El diseño de muestreo es una parte fundamental de cualquier estudio que implique el modelado y estimación basados en datos muestreados de recursos naturales u otros fenómenos que ocurren en el paisaje. Las consideraciones estadísticas relacionadas con el muestreo forman parte de un escenario más grande que implica conocimiento teórico, comportamiento y patrones previamente detectados del fenómeno, costes, accesibilidad a sitios de muestras, políticas, etc. Por lo tanto, el algoritmo de diseño de muestreo debe ser lo bastante flexible como para dar cabida a consideraciones externas en el diseño.
Actualmente, ArcGIS ofrece algunos métodos para construir diseños de muestreo:
- Muestreo aleatorio simple: los sitios se generan de forma independiente mediante la herramienta Crear puntos aleatorios. Se podría obtener un resultado similar utilizando la herramienta Crear ráster aleatorio y un valor límite de probabilidad (tenga en cuenta que la versión ArcGIS Spatial Analyst extension de la herramienta Crear ráster aleatorio utiliza un número aleatorio uniforme, mientras que la versión de la herramienta Crear ráster aleatorio de la caja de herramientas Administración de datos admite varias distribuciones diferentes). El método es sencillo y flexible, pero el resultado de una realización puede incluir áreas en las que las muestras se agrupan y otras áreas desprovistas de muestras.
- Muestreo aleatorio estratificado: el área de estudio se divide en estratos y se generan muestras aleatorias dentro de cada estrato. Los estratos se pueden ajustar en función del conocimiento previo del fenómeno (por ejemplo, los círculos concéntricos se pueden agrandar a medida que aumenta la distancia a una emisión de origen de punto), lo que proporciona cierta estructura espacial a la muestra.
Se pueden generar otros tipos de diseños con relativa facilidad mediante scripts o modelos simples:
- Muestreo aleatorio sistemático: se selecciona un sitio de muestra inicial de forma aleatoria y todos los demás sitios se seleccionan de modo que estén ubicados de acuerdo a un patrón regular (por ejemplo, en los vértices de triángulos equiláteros, cuadrados, hexágonos, etc.). El método es sencillo y proporciona diseños bien equilibrados espacialmente (bien distribuidos en el espacio).
- Muestreo aleatorio agrupado: se selecciona la ubicación de un grupo de sitios de forma aleatoria y los sitios dentro de cada grupo se ubican relativamente cerca unos de otros. Esto se puede hacer generando centros ubicados aleatoriamente mediante la Distancia mínima permitida de la herramienta Crear puntos aleatorios y asignando muestras adicionales dentro de una distancia especificada respecto de cada centro. Este método es fácil de implementar en la práctica, ya que se recopilan muchas muestras de ubicaciones cercanas (a diferencia de un patrón de muestra aleatorio simple, donde los sitios de muestra pueden darse en cualquier parte del área de estudio).
Estos métodos no tienen en cuenta fácilmente las variaciones en la probabilidad de que se seleccione un sitio (aparte de dividir el área de estudio en estratos, lo que normalmente requiere una inspección manual del sitio de estudio y un buen conocimiento del proceso que se está estudiando). Además, no todos garantizan que el diseño de muestreo vaya a estar equilibrado espacialmente (es decir, que el diseño muestree toda la población, dada la aleatoriedad inherente a seleccionar un sitio para muestrear). Por esta razón, la caja de herramientas de Geostatistical Analyst incluye la herramienta Crear puntos espacialmente equilibrados. Encontrará una explicación sobre cómo funciona esta herramienta y las publicaciones en las que se basa aquí: Cómo funciona Crear puntos espacialmente equilibrados.