Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
La vecindad de búsqueda estándar se define mediante los parámetros de Elipse: Ángulo, Semieje mayor y Semieje menor. Sin embargo, la opción Suavizar interpolación crea una elipse exterior y una elipse interior a distancias que dependen del factor de suavizado y de las longitudes de los semiejes.
Todos los puntos dentro de estas tres elipses se utilizan en la interpolación. Los puntos que quedan fuera de la elipse interior, pero dentro de la elipse exterior, se ponderan mediante una función sigmoidea con un valor entre 0 y 1.
Existen muchos métodos en cuanto al suavizado local. A la hora de crear un mapa continuo, pueden utilizarse algoritmos de spline, ya que minimizan la curvatura de la superficie. Por lo general, se utilizan modelos de estadísticas geográficas para obtener predicciones espaciales y representaciones cartográficas óptimas en muchas disciplinas científicas, si bien los modelos de kriging clásicos producen superficies discontinuas cuando se usa la vecindad local. Plantéese una predicción en dos puntos cercanos representados como centros de dos círculos.
La predicción de cada punto usa los datos contenidos en cada círculo asociado. En el ejemplo anterior, la única diferencia entre vecindades locales es si se incluye la ubicación con valor -3,60. En términos generales, el kriging no puede generar superficies continuas a partir de las vecindades locales, pero se ven claramente cortes si los datos tienen valores significativamente diferentes en las vecindades locales cercanas.
Nota:
Multicuadrático inverso es la única función de base radial disponible para Suavizar interpolación.
Encontrará un análisis más detallado en el siguiente artículo:
- A. Gribov, A., y K. Krivoruchko, "Geostatistical Mapping with Continuous Moving Neighborhood."
Mathematical Geology, volumen 36, número 2, febrero de 2004.