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Interpolación de datos xyz

Interpolación de datos xyz


Los datos se nos han proporcionado en un ENORME archivo .xyz, que se ha dividido en muchos archivos CSV de componentes. Cuando subo el archivo CSV, luego creo el archivo de forma "guardar como", todo está bien. Cuando voy a Ráster, luego a Interpolación, la capa resultante parece incompleta, como si no se hubiera procesado. - Imagen de abajo ...

La pregunta es: ¿está incompleto debido a la falta de "potencia de la máquina" (muy dudoso) o un problema de datos (dudoso, ya que parece correcto en el CSV) o es una limitación de QGIS? ¿Existe una forma más fácil de cargar archivos enormes en lugar de dividirlos y correr el riesgo de un error de datos?


Sus datos parecen estar igualmente espaciados, por lo que sugiero cargarlos como un archivo Raster XYZ. Debe obedecer el orden de clasificación esperado: http://www.gdal.org/frmt_xyz.html

Si qgis falla en el tamaño del archivo, intente hacer la conversión con GDAL puro. Proporciona mejores mensajes de error y ahorra la valiosa RAM que necesita la GUI de QGIS.


El patrón regular de la imagen me hace sospechar que ha cargado los datos incorrectamente. No estoy seguro de cómo cargó los archivos CSV. Suponiendo que cada CSV es una tabla de tres columnas con un encabezado, intentaría cargarlo usando Capa → Agregar capa de texto delimitado. Asegúrese de que el resultado de esto sea una capa de puntos que se muestre como puntos con profundidades de agua plausibles en la tabla de atributos. Si es así, pruebe la interpolación en esta capa (lo que, por cierto, puede hacer sin guardarlo en shapefile primero).

Si esto no funciona, serían útiles algunas otras aclaraciones. En el orden en que se realizarían estas operaciones:

  1. ¿Qué aspecto tiene un fragmento (primeras líneas) del archivo original?
  2. ¿Cada CSV es solo una partición horizontal del archivo original? Un fragmento de uno también sería útil aquí.
  3. ¿Cómo cargó los CSV? Es decir, ¿acaba de añadir una capa vectorial o ha añadido una capa de texto delimitado?
  4. ¿Cómo se ve la capa de puntos? Es decir, una imagen de la entrada al proceso de interpolación, no solo el resultado, también sería útil.

Interpolación de datos xyz - Sistemas de información geográfica

Se han aplicado métodos estadísticos multivariados como el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis factorial (FA) a los datos espectrales de masas para extraer información de mayor calidad a partir de las intensidades de iones en el espectro de masas. Esto a menudo conduce a una mejor calidad de imagen en el análisis de imagen resultante de los componentes o factores principales. Este artículo presenta un segundo enfoque estadístico multivariante mediante el examen de las estadísticas espaciales de los datos de imágenes bidimensionales. La información geográfica se analiza utilizando métodos estadísticos espaciales bidimensionales y tridimensionales centrados en la interpolación de distribuciones espaciales. Los métodos como Kriging y la ponderación de la distancia al cuadrado inverso se utilizan a menudo para desarrollar distribuciones espaciales de características superficiales comunes distribuidas en distancias geográficas de metros, kilómetros, millas, etc. Las estadísticas geoespaciales no se han aplicado ampliamente a distribuciones químicas espaciales de dimensiones microscópicas. En este artículo, comparamos el Kriging ordinario y la ponderación de la distancia al cuadrado inverso para el análisis de datos de imagen ToF SIMS. Mediante la eliminación selectiva de píxeles de la imagen original, evaluamos la precisión de las imágenes reconstruidas del 50 al 0,5% del conjunto de datos original. La reconstrucción precisa de imágenes a partir de pequeños conjuntos de datos puede proporcionar mayor velocidad a la recopilación y el análisis de imágenes ToF SIMS, una ventaja potencial para el análisis ToF SIMS en línea.


Métodos de interpolación para datos de muestra dispersos: precisión, patrones espaciales, tiempo de procesamiento

Las rutinas de interpolación basadas en polinomios, splines, triangulación lineal, proximidad, ponderación de distancia y kriging se prueban en su eficacia para visualizar patrones espaciales. Las implementaciones en paquetes de software comúnmente disponibles se utilizan para generar recomendaciones prácticas sobre la aplicación de la tecnología de la información actual. Como datos de entrada se utilizan dos conjuntos de datos de variables físicas que contienen valores de puntos de muestra distribuidos irregularmente. La precisión de los valores predichos en puntos no visitados, la preservación de patrones espaciales distintos (establecidos a partir de tareas de uso de mapas) y el tiempo de procesamiento se utilizan como criterios para determinar los méritos de los diversos métodos de interpolación. Se encontró que las interpolaciones de alta precisión no siempre producen patrones espaciales realistas. Se descubrió que la eficacia de los métodos de ponderación de distancia y kriging depende en gran medida del número de vecinos utilizados. Para los datos que cambian de manera gradual y abrupta, la realidad geográfica se visualizó de manera más satisfactoria con la ponderación de la distancia inversa al cuadrado (w = d -2 ) utilizando, respectivamente, pocos (cuatro a ocho) y muchos (16 a 24) vecinos.


Después de todo, ¿qué es interpolación? Bueno, buena pregunta. La interpolación se describe como el nombre de los algoritmos que suavizan una determinada entrada de datos, p. puntos (con n-dimensiones). Más simple, hay puntos buscados entre los puntos para un determinado valor de interpolación. Primero, es necesario darles una base a los puntos para que quede claro dónde se buscan los puntos intermedios. Después de eso, se debe elegir un algoritmo específico para la interpolación. Existen diferentes tipos de algoritmos de interpolación, cada uno para una aplicación específica. La más conocida es la interpolación lineal que da como resultado un valor de un punto en una línea que cruza dos puntos de entrada.

La fórmula para la interpolación lineal (2D aquí) es la siguiente (simplemente matemática): $ y = y_ <0> + (valor - x_ <0>) * frac - y_ <0>> - x_ <0>> $ con $ valor in mathbb cuña 0 & lt = valor & lt = 1 $

Después de todo, con esta fórmula es posible aplicar la interpolación en los vértices del algoritmo de cubos de marcha que requiere las siguientes reglas.

  1. Los vóxeles deben tener un valor flotante en lugar de un valor binario.
  2. El valor de los vóxeles debe estar solo entre cero y uno.
  3. Debe declararse un valor límite que describa si se supone que un vóxel es en superficie.

Mirando hacia atrás en el blog, el valor límite se llama valor de superficie iso. Este valor describe como se explicó si se supone que un vóxel es en la superficie para adquirir el cruce del borde. Es importante saberlo porque sin él no descubriría dónde se necesita ni siquiera un cálculo de cruce de bordes.

La interpolación se realiza en cada coordenada de la posición de los dos vóxeles donde está el vértice del borde de cruce. La implementación es bastante fácil y tiene este aspecto (extraído de aquí):


Tecnología espacial y arqueología

  • Autor: David Wheatley, Mark Gillings
  • Editorial: CRC Press
  • Fecha de lanzamiento: 2013-02-05
  • Total de páginas: 269
  • ISBN: 9780748402083

Resumen : Los sistemas de información geográfica (SIG) y las tecnologías espaciales relacionadas tienen un papel nuevo y poderoso que desempeñar en la interpretación arqueológica. Comenzando con un enfoque conceptual de la representación del espacio adoptado por SIG, este libro examina las bases de datos espaciales, la adquisición y compilación de datos, la compilación analítica de datos, la analítica.


Interpolación de datos xyz - Sistemas de información geográfica

Gregory Yetman
Uwe Deichmann
Deborah Balk

La integración de datos de ciencias sociales y naturales es parte de la misión de CIESIN de ayudar a los científicos, los tomadores de decisiones y el público a comprender mejor su mundo cambiante. La información sobre la población humana mundial es recopilada por unidades administrativas que no son adecuadas para la integración con datos de ciencias naturales, que a menudo se recopilan en una cuadrícula. El CIESIN, el Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias y el Instituto de Recursos Mundiales han recopilado datos administrativos y de población a nivel subnacional y han producido una cuadrícula de la población mundial con una resolución de 2,5 minutos de arco. Este documento muestra que el producto cuadriculado aborda cuestiones conceptuales, metodológicas y técnicas en la producción de la cuadrícula y analiza cuestiones de la calidad de los datos de entrada.

La información demográfica a menudo se proporciona a nivel nacional, pero los estudios ambientales globales y otros estudios interdisciplinarios generalmente requieren datos a los que se hace referencia por coordenadas geográficas, como latitud y longitud, en lugar de por unidades políticas o administrativas. Durante un taller de 1994 sobre Demografía Global, se llegó a un consenso de que una base de datos global consistente de totales de población en formato raster sería valiosa para el estudio interdisciplinario. Este consenso dio como resultado el desarrollo de la primera versión de Gridded Population of the World, que se publicó en 1995 (Tobler et al., 1995).

La versión 2 del conjunto de datos Gridded Population of the World (GPW) ha sido desarrollado por el Centro para la Red Internacional de Información sobre Ciencias de la Tierra (CIESIN), el Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias (IFPRI) y el Instituto de Recursos Mundiales (WRI) para ayudar en la integración de datos de ciencias sociales y naturales. En ambas versiones de GPW, la distribución de la población humana se convierte de unidades nacionales o subnacionales a una serie de cuadrículas cuadriláteras georreferenciadas. La versión 2 de GPW utiliza datos de entrada mejorados y una metodología de cuadrícula revisada para producir una cuadrícula global de la distribución de la población humana con una resolución de 2.5 minutos de arco. En la Figura 1 se muestra una imagen proyectada de resolución reducida del producto final de GPW.

Figura 1. Densidad de población mundial, datos ajustados de 1995.
Las imágenes detalladas y los datos de la versión 2 de GPW están disponibles en:
http://sedac.ciesin.org/plue/gpw

  • Obtenga límites administrativos digitales y datos de población.
  • Reconciliar las fronteras con los países vecinos y mejorar las costas cuando sea necesario.
  • Estimar la población de 1990 y 1995 por distrito administrativo (P90 y P95) y agregar los datos de población al mapa administrativo digital.
  • Calcule un factor de ajuste a nivel nacional comparando las estimaciones de población y la estimación de la población total de Perspectivas de población de las Naciones Unidas (Naciones Unidas, 1999).
  • Cree estimaciones de población alternativas para 1990 y 1995 (P90A y P95A) aplicando el factor de ajuste calculado en el paso 4 a cada unidad administrativa para que el total nacional coincida con la estimación de Perspectivas de población mundial de las Naciones Unidas.
  • Superponga un mapa digital de lagos y áreas cubiertas de hielo y establezca la estimación de población para estas áreas en cero.
  • Calcule las densidades de población (ahora netas de áreas de lago y hielo) para cada unidad administrativa en kilómetros cuadrados.
  • Une una cuadrícula de formato vectorial vacía (red de pesca) con una resolución de 2,5 minutos de arco con los datos administrativos de entrada.
  • Calcule el área en kilómetros cuadrados para cada polígono en la cobertura "unida" y multiplique esta área con la densidad de población de la unidad administrativa correspondiente para obtener una estimación de población para cada polígono de superposición.
  • Agregue las cuatro estimaciones de población y el área terrestre en kilómetros cuadrados para todos los polígonos de superposición que pertenecen a una celda de cuadrícula determinada y vincule estos totales de celdas de cuadrícula con la cuadrícula regular original (red de pesca).
  • Convierta este resultado en cinco cuadrículas ráster: una para la población en 1990 y 1995, ajustada y no ajustada, y otra para el área terrestre.

Los conjuntos de datos del Sistema de Información Geográfica (SIG) de unidades de informes administrativos o estadísticos son producidos por agencias nacionales de estadística y cartografía, proyectos de investigación y proveedores de datos comerciales. Los datos de GPW se obtuvieron de más de 40 proveedores diferentes. Se obtuvieron mejores datos para África, Asia y América Latina de fuentes no comerciales. Se obtuvieron conjuntos de datos de límites adicionales de proveedores de datos comerciales para Europa, Canadá, Australia / Nueva Zelanda, India, Malasia y los nuevos estados independientes de la ex Unión Soviética. Las fuentes de datos de límites para cada país están disponibles como parte del servicio web GPW (consulte la parte de documentación del servicio disponible en: http://sedac.ciesin.org/plue/gpw/ para obtener más detalles).

En total, reunimos límites para más de 125,000 unidades administrativas, alrededor de 60,000 de estas unidades son distritos censales en los Estados Unidos. Sin embargo, incluso sin la información muy detallada para los EE. UU., La base de datos proporciona una resolución significativamente más alta que la versión anterior de GPW, que se basaba en aproximadamente 15.000 unidades. La resolución espacial de los datos de límites varía según el país. Un resumen de los niveles administrativos obtenidos se muestra en la Tabla 1.

Tabla 1. Resumen de niveles administrativos
Nivel administrativo Frecuencia Porcentaje acumulado Equivalente en EE. UU.
0 47 22.2 Nación
1 68 51.8 Estado
2 88 91.4 condado
3 18 99.6 Tracto
4 1 100.0 Cuadra
Total 222 100.0

Preprocesamiento de datos de origen

Para garantizar la coherencia en las fronteras internacionales, la mayoría de las fronteras nacionales en los datos de origen fueron reemplazadas por las fronteras políticas del Digital Chart of the World (DCW) (NIMA, 1993). Donde el DCW contiene líneas de costa más detalladas, las líneas de costa de datos de límites administrativos también fueron reemplazadas por los datos de DCW. Si bien no son perfectos, los datos de DCW son la plantilla más utilizada para los estudios de SIG globales y continentales. Las excepciones en las que no se reemplazaron las fronteras internacionales incluyen partes de Europa y América del Norte, que ya tenían fronteras internacionales coincidentes, y cualquier país para el que las fronteras hayan cambiado desde que se emitió el DCW.

Las estimaciones de población para las unidades administrativas se ajustaron para coincidir con los dos años de referencia (1990 y 1995) utilizando técnicas demográficas estándar. Los factores de ajuste también se calcularon sobre la base de la diferencia entre los totales de población a nivel nacional del censo u otras fuentes de datos y las cifras estimadas de población nacional publicadas por las Naciones Unidas (ONU) en Perspectivas de población (Naciones Unidas, 1999). Este factor de ajuste se utilizó en el procesamiento de cuadrículas para derivar cuadrículas que coinciden con los totales de población de la ONU.

Problemas en la recopilación y el uso de datos de origen

La cuadrícula de los datos administrativos de origen es ventajosa para varios usos (por ejemplo, modelado, integración con datos recopilados en diferentes unidades). Sin embargo, proporcionar datos de población en una cuadrícula es también la única forma en que todos los datos recopilados podrían distribuirse libremente con fines científicos. Un conjunto de datos de límites subnacionales integrados para el mundo, como el desarrollado para GPW, sería un conjunto de datos útil. Desafortunadamente, las restricciones de derechos de autor de los proveedores comerciales y gubernamentales sobre varias fuentes de datos de entrada impiden la distribución de esta recopilación de datos.

Al igual que con cualquier conjunto de datos globales recopilados de diversas fuentes, la calidad tanto de las estimaciones de población como de los límites espaciales en los datos de origen varía. Esta variabilidad afecta la calidad de las cuadrículas finales en GPW. Si bien las estimaciones de población recopiladas para GPW varían en calidad, los datos recopilados representan los mejores disponibles que se podrían obtener para cada país. La metodología GPW está diseñada para que se puedan incorporar actualizaciones de países individuales sin la necesidad de volver a procesar todos los datos. Esto permitirá que las estimaciones futuras mejoradas de la población y los datos de límites se incorporen en las actualizaciones periódicas planificadas para el conjunto de datos.

En países donde no ha habido un censo reciente, las estimaciones de población están desactualizadas (por ejemplo, Afganistán, Albania). Esto da como resultado un largo período de extrapolación para estimar la población en los años de referencia, lo que aumenta la incertidumbre en la estimación. Desafortunadamente, hasta que no se realice un nuevo censo en estos países, no existe un remedio sencillo para este problema. De manera similar, no existe una solución fácil para los países que solo tenían estimaciones de población subnacionales para una fecha. Se tuvieron que utilizar las tasas de crecimiento a nivel nacional para producir las estimaciones subnacionales de 1990 y 1995 para estos países. Como resultado del uso de estimaciones a nivel nacional, la variación subnacional en el cambio de población está enmascarada en el producto final.

Cuando se ha producido un desplazamiento de población significativo desde la última enumeración, las estimaciones de población son inexactas (por ejemplo, ex Yugoslavia, Ruanda-Uganda). Se debe tener cuidado cuando se utilicen datos de estas áreas para el análisis. En ciertos casos, las estimaciones de población obtenidas de agencias nacionales o de otro tipo varían significativamente de las publicadas por la ONU (por ejemplo, Somalia, Paraguay). Las diferencias metodológicas, las políticas políticas y el lapso de tiempo entre la estimación nacional y las estimaciones de la ONU pueden ser responsables de estas variaciones. También se proporcionan datos ajustados para coincidir con las estimaciones de las Naciones Unidas porque las estimaciones de las Naciones Unidas a menudo reflejan ajustes de las cifras informadas a nivel nacional para compensar los informes excesivos o insuficientes. Desafortunadamente, las estimaciones de la ONU solo están disponibles a nivel nacional. La variación subnacional en las cuadrículas ajustadas no refleja los datos ajustados proporcionados por la ONU, todas las unidades administrativas se ajustaron de manera uniforme.

Los datos espaciales utilizados en GPW también son de calidad variable. Muchos de los conjuntos de datos eran de calidad incierta con respecto a la fuente de los límites, la escala original y el nivel de generalización. Cuando había varios conjuntos de datos disponibles, siempre optamos por una resolución más alta (más unidades administrativas), que para una aplicación global se considera más importante que una alta precisión posicional. En algunos casos, los límites espaciales no coincidían exactamente con las unidades administrativas informadas. En estos casos, tuvimos que usar el juicio para asignar totales de población a unidades administrativas digitales.

Los datos de entrada sobre los límites de las unidades administrativas y los totales de población se utilizaron para producir cuadrículas ráster que muestran el número estimado de personas que residen en cada celda de la cuadrícula. A diferencia de los esfuerzos anteriores, no distribuimos la población dentro de cada unidad administrativa, ya sea sobre la base de la proximidad a las grandes ciudades, la infraestructura y otros factores que influyen en la distribución de la población (como en los conjuntos de datos de África, Asia y Rusia) o sobre la base de una suavización método que asume que las celdas de la cuadrícula cercanas a las unidades administrativas con mayor densidad de población tienden a contener más personas que aquellas cercanas a las unidades de baja densidad. La segunda opción se implementó utilizando un interpolación picnofiláctica suave en la versión 1 de GPW (Tobler et al. 1995, 1997). Las nuevas cuadrículas ráster son, por tanto, similares a las cuadrículas sin suavizar de la versión 1 de GPW. El tamaño de celda para las nuevas cuadrículas de población es de 2,5 minutos de arco, o unos 5 km en el ecuador. La Figura 2 a continuación ilustra el tamaño de la celda en relación con las unidades administrativas de la República Dominicana. La celda delineada en azul se usa para ilustrar el enfoque de cuadrícula con más detalle, como se muestra en la Figura 3.

Figura 2. Tamaño de celda de la cuadrícula en relación con los límites administrativos, República Dominicana.

A diferencia de las cuadrículas sin suavizar para la versión 1 de GPW, utilizamos un enfoque de cuadrícula diferente para esta actualización. En la versión 1 se utilizó una función de conversión de polígono a cuadrícula GIS estándar. Esta función asignó una celda de la cuadrícula a un polígono específico según una regla de mayoría simple. Esto tiene varias desventajas: las celdas de la cuadrícula que contienen partes de varias unidades administrativas se asignan a una sola unidad y las unidades que son más pequeñas que el tamaño de la celda pueden perderse. Para evitar estos problemas, utilizamos una asignación proporcional de población de las unidades administrativas a las celdas de la cuadrícula. Eso significa que, asumiendo densidades de población constantes en una unidad, si el cinco por ciento de una unidad administrativa cae dentro de una celda de cuadrícula determinada, se le asignará el cinco por ciento de la población de la unidad. Este método de interpolar datos entre unidades de referencia incompatibles a veces se denomina ponderación de área.

  • Este tipo de modelo no requirió datos auxiliares para distribuir la población.
  • El modelo de variable única se puede utilizar para el análisis con otros conjuntos de datos que no se basan en datos administrativos sin generar preocupaciones sobre correlaciones o conclusiones falsas (los dos son independientes).
  • Las variaciones en la población a gran escala son menos importantes para los estudios mundiales y regionales para los que se considera apropiado el GPW.
  • El uso de un modelo simple de distribución de la población, en el que se conocen todos los supuestos, simplifica la interpretación de los resultados del análisis.

Figura 3. Detalle del método de cuadrícula para celdas que contienen límites

Tabla 2. Esquema de ponderación por área para asignar la población en varias celdas de la cuadrícula
Nombre de la unidad administrativa Densidad de la unidad administrativa
(personas / km2)
Área de superposición
(kilómetros cuadrados)
Estimaciones de pop para celda de cuadrícula
Santiago Rodríguez 64.2 5.3 340
Santiago 246.5 2.2 543
San Juan 75.9 12.8 972
Total por celda 91.3 20.3 1854

Dado que los cuerpos de agua más grandes pueden distorsionar significativamente la densidad de población real dentro de las unidades administrativas, usamos una máscara (o filtro) que consiste en los lagos más grandes y las áreas cubiertas de hielo en el DCW. Implementamos esta rutina de cuadrícula para cada país individualmente y luego fusionamos las cuadrículas nacionales para producir conjuntos de datos ráster continentales y globales de conteos de población (número de personas que residen en cada celda de la cuadrícula). Las cuadrículas de población para 1990 y 1995, tanto sin ajustar como ajustadas para coincidir con las estimaciones de la ONU, están disponibles para las coberturas global, continental y nacional. Además, las cuadrículas de 2.5 minutos de arco se han agregado para producir cuadrículas más gruesas de alta calidad, para su uso en aplicaciones, como el modelado climático, que requieren datos agregados a celdas de cuadrícula de 0.5 o 1.0 grados.

Dado que las cuadrículas utilizan el sistema de referencia de latitud / longitud, el tamaño real de una celda de cuadrícula en kilómetros cuadrados varía en función de la latitud, con un tamaño máximo de celda de aproximadamente 21 kilómetros cuadrados en el ecuador. Por lo tanto, producimos una quinta cuadrícula que muestra el área total de tierra en cada celda de la cuadrícula. Esta es en realidad el área de la celda de la cuadrícula neta de cuerpos de agua (lagos y hielo u océanos). Dividir las cuadrículas de conteos de población por la cuadrícula de área produce cuadrículas de densidad de población que se pueden usar para mapeo y análisis. La Figura 4 muestra una densidad de población con una resolución de 2,5 minutos de arco para Haití.

Figura 4. Densidad de población de Haití a 2,5 minutos de arco.

Para las celdas de la cuadrícula en lagos u océanos limítrofes, el área terrestre de la celda puede ser considerablemente más pequeña que las celdas vecinas que están completamente en tierra. Cartográficamente, esto significa que las celdas de la cuadrícula de densidad de población estarán completamente sombreadas, incluso si solo una pequeña parte de la celda está cubierta por tierra. Por ejemplo, la Figura 5 muestra celdas de cuadrícula y unidades administrativas para un área pequeña en el norte de Haití, incluida la Ile de la Tortue.

Figura 5. Densidad de población y límites administrativos para una parte de Haití.

Como ejemplo, la celda en el centro de la fila superior tiene un valor de área terrestre de solo 0.97 km cuadrados. Con una densidad de población de 286,7, 278 personas están asignadas a esa celda. La celda inmediatamente debajo, con un área de tierra de 20.14 y la misma densidad, contiene un estimado de 5774 personas. Por lo tanto, este enfoque exagera la superficie terrestre de un país en las presentaciones cartográficas (sin embargo, las celdas de la cuadrícula con áreas terrestres pequeñas se pueden enmascarar fácilmente para mapear utilizando un umbral aplicado a la cuadrícula de área). Sin embargo, los cálculos que utilizan estas cuadrículas son más exactos que los cálculos que utilizan una rutina estándar de polígono a cuadrícula proporcionada por GIS en la que las celdas de la cuadrícula que están ubicadas en áreas costeras se asignarían completamente a áreas terrestres o acuáticas.

Problemas de metodología

El supuesto de distribución uniforme sobre una unidad administrativa (como se discutió anteriormente) no es un modelo ideal de distribución de la población humana. Otros modelos, como el utilizado por Dobson, et al. (1999) en la creación de la base de datos Landscan, son posibles sin embargo, requerirían datos auxiliares y los resultados no tendrían las ventajas de un modelo de una sola variable. Es posible combinar las cuadrículas de población de GPW con otros datos, quizás incluso otro conjunto de datos de población en cuadrícula, para producir una superficie de población combinada que se adapte a un estudio o aplicación en particular.

La resolución varía mucho entre países, lo que se refleja en las cuadrículas fusionadas. Dado que el algoritmo de cuadrícula se aplica a países individuales y los resultados se suman para producir las cuadrículas globales, actualizar uno o varios países es simple. Planeamos actualizar GPW de forma periódica, estas actualizaciones incluirán cualquier límite mejorado o estimaciones de población que se obtengan.

La producción de estimaciones de población para dos fechas complica la tarea de hacer coincidir las estimaciones de población con unidades espaciales debido a los cambios de límites a lo largo del tiempo. Se utilizó un conjunto de límites para ambos años de referencia en la versión dos de GPW. Esto dio lugar a varios casos en los que hubo que realizar una redistribución de la población debido a cambios en los límites. Este proceso no es demasiado complejo para solo dos fechas. Sin embargo, a medida que se dispone de más estimaciones y se revisan los datos, el seguimiento de los cambios y el mantenimiento de la coherencia de los vínculos entre los límites y las estimaciones de población se vuelve una tarea crucial y más compleja.

La producción de cuadrículas cuadriláteras en lugar de una cuadrícula con resolución uniforme puede complicar el uso de los datos para algunas aplicaciones. Por ejemplo, la integración de GPW con los datos proyectados requiere que uno de los conjuntos de datos se transforme para que coincida (espacialmente) con los otros conjuntos de datos que se están utilizando. Si se transforma GPW, se requiere la interpolación de los valores de la celda de la cuadrícula entre la matriz ráster original y la cuadrícula de salida. Esto puede introducir errores en los datos de los atributos y afectar los totales de la población regional. Producir GPW en una cuadrícula de áreas iguales no eliminaría la necesidad de transformación en muchos casos, ya que hay muchas proyecciones globales diferentes, cada una con sus propias ventajas e inconvenientes. Se eligió una cuadrícula geográfica, ya que es un sistema de coordenadas estándar y fácilmente transformable.

Dobson, J. E., E. A. Bright, P. R. Coleman, R. C. Durfee y B. A. Worley, 2000. "Una base de datos de poulation global para estimar la población en riesgo", Ingeniería fotogramétrica y teledetección, 66 (7).

[NIMA] National Imagery and Mapping Agency, 1993. Digital Chart of the World, descargado de: Pennsylvania University Libraries (http://ortelius.maproom.psu.edu/dcw/).

Tobler, W., U. Deichmann, J. Gottsegen y K. Maloy (1995), The global demography project, Technical Report 95-6, Centro Nacional de Información y Análisis Geográficos, Santa Bárbara.

Tobler, W., U. Deichmann, J. Gottsegen y K. Maloy. 1997. "Población mundial en una cuadrícula de cuadriláteros esféricos", Revista Internacional de Geografía de la Población, 3: 203-225.

Naciones Unidas, 1999. Perspectivas de la población mundial: revisión de 1998. Volumen 1: Tablas completas. NY: Naciones Unidas.


Mecánica de labranza y tracción 3 (2 + 1)

El Sistema de Información Geográfica (SIG) se define como un sistema de información que se utiliza para ingresar, almacenar, recuperar, manipular, analizar y generar datos referenciados geográficamente o datos geoespaciales, con el fin de apoyar la toma de decisiones para la planificación y gestión del uso de la tierra, los recursos naturales. , medio ambiente, transporte, instalaciones urbanas y otros registros administrativos.

(a) Una base de datos extensa de información georáfica que incluye tanto datos posicionales sobre las características de la tierra como datos descriptivos / no ubicacionales sobre estas características en diferentes puntos de tiempo y

(b) Conjuntos de programas de aplicaciones, que permiten ingresar, evaluar, manipular, analizar y reportar los datos.

32.2. Componentes de GIS

El hardware es la computadora en la que opera un SIG. Hoy en día, el software GIS se ejecuta en una amplia gama de tipos de hardware, desde servidores informáticos centralizados hasta computadoras de escritorio utilizadas en configuraciones independientes o en red.

El software GIS proporciona las funciones y herramientas necesarias para almacenar, analizar y mostrar información geográfica. Los componentes clave del software son:

  • Herramientas para la entrada y manipulación de información geográfica

  • Un sistema de gestión de bases de datos

  • Herramientas que apoyan la consulta, el análisis y la visualización geográficos

  • Una interfaz gráfica de usuario (GUI) para un fácil acceso a las herramientas.

Posiblemente, el componente más importante de un SIG son los datos. Los datos geográficos y los datos tabulares relacionados pueden recopilarse internamente o comprarse a un proveedor de datos comerciales. Un SIG integrará datos espaciales con otros recursos de datos e incluso puede utilizar un DBMS, utilizado por la mayoría de las organizaciones para organizar y mantener sus datos, para gestionar datos espaciales.

La tecnología GIS tiene un valor limitado sin las personas que administran el sistema y desarrollan planes para aplicarlo a problemas del mundo real. Los usuarios de SIG van desde especialistas técnicos que diseñan y mantienen el sistema hasta aquellos que lo utilizan para ayudarlos a realizar

Un SIG exitoso opera de acuerdo con un plan bien diseñado y reglas comerciales, que son los modelos y las prácticas operativas exclusivas de cada organización.

32,3. Ventajas de GIS

Explorar los componentes geográficos y temáticos de los datos de una manera holística.

Destaca los aspectos geográficos de una pregunta de investigación.

Integración de datos de fuentes muy dispares

Permite una amplia variedad de formas de visualización.

32,4. Desventajas de GIS

La curva de aprendizaje del software GIS puede ser larga

Muestra relaciones espaciales pero no proporciona soluciones absolutas.

Orígenes en las ciencias de la Tierra y la informática. Las soluciones pueden no ser apropiadas para la investigación en humanidades.

32,5. Variabilidad espacial de las características del suelo.

La caracterización de la variabilidad espacial de las características físicas y químicas del suelo (por ejemplo, textura del suelo, materia orgánica, salinidad, contenido de agua, compactación y contenido de nutrientes) es muy importante para el manejo de las prácticas agrícolas. La precisión de las declaraciones que se pueden hacer sobre las propiedades del suelo en cualquier lugar depende en gran medida de la cantidad de variación dentro del área muestreada. A medida que aumenta la heterogeneidad de los suelos, disminuye la precisión de las declaraciones sobre sus propiedades, comportamiento y desempeño en el uso de la tierra.

La variabilidad espacial de las variables del suelo es comúnmente el resultado de procesos complejos que funcionan al mismo tiempo y durante largos períodos de tiempo, más que el efecto de una sola realización de un solo factor. Explicar la variación de las variables del suelo nunca ha sido una tarea fácil. Muchas variables del suelo varían no solo horizontalmente sino también con la profundidad, no solo de forma continua sino también abrupta. Por otro lado, las observaciones de campo suelen ser muy caras y, a menudo, nos vemos obligados a construir mapas completos al 100% utilizando una muestra menor o igual al 1%.

32,6. Objetivos del análisis espacial de suelos

El análisis espacial de suelos, también conocido como análisis de vecindarios, tiene los siguientes objetivos.

  • Conocer el promedio ponderado de una propiedad del suelo dada que varía de un punto a otro en un área determinada de tierra para la interpretación de resultados y para realizar experimentos de simulación en el campo.

  • Calcular valores interpolados de una propiedad de suelo dada a lo largo del tiempo y el espacio en sitios no muestreados o visitados entre estimaciones muestreadas con el fin de representar las curvas de nivel en los mapas base.

  • Desarrollar una estrategia de muestreo racional para la caracterización del estado del suelo para allanar el camino para la implementación exitosa de experimentos de campo.

La llegada de los softwares GIS ha simplificado el proceso de estudio de la variabilidad y la geoestadística forma parte de cada software GIS.

32,7. Geoestadística

La geoestadística es una herramienta que nos ayuda a caracterizar la variabilidad espacial y la incertidumbre resultante de una caracterización imperfecta de la variabilidad. Geostatistics involves the theory of regionalized variables, which dates back to the early fifties and includes concepts of random function and stationarity. Geostatistical mapping can be defined as analytical production of maps by using field observations, explanatory information, and a computer program that calculates values at locations of interest. There are a number of spatial prediction models depending on the amount of statistics involved in the analysis.

Most geostatistical studies in soil variability studies aim at estimating soil properties at unsampled places and mapping them. Kriging is a generic name adopted by the geostatisticians for a family of generalized least-squares regression algorithms.

32.8. Interpolation by Kriging

Kriging is a technique of making optimal, unbiased estimates of regionalized variables at unsampled locations using the structural properties of the semivariogram and the initial set of data values. A useful feature of kriging is that an error term (estimation variance) is calculated for each estimated value providing a measure of the reliability of the interpolation. The simplest forms of kriging involve estimation of point values (punctual kriging) or areas (block kriging) and assume that the sample data are normally distributed and stationary. Various other estimation procedures are available when sample data show departures form these assumptions.

Soil properties often exhibit lognormal or complex probability distributions, in which case lognormal or disjunctive kriging is more appropriate. Directional differences in variation can also be taken into account during interpolation by using the anisotropic semivariogram model to obtain the weights in the kriging system


Uso

character. Output filename (optional)

function. Default value is 'predict', but can be replaced with e.g. 'predict.se' (depending on the class of the model object)

lógico. If TRUE , values of the Raster* object are not considered as co-variables and only x and y (longitude and latitude) are used. This should match the model

character. variable names that the model uses for the spatial coordinates. E.g., c('longitude', 'latitude')

Extent object to limit the prediction to a sub-region of x

data.frame. Can be used to add a constant for which there is no Raster object for model predictions. This is particulary useful if the constant is a character-like factor value

integer. To select the column if 'predict.model' returns a matrix with multiple columns

lógico. Remove cells with NA values in the predictors before solving the model (and return NA for those cells). In most cases this will not affect the output. This option prevents errors with models that cannot handle NA values


Interpolation of xyz data - Geographic Information Systems

Update 18.3.2018: Version 1.1 of the EU-DEM is now also available for OpenDEM Europe. The already processed regions of the Netherlands, Flanders (Belgium) and NRW (Germany) are based on Version 1.0.

'The Digital Elevation Model over Europe from the GMES RDA project (EU-DEM) is a Digital Surface Model (DSM) representing the first surface as illuminated by the sensors. The EU-DEM dataset is a realisation of the Copernicus programme, managed by the European Commission, DG Enterprise and Industry.' (link)

'The EU-DEM is a hybrid product based on SRTM and ASTER GDEM data fused by a weighted averaging approach and it has been generated as a contiguous dataset divided into 1 degree by 1 degree tiles, corresponding to the SRTM naming convention.

The spatial reference system is geographic, lat/lon with horizontal datum ETRS89, ellipsoid GRS80 and vertical datum EVRS2000 with geoid EGG08. These tiles have then been aggregated into 5°x5° tiles which have been projected to ETRS-LAEA by JRC.

In addition, a colour shaded relief image over Europe has been created using a hillshade dataset derived from the ETRS89-LAEA version of EU-DEM - please note that this dataset cannot be used for analysis purposes and that there are some known artifacts West of Norway.


Ver el vídeo: Interpolation numerical analysis