El método de interpolación elegido en cartografía para el contorno puede afectar a la precisión de la superficie resultante , dependiendo de la propagación de los datos originales . Los métodos de interpolación están programados para hacer diferentes suposiciones basadas en los alrededores información. Por esta razón , algunos conjuntos de datos u objetivos de mapeo se prestan mejor a un método de interpolación sobre otra . El objetivo de elegir el método de interpolación adecuado es generar superficies con un grado de precisión de la representación , análisis o evaluaciones.
El método Kriging
El método de interpolación kriging utiliza una cuadrícula de datos igualmente espaciados apunta a generar superficies . Este método utiliza la media ponderada del movimiento , en el supuesto de que un patrón de variación puede ser aplicado a través de la superficie se define a partir del conjunto de datos . El objetivo de kriging no es para imitar directamente la realidad, sino de seguir las tendencias generales que se muestran los puntos de datos.
La triangulación Método
interpolación por triangulación es un método muy flexible que puede crear una superficie rápidamente de diferentes tipos de fuentes de datos . En lugar de utilizar una rejilla , el método de triangulación define una superficie de puntos espaciados irregularmente . Esta característica con frecuencia resulta en características definidas con más precisión . Dado que la triangulación no información media durante la interpolación , que está mejor equipado para hacer frente a los conjuntos de datos con picos bruscos o cambios. El método de triangulación se puede calcular rápidamente , ya que utiliza un menor número de puntos de Kriging , pero no va a crear tan suave de una superficie . Si la apariencia es un objetivo principal de la cartografía, la triangulación puede no ser la mejor opción .
Kriging vs triangulación
El método kriging tiene varias ventajas sobre la triangulación y otros métodos de interpolación en la precisión general y falta de sesgo de la superficie resultante . Las estimaciones en Kriging tienen un grado mínimo conocido de variación , por lo que un cálculo de confianza a través de superficies puede ser determinado . Además, el procedimiento es beneficioso para el análisis de datos , mostrando lagunas en la información . La superficie resultante del kriging es un promedio , por lo que si bien es generalmente exacto , que no respeta necesariamente los puntos de datos originales. Superficies triangulación seguir con precisión los datos originales, pero son menos capaces de extrapolar la información o las tendencias más allá de un conjunto de datos original .