ArcGIS Geostatistical Analyst

Tópicos cubiertos

• Fundamentos de estadística descriptiva y espacial
• Geoestadística y Modelo Geoestadístico
• Representación de Datos espaciales
• Gráficos de Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
• Creación de superficies interpoladas, árbol de clasificación de métodos
• Creación de superficies con métodos determinísticos
• Creación de superficies con métodos Geoestadísticos, Tipos de kriging
• Realización de validación y validación cruzada
• Comparación de modelos
• Calculo de incertidumbre y generación de superficies de probabilidad

Prerrequisitos

Este curso está enfocado en usuarios que cuentan con un nivel Básico e Intermedio en el uso de los Sistemas de Información Geográfica, específicamente con el software ArcGIS Desktop 8.x, 9.x ó 10.x, debiendo haber realizado el curso ArcGIS Desktop I o similar. Además deberá manejar, al menos de forma general, los conceptos básicos de estadística, análisis espacial y abordaje de proyectos geoespaciales.

Se requiere, adicionalmente, manejo de ambiente Windows para administración básica de archivos y navegación.

Aquellos que completen el curso podrán:

• Conocer que es la Geoestadística, y su relación con las estadísticas descriptiva y espacial
• Recordar conceptos básicos de estadística, como tablas de frecuencia, medidas de tendencia central, medidas de dispersión y medidas de forma y como aplicar estos conceptos en el análisis exploratorio de los datos
• Comprender la interfaz y las principales funcionalidades de la extensión Geostatistical Analyst para ArcGIS for Desktop
• Diferenciar entre los métodos de interpolación Determinísticos y Geoestadísticos e identificar cuál es más idóneo de acuerdo a las características de los datos
• Explorar los datos para conocer el comportamiento de estos y decidir sobre el modelo más adecuado a aplicar y sí se requiere transformar los datos antes de crear superficies interpoladas
• Evaluar los resultados de las superficies de predicción y conocer la incertidumbre asociada
• Comparar entre modelos para decidir cuál es el más preciso y adecuado a los objetivos de la investigación