mediciones de muestra para todas las ubicaciones en un dataset ráster de salida, ya sea que se haya tomado una medición en la ubicación o no.
Existen diferentes maneras de derivar una predicción para cada ubicación; cada método se denomina modelo. Con cada modelo, se realizan diferentes suposiciones acerca de los datos, y algunos modelos son más aplicables para determinados datos, por ejemplo, un modelo puede dar cuenta de la variación local mejor que otro. Cada modelo produce predicciones usando diferentes cálculos.
Las herramientas de interpolación, por lo general, se dividen en métodos determinísticos y de estadísticas geográficas.
Los métodos determinísticos de interpolación asignan valores a las ubicaciones basándose en los valores medidos circundantes y en fórmulas matemáticas específicas que determinan la suavidad de la superficie resultante.
Los métodos determinísticos incluyen IDW (ponderación de distancia inversa), Vecino natural, Tendencia y Spline.
Los métodos de estadísticas geográficas están basados en modelos estadísticos que incluyen la autocorrelación (la relación estadística entre los puntos medidos). Gracias a esto, las técnicas de estadística geográfica no sólo tienen la capacidad de producir una superficie de predicción sino que también proporcionan alguna medida de certeza o precisión de las predicciones.
Kriging es un método de interpolación de estadísticas geográficas.
Las herramientas de interpolación restantes, De topo a ráster y De topo a ráster por archivo, utilizan un método de interpolación diseñado específicamente para crear superficies continuas a partir de líneas de curvas de nivel, y los métodos también contienen propiedades favorables para crear superficies para el análisis hidrológico.
Explore los siguientes vínculos para obtener más información sobre el análisis de interpolación:
- Más información para comprender el análisis de interpolación
- Más información sobre los diferentes métodos de interpolación
En la siguiente tabla se enumeran las de herramientas de Interpolación disponibles y una breve descripción de cada una:
| Herramienta | Descripción |
|---|---|
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando una técnica de distancia inversa ponderada (IDW). | |
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando kriging. | |
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando una técnica de vecinos naturales. | |
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando una técnica de spline de curvatura mínima bidimensional. La superficie de alisado resultante pasa exactamente a través de los puntos de entrada. | |
Interpola una superficie de ráster, con barreras, a partir de puntos utilizando una técnica de spline de curvatura mínima. Las barreras se introducen como entidades poligonales o de polilínea. | |
Interpola una superficie hidrológicamente correcta a partir de datos de punto, línea y polígono. | |
Interpola una superficie de ráster hidrológicamente correcta a partir de datos de punto, línea y polígono mediante el uso de parámetros especificados en un archivo. | |
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando una técnica de tendencia. |