Métodos de interpolación espacial

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Métodos de interpolación espacial
Introducción
La interpolación espacial es una técnica utilizada en el campo de la geomática y la
cartografía para estimar valores desconocidos en ubicaciones no muestreadas dentro de un
área geográfica. Este proceso es esencial para la creación de mapas y modelos de
superficie continua que proporcionen información detallada sobre la distribución de
fenómenos geográficos. Existen diferentes métodos de interpolación espacial que se utilizan
para este propósito, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. En este artículo, se
presentarán los métodos más comunes de interpolación espacial.
Métodos de interpolación espacial
1. Interpolación de distancia inversa ponderada (IDW)
La interpolación de distancia inversa ponderada es uno de los métodos más utilizados para
interpolación espacial. Este método asigna valores a ubicaciones desconocidas tomando en
cuenta los valores cercanos y su distancia relativa. Los puntos más cercanos tienen más
influencia en la estimación que los puntos más alejados. El IDW es simple de implementar y
no requiere asumir una distribución espacial específica, pero puede resultar en una
sobreestimación de valores cercanos en áreas con una alta densidad de puntos.
2. Kriging
El kriging es un método de interpolación espacial basado en la teoría de la estadística
espacial. Este método utiliza un modelo de variograma para describir la dependencia
espacial entre las ubicaciones de los puntos. A diferencia del IDW, el kriging tiene en cuenta
tanto la distancia entre los puntos como su disposición espacial. Proporciona estimaciones
óptimas y se utiliza ampliamente en el campo de la geología y la hidrología, pero puede ser
computacionalmente demandante y requiere datos más robustos que otros métodos.
3. Splines
Los splines son una técnica de interpolación espacial que utiliza funciones matemáticas
suaves para estimar los valores en ubicaciones no muestreadas. Este método busca crear
una superficie continua utilizando una serie de polígonos o curvas suaves. Los splines
proporcionan resultados suaves y pueden manejar datos ruidosos, pero pueden producir
superficies demasiado lisas que no capturan bien las variaciones espaciales.
4. Polígonos de Thiessen
La interpolación mediante polígonos de Thiessen divide el espacio de manera geométrica
en función de los puntos muestreados. Cada polígono representa un punto de muestreo y
los valores en los puntos no muestreados se estiman tomando el promedio de los valores
conocidos dentro del polígono correspondiente. Este método es rápido y fácil de
implementar, pero puede generar resultados menos precisos y no tiene en cuenta la
influencia de los puntos vecinos.
5. Inversión de la distancia multivariable (MDI)
El método de la inversión de la distancia multivariable es una técnica de interpolación
espacial que tiene en cuenta múltiples variables independientes para estimar valores en
ubicaciones no muestreadas. Este método utiliza la distancia entre las ubicaciones de los
puntos y las variables independientes para calcular un valor ponderado. La MDI es útil
cuando se tienen múltiples variables que influyen en la estimación espacial, pero puede
requerir una preparación de datos más compleja y puede ser sensible a la distribución de
las variables.
Conclusiones
La interpolación espacial es una herramienta fundamental para estimar valores
desconocidos en ubicaciones no muestreadas en un área geográfica. Los métodos de
interpolación espacial presentados aquí son solo algunos de los más comunes, cada uno
con sus propias características y aplicaciones. Es importante considerar las ventajas y
desventajas de cada método antes de seleccionar el más adecuado para un proyecto
específico, teniendo en cuenta la calidad de los datos, la naturaleza del fenómeno y los
objetivos del estudio.