análisis espacial arcgis

Utilización de Sistemas de Información Geográfica para la Seguridad Alimentaria sostenible en zonas marginadas de Honduras, Nicaragua y Guatemala

2.5 Análisis Espacial.

Este nuevo capítulo trata funciones de mayor complejidad. No suelen estar

disponibles en los software GIS mas básicos, y deben adquirirse extensiones

específicas para poder activar dichas posibilidades (Spatial Analyst en

ArcView/ArcGis).

Tratare en este capítulo las mas importantes, haciendo hincapié sobretodo en

las que están disponibles dentro de ArcGis.

2.5.1 Calculo de Distancias

Es una función útil para determinar las distancias que existen a un determinado

punto, bien sea el hospital mas cercano, un aeropuerto de emergencia o buscar

la boca de riego dentro de una distancia de 500 metros. También es posible

encontrar, mediante esta función el camino mas corto, o de menos coste, desde

un punto a otro basado en consideraciones de precio.

El fundamento teórico de esta función se basa en el tratamiento matemático de

los valores de cada píxel que forma la imagen raster.

Es decir , se parte de un píxel con su correspondiente valor asignado, y se van

tomando los valores de los píxeles cercanos acumulando sus valores y los de los

píxeles precedentes. La forma de cómo se calculen estos valores determinaran

las diferentes aplicaciones del calculo de distancias.

Distancia mas cercana ( Straight Line Distance).

Da la distancia de cada píxel al píxel de origen mas cercano. Ejemplo, ¿cuál es

la distancia desde cada punto del plano de un monte al refugio de montaña mas

cercano?.

Ejemplo, la zona Norte del municipio de Posoltega es muy montañosa, sujeta

muchas veces a peligros por deslizamientos en épocas de lluvias. En la

catástrofe del huracán Mitch de Octubre de 1998, la zona de Posoltega fue

Alumno: Ricardo Rapallo Fernandez Tutor: Ignacio TruebaJainaga Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos. Madrid

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severamente afectada, fundamentalmente por desprendimientos de lodo desde

la zona alta del municipio.

Supongamos pues, que tenemos cuatro refugios para el caso de nuevas

amenazas por deslizamientos de lodo. Teniendo en cuenta, que estos

fenómenos metereológicos ocurren de manera repentina, el tiempo estimado

para poder resguardarse del río de lodo es de 20 minutos, es decir, en el

momento que comience a llover de manera intensa, ese es el tiempo que tengo

para alcanzar el refugio.

El tiempo medio,

andando, del ser

humano campo través

es de 5 km/hora.

Conclusión, necesito

saber el área que esta a

mas de 1600 ( en

realidad son 1666,66)

metros de distancia de

cualquiera de los

refugios. Estas Areas

serán las que se

encuentran fuera de la

zona de protección, y

por tanto están en

peligro en caso de

nuevos deslizamientos

de lodo.

Fuente Elaboración Propia a partir de cartografía Humbolt.


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Localización mas cercana. (Straight Line Allocation)

Permite determinar el grupo de pixels mas cercano a un determinado pixel de

origen. Es decir, áreas que pertenecen a un punto, en términos de proximidad.

Ejemplo, Las zonas que cubren cada refugio de montaña. Las áreas que cubren

las antenas de comunicaciones.

Una nueva consulta interesante, siguiendo el ejemplo anterior sería. ¿ A cual de

los refugios he de correr para refugiarme?, ¿Dónde está el mas cercano?.



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Utilización de Sistemas de Información Geográfica para la Seguridad Alimentaria sostenible en zonas marginadas de Honduras, Nicaragua y Guatemala Dirección mas cercana. ( Straight Line Direction)

Posibilita conocer la dirección de cada pixel del mapa al pixel de origen mas

cercano. Las direcciones vienen medidas en grados, donde el norte es el 0º.

Ejemplo, ¿ Cuál es la dirección al refugio mas próximo desde el punto donde

esta situada una persona que corre peligro por deslizamientos de lodos?.

Fuente: Elaboración propia.



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Utilización de Sistemas de Información Geográfica para la Seguridad Alimentaria sostenible en zonas marginadas de Honduras, Nicaragua y Guatemala Distancia mas cercana según el Coste ( Cost Weighted Distance).

Esta función encuentra el menor coste acumulado desde un píxel al píxel

próximo. El coste puede considerarse en términos de dinero, tiempo, u otras

diferencias. La principal diferencia con la función de Calculo de distancias, es

que la esta función calcula el coste acumulativo de desplazarse desde un píxel a

otro, basado en el coste de desplazarse por cada tipo de píxel. Es decir, es mas

fácil ( rápido, barato) desplazarse a través de zonas despejadas, o por carreteras

, que atravesando un lago, o una montaña.. El típico ejemplo que se cita para

explicar esta función, es el de determinar el recorrido mas barato para delimitar

el trazado de una carretera.

Trazado mas Corto. (Shortest path)

Una vez que se delimitaron las zonas mas cercanas, según el coste de

desplazamiento a un determinado punto desde cualquier otro punto (ver

apartado anterior), esta nueva función nos permite delimitar el mas barato de

los posibles caminos.

Densidad

Mediante esta función se distribuyen los valores de diversos puntos a lo largo

de toda la superficie del mapa. Es una función útil para mostrar donde se

concentran los mayores valores de un determinado atributo, suele usarse para

mostrar mapas de población, concentración de contaminantes en suelos y rios,

bolsas de pobreza etc.


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Utilización de Sistemas de Información Geográfica para la Seguridad Alimentaria sostenible en zonas marginadas de Honduras, Nicaragua y Guatemala 2.5.2 Interpolación.

Es una de las herramientas mas usadas y mas útiles del GIS en el Medio

Natural.

Los fenómenos que ocurren son continuos, pero la información cuantificable

que de ellos disponemos los hombres, son en su mayoría discretos. La

Interpolación nos permite crear mapas continuos a través de un numero de

observaciones discretas.

Mapas de climatología según los datos de las estaciones climatológicas,

contenido de humedad del suelo según las medidas de los piezómetros etc.

Naturalmente, existe una base estadística, a tener en cuenta, para determinar el

numero de observaciones necesarias, en función del fenómeno que queramos

explicar. ArcGis dispone diversos modelos estadísticos para explicar cada

fenómeno en función de sus características.

Inverse Distance Weighted (IDW) y Spline son dos modelos basados en

métodos de interpolación determinista ya que se fundamentan en muestreos

del área de estudio en formulas matemáticas que determinan la forma de la

superficie resultante. Una segunda familia de modelos están basados en

métodos geoestadísticos (como el Kriging) que utilizan fundamentos

estadísticos que incluyen auto correlaciones. Es decir, son modelos que no solo

predicen superficies de interpolación, sino que también indican el grado de

exactitud y error de la predicción.

Kriging es similar a IDW, en cuanto a que pondera muestras del entorno, para

extraer predicciones de zonas próximas. La formula general para ambas

interpolaciones esta basada en la suma ponderada de todos los datos.

Ž (So) = ∑λi Z(Si)

En el IDW el peso solo depende de la distancia a los puntos de muestreo,

mientras que en el Kriging los pesos no solo se basan en las distancias, sino

también en las relaciones espaciales entre las muestras y sus valores.


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Utilización de Sistemas de Información Geográfica para la Seguridad Alimentaria sostenible en zonas marginadas de Honduras, Nicaragua y Guatemala Cuadro resumen de los tres tipos de interpolación.

IDW. Inverse Distance Weighted Spline Kriging

Concepto: Este método asume que la

influencia de la variable decrece con la

distancia al punto muestra.

Crea superficies con mas detalle pero

de aspecto menos continuo.

Concepto: Minimiza cambios

abruptos, poco visuales,

presentando superficies mas

suaves.

Es un método apropiado para

cambios graduales de valor

representar elevaciones,

concentración de contaminantes

Concepto:

Crean superficies de

interpolación y además,

especifica la exactitud del

modelo.

Opciones:

Power: Permite dar mas o menos

importancia a los valores próximos al

punto muestra.

Search radious (fijos o variables): limita

el numero de inputs , puntos muestra,

para cada píxel.

Barrier: delimita la extensión de la

interpolación.

Opciones:

Regularized: crea la superficie

con valores que pueden fuera

del rango de los de los puntos

de muestreo.

Tensión: ajusta la superficie a

valores que estén cercanos a los

de los puntos de muestreo. (

superficies algo menos suaves)

Peso: pondera el grado de

suavidad de la interpolación. A

mayor valor, mas suave será la

superficie.

Nª de puntos: limita el nº de

puntos que intervienen en a

interpolación de cada píxel.

Opciones:

Ordinary: Es el usado por

defecto, asume que la media es

desconocida.

Universal: Debe usarse cuando

se conoce la tendencia que

existen en los valores de las

muestras.


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Mapas de Precipitación anual en Guatemala, utilizando los tres tipos de interpolación descritos.


Ejemplo de utilización de los diferentes tipos de interpolación que ofrece

ArcGis.

Utilizamos la Información de las estaciones climatológicas , que nos proporcionó el

MAGA-Guatemala.

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