Se muestran las teorias de los metodos de Análisis espacial

1. Análisis espacial
Estudio de la distribución de distintos
factores espaciales y su relación con
el espacio geográfico. Ayuda a
entender las conexiones que hay entre
los datos geográficos.
Factor espacial:
Variable que cuenta con una ubicación geográfica
y puede influir en fenómenos o eventos
geográficos.
Dato geográfico:
Un dato geográfico es información que está
vinculada a una ubicación o posición geográfica
específica en la Tierra.
Concepto

2. Análisis espacial
Factor espacial: EJEMPLOS
Recursos naturales: (presencia de cuerpos de agua,
bosques) influyen en la economía de la zona o
planificación del uso de tierra.
Clima: (temperatura, precipitación) influye en la
agricultura o habitabilidad del lugar.
Dato geográfico: EJEMPLOS
Puntos de interés: (hospitales, escuelas).
Altitudes: (elevación o altitud de algún
lugar).
Diferencia entre un factor espacial y un dato geográfico:
Un factor espacial es una característica o influencia que se
encuentra en una ubicación geográfica, mientras que un
dato geográfico es una pieza específica de información
vinculada a una ubicación mediante coordenadas
geográficas.
Concepto

3. Análisis espacial
Diferencia entre un factor espacial y un dato geográfico:
Ejemplo de factor espacial: La Torre Eiffel es un
factor espacial porque es una característica física
que está presente en ese lugar y que influye en el
atractivo turístico y el paisaje de la ciudad.
Ejemplo de dato geográfico: La latitud y longitud de
una ciudad, como París, que es (48.8566° N, 2.3522°
E). Esta información representa una ubicación
específica en la Tierra y es un dato geográfico que se
puede utilizar para mapear la ciudad y calcular
distancias a otros lugares.
Concepto

4. Análisis espacial
Concepto
El análisis espacial es la
exploración y comprensión
de cómo las cosas y los
eventos se distribuyen en el
espacio de la Tierra.
El análisis geoespacial geográfico es un proceso de
interpretación, exploración y modelización de datos SIG,
desde su adquisición hasta el entendimiento del resultado
obtenido. La información obtenida se procesa por medio de
software específico para análisis espacial, y dependiendo de
la finalidad que se quiera obtener, puede ser más o menos
complejo. La función más simple sería la de visualización de los
datos, mientras que obtener conocimiento útil requiere un
análisis exhaustivo de ellos. En general, un análisis espacial
completo consta de cinco etapas clave: definir el objetivo,
preparar los datos, elegir las herramientas y técnicas
adecuadas, realizar la investigación y evaluar los resultados.
Algunos ejemplos de análisis espacial sería la medición de
distancias, la selección de rutas o el establecimiento de
correlación entre diferentes objetos o lugares en función de su
posición geográfica actual o histórica.
Concepto corto

5. Aplicaciones del análisis espacial
Unidad 4 - Modelos de análisis espacial
Licenciatura en Geología Ambiental y Recursos Hídricos
Periodo 2023 - B

6. Análisis espacial
Aplicaciones
Planificación Urbana y
Regional: El análisis espacial
ayuda en la planificación de
ciudades y regiones,
optimizando el uso del suelo,
la ubicación de
infraestructuras, la gestión del
tráfico y la planificación de
zonas verdes.
Recursos Naturales: En la
gestión de recursos como la
agricultura, la silvicultura y la
minería, para evaluar el
impacto ambiental y la
sostenibilidad.
Medio Ambiente y
Conservación: En la gestión
de parques naturales, la
preservación de ecosistemas,
la evaluación de impacto
ambiental y la planificación de
reservas naturales.

7. Tipos de modelo de análisis
espacial
Unidad 4 - Modelos de análisis espacial
Licenciatura en Geología Ambiental y Recursos Hídricos
Periodo 2023 - B

8. Descriptivo Prescriptivo
El objetivo principal de un
modelo descriptivo es
comprender y representar
los patrones y relaciones
espaciales presentes en los
datos geográficos.
Se utilizan para recomendar
acciones o tomar decisiones
basadas en datos
geográficos. Estos modelos
van más allá de la descripción
y buscan proporcionar
soluciones o estrategias para
abordar problemas espaciales
específicos.
Basado en un
propósito
Descriptivo y prescriptivo
Tipo de modelo de análisis espacial

9. Descriptivo (Ejemplo) Prescriptivo (Ejemplo)
Un modelo descriptivo
podría analizar la
distribución de la
población en una
ciudad para identificar
áreas de alta densidad
y áreas de menor
densidad, sin
proponer soluciones
específicas.
Un modelo prescriptivo
podría sugerir la
ubicación óptima para
la construcción de una
nueva escuela en
función de la densidad
de población, la
accesibilidad y otros
factores, con el fin de
mejorar la educación en
una comunidad.
Basado en un
propósito
Descriptivo y prescriptivo
Tipo de modelo de análisis espacial
Propósito descriptivo
Propósito
prescriptivo

10. Descriptivo Prescriptivo
Y además ofrezca posibles
soluciones
Basado en un
propósito
Descriptivo y prescriptivo
Tipo de modelo de análisis espacial

11. Basado en un
método
Tipo de modelo de análisis espacial
El modelo se construye en torno a un método o
técnica concreta que se elige en función de los
objetivos del análisis. Algunos ejemplos de métodos
comunes en análisis espacial incluyen la regresión
espacial o la interpolación espacial.

12. Basado en un
método
Tipo de modelo de análisis espacial
Elegir el
modelo
espacial por
método que
sea*
Elegir el
modelo
espacial por
método que
sea*
Elegir el
modelo de
acuerdo a
los objetivos
del análisis*
La elección del modelo
depende de la pregunta de
investigación y de los datos
disponibles. Los investigadores
suelen seleccionar el modelo
que mejor se adapte a su
contexto y sus necesidades.

13. Regresión espacial Interpolación espacial
Un modelo de regresión lineal
en análisis espacial se utiliza
para entender cómo una o
más variables geográficas
afectan a una variable de
interés.
Un modelo de interpolación
espacial se utiliza para
estimar valores en ubicaciones
no muestreadas a partir de los
valores conocidos en lugares
cercanos.
Basado en un
método
Tipo de modelo de análisis espacial

14. Regresión espacial (Ejemplo) Interpolación espacial (Ejemplo)
Imagina que queremos saber
cómo la ubicación geográfica
influye en los precios de las
casas. Recopilamos datos de
precios de casas y factores como
la distancia al centro de la
ciudad y la calidad de las
escuelas en diferentes áreas.
Luego, usamos un modelo de
regresión lineal para descubrir si
estas variables geográficas
tienen un efecto en los precios de
las casas.
Supongamos que tenemos datos
de temperaturas en una serie de
estaciones meteorológicas en una
región, pero queremos conocer la
temperatura en lugares
intermedios donde no tenemos
estaciones. Usamos un modelo de
interpolación espacial para
estimar las temperaturas en esas
ubicaciones faltantes en función
de las temperaturas registradas
en las estaciones cercanas.
Basado en un
método
Tipo de modelo de análisis espacial

15. Basado en un
método
Tipo de modelo de análisis espacial
La interplación espacial después de
haberse “inventado” los datos que no
tenía*
Modelo de interpolación espacial: El
resultado será un mapa que muestra las
temperaturas estimadas en todos los
lugares de la región, incluyendo los que no
tenían datos originales. Esto puede ayudar
a visualizar patrones de temperatura en
toda la zona.
Modelo de regresión lineal: El resultado
nos dirá si y cómo los factores geográficos
influyen en los precios de las casas. Por
ejemplo, podríamos descubrir que las
casas cercanas al centro de la ciudad
tienden a ser más caras, y esto se puede
expresar matemáticamente.

16. Basados en una lógica
Es el analiza datos georeferenciados, es decir,
datos de los que se dispone sus coordenadas
espaciales. Por ejemplo, la localización espacial de
actividades económicas puede ser analizada como
un dato espacial.
Analizar la disposición espacial, con independencia de los valores. Es decir,
estudiar el conjunto de pares de valores (x,y)
Analizar la disposición espacial y los valores recogidos. Es decir, estudiar el
conjunto de ternas (x,y,a)
La información espacial es susceptible de ser analizada estadísticamente como
cualquier otro tipo de información. Una serie de datos recogidos en otros tantos
puntos no deja de ser una serie de datos sobre la que pueden aplicarse las
técnicas estadísticas habituales. Junto a ello, cada uno de estos datos tiene
asociada una coordenada, y esta aporta una información adicional que puede
emplearse igualmente para obtener resultados estadísticos de diversa índole.
Si trabajamos en el plano cartesiano, en lugar de una serie de valores de una
variable disponemos de una serie de ternas (x,y,a). Extendiendo la posibilidad de
analizar estadísticamente los valores a recogidos en esa serie de localizaciones,
encontramos otras dos formas de analizar este conjunto.

17. Medidas centrográficas . El equivalente espacial de las medidas de tendencia central como el momento de primer
orden (media) o la mediana, así como de las de dispersión tales como el momento de segundo orden (desviación típica).
Análisis estadístico de líneas . Descriptores estadísticos para líneas y ángulos.
Análisis de patrones de puntos . Este tipo de análisis permite caracterizar la estructura espacial de un conjunto de
puntos en función de parámetros como la densidad o las distancias entre puntos y su configuración en el espacio.
Autocorrelación espacial . Los puntos cercanos tienden a tener valores más similares entre sí que los puntos alejados.
Este fenómeno puede cuantificarse y estudiarse con una serie de índices, así como mediante elementos tales como
variogramas o correlogramas.
https://youtube.com/watch?v=fD5NGPA2ItI&feature=shared
Este tipo de análisis se lleva a cabo preferentemente sobre capas de tipo punto, aunque algunas de estas formulaciones
pueden igualmente aplicarse a capas ráster, considerando que cada celda conforma de igual modo una terna de valores.
Dentro de este capítulo analizaremos algunos de los analisis estadísticos espaciales más básicos, como son los siguientes:

18. Bibliografía
Unidad 4 - Modelos de análisis espacial
Licenciatura en Geología Ambiental y Recursos Hídricos
Periodo 2023 - B
Libros:
"An Introduction to Spatial Data Analysis" de Christopher D. Lloyd.
"Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide" de Michael J. de Smith, Michael F. Goodchild y Paul A. Longley.
Revistas Académicas:
"Spatial Statistics"
"International Journal of Geographical Information Science"
Recursos en línea:
GeoDa (https://geodacenter.asu.edu/) - Sitio web con recursos, tutoriales y herramientas para el análisis
espacial.
Spatial Analysis - ESRI (https://www.esri.com/en-us/what-is-gis/spatial-analysis) - Recursos y artículos sobre
análisis espacial de ESRI, una empresa líder en sistemas de información geográfica (SIG).
Geo-Institute (https://www.ub.edu/geoinstitute/en/publications/) - Un instituto de geoinformática con
publicaciones y recursos relacionados con análisis espacial y SIG.