A interpolação espacial é um processo crucial em vários campos de trabalho e pesquisa. Ao trabalhar com o GIS e ter que avaliar variáveis com componente espacial, o fato realizar qualquer tipo de interpolação espacial é essencialmente crítica para a qualidade do estudo.
Este artigo concentra-se na definição do que é a interpolação espacial, que métodos existem, como eles são classificados e quais são os mais apropriados. Da mesma forma, diferentes métodos disponíveis de interpolação espacial são propostos para comparar os resultados, usando como um exemplo um conjunto de dados climáticos.
O que é interpolação espacial?
geralmente é considerado interpolação espacial como parte integrante do campo Geostatística. A interpolação espacial é baseada no cálculo ou estimativa de valores desconhecidos de uma variável espacial de outros valores cujo valor é conhecido.
Espaço Os processos de interpolação são válidos para qualquer variável ambiental contínua em um território específico. Como exemplos, podemos encontrar variáveis de temperatura, umidade, precipitação, pressão, contaminação acústica, contaminação leve …
As variáveis climáticas são aquelas que mais freqüentemente exigem esse tipo de análise. Nestes casos, a interpolação espacial é crucial, uma vez que não há estações meteorológicas infinitas que permitam conhecer o valor exato de temperatura, umidade ou precipitação em cada um dos pontos de um território.
para estimar o Os valores intermediários entre os pontos de medição são realizados, são realizados processos de interpolação espacial. Os valores de medição da rede Seasons são usados e um cálculo do valor é realizado para o resto do território.
O resultado obtido através do processo de interpolação é geralmente referido como superfície estatística. É, então, de uma superfície contínua com valores interpolados de outros conhecidos anteriormente.
Classificação de métodos de interpolação
Mesmo que todos os métodos de interpolação espacial tenham o mesmo princípio básico , nem todos os métodos funcionam iguais ou aceitam as mesmas instalações, sendo capazes de retornar resultados muito diferentes de acordo com suas próprias características.
A classificação dos métodos de interpolação pode ser realizada com base em vários critérios. Assim, poderíamos falar sobre métodos de interpolação:
- global ou local ou local, dependendo se eles usam todos os valores da área avaliados ou apenas parte dele (subconjunto).
- Gradual ou abrupta, de acordo com a continuidade e suavidade da superfície resultante. Exato ou aproximado, dependendo se eles respeitam os valores de medições de entrada exatas para interpolação ou se, por outro lado, eles podem ser alterados ou suavizados Para ajustá-los ao modelo definido.
Univariate ou multivariados, dependendo de os valores de várias variáveis de entrada para gerar o modelo e a superfície da interpolação. No GIS, geralmente a distância é a variável admitida para métodos de interpolação univares. determinativo ou estocástico, dependendo se eles incorporam variações aleatórias (incerteza) na superfície interpolada. Os métodos de detergente são aplicáveis quando há medições suficientes para descrevê-lo matematicamente, enquanto os estocásticos incorporam o conceito de aleatoriedade insuficiente deles.
Métodos para interpolação espacial em QGIS
As possibilidades em termos de métodos de interpolação em qgis são bastante amplas, embora pertencem principalmente ao grupo de métodos determinísticos definidos acima.
da mesma forma, em qgis podemos adaptar cada um dos métodos e ajustar seus parâmetros de acordo com as necessidades ao realizar o geoprocesso para gerar as camadas de interpolação com base em nossos pontos com valores de medição.
Os principais métodos de interpolação possíveis reunidos nas diferentes bibliotecas das quais este GIS desktop é nutrido são os seguintes.
vizinho mais próximo (próximo)
interpolação através do método próximo do vizinho é baseado na geração de polígonos Voronoi. Os polígonos de Voronoi são o método mais básico e simples de interpolação vetorial. O método é baseado apenas na distância euclidiana, evitando qualquer tipo de valor atribuído aos pontos de amostragem.
Este método de interpolação permite dividir o espaço em domínios equivalentes ou influenciar áreas para cada um dos pontos de medição de entrada. Os polígonos de Voronoi ou Thiessen são definidos por linhas que delimitam a região pertencente ao ponto mais próximo. O perímetro de cada uma das regiões geradas é equidistante para todos os pontos vizinhos
Finalmente, o método atribui a cada polígono o valor do ponto que contém e a partir do qual foi gerado. Sendo um método baseado unicamente à distância, as variáveis interpoladas podem ser qualitativas e quantitativas.
Este método é útil, por exemplo, em estudos de geomarketing para conhecer possíveis áreas de influência, ou para fazer regulamentos ou divisões territoriais proporcionais.
rede tigalada)
Este método de interpolação retorna uma superfície triângulo formada a partir da localização de uma série de vértices cujos valores são conhecidos. Os vértices são conectados por bordas para gerar a referida rede triangular.
O resultado obtido, a superfície da lata, é uma malha ou rede de triângulos interconectados, onde cada um deles representa um área homogênea no que diz respeito à variável estudada. O método de estanho, portanto, gerará um conjunto de triângulos no espaço que maximizar a taxa de área / perímetro.
É muito comum Seu uso acima de tudo para modelos terrestres com base em medições de elevação conhecidas, embora possa Ser aplicado a outras medidas quantitativas de diferentes variáveis ambientais.
IDW Interpolação (ponderação inversa à distância)
Usando o método de interpolação IDW Os pontos de amostragem são ponderados durante a interpolação. Desta forma, a influência de um ponto em relação aos outros é reduzida ou diminuída à medida que a distância entre eles aumenta.
No método de interpolação IDW, um valor de energia pode ser definido, chamado de coeficiente de p. Por padrão É 2. Em maior valor de P, maior ênfase ou peso atribuído a pontos próximos para avaliar, resultando em uma área estatística mais abrupta. Em um valor menor de P, maior ênfase no conjunto da amostra de valores, resultando em superfícies mais amolecidas.
é geralmente usado em processos de interpolação onde o conjunto de dados disponível para interpolação é abundante, é distribuído homogeneamente pelo espaço e não há grandes distâncias entre seus locais.
Interpolação via spline
A ferramenta Spline usa um método de interpolação que estima valores usando uma função polinômica que minimiza o curvatura da superfície, resultando em uma superfície suave que acontece exatamente pelos pontos de entrada.
Como dissemos antes na seção de classificação, este método, juntamente com Kriging, é um dos métodos exatos de interpolação existente que não admite aproximações ou alisamento dos valores de entrada.
matematicamente, a ferramenta de splining usa diferentes funções polinomiais mais acordes para cada seção, adaptando assim a uma superfície mais macia, menos abrupta e uniforme.
Como executar uma interpolação no QGIS de um Camada de pontos
Todos os métodos de interpolação disponíveis no QGIS pertencem às várias bibliotecas que traz instaladas por padrão: GDAL, grama e saga.
Os geoprocessos de interpolação usados neste item para cada Dos métodos, juntamente com os parâmetros especificados nas imagens, eles são os seguintes:
- Método mais próximo do próximo: Grade (vizinho mais próximo) da biblioteca do GDAL
- IDW método : IDW interpolação da biblioteca QGIS.
- Método de estanho: lata interpolação da biblioteca QGIS.
- Método de livros de livros de grama: v.surf.bspline grama
Execute qualquer uma dessas interpolações geoprocessos, podemos pesquisá-las diretamente na caixa de herrami Você desgoprocers.
Cada um dos métodos de interpolação QGIS tem o seu próprio formulário exclusivo para especificar as camadas de entrada e saída, bem como toda uma série de parâmetros a serem configurados para se adequar ao modelo.
Você pode baixar aqui os dados climáticos usados neste artigo para realizar testes de interpolação com as diferentes variáveis armazenadas. No caso deste artigo, trabalhamos a interpolação com a variável de luz solar no Reino Unido.
É um conjunto de meios de precipitação, temperaturas e horas solares em um mês específico registrado no principal meteorológico estações do Reino Unido. Os dados foram obtidos da Agência Estadual de Metaffice Meteorologia.
Como escolher o melhor método de interpolação no QGIS?
A escolha do método de interpolação mais apropriada dependerá da própria natureza do conjunto de dados de amostragem que queremos interpolar.
Então, devemos saber anteriormente:
- tipo de variável para interpolar: quantitativa ou qualitativa e a lógica ou aplicação de cada método para cada tipo de variável.
- estatísticas de amostra características: valores máximos, mínimo, médio e mediano, padrão Desvio … Você pode verificar o seguinte artigo para saber como executar uma análise estatística exploratória com qgis.
- distribuição espacial das variáveis: homogeneidade espacial da amostragem, distância média entre pontos de amostragem …
- existência de valores anômalos, clusters e pontos de acesso ou reserva que podem inferir ou alterar superfície da interpolação.
Avaliação do método e estimativa da interpolação de interpolação
Posteriormente, será muito útil realizar uma avaliação do método e o erro obtido em A interpolação.
pode ser executada, por exemplo, a comparação de certos valores reais subtraídos da amostragem os valores estimados obtidos por interpolação nesses mesmos.
Posteriormente, a laconfiguração dos parâmetros do método deve ser reajustada o modelo o potencial máximo para os valores das medições reais.