8.2: Escala de Análisis

Objetivos de aprendizaje

• El objetivo de esta sección es comprender cómo se pueden aplicar los análisis locales, vecinales, zonales y globales a datasets ráster.

Los análisis ráster se pueden realizar en cuatro escalas diferentes de operación: local, vecinal, zonal y global. Cada uno de estos presenta opciones únicas al analista de SIG y se presentan aquí en esta sección.

Operaciones Locales

Las operaciones locales se pueden realizar en rásters individuales o múltiples. Cuando se usa en un solo ráster, una operación local suele tomar la forma de aplicar alguna transformación matemática a cada celda individual de la cuadrícula. Por ejemplo, un investigador puede obtener un modelo digital de elevación (DEM) con cada valor de celda representando la elevación en pies. Si se prefiere representar esas elevaciones en metros, se puede realizar localmente una transformación aritmética simple (elevación original en pies * 0.3048 = nueva elevación en metros) de cada valor de celda para lograr esta tarea.

Cuando se aplica a múltiples rásters, es posible realizar tales análisis como cambios a lo largo del tiempo. Dados dos rásters que contienen información sobre la profundidad del agua subterránea en una parcela de tierra en el Año 2000 y el Año 2010, es sencillo restar estos valores y colocar la diferencia en un ráster de salida que notará el cambio en el agua subterránea entre esos dos tiempos (Figura 8.5 “Operación local en un Dataset Raster”). Sin embargo, estos análisis locales pueden volverse algo más complicados, a medida que aumenta el número de rásters de entrada. Por ejemplo, la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE) aplica una fórmula matemática local a varios rásters suprayacentes, incluyendo la intensidad de la lluvia, la erodibilidad del suelo, la pendiente, el tipo de cultivo y el tipo de vegetación para determinar la pérdida promedio de suelo (en toneladas) en una celda de cuadrícula.

Figura 8.5 Operación local en un dataset ráster

Operaciones de Vecindario

La primera ley de geografía de Tobler establece que “todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las cosas distantes”. Las operaciones vecinales representan un grupo de técnicas de análisis espacial de uso frecuente que se basan en gran medida en este concepto. Las funciones vecinales examinan la relación de un objeto con objetos similares circundantes. Se pueden realizar en datasets vectoriales de punto, línea o polígono, así como en datasets ráster. En el caso de los conjuntos de datos vectoriales, el análisis de vecindad se utiliza con mayor frecuencia para realizar búsquedas básicas. Por ejemplo, dado un dataset de puntos que contiene la ubicación de tiendas de conveniencia, se podría emplear un SIG para determinar el número de tiendas dentro de 5 millas de una entidad lineal (es decir, la Interestatal 10 en California).

Los análisis de vecindad suelen ser más sofisticados cuando se utilizan con datasets ráster. Los análisis ráster emplean ventanas móviles, también llamadas filtros o núcleos, para calcular nuevos valores de celda para cada ubicación a lo largo de la extensión de la capa ráster. Estas ventanas móviles pueden tomar muchas formas diferentes dependiendo del tipo de salida deseada y los fenómenos que se están examinando. Por ejemplo, una ventana rectangular móvil de 3 por 3 se usa comúnmente para calcular la media, desviación estándar, suma, mínimo, máximo o rango de valores que rodean inmediatamente una celda “objetivo” dada (Figura 8.6 “Tipos de vecindad comunes alrededor de la celda objetivo “x”: (a) 3 por 3, (b) Círculo, (c) Anular, (d) Cuña”). La celda objetivo es aquella celda que se encuentra en el centro de la ventana móvil de 3 por 3. La ventana móvil pasa por todas las celdas del ráster. A medida que pasa por cada celda objetivo central, los nueve valores en la ventana de 3 por 3 se utilizan para calcular un nuevo valor para esa celda objetivo. Este nuevo valor se coloca en la ubicación idéntica en el ráster de salida. Si se quisiera examinar una mayor esfera de influencia alrededor de las células objetivo, la ventana móvil podría expandirse a 5 por 5, 7 por 7, y así sucesivamente. Además, la ventana móvil no necesita ser un simple rectángulo. Otras formas utilizadas para calcular las estadísticas de vecindad incluyen el anillo, la cuña y el círculo (Figura 8.6 “Tipos de vecindad comunes alrededor de la celda objetivo “x”: (a) 3 por 3, (b) Círculo, (c) Anular, (d) Cuña”).

Figura 8.6 Tipos de vecindad comunes alrededor de la celda objetivo “x”: (a) 3 por 3, (b) Círculo, (c) Anulo, (d) Cuña

Las operaciones de vecindad se utilizan comúnmente para la simplificación de datos en datasets ráster. Un análisis que promedia los valores de vecindad daría como resultado un ráster de salida suavizado con máximos y mínimos amortiguados, ya que la influencia de los valores de datos periféricos se reduce por el proceso de promediación. Alternativamente, los análisis de vecindad se pueden usar para exagerar las diferencias en un conjunto de datos. La mejora de bordes es un tipo de análisis de vecindad que examina el rango de valores en la ventana móvil. Un valor de rango grande indicaría que un borde ocurre dentro de la extensión de la ventana, mientras que un rango pequeño indica la falta de un borde.

Operaciones zonales

Se emplea una operación zonal en grupos de celdas de valor similar o características similares, no sorprendentemente llamadas zonas (por ejemplo, parcelas de tierra, unidades políticas/municipales, cuerpos de agua, tipos de suelo/vegetación). Estas zonas podrían conceptualizarse como versiones ráster de polígonos. Los ráster zonales a menudo se crean reclasificando un ráster de entrada en unas pocas categorías (consulte la Figura 8.7 “Operación zonal en un Dataset Ráster”).

Figura 8.7 Operación zonal en un dataset ráster

Las operaciones zonales y los análisis son valiosos en campos de estudio como la ecología del paisaje, donde la geometría y la disposición espacial de los parches de hábitat pueden afectar significativamente el tipo y número de especies que pueden residir en ellos. De manera similar, los análisis zonales pueden cuantificar efectivamente los estrechos corredores de hábitat que son importantes para el movimiento regional de especies animales migratorias sin vuelo que se desplazan a través de áreas densamente urbanizadas.

Operaciones Globales

Las operaciones globales son similares a las operaciones zonales en las que toda la extensión del dataset ráster representa una sola zona. Las operaciones globales típicas incluyen la determinación de valores estadísticos básicos para el ráster en su conjunto. Por ejemplo, el mínimo, el máximo, el promedio, el rango, etc. se pueden calcular rápidamente sobre toda la extensión del ráster de entrada y posteriormente se puede generar en un ráster en el que cada celda contiene ese valor calculado (Figura 8.8 “Operación global en un dataset ráster”).

Figura 8.8 Operación global en un dataset ráster

Claves para llevar

• Las operaciones ráster locales examinan solo una sola celda de destino durante el análisis.
• Las operaciones ráster vecinales examinan la relación de las celdas circundantes proximales de una celda objetivo.
• Las operaciones de ráster zonal examinan grupos de celdas que se producen dentro de un tipo de entidad uniforme.
• Las operaciones ráster globales examinan toda la extensión de área del dataset.

Ejercicio

1. ¿Cuáles son las cuatro formas vecinales descritas en este capítulo? Aunque no se discute aquí, ¿se pueden pensar en situaciones específicas para las que se podría utilizar cada una de estas formas?