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Rodolfo Bongiovanni / Evandro Mantovani / Stanley Best / Alvaro Roel
CONDICIONES FUNDAMENTALES PARA EL ANÁLISIS DE MAPAS
Tal como se señaló anteriormente, hay dos condiciones fundamentales para que cualquier paquete
computacional sea capaz de realizar un análisis de los datos, las que corresponden a (i) una
estructura consistente de datos; y (ii) a un ambiente de procesamiento iterativo, lo que involucra
cuatro operaciones principales:
• Recuperación de una o más capas de mapa desde una base de datos;
• Procesamiento de los datos, según especificaciones del usuario;
• Creación de un nuevo mapa conteniendo los resultados del proceso; y
• Almacenaje del nuevo mapa en una base de datos para posteriores.
Un ejemplo de lo anterior puede se aprecia en la Figura 8.15.
Figura 8.15: Ejemplo de un medioambiente iterativo de procesamiento, usado para derivar nuevas variables de
mapa: (a) Recuperación de capas de mapa desde una base de datos; (b) Procesamiento de los datos, en
este caso se combinan celdas específicas, para obtener una diferencia; (c) Nuevo mapa creado, en donde
la celda resultado se indica con una flecha; (d) Almacenaje del nuevo mapa en base de datos (Berry, 1999).
VISUALIZACIÓN DE LAS VARIABLES ESPACIALES
Una distribución multivariada puede ser expuesta en representaciones de dos y tres dimensiones
que permiten describir, por ejemplo, la distancia entre los puntos en un gráfico de tres
dimensiones, determinando la similitud relativa en los patrones de datos (Figura 8.16). En esta
gráfica cada eje representa la cantidad de nitrógeno (N), fósforo (P) y potasio (K), presentes en un
cultivo bajo riego por pivote central (Figura 8.16.a).
Figura 8.16: Visualización de las variables espaciales para un suelo de cultivo en pivote central, (a) distribución espacial
concentraciones de N, P y K donde se han elegido dos puntos de comparación; (b) diagrama 3D, de distribución
numérica; (c) mapa de similitud para los puntos en estudio; (d) mapa de agrupamiento o “clustering” de los valores
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