El lenguaje del análisis espacial en ArcGIS

CONFERENCIA ESRI ESPAÑA 2018
24-25 DE OCTUBRE | IFEMA, MADRID
ArcGIS: El Lenguaje
del Análisis Espacial
Jaime Nieves y Dariya Ordanovich
Esri España

Agenda
1. Introducción.
2. Análisis espacial en la plataforma ArcGIS.
3. Análisis visual y exploratorio.
4. Integración con otras plataformas analíticas.
5. Minería de datos y análisis geoestadístico.

CONFERENCIA ESRI ESPAÑA 2018CONFERENCIA ESRI ESPAÑA 2018
¿Qué es el análisis espacial?
Una introducción a la Plataforma ArcGIS

¿Qué pasa cuando miras una hoja de cálculo?
¡Quieres más!
Medias
Sumas
Máximos, mínimos
Gráficos
…

Lo mismo nos pasa con mapas
¡Podemos hacer más!
Rutas
Cercanía
Superposición
3D
Ráster
Clusterización
Patrones/Hotspots
Predicciones
…

ArcGIS es una Plataforma
Y el análisis forma parte de toda ella
Desktop Web Device
Server Online Content and
Services
Portal
Análisis
espacial

Analistas avanzados y científicos de datos
Analistas de negocio y especialistas
Cualquier usuario
Spatial Statistics Tools
Geostatistical Analyst & Spatial Analyst
Python y R
Geoanalytics Server
Insights for ArcGIS
Data management tools
Model Builder
Geoprocessing Services
Focused solutions (Business Analyst)
Analysis workflows in ArcGIS Online
Smart Mapping
¿Quién usa el análisis espacial?
Una herramienta para cada usuario

Análisis espacial en ArcGIS
Qué, Dónde y Para Quién

ArcGIS Pro
La Herramienta entre las herramientas GIS
• 64 bits
• Multithread
• 2D/3D
• Distintos entornos:
• Herramientas de Geoprocesamiento.
• Ready-to-Use Tools de ArcGIS Online.
• Ventana de ArcPy.
• Model Builder.
• Tasks (Tareas).

Model Builder
Creación de modelos de geoprocesamiento
• Lenguaje visual para crear
flujos de trabajo de geoprocesamiento
• Accesible desde ArcGIS Pro.
• Permite integrar herramientas de
geoprocesamiento de ArcGIS
con scripts externos.
• Pueden publicarse como servicios
de geoprocesamiento.

Python en ArcGIS
Librerías de ArcGIS para Python
• ArcPy
• Análisis, gestión y conversión de datos y automatización de mapas.
• Accesible desde ArcGIS Pro (Python Window) o desde cualquier script
(batch files, tareas programadas, aplicaciones externas…)
• ArcGIS Pro soporta Conda para la gestión de paquetes de Python.
• SciPy, NumPy y muchos otros.
• ArcGIS API for Python
• Gestión del portal (ArcGIS Online / ArcGIS Enterprise).
• Automatización de tareas: análisis, gestión de datos,
administración.
• Acceso vía scripts o de forma interactiva
(Jupyter Notebook).

Extensiones de ArcGIS
Añaden funcionalidad específica
• Análisis de visibilidad
• Gestión y conversión de datos 3D.
• Generación de DTMs.
• Cálculos 3D.
• Interpolación.
• Generación de superficies
predictivas.
• Simulación.
• Diseño de redes de muestreo.
• Gestión y operación con datos continuos
(ráster).
• Generalización, Densidad, Vecindad,
Superposición…
• Segmentación y clasificación.
• Análisis Hidrológico.
• Interpolación y generación de superficies.
• Generación y mantenimiento de redes de
transporte.
• Resolución de problemas de rutas.
• Matrices de coste origen-destino.
• Ubicación-Asignación.
• Problemas de flotas.
3D Analyst
Geostatistical
Analyst
Spatial Analyst
Network Analyst

Spatial Statistics Toolbox
Analizar distribuciones, patrones, procesos y relaciones espaciales
Centro mediano
y dispersión
Clustering Clustering
multivariable
Clustering
restringido espacialmente
Autocorrelación Espacial
(I de Moran)
Hotspots
(Gi* de Getis-Ord)
Regresión ponderada
geográficamente (GWR)
Regresión
exploratoria
http://esriurl.com/spatialstats

Machine Learning Tools
Herramientas que usan aprendizaje para generar conocimiento
• Pixel & Object Based
• Image Segmentation
• Maximum Likelihood
• Random Trees
• Support Vector Machine
• Empirical Bayesian Kriging
• Areal Interpolation
• EBK Regression Prediction
• Ordinary Least Squares Regression and
Exploratory Regression
• Geographically Weighted Regression
Classification
Prediction
Clustering
• Spatially Constrained Multivariate
Clustering
• Multivariate Clustering
• Density-based Clustering
• Hot Spot Analysis
• Cluster and Outlier Analysis
• Space Time Pattern Mining
• Generate training samples
• Detect objects
• Classify pixels
Deep Learning

GeoEvent Server
Análisis de eventos en tiempo real
Entradas
Inputs
GeoEvent Definitions
Outputs
GeoEvent Services
ArcGIS
for Server
Salidas
ws://

GeoAnalytics Server
Geoprocesamiento distribuido
Portal
ArcGIS Managed
Relational
Data Store
Spatiotemporal
Data Store
Server
Cluster
Files
Files
Big Data
File Shares
Enterprise
Data Stores Big Data Stores
User Managed
Web GIS Layers
New Web GIS LayersAggregate points
Summarize Nearby
Summarize Within
Reconstruct Tracks
Join Features
Calculate Density
Find Hot Spots
Create Space Time Cube
…

Análisis de imágenes
ArcGIS es una Plataforma completa para Imágenes
Gestión y catálogo
• Soporte de sensores
• Mosaic datasets
• ArcGIS Image Server
• Procesamiento al vuelo
• On-premises y cloud
Generación de productos
• Satélite, aérea y drones
• Producción de ortofotos
• Ajuste en bloque
• Generación de DEMs
• Próducción de caché
• Visualización estéreo
y digitalización.
Análisis y procesamiento
• Clasificación
• Machine learning, predicción
y deep learning.
• Escalabilidad
(Raster Analytics)
• Integración con librerías externas.
Visualización y
explotación
• Image Analysis Extension
• Soporte de Stereo
• Full Motion Video
• Espacio de imagen y
mediciones
• Servicios de imágenes online

Ready-to-Use Services
Servicios de análisis con datos incorporados
Geocodificación
• Búsqueda de direcciones
• Cobertura global
• Simple y en batch
• Autocompletado
de direcciones
• Geocodificación inversa
Análisis Espacial
y de Elevación
• Geoprocesamiento listo
para usar.
• Incluyen datos (elevación)
• ArcGIS Pro, Apps, vía código.
• Servicios de geometría e
impresión gratuitos.
Demografía y geoenrichment
• Más de 260 variables para España.
• Miles de variables en 130 países.
• Sociodemografía, poder adquisitivo,
consumo y estilos de vida.
• Enriquece tus propios datos
Routing
• Datos de HERE con cobertura
mundial.
• Rutas simples y optimizadas.
• Matrices de coste origen-
destino.
• Ubicación-asignación.
• Problema de flotas (VRP).

Análisis en ArcGIS Online
Flujos analíticos para cualquier usuario
Resumir datos
• Agregar puntos.
• Join de entidades.
• Resumir dentro de.
• Centro y dispersión.
Encontrar ubicaciones
• Encontrar o derivar ubicaciones.
• Elegir las mejores ubicaciones.
• Crear cuencas de visualización.
• Resolver problemas de flujo
hidrológico.
Enriquecer datos
• Asignar datos demográficos a capas
existentes.
Identificar patrones
• Análisis de densidad.
• Análisis de Hotspots.
• Identificar valores anómalos.
• Interpolar puntos.
Analizar proximidad
• Buffers e isocronas.
• Encontrar entidades próximas.
• Planificar rutas.
• Conectar orígenes con destinos.
Gestionar datos
• Exportar datos.
• Disolver fronteras.
• Fusionar capas.
• Superponer capas.

Soluciones específicas
Resolviendo problemas concretos de una industria
Business
Analyst
(y Community Analyst) Crime
Analyst
GeoPlanner

Visualización de datos
Mapas y gráficos para comprender los datos
“La visualización transforma
tareas lógicas laboriosas
en tareas visuales ágiles”.
322734 246291 518473 524518 270115 712578
658863 524894 824759 237244 447260 811406
188147 237415 205940 698941 116255 499789
923103 123048 376270 539648 270057 478081
564775 980313 740137 543599 290343 780111
818850 615883 179948 296233 824972 596132
672436 490853 270562 974999 642405 882659
223582 842272 974140 467508 168661 304214
736439 281696 908019 219143 408740 925292
895519 209641 318717 210237 784580 848204
414051 119060 578218 282277 923843 504217
937275 960836 829303 628554 309509 919650
350840 315778 123801 689536 937694 813854
720413 434259 504669 430973 319296 734895
894559 421541 546192 876667 751249 122832
308513 532571 854234 378191 982287 811446
La visualización apoya al análisis espacial:
• Distribuciones y frecuencias
• Comparación entre categorías
• Relaciones y correlaciones
• Cambios en el tiempo o el espacio

Visualización de datos: Mapas
Smart Mapping y funciones avanzadas de representación
Cualitativos/Cuantitativos Multivariable Superposición
3D/ExtrusiónDensidad/AgregaciónDescriptor Estadístico

Visualización de datos: Mapas + Gráficos
Combinando representaciones para mejorar la interpretación
ArcGIS Pro
Charts
Operations
Dashboard

Insights for ArcGIS
Análisis exploratorio

Visualización y
exploración de datos
espaciales
Demostración

Solucionando problemas multidisciplinares complejos
Enfoque multiplataforma

¿Dónde se utiliza el Geostatistical Analyst?
Agricultura, geología, meteorología, hidrología, arqueología, silvicultura, oceanografía, pesca, sanidad, estudios ambientales
• Cualquiera que necesite explorar estadísticamente datos y crear superficies para una serie de
variables se beneficiará de este paquete de software estadístico
• Herramientas de geoprocesamiento
• Usado dentro de ArcMap / Pro / Server
• Model Builder
• Scripting
• GA para interpolación
• Predecir valores en ubicaciones desconocidas usando valores en ubicaciones medidas conocidas.
• Asume autocorrelación espacial.
• Muchos métodos de interpolación en ArcGIS tanto estadísticos como no estadísticos.

Métodos de interpolación determinísticos
• No basado en teoría estadística.
• No es capaz de estimar el error de predicción, suposiciones poco claras.
• Ejemplos: IDW, Spline, Nearest Neighborhood, Trend
Métodos geoestadísticos
• Predicciones basadas en principios estadísticos y teóricos.
• Suposiciones claras que pueden ser verificadas.
• Proporcionar medidas de incertidumbre para las predicciones.
• Ejemplos: Kriging
¿Por qué son importantes los métodos geoestadísticos?

→ Transformaciones.
→ Técnicas de desagrupación
→ Opciones para eliminar la tendencia
Kriging: supuestos y tipos de modelo
Utiliza las relaciones entre las ubicaciones de los datos y sus valores, asumiendo:
• Datos normalmente distribuidos
• Los datos muestran estacionariedad (sin variaciones locales)
• Los datos tienen autocorrelación espacial
• Los datos no están agrupados en clusters
• Los datos no tienen tendencia local
Un modelo único para todos los datos
Ordinarykriging
asume que la
media
constante es
desconocida y
los datos no
tienen
tendencia
Simplekriging
asume un
valor medio
constante
pero conocido
– más
poderoso que
OK
Universalkriging
asume que
hay una
tendencia
dominante en
los datos
Indicatorkriging
usa el umbral
para crear
datos binarios
y luego usa
OK para los
datos de este
indicador
Probabilitykriging
se esfuerza
por hacer lo
mismo que IK
pero usa co-
kriging para
tratar de
mejorar los
resultados
Disjunctivekriging
trata de hacer
más de lo
correcto, pero
se deben
cumplir
muchas
suposiciones

Empirical Bayesian Kriging
Predicciones más potentes
• Empirical Bayesian Kriging
• Cuenta el error en la estimación del
semivariograma subyacente mediante
simulación repetida
• Parámetros
• Tamaño del subconjunto
• Factor de solape
• Número de simulaciones
• EBK Regression Prediction
• Modelo EBK combinado con modelo de
regresión
• PCA para regresión

Integración entre ArcGIS y R
El lenguaje R
• R es un lenguaje de programación libre y de
código abierto.
• Diseñado con el análisis de datos en mente
• Potentes estructuras de datos de núcleo y
operaciones
• Amplitud de rutinas estadísticas.
• Tanto la investigación de vanguardia como los
métodos específicos de campo
• CRAN: más de 12.700 paquetes disponibles
(duplicados desde 2016!)
• Trazado versátil y potente
Una comunidad de usuarios fuerte y comprometida
https://stats.stackexchange.com/ Cross-validated
https://www.r-bloggers.com/ R-Bloggers
https://www.kaggle.com/competitions Kaggle
http://adv-r.had.co.nz/ Hadley Wickham´s Advanced R
https://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ An Introduction to Statistical Learning
http://asdar-book.org/ Applied Spatial Data Analysis with R
https://www.r-consortium.org/ R Consortium
https://www.meetup.com/find/tech/?_
cookie-check=mcDLoGqeOxc75Z5b
Meetup Communities
https://rladies.org/ R-Ladies

Presentamos el puente R-ArcGIS
El puente R-ArcGIS conecta el ArcGIS con R y
permite la transferencia de datos de un lado a otro,
junto con la capacidad de integrar las
funcionalidades de ambos en el mismo flujo
Integración entre ArcGIS y R
ArcGIS
• Usuarios de ArcGIS
• Usuarios de R
• Desarrolladores de ArcGIS

Requisitos para el puente R-ArcGIS
Instalando el puente
https://github.com/R-ArcGIS

Soporte de vectores Soporte de raster
Funcionalidad del paquete arcgisbinding
• Capacidad para leer y escribir datos vectoriales
• Soporte para objetos clave R y paquetes
espaciales.
• R objeto de marco de datos
• Compatibilidad con sp y sf
• Personalizar las manipulaciones de datos.
• Consultas SQL para realizar selecciones.
• Subconjunto por columnas específicas.
• Reproyectar datos
• Habilidad para leer y escribir datos raster
• Manejar datos ráster de big data con la
capacidad de leer fragmentos por bandas
• Compatibilidad con el formato CRF y los
conjuntos de datos de mosaico
• Personalizar selecciones y subconjuntos
• Ajustar resolución espacial raster
• Opciones de remuestreo disponibles
• Seleccione el formato de píxel deseado para
análisis específicos
• Reproyectar datos según sea necesario

Explorando el efecto
del clima en la salud
Demostración

Conclusiones y recursos

Tendencias en análisis espacial
Nuevas formas de acometer el análisis de datos geográficos
Accesible Big Data Distribuido
Mejores
visualizaciones
Espacio
y Tiempo
Integración
con ciencia
de datos
Análisis
Predictivo
Tiempo
Real
Más
intuitivo
Menos
código

El futuro del análisis espacial en ArcGIS
Nuevas capacidades para próximas versiones
• ArcGIS Pro:
• Machine learning: Nueva GWR y Modelos de regresión lineal.
• Python: ML, tiempo real…
• Generación automática de modelos a partir del historial.
• Más gráficos y visualizaciones en ArcGIS Pro.
• GeoAnalytics (Big Data): Más herramientas de gestión de datos y
estadísticas (forest-based classification & regression)
• Image Analysis: Integración con TensorFlow y CNTK
• ArcGIS Online:
• Nuevas herramientas de ML (teselación, clusterización
y forest-based classification & regression).
• Exploración de datos a través de gráficos.
• Insights for ArcGIS:
• Tendencias, Clustering y análisis temporales.
• Integración con Python Notebooks y R.
• Más conectores de datos y un API.

Conclusiones
El lenguaje del análisis espacial
Análisis para todos los usuarios:
• Analistas GIS, científicos de datos, Analistas de negocio, decisores…
Análisis en toda la plataforma:
• Desktop, web, apps, desarrolladores…
Análisis para todas las necesidades:
• Local, distribuido, en paralelo, en la nube, listo para usar, vía código…
Análisis para todo tipo de datos:
• Vectorial, ráster, imágenes, redes, tablas, big data…
Análisis integrado con otras plataformas:
• Python, R, Jupyter Notebooks, TensorFlow, CNTK...

Recursos de aprendizaje
Referencias para profundizar en el análisis espacial
• ¡Busca los links en esta presentación!
• https://www.esri.com/videos.
• Spatial Analysis Resources.
• Learn.ArcGIS.com
• Libros de Esri Press.
• Training online de Esri.
• Esri Mooc “Going places with Spatial Analysis”
• Pregunta por nuestros cursos presenciales en España.

SESIÓN SALA HORARIO
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de tus datos
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Integrando BIM y GIS en la gestión de
ciudades inteligentes
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