Generar una superficie continua utilizada para representar un atributo concreto es una función clave requerida en la mayoría de aplicaciones de sistemas de información geográfica (SIG). Quizá el tipo de superficie que se utiliza con mayor frecuencia sea un modelo digital de elevación del terreno. Estos datasets están disponibles a escalas pequeñas para distintas partes del mundo. Sin embargo, se puede utilizar prácticamente cualquier medición realizada en las ubicaciones de un paisaje, el subsuelo o la atmósfera para generar una superficie continua. Un desafío clave al que se enfrentan la mayoría de los modeladores de SIG es generar la superficie más precisa posible a partir de los datos de muestras existentes, así como caracterizar el error y la variabilidad de la superficie predicha. Las nuevas superficies generadas se utilizan en otros modelos y análisis SIG, así como en la visualización 3D. La comprensión de la calidad de estos datos puede mejorar considerablemente la utilidad y el propósito del modelado SIG.
Geostatistical Analyst usa puntos de muestra tomados en diferentes ubicaciones de un paisaje y crea (interpola) una superficie continua. Los puntos de muestra son mediciones de un fenómeno, como la radiación emitida por una central nuclear, un derrame de petróleo o alturas de elevación. Geostatistical Analyst deriva una superficie usando los valores de las ubicaciones medidas para predecir los valores de cada ubicación del paisaje.
Geostatistical Analyst proporciona dos grupos de técnicas de interpolación: determinísticas y de estadísticas geográficas. Todos los métodos se basan en la similitud de los puntos de muestra cercanos para crear la superficie. Las técnicas determinísticas utilizan funciones matemáticas para la interpolación. Las geoestadísticas se basan en métodos estadísticos y matemáticos que se pueden utilizar para crear superficies y evaluar la incertidumbre de las predicciones.