Novedades en ArcGIS Geostatistical Analyst 10.1
La extensión Geostatistical Analyst de ArcGIS proporciona una amplia gama de recursos importantes dedicados al análisis y modelado espacial. Con la versión 10.1, la extensión Geostatistical Analyst proporciona dos nuevos métodos de interpolación, una nueva transformación y dos nuevas clases ArcPy.
Nuevos métodos de interpolación en la extensión Geostatistical Analyst de ArcGIS
Existen dos nuevos métodos de interpolación para la extensión Geostatistical Analyst en ArcGIS 10.1.
Interpolación aérea
La interpolación aérea es una técnica de interpolación geoestadística, disponible en el Asistente geoestadístico, que extiende la teoría de kriging a los datos promediados o agregados sobre polígonos. Otros métodos kriging son válidos solamente para datos gausianos continuos, pero la interpolación aérea acepta adicionalmente conteos o probabilidades. En conjunto con la herramienta Capa de interpolación aérea a polígonos, se pueden hacer predicciones de un conjunto de polígonos a otro, como predecir los índices de obesidad en bloques de censos de índices conocidos de obesidad en zonas escolares. La superficie de predicción suavizada se crea en el Asistente geoestadístico y la readición a nuevos polígonos se realiza con la herramienta de geoprocesamiento, según se muestra en el gráfico a continuación.
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Predicciones de polígono a polígono usando interpolación aérea |
Kriging bayesiano empírico
Kriging bayesiano empírico es un método kriging que utiliza simulaciones repetidas para responder por el error que se introdujo al estimar el semivariograma. Debido que el método no requiere un modelado interactivo de semivariograma, se ofrece a través de la herramienta Kriging bayesiano empírico y en el Asistente geoestadístico.
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Kriging bayesiano empírico |
Nueva transformación de puntuación normal
El nuevo método de aproximación de sesgado multiplicativo para la transformación de puntuación normal se ha incluido para la versión10.1. Ahora es la transformación predeterminada para el kriging simple y viene con una selección de cinco distribuciones básicas: Student's t, Lognormal, Gamma, Emprical y Log Empirical. Usar las distribuciones de base Lognormal, Gamma o Log Empirical garantiza que las predicciones nunca serán negativas, lo que con frecuencia es apropiado para variables del ambiente como lluvia.
Nuevas clases ArcPy
Debido que el Kriging bayesiano empírico no admite vecindades de búsqueda elíptica, se han agregado dos nuevas clases ArcPy para la versión 10.1. La primera es una vecindad circular estándar y la segunda es una vecindad circular suavizada.
Nuevo método kriging predeterminado
El kriging simple es ahora el método kriging predeterminado; en versiones anteriores, el valor predeterminado era el kriging ordinario. El cambio se hizo debido a la flexibilidad de la nueva transformación de puntuación normal de sesgado multiplicativo.
Entorno de máscara
Todas las herramientas en la caja de herramientas Geostatistical Analyst, que sacan rásteres, ahora admiten el entorno de Máscara.