¿Cuáles son los métodos de interpolación espacial de SAGA GIS?

Si se busca una herramienta poderosa, confiable y de código libre, quizá SAGA GIS sea la herramienta adecuada. SAGA GIS es el software de GIS especializado en análisis espacial, este software implementa una serie de herramientas de interpolación espacial.

Este artículo describe los principales métodos de interpolación implementados en SAGA GIS junto con un ejemplo de aplicación.

 

Interpolación de Puntos

Este set de herramientas se encuentra en:

Geoprocessing / Grid / Gridding / Interpolation from Points

Dentro del menú se encontrarán estos métodos:


Inverse Distance Weighted (Inverso a la Distancia)

Método de interpolación inverso a la distancia. Determina la magnitud de un punto ponderando la inversa a la distancia de puntos conocidos.

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Natural Neighbor (Vecino Natural)

Este método está basado en los polígonos de Voronoi. Su ventaja sobre el vecino más proximo (Nearest Neighbor) es su superficie más regular.

 


Triangulation (Triangularización)

Determina la magnitud de un punto a travéz de la Triangulización de Delanay.  Es decir, los triángulo de los que consta la superficie cumplen la condición de Delaunay. Esta condición dice que la circunferencia circunscrita de cada triángulo de la red no debe contener ningún vértice de otro triángulo. 

 

 

Interpolación Spline

Este set de herramientas se encuentra en:

Geoprocessing / Grid / Gridding / Spline Interpolation

Dentro del menú se encontrarán diversos métodos. El método de nuestra elección es:

Multilevel B-Spline Interpolation

El algoritmo hace uso de una jerarquía gruesa a fina de grillas de control para generar una secuencia de funciones bicúbicas B-spline cuya suma se aproxima a la función de interpolación deseada.

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Krigging

Este set de herramientas se encuentra en:

Geoprocessing / Spatial and Geostadistics / Krigging / Without Variogram Fit

Dentro del menú se encontrarán diversos métodos. El método de nuestra elección es:

Ordinary Krigging

Es el método de interpolación donde los valores interpolados son modelados por un proceso Gausiano gobernado por covarianzas.

hco3_krigging_legend.png
hco3_krigging.png

 

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Posted on December 30, 2015 and filed under GIS, Hidroinformática.