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GMS_UP (Map Service)


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Current Version: 10.81

Service Description: Se procedió a realizar un método mixto de interpolación. Se trata de un método que combina métodos de regresión con métodos de interpolación exactos. El método de regresión es un método estadístico, que a través de la variable que queremos modelar con otras variables secundarias nos permiten conseguir superficies continuas. En nuestro caso, la variable que queremos modelar son los datos de cobertura, mientras que la variable secundaria que queremos relacionar con estos datos es la altitud “Z” que hemos obtenido anteriormente gracias al MDT. Para ello, se utiliza la herramienta “Ordinary Least Squares” que ajusta linealmente la cobertura móvil. Esta herramienta también nos permite obtener los coeficientes que hay que aplicar a las variables secundarias para construir nuestra superficie continua. El siguiente paso, consistió en reproducir esta fórmula de la regresión lineal a través de la calculadora raster del Arc Gis obviando el término error que lo tendremos en cuenta más adelante. Para la obtención del modelo de error que aparece en la fórmula, se utilizó la herramienta “Inverse Distance Weighting” eligiendo como campo principal el valor residual para obtener la superficie de error. Y por último, una vez obtenidas la superficie de regresión y la superficie de error, volvemos a utilizar la calculadora raster y sumamos estas dos superficies, obtendremos la cobertura media relacionada con la altitud.

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Layers: Tables: Description: Se procedió a realizar un método mixto de interpolación. Se trata de un método que combina métodos de regresión con métodos de interpolación exactos. El método de regresión es un método estadístico, que a través de la variable que queremos modelar con otras variables secundarias nos permiten conseguir superficies continuas. En nuestro caso, la variable que queremos modelar son los datos de cobertura, mientras que la variable secundaria que queremos relacionar con estos datos es la altitud “Z” que hemos obtenido anteriormente gracias al MDT. Para ello, se utiliza la herramienta “Ordinary Least Squares” que ajusta linealmente la cobertura móvil. Esta herramienta también nos permite obtener los coeficientes que hay que aplicar a las variables secundarias para construir nuestra superficie continua. El siguiente paso, consistió en reproducir esta fórmula de la regresión lineal a través de la calculadora raster del Arc Gis obviando el término error que lo tendremos en cuenta más adelante. Para la obtención del modelo de error que aparece en la fórmula, se utilizó la herramienta “Inverse Distance Weighting” eligiendo como campo principal el valor residual para obtener la superficie de error. Y por último, una vez obtenidas la superficie de regresión y la superficie de error, volvemos a utilizar la calculadora raster y sumamos estas dos superficies, obtendremos la cobertura media relacionada con la altitud.

Copyright Text:

Spatial Reference:
102100

Single Fused Map Cache: true

Capabilities: Map,TilesOnly

Tile Info:
Initial Extent:
Full Extent:
Min Scale: 5.91657527591555E8
Max Scale: 24785.0

Min LOD: 0
Max LOD: 15

Units: esriMeters

Supported Image Format Types: PNG

Export Tiles Allowed: false
Max Export Tiles Count: 100000

Document Info: