Guía para el análisis de datos espaciales en agricultura - Córdoba, Mariano (2019)
En las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de nuevas tecnologías que permiten capturar datos espaciales, i.e. datos de una variable regionalizada o asociados a una localización en el espacio. La infraestructura de datos espaciales es cada vez mayor en tamaño y calidad, especialmente la asociada a la generación de datos que provienen de sensores ya sea remotos o proximales. Los volúmenes de datos espaciales no sólo son vastos y variados, sino que también, en la mayoría de los escenarios, son accesibles. Estos datos generan nuevas oportunidades para la investigación en agricultura.La variabilidad en los procesos aleatorios que generan datos espaciales se modela con diversas herramientas de la Estadística Espacial y se representa gráficamente en mapas de variabilidad espacial donde puede observarse cómo cambian los valores de una o más variables aleatorias según su posición en el espacio. Aún cuando se estudian dominios espaciales continuos con alta densidad de datos, usualmente no existen observaciones de la variable de interés para todos las localizaciones o sitios del espacio analizado; así se hace necesario obtener predicciones espaciales, i.e. predecir el valor de la variable en sitios sin datos. Con grillas de predicción densa, es posible obtener mapas de contorno casi continuos espacialmente.