Cómo funciona Estadísticas de punto

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

La herramienta Estadísticas de punto realiza una operación de vecindad que calcula un ráster de salida donde el valor para cada celda de salida es una función de los valores de cualquier entidad de punto de entrada que esté en una vecindad especificada alrededor de esa ubicación. La función que se realiza en la entrada es una estadística, como el máximo, el promedio o la suma de todos los valores que se encuentran en esa vecindad.

Conceptualmente, en la ejecución, para cada celda en el ráster de salida, el algoritmo determina cuál de los puntos de entrada está dentro de la vecindad especificada alrededor de la celda. Las estadísticas particulares seleccionadas se aplican a los valores del campo especificado de dichos puntos. Las vecindades se pueden superponer de modo que los puntos ubicados en una vecindad alrededor de la celda de procesamiento también se pueden incluir en la vecindad de otra celda de procesamiento.

Estadísticas de punto es similar a la herramienta Estadísticas focalizadas excepto que opera directamente sobre las entidades de puntos en lugar de un ráster. Una de las ventajas de operar directamente sobre las entidades es que los puntos no se pierden cuando se convierten a ráster aunque estén muy cerca. Tenga en cuenta que solo hay cuatro formas de vecindad definidas para las que Estadísticas de punto puede calcular las estadísticas. Es posible definir formas de vecindad personalizadas con Estadísticas focales.

Procesamiento de vecindades

Una forma de comprender mejor cómo funciona del procesamiento de vecindades para esta herramienta consiste en seguir un ejemplo.

Ejemplo

Aquí se muestra el procesamiento de vecindades para la herramienta Estadísticas de punto calculando una estadística de Suma, teniendo en cuenta una entrada con 11 puntos con valores de campo 1, 2 y 3. La vecindad que se va a utilizar es un rectángulo de 3 por 3.

Entrada de ejemplo de Estadísticas de punto.

Para cada celda en el ráster de salida, la ventana de vecindad determina cuál de los puntos de entrada se tendrá en cuenta en el cálculo de la estadística del valor de la celda de salida. El resultado de dicho cálculo se registra en la celda de procesamiento y la operación prosigue a la siguiente celda. El escaneo continúa hasta que todas las celdas de salida tienen un valor.

Para ejemplificar esta operación, el siguiente gráfico demuestra cómo se calculan los valores en la tercera fila del ráster de salida. Puesto que la suma es el tipo de operación estadística seleccionada, los valores de todos los puntos incluidos en una ventana de vecindad particular se agregarán conjuntamente.

Cálculos para la tercera fila de escaneo, con la celda de procesamiento resaltada.

El ráster de salida resultante de este ejemplo sería el siguiente:

Salida de ejemplo de Estadísticas de punto.

Tipo de vecindad

Las formas de vecindad son anillo, círculo, rectángulo y cuña. Cada forma se define a través de varios parámetros, tal como se muestra a continuación.

• Anillo

  

  Parámetros de la vecindad Anillo.

• Círculo

  

  Parámetros de la vecindad Círculo.

• Rectángulo

  

  Parámetros de la vecindad Rectángulo.

• Cuña

  

  Parámetros de la vecindad Cuña.

La vecindad predeterminada es un cuadrado con el ancho y la altura de tres unidades de celda.

Utilizar la vecindad en cuña

La vecindad en cuña se especifica mediante un ángulo de inicio, un ángulo de finalización y un radio. La cuña se extiende en el sentido contrario a las agujas del reloj desde el ángulo de inicio al ángulo de finalización. Los ángulos se miden en grados aritméticos, con los 0 grados en el eje X positivo (las 3:00 en un reloj).

En el ejemplo siguiente, la vecindad en cuña se especifica con un ángulo inicial de 0 grados, un ángulo final de 45 grados y un radio de 2 celdas. Se especifica una extensión pequeña, de 5 por 5 celdas, dentro de la cual hay dos ubicaciones de puntos de entrada. El atributo de cada punto tiene un valor de 1 y la estadística que se va a calcular es el Máximo. La ilustración siguiente demuestra el proceso de escaneado fila por fila, empezando por la esquina superior izquierda. La vecindad se repetirá para cada celda de la fila y se presentará el valor de salida de la celda. Este proceso se repetirá para todas las filas del ráster de salida.

Ejemplo del proceso de escaneado para una vecindad en cuña.

Es importante comprender que la herramienta realiza los cálculos sobre la base de los puntos que se producen dentro de la vecindario especificada alrededor de cada celda de salida, y no de lo que sucede en la vecindad alrededor de cada punto de entrada.

Tipo de estadísticas

Las posibles estadísticas son: valor medio, mayoría, máximo, mediana, mínimo, minoría, rango, desviación estándar, suma y variedad. El tipo de estadísticas por defecto es el valor medio.

• Valor medio
  • El ráster de salida siempre será un punto flotante.
• Mayoría
  • Este tipo de estadística solamente se puede utilizar si el campo especificado es de tipo entero.
  • Para esta estadística, se determina primero la frecuencia de ocurrencia del valor de cada punto único de una vecindad. Si existe un solo valor con la frecuencia más elevada (es el más común), dicho valor se devuelve como la salida de esa celda. Sin embargo, puede haber empate, en cuyo caso habrá dos o más valores de entrada con la misma frecuencia más elevada. En este caso, la ubicación de la celda de procesamiento recibirá los valores más pequeños.
• Máximo
  • El tipo de datos del ráster de salida será igual que el tipo de campo de entrada (entero o flotante).
• Mediana
  • Este tipo de estadística solamente se puede utilizar si el campo especificado es de tipo entero.
  • Si el número de valores de celdas válidos en la vecindad es impar, el valor mediano se calcula a través de la clasificación de los valores y la selección del valor medio. Si el número de valores de una vecindad es par, se clasifican los valores y se selecciona el valor más bajo de entre los dos valores del medio.
• Mínimo
  • El tipo de datos del ráster de salida será igual que el tipo de campo de entrada (entero o flotante).
• Minoría
  • Este tipo de estadística solamente se puede utilizar si el campo especificado es de tipo entero.
  • Para esta estadística, se determina primero la frecuencia de ocurrencia del valor de cada punto único de una vecindad. Si existe un solo valor con la frecuencia más baja (es el menos común), dicho valor se devuelve como la salida de esa celda. Sin embargo, puede haber empate, en cuyo caso habrá dos o más valores de entrada con la misma frecuencia más baja. En este caso, la ubicación de la celda de procesamiento recibirá los valores más pequeños.
• Rango
  • El tipo de datos del ráster de salida será igual que el tipo de campo de entrada (entero o flotante).
• Desviación estándar
  • El ráster de salida siempre será un punto flotante.
  • La desviación estándar se calcula sobre la población entera (el método N); no se estima sobre la base de una muestra (el método N-1).
• Suma
  • El tipo de datos del ráster de salida será igual que el tipo de campo de entrada (entero o flotante).
• Variedad
  • Este tipo de estadística solamente se puede utilizar si el campo especificado es de tipo entero.