topografia



topografia - curvas de nivel
Análisis de regresión.- Además de para explorar posibles relaciones causales o la variación conjunta entre diferentes variables, analizando, determinando ycuantificando dichas relaciones, los análisis de regresión pueden ser utilizados para interpolar una variable a partir de su relación con otras de distribución espacial conocida. Tradicionalmente se ha usadola conocida correlación entre la altitud y variables climáticas como temperatura y precipitación para derivar mapas climáticos y pronósticos meteorológicos. Mediante una mera regresión simple entrelos valores de estas variables en las estaciones climatológicas y la altitud de las mismas, es posible interpolar un mapa de las mismas a partir de uno de elevaciones. En muchos casos, especialmente enregiones homogéneas o con gradientes altitudinales simples y muy marcados, este sistema tan simple funciona relativamente bien, ya que se consiguen unos porcentajes de variación explicada superioresal 90, e incluso al 95%. Sin embargo, para otras variables o en territorios más complejos resulta insuficiente.
Si se posee una buena hipótesis funcional, se puede optar por realizar análisis deregresión múltiple, o incluso más complejos, en los que se relaciona a la vez más de una variable predictiva con la variable a interpolar. En este caso es necesario extraer y analizar los datos en unprograma estadístico, e intentar obtener la función más explicativa posible. Posteriormente, mediante técnicas de álgebra de mapas la variable es predicha en todo el territorio analizado aplicando lafunción.
Sin embargo, en ausencia de hipótesis funcionales previas, resulta más fiable el uso de funciones basadas en la estructura espacial detectada en los datos que suponer que la correlación nocausal encontrada se extiende a lo largo de un territorio, especialmente si nuestras observaciones de la variable a interpolar no cubren todo el espectro ambiental. Los SIG actualmente ofrecen buenas...