¿Qué hay de nuevo para estadísticas espaciales en ArcGIS Pro 2.9?

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Con la última versión de ArcGIS Pro 2.9, muchas capacidades nuevas y mejoradas ahora están disponibles para sus flujos de trabajo estadísticos espaciales. Estos incluyen una nueva herramienta llamada Predicción de solo presencia, una nueva herramienta llamada Detección de punto de cambio y la herramienta Estadísticas de campo a tabla. Además, varias mejoras en la vista actual Ingeniería de datos, la herramienta Rellenar valores que faltan, la herramienta Detección de valores atípicos espaciales y la herramienta Pronóstico basado en bosques ayudarán a mejorar sus flujos de trabajo de análisis. ¡Veamos cada una de ellas con más detalle!

  1. Predicción de solo presencia

¿Es usted un investigador que desea comprender el impacto que tendrá el clima en el hábitat de una especie sensible?

¿Es usted un analista de peligros de inundación que quiere estimar la probabilidad de una inundación después de que un huracán toca tierra, o un epidemiólogo que quiere modelar la aparición de nuevas enfermedades infecciosas?

¿Es usted un ecólogo de vida silvestre con datos de campo para las ubicaciones de presencia observada de una especie de planta y desea estimar la presencia de la especie en un área de estudio más amplia?

¿Está interesado en aprender análisis predictivo?

Si su respuesta es afirmativa a cualquiera de las preguntas anteriores, debe echar un vistazo a la nueva herramienta de geoprocesamiento Predicción de solo presencia (MaxEnt) en ArcGIS Pro 2.9. La herramienta estima la presencia de un fenómeno en un área de estudio utilizando ubicaciones de presencia previamente conocidas y factores explicativos.

La Predicción de solo presencia utiliza un enfoque de máxima entropía (MaxEnt) para estimar la probabilidad de presencia de un fenómeno. La herramienta utiliza puntos de ocurrencia conocidos y variables explicativas en forma de campos, rásteres o entidades de distancia para proporcionar una estimación de la presencia en un área de estudio. Puede usar el modelo entrenado para predecir la presencia en diferentes datos si se conocen las variables explicativas correspondientes. A diferencia de otros métodos que asumen o requieren explícitamente ubicaciones de ausencia definidas, la predicción de solo presencia se puede aplicar a problemas de predicción en los que solo se conoce la presencia del evento. Esta herramienta está disponible en la caja de herramientas Estadísticas espaciales. 

Raster surface showing probability of presence in the study area.

Superficie ráster que muestra la probabilidad de presencia en el área de estudio.

 

  1. Detección de punto de cambio

La herramienta detecta pasos de tiempo cuando cambia una propiedad estadística de la serie de tiempo para cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo. La identificación de cambios importantes en una serie temporal puede ser ampliamente aplicable a todos los ámbitos de la vida, desde el monitoreo del tiempo y el clima, el monitoreo de casos diarios de COVID-19 o la estimación de temporadas de gripe en diferentes ubicaciones, el monitoreo de los impactos de las campañas publicitarias en la planificación urbana, etc.

Para cada ubicación en un cubo de espacio-tiempo, la herramienta Detección de punto de cambio identifica los pasos de tiempo cuando cambia alguna propiedad estadística de la serie de tiempo. La herramienta puede detectar cambios en el valor medio o desviación estándar de variables continuas, así como cambios en la media de variables de conteo.

Los puntos de cambio dividen cada serie temporal en segmentos, donde los valores dentro de cada segmento tienen una media o desviación estándar similar. La herramienta puede determinar el número de puntos de cambio en cada ubicación o se puede proporcionar un número definido de puntos de cambio que se utiliza para todas las ubicaciones. Esta herramienta está disponible en la caja de herramientas Minería de patrones de espacio-tiempo. 

An output of the change point detection tool with a pop-up showing change points for a location on the map.

Una salida de la herramienta Detección de punto de cambio con una ventana emergente que muestra los puntos de cambio para una ubicación en el mapa.

 

  1. Estadísticas de campo a tabla

La herramienta crea una tabla de estadísticas descriptivas para uno o más campos de entrada en una tabla o clase de entidad, y está disponible en la caja de herramientas Administración de datos (conjunto de herramientas Campos). Para ayudarlo a comprender mejor sus datos, la herramienta genera todas las estadísticas relevantes para el campo de entrada de forma predeterminada. Puede optar por personalizar las tablas de salida y las estadísticas para diferentes tipos de campos. Por ejemplo, puede especificar tablas de salida separadas para almacenar todos los campos numéricos y de fecha, además de seleccionar solo las estadísticas de interés.

Esta herramienta es complementaria a la vista Ingeniería de datos introducida en ArcGIS Pro 2.8. Las estadísticas disponibles para cada tipo de campo son las mismas que las disponibles en la vista Ingeniería de datos.

  1. Vista Ingeniería de datos (nuevas funciones y mejoras)

La vista Ingeniería de datos, lanzada con ArcGIS Pro 2.8, lo ayuda a explorar, visualizar, limpiar y preparar sus datos de forma rápida y segura. En ArcGIS Pro 2.9 nos hemos centrado en mejoras en la calidad de vida y corrección de errores para mejorar su experiencia de ingeniería de datos. Estas son las 5 principales mejoras:

  • Un botón fácil para exportar las estadísticas de ingeniería de datos como tabla utilizando la herramienta Estadísticas de campo a tabla.
  • Una nueva entidad para abrir la tabla de atributos para el campo de interés: ¡no más desplazarse por cientos de campos en la tabla de atributos hasta encontrar el campo que le interesa!
  • Fácil acceso a la vista Ingeniería de datos desde la vista Campos y la tabla de atributos.
  • Arrastre uno o más campos desde el panel de campos a los parámetros de la herramienta de geoprocesamiento que aceptan campos de entrada.
  • Acceso rápido al recuento del número de campos en la capa, así como al recuento del número de campos que coinciden con un filtro o criterio de búsqueda.
Export the statistics in the Data Engineering view to stand-alone tables

Exporte las estadísticas en la vista Ingeniería de datos a tablas independientes.

 

  1. Pronóstico basado en bosques (nuevo pronóstico basado en bosques multivariado)

La herramienta Pronóstico basado en bosques pronostica los valores de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo utilizando una adaptación del algoritmo de bosque aleatorio de Leo Breiman. La herramienta se ha mejorado en ArcGIS Pro 2.9, y ahora incluye la capacidad de incorporar variables explicativas en los pronósticos y estimar los efectos retardados entre las variables. Se pueden proporcionar otras variables explicativas para mejorar el pronóstico de la variable de análisis, y puede estimar y visualizar los efectos retardados entre las variables explicativas y la variable que se pronostica.

Si se proporciona cualquier otra variable, el modelo de pronóstico es un pronóstico basado en bosque multivariado. Cada variable explicativa se convierte en factores retardados ​​dentro de cada ventana de tiempo, que se utilizan para entrenar el modelo forestal. Esto le permite estimar cualquier efecto retardado (rezagado) entre las variables explicativas y la variable de análisis. Por ejemplo, un aumento en la cantidad de hospitalizaciones por COVID-19 puede predecir la cantidad de muertes 14 días después. 

  1. Detección de valores atípicos espaciales (nuevo método de detección de valores atípicos globales)

Como sugiere el nombre, la herramienta identifica valores atípicos espaciales en entidades de puntos. En ArcGIS Pro 2.9, la herramienta se ha mejorado para detectar valores atípicos espaciales globales además de valores atípicos espaciales locales. Un valor atípico global es un punto que está lejos de todos los demás puntos de la clase de entidad. Un valor atípico local es un punto que está más lejos de sus vecinos de lo que se esperaría por la densidad de puntos en el área local. Con esta mejora, tendrá más control sobre la definición de un valor atípico para el problema que está tratando de resolver.

Por ejemplo, un mapa de salas de emergencia en una región puede identificar las salas de emergencia en áreas de baja población como valores atípicos globales porque hay distancias más grandes entre ellas en comparación con las áreas de alta población. Sin embargo, para el mismo ejemplo de salas de emergencia en una región, un valor atípico espacial local es un hospital que está lejos de otras salas de emergencia, teniendo en cuenta la densidad cambiante de las salas de emergencia en toda la región. Esto podría identificar salas de emergencia en áreas de alta población que atienden a más personas que las salas de emergencia circundantes, lo que podría identificar áreas con menor acceso a la atención de emergencia.

  1. Rellenar valores que faltan (ahora admite tablas independientes)

La herramienta Rellenar valores que faltan es una de las herramientas de estadísticas espaciales más utilizadas para reemplazar valores que faltan (nulos) con valores estimados basados en vecinos espaciales, vecinos espacio-temporales y valores de series temporales. La herramienta se ha mejorado para completar los valores faltantes en tablas independientes. Para las tablas independientes, los valores que faltan se pueden estimar utilizando estadísticas globales del campo de entrada o valores de series temporales. Por ejemplo, si tiene los datos a nivel de provincia en una tabla, puede completar los valores faltantes utilizando el promedio de todas las provincias en la misma región. 

 

Ankita Bakshi

Este artículo originalmente apareció en la edición global del Blog de ArcGIS

25 de noviembre de 2021 

 

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