La primera ley de la geografía propuesta por Waldo Tobler (1970) establece que todos los lugares están relacionados, pero los lugares cercanos están más relacionados que los lugares lejanos. Por ejemplo, si en un sector de una calle se registra lluvia, es muy probable que también llueva en el otro extremo de la misma, aunque es menos probable que ocurra en una zona más distante de la ciudad.
De acuerdo con Gruver y Dutton (2014), la interpolación es un proceso que utiliza mediciones realizadas en ubicaciones específicas para estimar valores en lugares donde no se cuenta con datos. Este procedimiento es útil para comprender y predecir la distribución espacial de variables como la precipitación, la temperatura o la elevación.
En los Sistemas de Información Geográfica (SIG), existen diversos métodos de interpolación, cuya elección depende del tipo de datos o del fenómeno que se desea analizar. La aplicación más común dentro de un SIG corresponde a la interpolación espacial bidimensional (2D), ya que las capas ráster representan entidades en dos dimensiones. Sin embargo, algunos métodos pueden ampliarse a más dimensiones para considerar variables adicionales como el tiempo o la profundidad.
Tipos de técnicas de interpolación
Las técnicas de interpolación se agrupan en dos categorías principales: determinísticas y geoestadísticas (Childs, 2004). Las primeras generan superficies a partir de puntos medidos o funciones matemáticas. Entre ellas, se destacan los métodos de Distancia Inversa Ponderada (IDW), que se basan en el grado de similitud entre las celdas, y Trend, que ajusta una superficie suave determinada por una función matemática.
Por su parte, la interpolación geoestadística, representada por el método Kriging, utiliza herramientas estadísticas para realizar predicciones más avanzadas. Este enfoque permite modelar superficies considerando no solo los valores observados, sino también el nivel de incertidumbre asociado a las estimaciones. Existen distintas clasificaciones de los métodos geoestadísticos, que pueden consultarse en Olaya (2020).
Acceso a las herramientas de interpolación en ArcGIS Pro
ArcGIS Pro ofrece diversas herramientas para aplicar métodos de interpolación. Estas se encuentran disponibles en los siguientes entornos del panel de geoprocesamiento:
- Geoprocessing > Toolboxes > Spatial Analyst Tools > Interpolation
- Geoprocessing > Toolboxes > Geostatistical Analyst Tools > Interpolation
Ejemplo práctico de interpolación
Como ejemplo, se puede utilizar un conjunto de datos con registros de precipitación procedentes de diferentes estaciones meteorológicas. A partir de estos puntos medidos, se genera una superficie ráster que estima los valores de precipitación en las áreas donde no existen estaciones de registro. Este proceso permite visualizar y analizar la variación espacial de la precipitación en la zona de estudio.
Datos de precipitación y temperatura mensual de una red de estaciones meteorológicas.
Para esto, es necesario tener una capa vectorial de puntos o shapefile para interpolar los datos. Si no existe una capa de puntos, es posible importar coordenadas XY y transformarlas en un shapefile. ArcGIS Pro admite varios formatos de tabla, como archivos de Excel, texto delimitado por tabulaciones (txt), DBF, CSV, entre otros.
Importar una tabla de coordenadas XY
Al trabajar con archivos de Excel en ArcGIS Pro, puede ser necesario instalar el componente Microsoft .NET Desktop Runtime 6.0.5 – Windows x64. La versión específica dependerá de la versión de ArcGIS Pro utilizada, por lo que es importante descargar el controlador compatible con el sistema. Después de la instalación, se recomienda reiniciar el equipo para asegurar que el proceso se haya completado correctamente.
Para importar una tabla con coordenadas y crear una capa de eventos, se deben seguir los pasos que se describen a continuación:
- Ir a la pestaña Map > Add Data > XY Point Data.
- En Input Table, seleccionar la tabla que contiene los datos de precipitación, almacenada como archivo XLSX, XLS, CSV o TXT.
- En X Field, seleccionar el campo correspondiente a los valores de longitud (UTM_X).
- En Y Field, seleccionar el campo correspondiente a los valores de latitud (UTM_Y).
- En Z Field (opcional), se puede asignar el campo que contiene los valores de altitud (UTM_Z).
- En Coordinate System, elegir el sistema de coordenadas adecuado. En este caso, se puede usar Projected Coordinate Systems > UTM > WGS 1984 > Southern Hemisphere > WGS 1984 UTM Zone 17S.
Importar una tabla con coordenadas UTM en ArcGIS Pro.
Una vez completado el proceso, ArcGIS Pro generará una capa de eventos en el mapa. Para convertir esta capa en un archivo shapefile y almacenarla en el disco, se debe hacer clic derecho sobre la capa en el panel Contents y seleccionar Data > Export Features. En la ventana que se abre, se elige el nombre y la carpeta de destino. Si el sistema no permite guardar el archivo, se debe verificar que el directorio de salida sea una carpeta y no una geodatabase, ya que solo las carpetas permiten guardar en formato shapefile.
Interpolar datos con el método Kriging
ArcGIS Pro ofrece diferentes métodos de interpolación espacial, entre los cuales se encuentra el método Kriging, ampliamente utilizado para modelar superficies continuas como la precipitación o la temperatura. La herramienta Kriging se encuentra en la siguiente ruta:
- Geoprocessing > Toolboxes > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Kriging
La velocidad del proceso dependerá tanto de la cantidad de puntos como de la capacidad del sistema. La herramienta de interpolación Kriging comparte una estructura similar con otras herramientas de interpolación de ArcGIS Pro. A continuación, se describen sus principales parámetros:
- Input point features: Seleccionar la capa de puntos que contiene los valores de precipitación o temperatura (archivo shapefile creado previamente).
- Z value field: Escoger el campo que contiene los valores a interpolar. Si el campo no aparece disponible, es necesario revisar que el punto (
.) esté configurado como separador decimal en la configuración regional de Windows. - Output surface raster: Definir el directorio o geodatabase donde se guardará el archivo ráster resultante. Los nombres de los archivos no deben contener espacios.
- Semivariogram properties: Elegir el modelo de semivariograma apropiado para el tipo de interpolación.
- Output cell size: Establecer el tamaño de celda que determinará la resolución del mapa resultante.
- Search radius: Definir el número de puntos de entrada que se utilizarán para interpolar cada celda.
- Output variance of prediction raster: (Opcional) Genera un ráster con los valores de semivarianza, indicando la incertidumbre de las predicciones.
Configuración de los parámetros de la herramienta Kriging.
El resultado del proceso de interpolación es una superficie ráster con valores estimados. En el mapa, los puntos de las estaciones meteorológicas se representan como entidades vectoriales, mientras que el ráster muestra una distribución continua de los valores interpolados. Este procedimiento puede repetirse utilizando otros campos de la tabla, por ejemplo, para obtener una capa ráster de temperatura.
Interpolación de precipitaciones. Puntos de las estaciones meteorológicas (izquierda) y superficie de predicción interpolada (derecha).
