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SIG

4 Herramientas para hacer análisis espacial geoestadístico usando GIS

08/03/2021 1 comentario

Ya hemos hablado en diferentes ocasiones sobre lo qué es la geoestadística y las aplicaciones que tiene, pero ¿Cuáles son las herramientas GIS básicas que existen para poder realizar un análisis geoestadístico? En este post describiremos las 4 herramientas más importantes: QGIS, SAGA, ArcGis y R.

Herramientas GIS para análisis espacial geoestadístico

Hay que recordar que los GIS son herramientas que están diseñadas agrupar, gestionar y analizar todo tipo de datos que tengan una componente espacial. Teniendo en cuenta esta premisa, en el mercado, podemos encontrar diferentes softwares tanto de carácter libre como propietario, que nos permiten llevar a cabo análisis geoestadísticos.

Análisis de datos con QGIS

Como ya venimos viendo desde hace tiempo, este software es libre y de código abierto. Cuenta con diferentes librerías que dan soporte para la realización de diferentes procesos geoestadísticos. Algunas de las herramientas más utilizadas ya las hemos visto en artículos anteriores cómo “¿Qué es la interpolación espacial de datos?” donde hablamos y explicábamos diferentes métodos de interpolación como: Polígonos de voronoi, Vecino natural, TIN, IDW y Spline. Algunas de estas funciones son propias de QGIS, y las podemos encontrar directamente desde la Caja de herramientas de procesos, como podemos ver en la siguiente imagen.

Diferentes métodos de interpolación
Diferentes métodos de interpolación

También es posible obtener datos estadísticos básicos mediante la herramienta “estadísticas básicas para campos”, que podemos localizar tanto desde la pestaña de vectorial>herramientas de análisis como desde la Caja de herramienta de procesos. Como resultado conseguimos un fichero html con los datos que se ven en la imagen.

Resultado estadísticos obtenidos mediante la herramienta “estadísticas básicas para campos”
Resultado estadísticos obtenidos mediante la herramienta “estadísticas básicas para campos”

Además de estas funciones, podemos encontrar otras pertenecientes a la librería GDAL. 

GDAL, es una librería de interpretación para formatos de datos geoespaciales vectoriales y ráster que se publica bajo una licencia de código abierto que permite el procesamiento de datos. Esta librería se puede instalar desde OSGeo4W y se ubicará también dentro de la Caja de herramientas de procesos. Desde donde podremos realizar interpolaciones como: IDW (Interpolación mediante distancia inversa) y Vecino más próximo.

Diferentes métodos de interpolación desde la librería GDAL para realizar  análisis geoestadístico.
Diferentes métodos de interpolación desde la librería GDAL

Pero, ¿podemos encontrar otras herramientas que nos permitan realizar diferentes análisis geoestadísticos? La respuesta es sí. Existen diferentes complementos que podemos instalar como, por ejemplo:

  • DataPlotly, un plugin con el que podemos realizar diferentes gráficos como: histogramas y semivariogramas
Realización de semivariograma con el pluging Data Plotly
Realización de semivariograma con el pluging Data Plotly
  • Data Analysis and Visualization (Data Explorer), con el que podremos realizar gráficos como QQplot 
Gráfico Q-qplot con el plugin Data Explorer
Gráfico Q-qplot con el plugin Data Explorer

Análisis de datos con SAGA

SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses), es un software gratuito, de código abierto, diseñado para la implementación de algoritmos espaciales y visualización de información geoespacial. 

Este software se puede instalar también desde OSGeo4W, pero para trabajar, no accederemos desde la Caja de herramientas de procesos, sino que se instalará dentro de la carpeta de OSGeo4W el propio programa y desde donde podremos ejecutarlo.

La interfaz es bastante sencilla y podremos ver que nos permite numerosas opciones. No solo presenta herramientas para el análisis geoespacial, sino que además presenta numerosas herramientas de geoprocesos.

Dentro de las herramientas de geoestadística, podemos encontrar:

Tools de SAGA
Tools de SAGA donde podemos encontrar diferentes herramientas para análisis geoespacial
  • Dentro de GRID podemos ver dos opciones:
    • GRIDDING: esta herramienta nos permite hacer diferentes tipos de interpolación por puntos. Encontramos interpolación por los métodos de: Inverso a la distancia (IDW), Vecino natural (Natural neighbour) y TIN (triangulación de Delanay).
    • SPLINE INTERPOLATION: Interpolación SPLINE, donde podemos encontrar diferentes métodos como: B-Spline Appoximation, Cubic Spline Aproxximation y Multilevel B-spline interpolation.
  • Dentro de SPATIAL AND GEOESTADISTICS encontramos:
    • Kriging: Diferentes opciones de interpolación mediante Kriging y variogramas
Kriging con SAGA
Ejemplo de interpolación Kriging con SAGA

Análisis geoestadístico de datos con ArcGIS

ArcGis es un software propietario que pertenece ESRI y que tiene gran potencial como herramienta GIS. Este programa con una extensión Goeestatical Analyst Tools, especialmente pensada para la realización de métodos de interpolación y análisis geoestadísticos.

Herramientas para realizar análisis geoestadístico de ArcGIS : Geostatistical analyst tools
Herramientas geostatistical analyst tools de ArcGIS

Otra opción para realizar análisis geoestadísticos es desde la barra de herramientas, activando Geostatistical analyst.

Barra de herramientas Geostatistical analyst
Barra de herramientas Geostatistical Analyst.

Desde esta herramienta, podemos hacer diferentes gráficos que nos van a ayudar a la hora de interpretar la información estadística, como por ejemplo la realización de gráficas como histogramas, Qqplot, semivariogramas.

Geostatisticals Analys
Histograma creado a partir de la herramienta Geostatistical Analyst.

Análisis geoestadístico de datos con R

R es un entorno de software libre para gráficos y computación estadística. Es una de las herramientas más recomendables para la realización de análisis geoestadísiticos por su gran potencial. Este lenguaje cuenta con diversos paquetes especiales para geoestadística como, por ejemplo:

  • Automap: es una herramienta que permite la interpolación kriging y la realización de semivariogramas.
variogramas
Ajuste automático de variogramas (Fuente: Ballari, Daniela. Geoestadisitca con R. Parte 3. Librería automap).
  • gstat: Este paquete permite realizar variogramas, interpolación por método de Kriging, cokrigig y generación de gráficos. Es uno de los paquetes más completos para el análisis geoestadístico con R.
semivariograma
Ajuste de semivariograma espacio-temporal a un variograma de muestra
  • geoR: es un paquete que proporciona herramientas para el análisis geoestadística, principalmente gráficos de dispersión, histogramas, variogramas.
Paquete geoR para la realización de análisis geoestadístico.
Ejemplo de gráficos que se pueden obtener con el paquete geoR (Fuente: Fernandez Casal, Ruben, Introducción a la Geoestadística con `geoR`)
  • ggplot2: este paquete no es tanto para realizar análisis geoestadístico en sí misma, pero permite visualizar datos espaciales y por ejemplo asignar colores.
Asignación de color
Ejemplo de asignación de color a una variable continua.

Esperamos que te haya sido útil y, si sientes más curiosidad, no olvides apuntarte al curso Si te ha interesado este artículo y quieres saber más sobre estas herramientas, puedes hacerlo a través de nuestros cursos de Geoestadística Descriptiva e interpolación espacial en QGIS,  Geoestadística descriptiva e interpolación espacial en ArcGIS, Geoestadística descriptia e interpolación espacial en ArcGIS y QGIS o en Análisis de regresión y modelado espacial en R.

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RemOT Technologies es una empresa colaboradora de Geoinnova, especialista en desarrollo de aplicaciones GIS para la web, cartografía y análisis espaciales automatizados. Desarrolla visores web cartográficos, aplicaciones basadas en geolocalización y plugins y personalizaciones de QGIS para resolver problemas de distintos ámbitos, como por ejemplo la gestión de parcelas o la gestión de redes. RemOT ya ha trabajado en varios proyectos de desarrollo de la mano de Geoinnova y, además, también ha participado, entre otros proyectos como en el desarrollo del Atlas Nacional de España. Ha sido reconocida como una de las 100 mejores empresas geoespaciales del mundo en el año 2019 por Geoawesomeness, una de las 50 Startup españolas de futuro por la revista Emprendedores y posee el sello Pyme Innovadora del Ministerio de Ciencia Innovación y Universidades. En la parte dedicada a formación, Lucía Martínez, Marcos Gimeno y Miquel Febrer, imparten diversos cursos en la plataforma de Geoinnova.

Interacciones con los lectores

Comentarios

  1. Un lector dice

    09/03/2021 a las 09:34

    Buenos días:

    Su artículo me da pie a “criticar” lo que creo es uno de los aspectos subdesarrollados de Qgis. He ido “ciego” a ver su artículo. ¿Por qué? Porque los aficionados, iniciados o quienes tenemos poco tiempo para aprender qgis y desconocemos qué contienen todos esos menús de Gdal, Saga, Grass, …

    Las versiones avanzan, sí, pero… Los normalitos, necesitamos una mini enciclopedia que explique sintéticamente lo que ha hecho ud. en este artículo pero de manera integral y en español. Cuatro anotaciones básicas que permitan conocer su definición de para qué sirve.

    Y, por supuesto, gracias por su artículo.

    Atentamente,

    Responder

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