Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
Las geoestadísticas, como se mencionó en el tema de introducción ¿Qué son las geoestadísticas?, son un conjunto de métodos que le permiten estimar valores para ubicaciones donde no se han tomado muestras y también evaluar la incertidumbre de estas estimaciones. Estas funciones son esenciales en muchos procesos de toma de decisiones, ya que, en la práctica, es imposible tomar muestras en todas las ubicaciones de un área de interés.
Sin embargo, es importante recordar que estos métodos son un medio que permite construir modelos de la realidad (es decir, del fenómeno de interés). Depende de usted, el o la profesional, crear modelos que se adapten a sus necesidades específicas y proporcionar la información necesaria para tomar decisiones informadas y justificables. Una parte importante en la creación de un buen modelo es la comprensión del fenómeno, cómo se obtuvieron los datos de muestra y qué representan, y qué se espera que proporcione el modelo. Los pasos generales en el proceso de creación de un modelo se describen en El flujo de trabajo de estadísticas geográficas.
Existen muchos métodos de interpolación. Algunos son muy flexibles y permiten dar cabida a distintos aspectos de los datos de muestra. Otros son más restrictivos y requieren que los datos cumplan unas condiciones específicas. Los métodos de kriging, por ejemplo, son muy flexibles, pero dentro de la familia kriging hay diversos grados de condiciones que se deben cumplir para que la salida sea válida. Geostatistical Analyst ofrece los siguientes métodos de interpolación:
- Interpolación de área
- Interpolación de difusión con barreras
- Kriging disyuntivo
- EBK Regression Prediction
- Kriging bayesiano empírico
- Kriging bayesiano empírico 3D
- Simulaciones de estadísticas geográficas gaussianas
- Polinomio global
- Kriging de indicador
- Distancia inversa ponderada
- Interpolación kernel con barreras
- Polinomio local
- Kriging ordinario
- Kriging de probabilidad
- Funciones de base radial
- Kriging simple
- Kriging universal
Cada uno de estos métodos tiene su propio conjunto de parámetros, lo que le permite personalizar cada modelo para un dataset particular y los requisitos para la salida que genera. Para proporcionar alguna orientación a la hora de seleccionar cuál utilizar, los métodos se han clasificado de acuerdo con varios criterios diferentes, como se muestra en Árboles de clasificación de los métodos de interpolación ofrecidos en Geostatistical Analyst. Después de definir claramente el objetivo de desarrollar un modelo de interpolación y examinar completamente los datos de muestra, estos árboles de clasificación pueden servirle de guía para elegir un método adecuado.