Lattice Data: Plugin de QGIS que Implementa Análisis Estadístico Exploratorio de Datos Lattice para la Identificación de Correlación Espacial

El objetivo de este trabajo es realizar un análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE) de tipo polígono, comúnmente denominados lattice, para estimar, visualizar e interpretar de manera sencilla el grado de autocorrelación espacial (AE) que estos datos presentan en el área de estudio comúnmente...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/13719
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/13719
Palabra clave:
Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
Lattice
Autocorrelación Espacial
I. de Morán
Plugin
Python
ESPECIALIZACIÓN EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
DATOS ESPACIALES
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
CORRELACIÓN (ESTADÍSTICA)
Exploratory Analysis of Spatial Data
Lattice
Spatial Autocorrelation
I. de Morán,
Plugin
Python
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:El objetivo de este trabajo es realizar un análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE) de tipo polígono, comúnmente denominados lattice, para estimar, visualizar e interpretar de manera sencilla el grado de autocorrelación espacial (AE) que estos datos presentan en el área de estudio comúnmente analizada mediante herramientas de sistemas de información geográfica. Para la determinación de la AE se usó el índice estadístico I. de Morán Global, a partir de un análisis de vecindad o contigüidad, el cual ofrece medidas resumen que indican la intensidad y el tipo de la relación espacial presente en los datos. Al evaluar la existencia o no de AE en las variables o atributos observados, es posible también realizar un análisis de los posibles aspectos que originan o explican dicha autocorrelación, así como predecir el comportamiento de dicha variable en diferentes zonas de características similares. El análisis e interpretación de este tipo de índices estadísticos normalmente requiere la experticia de un especialista, limitando la cantidad de usuarios que pueden evaluar de manera adecuada la autocorrelación espacial dentro de sus estudios. Para facilitar la implementación de este análisis por parte de un mayor número de usuarios SIG que posean información agregada en áreas discretas, se desarrolló un aplicativo de software de tipo plugin que se integra al software para gestión de Sistemas de información Geográfica QGIS, dado que esta es una herramienta multiplataforma, robusta, y de código abierto para el manejo de información con componente geográfico.