Explorar el oxígeno disuelto en 3D
Los niveles de oxígeno son un componente fundamental de la ecología oceánica. Estudios recientes han demostrado que los niveles globales de oxígeno en el océano han estado disminuyendo durante décadas y lo seguirán haciendo a medida que el cambio climático se agudice en el futuro. Para abordar estos problemas de difícil solución, tiene que poder crear modelos tridimensionales precisos de niveles de oxígeno disuelto en nuestros océanos.
Usará las mediciones de oxígeno disuelto tomadas a varias profundidades en la Bahía de Monterrey, California, y realizará una interpolación de estadísticas geográficas en 3D para predecir los niveles de oxígeno en toda la bahía. Aprenderá a explorar datos 3D, configurar los parámetros de Kriging bayesiano empírico 3D (EBK3D) y exportar los resultados en formatos SIG útiles y animaciones de vídeo.
Descargar y explorar el proyecto
Empiece por descargar el proyecto que contiene las mediciones de oxígeno disuelto y ábralo en ArcGIS Pro.
- Descargue el paquete de proyecto Interpolate 3D Dissolved Oxygen Measurements in Monterey Bay.
- Busque el archivo descargado en su equipo.
- Haga doble clic en Interpolate_3D_Dissolved_Oxygen_Measurements_in_Monterey_Bay.ppkx para abrir el proyecto. Si se le pide, inicie sesión en su cuenta de organización de ArcGIS.
El proyecto se abre para mostrar un mapa y una escena local.
- Haga clic en la pestaña del mapa Monterey Bay. Si es necesario, acérquese para ver mejor los puntos en el mapa.
La capa OxygenPoints es una pequeña muestra de los datos proporcionados por World Ocean Database (WOD) de los Centros Nacionales de Información Medioambiental, pertenecientes a la NOAA. Esos puntos representan ubicaciones de la Bahía de Monterrey donde se observaron y registraron niveles de oxígeno disuelto a varias profundidades, medidos en micromoles por litro.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa OxygenPoints y elija Tabla de atributos.
Se abre la tabla de atributos de la capa.
- En la pestaña Mapa, en el grupo Selección, haga clic en el botón Seleccionar.
- En el mapa, arrastre un cuadro alrededor de cualquier entidad de OxygenPoint.
Se seleccionan todas las entidades dentro del cuadro.
- En la tabla OxygenPoints, haga clic en el botón Mostrar registros seleccionados.
Solo se muestran los registros seleccionados en la tabla de atributos.
Ha seleccionado varios puntos de muestra con las mismas coordenadas x e y, pero con distintos valores z. Representan niveles de oxígeno observados a distintas profundidades (z) bajo la superficie. Es posible que la cantidad de registros coincidentes seleccionados difiera de los de las imágenes de ejemplo, puesto que cada ubicación de muestra no tiene por qué tener el mismo número de muestras a varias profundidades.
Nota:
Si tuviera que interpolar una superficie continua de niveles de oxígeno en este momento, su interpolación solo se podría generar para una profundidad (valor z) cada vez y tendría que crear varias superficies interpoladas para las distintas profundidades. Resultaría complicado interpretar y comprender cómo los niveles de oxígeno cambian a medida que aumenta la profundidad.
A continuación, explorará los datos en una escena 3D.
- Cierre la tabla. En la cinta, en la pestaña Mapa, en el grupo Selección, haga clic en el botón Borrar.
- Sobre el mapa, haga clic en la pestaña Monterey Bay 3D.
La escena 3D muestra la Bahía de Monterrey, California, con una exageración vertical 10 veces mayor. Como resultado, el cañón de Monterrey aparece diez veces más profundo y pronunciado de lo que realmente es. La capa WorldElevation/TopoBathy se usa para definir la superficie de elevación y el mapa base Base de océanos mundiales está desplegado sobre la elevación para ofrecer un efecto 3D. Esta superficie de elevación está disponible en ArcGIS Living Atlas of the World.
Nota:
Generalmente, este tutorial se refiere a la profundidad de los puntos con números positivos, por ejemplo, el punto a 150 metros de profundidad. Sin embargo, las coordenadas z reales de la clase de entidad se almacenan como números negativos y a menudo se denominan elevación en las diversas ventanas y paneles de ArcGIS Pro. Las elevaciones negativas indican que las profundidades de los puntos se encuentran por debajo del nivel medio del mar.
- En el panel Contenido, expanda la capa OxygenPoints.
Los puntos de oxígeno se simbolizan según su nivel de oxígeno, mostrando las mediciones más bajas en azul y las más elevadas en rojo. Además de la simbología, los puntos cuentan también con una exageración vertical 10 veces mayor aplicada a la profundidad para coincidir con la exageración aplicada a la superficie de elevación.
- Contraiga la capa OxygenPoints y desactívela. Active la capa TargetPoints.
La capa TargetPoints contiene puntos cuadriculados en 3D. No tienen ningún atributo y se utilizarán como ubicaciones de destino en el tutorial posterior.
- Desactive la capa TargetPoints y active la capa OxygenPoints.
- En la cinta, en la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en el botón Explorar.
- Gire, incline, desplácese y haga zoom por el Cañón de Monterrey y observe los puntos de oxígeno en distintas ubicaciones y a distintas profundidades.
Nota:
Si dispone de un ratón con rueda, haga clic en el botón de la rueda para girar e inclinar la imagen en 3D. Haga clic para realizar un desplazamiento panorámico y haga clic con el botón derecho para aplicar el zoom. Para obtener más información sobre cómo usar la herramienta Explorar para navegar, consulte Navegación en 3D. Para una navegación 3D avanzada, puede usar el navegador en pantalla, que expone diversos comandos de navegación de cámara en un único control en la parte inferior izquierda de una vista o escena.
- En caso necesario, en la pestaña Vista, en el grupo Navegación, haga clic en el botón Navegador.
Con el navegador, puede girar, mover, inclinar, desplazarse y aplicar zoom con el control de la parte inferior izquierda del mapa.
Nota:
El navegador resulta útil cuando se necesita un control perfectamente definido de los movimientos de la cámara. Es posible cambiar el tamaño del navegador, que además ofrece acceso rápido a controles para inclinar y cambiar la dirección. Revise Uso del navegador en pantalla para obtener más información sobre los comandos de navegación de cámara.
- En la escena, haga clic en cualquier punto y consulte el elemento emergente.
Los puntos se simbolizan individualmente según su nivel de oxígeno y se muestran a la profundidad en la que se midieron (valor z). Las mediciones de oxígeno más elevadas se encuentran cerca de la superficie del océano; las mediciones más bajas, cerca del centro de las columnas verticales. Los puntos a la misma profundidad tienden a tener aproximadamente el mismo nivel de oxígeno; no obstante, dichos niveles cambian rápidamente a medida que nos movemos hacia arriba o hacia abajo por las columnas verticales.
- Cierre la ventana emergente.
- En la pestaña Mapa de la cinta, en el grupo Navegar, haga clic en Marcadores y seleccione Monterey Canyon.
Explorar las mediciones de oxígeno
A continuación, usará un gráfico de histograma para explorar la distribución de las mediciones de oxígeno disuelto y usará transformaciones para ajustar la distribución y que así sea más adecuada para la interpolación. Los histogramas resumirán visualmente la distribución de las mediciones de oxígeno disuelto midiendo la frecuencia con la que se producen las mediciones de oxígeno en el dataset. La interpolación funciona mejor cuando los datos están distribuidos con normalidad; por el contrario, cuando están sesgados (la distribución es asimétrica), puede que le convenga transformar los datos para que sean normales. Los histogramas le permiten explorar los efectos de las transformaciones logarítmicas y de raíz cuadrada en la distribución de sus datos.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en OxygenPoints, apunte a Crear gráfico y elija Histograma.
Aparecen los paneles Gráfico y Propiedades de gráfico. El panel Gráfico permanecerá vacío hasta que especifique el campo que desea investigar.
- En el panel Propiedades de gráfico, en la pestaña Datos, en Número, elija Oxygen.
Este es el campo que almacena las mediciones de oxígeno disuelto en cada punto.
En el panel Propiedades de gráfico, las estadísticas se actualizan con los valores medio, mínimo y máximo de las mediciones de oxígeno, y el panel del gráfico se actualiza para mostrar un histograma de las mediciones. Se incluyen las siguientes estadísticas:
- El Recuento es de 809 puntos.
- El Valor medio del nivel de oxígeno disuelto es de 1,3 micromoles/litro.
- El nivel más bajo (Mín) de oxígeno disuelto es de 0,14.
- El nivel más elevado (Máx) de oxígeno disuelto es de 6,8.
El histograma refleja que la distribución está muy sesgada a la izquierda, con muchas observaciones en el extremo inferior de la distribución y pocas en el extremo superior.
Nota:
Es posible que los valores de los ejes del histograma sean diferentes para usted, puesto que los valores mostrados dependen del tamaño del panel.
- En el panel Propiedades de gráfico, active la casilla Mostrar distribución normal.
El gráfico se actualiza y ahora puede comparar visualmente el resultado con una distribución normal que se ajuste mejor al histograma.
Al comparar la curva de distribución normal superpuesta en el histograma, queda claro que las barras del histograma no están cerca de la curva. A continuación, usará una transformación para intentar que la distribución de las mediciones de oxígeno se aproxime más a una distribución normal.
Las transformaciones son operaciones matemáticas que se aplican a cada medición de datos, como sacar la raíz cuadrada o el logaritmo de cada valor. La distribución del dataset transformado será distinta a la distribución del dataset original. Los métodos de interpolación son más efectivos cuando los datos se aproximan más a una distribución normal (en forma de campana), y puede usar transformaciones para que un dataset se aproxime más a una distribución normal.
- En el panel Propiedades de gráfico, para Con transformación, elija Raíz cuadrada.
El histograma se actualiza para mostrar la distribución con la aplicación de una transformación de raíz cuadrada.
La transformación de raíz cuadrada ha eliminado parte del sesgo, pero la distribución sigue muy sesgada a la derecha y la curva de distribución normal todavía no coincide muy bien con el histograma.
- En el panel Propiedades de gráfico, para Con transformación, elija Logarítmica.
El histograma se actualiza para mostrar la distribución con una transformación logarítmica aplicada.
Ahora la distribución parece más simétrica y se asemeja más a una forma de campana que en los dos histogramas anteriores. Aprovechará que una transformación logarítmica se hace efectiva más tarde, al configurar los ajustes y las opciones de interpolación.
- Cierre el panel Propiedades de gráfico y el gráfico OxygenPoints – Distribution of Oxygen.
Explorar la relación entre el oxígeno y la elevación
Durante la navegación en 3D, observó los niveles de oxígeno disuelto más elevados cerca de la superficie de la bahía y los niveles más bajos en la mitad de las columnas verticales. A continuación, usará un gráfico de dispersión para visualizar cómo cambian los niveles de oxígeno según la profundidad.
Un gráfico de dispersión se usa para visualizar la relación entre dos variables numéricas, de forma que una variable se muestra en el eje x y la otra, en el eje y.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en OxygenPoints, apunte a Crear gráfico y elija Gráfico de dispersión.
- En el panel Propiedades de gráfico, en la pestaña Datos, en Número de eje X, elija Oxygen.
- En Número de eje Y, elija z.
El nombre del gráfico se actualiza a Relación entre Oxygen y z.
- En el panel Propiedades de gráfico - OxygenPoints, desactive Mostrar tendencia lineal.
El gráfico de dispersión muestra una relación clara entre los niveles de oxígeno y la profundidad. El nivel de oxígeno es más elevado cerca de la superficie y disminuye rápida y paulatinamente.
Los valores más bajos se producen aproximadamente entre -600 y -1.000 metros. A profundidades por debajo de -1.000 metros, los niveles de oxígeno vuelven a aumentar poco a poco.
Nota:
Ubicar valores de profundidad en el eje y es más habitual al trazar valores medidos a distintas profundidades. Sin embargo, en estos tutoriales, le interesa predecir niveles de oxígeno según la profundidad, por lo que tiene más sentido colocar la profundidad en el eje x del gráfico de dispersión.
- En el panel Propiedades de gráfico, cambie los siguientes parámetros:
- Para el Número de eje X, elija z.
- Para Número de eje Y, elija Oxygen.
El gráfico de dispersión se actualiza y muestra la relación entre la profundidad y los niveles de oxígeno, con la profundidad representada ahora en el eje x.
Gracias al histograma anterior, ha aprendido que una transformación logarítmica es adecuada, por lo que resultará útil ver el gráfico de dispersión con las mediciones de oxígeno en una escala logarítmica.
- En el panel Propiedades de gráfico, haga clic en la pestaña Ejes. Para las propiedades del Eje y, active Eje de registro.
Nota:
Usar un eje logarítmico es el equivalente de aplicar una transformación logarítmica a los datos en un eje lineal. Es algo parecido a lo que hizo al histograma en la sección anterior.
El gráfico de dispersión se actualiza para mostrar los valores de oxígeno en una escala logarítmica. Con la escala logarítmica aplicada, puede ver la misma tendencia que antes, con los valores más elevados en la superficie y los valores más bajos a unos 800 metros por debajo de la superficie. Parece que los puntos forman dos líneas distintas que se conectan a una profundidad aproximada de -800 metros.
Para estos datos, tan solo se necesitan dos líneas para aproximar el gráfico de dispersión. En un gráfico de dispersión más disperso, usar más líneas proporcionaría una aproximación aún mayor. Es un hallazgo tremendamente importante, ya que las tendencias lineales locales se pueden modelar y eliminar al realizar una interpolación.
- Cierre el panel Propiedades de gráfico y el gráfico OxygenPoints – Relación entre Oxygen y z.
Nota:
Los gráficos se administran como una propiedad de una capa, por lo que no se eliminan al cerrar paneles de gráficos. Puede ver sus gráficos expandiendo la leyenda de la capa OxygenPoints en el panel Contenido y desplazándose hasta la parte inferior de la leyenda. Se vuelven a abrir si hace doble clic en los gráficos en la leyenda.
- En caso necesario, en el panel Contenido, contraiga la capa OxygenPoints.
- Guarde el proyecto y confirme que desea guardarlo en la versión actual de ArcGIS Pro.
Ha explorado los datos de mediciones de oxígeno disuelto en la Bahía de Monterrey navegando por una escena local y usando un histograma y un gráfico de dispersión. Ha observado que las mediciones más elevadas de oxígeno se encontraban cerca de la superficie y que las más bajas estaban por el centro de las columnas verticales.
Con el gráfico de histograma, determinó que una transformación logarítmica estabiliza la distribución de mediciones de oxígeno disuelto. Después, el gráfico de dispersión mostró una relación estrecha entre los niveles de oxígeno y la profundidad, y usted ha determinado que el oxígeno en una escala logarítmica se puede aproximar con precisión con tendencias lineales locales basadas en la profundidad.
Interpolar el oxígeno disuelto utilizando Kriging bayesiano empírico 3D
Anteriormente, exploró las mediciones de oxígeno disuelto en el mapa y utilizó gráficos para comprender mejor la distribución de las mediciones de oxígeno. También observó que los niveles de oxígenos varían enormemente con la profundidad.
A continuación, usará esos conocimientos para interpolar los valores de oxígeno en un modelo 3D continuo que prediga niveles de oxígeno disuelto en toda la Bahía de Monterrey. Usará la herramienta de geoprocesamiento Kriging bayesiano empírico 3D (EBK3D) para llevar a cabo la interpolación y explorar el modelo 3D en una escena. A continuación, usará la validación cruzada para evaluar si el modelo predice con precisión el oxígeno disuelto.
Interpolar con la herramienta de geoprocesamiento
En esta sección, usará la herramienta de geoprocesamiento EBK3D para interpolar las mediciones de oxígeno disuelto en un modelo continuo que prediga el oxígeno disuelto en cualquier lugar que se encuentre entre los puntos medidos.
- Si es necesario, abra el proyecto.
- En la cinta, en la pestaña Análisis del grupo Geoprocesamiento, haga clic en Herramientas.
Se abre el panel Geoprocesamiento.
- En el panel Geoprocesamiento, en el cuadro de búsqueda, escriba Kriging bayesiano empírico 3D. En los resultados de la búsqueda, haga clic en Kriging bayesiano empírico 3D.
EBK3D está disponible en Geostatistical Wizard y como herramienta de geoprocesamiento. El resultado de la interpolación es una capa de estadísticas geográficas que muestra un transecto horizontal en una elevación determinada. Puede cambiar la elevación actual con un control deslizante de rango, y la capa se actualizará para mostrar las predicciones interpoladas de la nueva elevación.
- En la herramienta de geoprocesamiento Kriging bayesiano empírico 3D, cambie los siguientes parámetros:
- En Entidades de entrada, elija OxygenPoints.
- Verifique que Campo de elevación esté establecido en Shape.Z.
- En Campo de valor, seleccione Oxygen.
- En Capa de estadísticas geográficas de salida, borre todo el texto y escriba Predicción de oxígeno.
Estos son todos los parámetros requeridos para ejecutar la herramienta. Sin embargo, en el tutorial anterior, aprendió que la distribución de las mediciones de oxígeno disuelto necesita una transformación logarítmica. En la herramienta de geoprocesamiento, una transformación empírica logarítmica aplica una transformación logarítmica antes de aplicar adicionalmente una transformación de puntuación normal.
Nota:
Las transformaciones de puntuación normal trascienden el ámbito de este tutorial, pero son transformaciones flexibles y no paramétricas respecto a la distribución normal que consisten en equiparar cuantiles empíricos con cuantiles correspondientes de la distribución normal. Al aplicar un logaritmo y utilizar una transformación de puntuación normal empírica (empírica logarítmica), la distribución resultante tras la transformación se aproximará a la distribución normal y será la más adecuada para EBK3D.
- Expanda Parámetros de modelo avanzados. En Tipo de transformación, elija Empírica logarítmica.
Tras cambiar el tipo de transformación, el tipo de Modelo de semivariograma cambia automáticamente a Exponencial. El modelo de semivariograma predeterminado no se puede aplicar con una transformación.
Anteriormente, aprendió que es posible aproximar con precisión los niveles de oxígeno mediante dos líneas de tendencia local basadas en la profundidad. En EBK3D, si elige eliminar una tendencia de primer orden (lineal), se estimará una tendencia lineal vertical de las mediciones de oxígeno. Puesto que esta tendencia vertical se calcula localmente en subconjuntos, eliminar la tendencia de primer orden equivale a ajustar líneas de tendencia local en un gráfico de dispersión de profundidad-oxígeno (la correlación entre la eliminación de tendencias verticales en subconjuntos y líneas locales en un gráfico de dispersión puede que no resulte obvio si no tiene experiencia con la regresión lineal). Dado que ya mostró que es posible aproximar este gráfico de dispersión de forma precisa con una secuencia de líneas rectas, eliminará la tendencia de primer orden.
- En los Parámetros de modelo avanzados, en Orden de eliminación de tendencias, seleccione Primer orden.
El parámetro Factor de inflación de elevación define el ratio de velocidad de cambio de los valores que se miden en vertical frente a los que se miden en horizontal. Por ejemplo, si los valores cambian 10 veces más rápido en vertical que en horizontal, este valor debe ser 10. Permite que las ecuaciones proporcionen ponderaciones adecuadas a los valores medidos en todas direcciones en 3D. Puesto que no conoce ningún factor de inflación de elevación adecuado para las mediciones de oxígeno, dejará el parámetro vacío y se estimará un valor cuando ejecute la herramienta. Puede verificar el valor estimado después de ejecutar la herramienta viendo los detalles de la misma.
En este ejemplo, el factor de inflación de elevación se usa para corregir el hecho de que las mediciones de oxígeno cambien mucho más rápido en vertical que en horizontal. Observó este hecho tanto en el mapa como en el gráfico de dispersión, y supone un problema para la interpolación 3D, ya que las ecuaciones de kriging deben ponderar adecuadamente cada medición para realizar predicciones en nuevas ubicaciones. Si los valores medidos cambian más rápido en vertical que en horizontal, significa que, al realizar una predicción en una ubicación nueva, los puntos que estén aproximadamente a la misma profundidad deben tener mayor ponderación que los que estén a distintas profundidades, incluso si los primeros están proporcionalmente más alejados de la ubicación de predicción.
- Contraiga los Parámetros de modelo avanzados y expanda Parámetros de búsqueda de vecindario.
El parámetro Buscar vecindario define cómo se determinarán los vecinos al realizar predicciones en nuevas ubicaciones. Para predecir un nuevo valor, es necesario identificar las mediciones de oxígeno cercanas a la ubicación de predicción (denominadas vecinos). Es importante obtener una variedad de vecinos en distintas direcciones, especialmente si los datos forman columnas verticales.
- En Parámetros de búsqueda de vecindario, compruebe los siguientes parámetros:
- Compruebe que Buscar vecindario sea Estándar 3D.
- Compruebe que Máx. vecinos sea 2.
- Compruebe que Mín. vecinos sea 1.
- Compruebe que Tipo de sector sea 12 sectores (dodecaedro).
Esta configuración garantiza que Buscar vecindario buscará en 12 direcciones diferentes (Tipo de sector) en 3D y encontrará al menos un vecino (Mín. vecinos) y a lo sumo dos vecinos (Máx. vecinos) en cada una de las 12 direcciones.
- Haga clic en Ejecutar.
Se ejecuta la herramienta. La herramienta puede tardar hasta un minuto en ejecutarse. Cuando se ejecuta una herramienta de geoprocesamiento, se agrega una entrada al historial de geoprocesamiento del proyecto con detalles sobre cuándo se ejecutó la herramienta, qué configuraciones se utilizaron o si finalizó correctamente, así como cualquier mensaje de error.
- Después de que la herramienta se ejecute, en el panel Geoprocesamiento, haga clic en Ver detalles.
Aparece una ventana con un resumen de los parámetros utilizados en la herramienta. La sección Mensajes indica que se estimó un factor de inflación de elevación de aproximadamente 12,7. Significa que, incluso después de eliminar la tendencia vertical, los valores de oxígeno seguían cambiando 12,7 veces más rápido en vertical que en horizontal.
- Cierre las ventanas.
Se agregó la capa de estadísticas geográficas Predicción de oxígeno al mapa. Se muestra como una división en 2D de la superficie del océano. En un principio, toda la capa es roja y se dibuja un pequeño cuadro de bastidor en 3D alrededor de la extensión 3D de la capa. Si no puede ver este cuadro de bastidor en la pantalla, desactive la capa Base de océanos mundiales. La capa de estadísticas geográficas todavía no se encuentra en la misma exageración vertical que la superficie de elevación y los puntos, por lo que el cuadro de bastidor no coincide visualmente con la extensión 3D de las mediciones de oxígeno.
Explorar la capa de estadísticas geográficas en 3D
En la sección anterior, usó EBK3D para crear una capa de estadísticas geográficas que predecía niveles de oxígeno disuelto en toda la Bahía de Monterrey. A continuación, explorará las capas de estadísticas geográficas en 3D. Primero, cambiará algunos ajustes de elevación y simbología.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Predicción de oxígeno y seleccione Propiedades.
- En la pestaña Elevación, en Exageración vertical, escriba 10.
De esta manera, se establece la exageración vertical de la capa de estadísticas geográficas para que coincida con el mapa base y los puntos.
- Haga clic en Aceptar.
El cuadro de bastidor alrededor de la capa de estadísticas geográficas se extiende hasta la parte inferior de las mediciones de oxígeno. A continuación, aplicará un esquema de color distinto a la capa de estadísticas geográficas.
- En el panel Contenido, expanda la capa Predicción de oxígeno.
Las capas de estadísticas geográficas se renderizan con curvas de nivel rellenas basadas en un método de clasificación. El esquema de color predeterminado para estos datos usa el rojo para mostrar áreas con niveles de oxígeno predichos superiores a 3,785 micromoles/litro. Parece que todas las ubicaciones de la superficie del océano tienen niveles de oxígeno predichos superiores a este valor, por lo que toda la división en 2D se renderiza en rojo en la superficie.
- Contraiga la capa Predicción de oxígeno.
Para ver cómo varían los niveles de oxígeno predichos en la superficie, cambiará el método de clasificación y aumentará la cantidad de clases.
- Haga clic con el botón derecho en la capa Predicción de oxígeno y elija Simbología.
Se abre el panel Simbología y muestra las opciones de clasificación disponibles.
- En el panel Simbología, en Método, seleccione Intervalos equivalentes. En Clases, escriba 32.
Después de cambiar el método y el número de clases, la capa de estadísticas geográficas se actualiza para mostrar los niveles de oxígeno predichos con un esquema de color de intervalo equivalente con 32 clases. Con la rampa de color actualizada, ya puede confirmar cómo los niveles de oxígeno varían en la superficie.
- En el panel Simbología, en la lista Rupturas de clase, desplácese para mostrar las rupturas de clase amarillas y naranjas asociadas con los niveles de oxígeno de la superficie.
Estas rupturas de clase se corresponden con niveles de oxígeno disuelto de unos 4 y 6 micromoles/litro, según se observa en la superficie del océano.
- Cierre el panel Simbología.
La capa de estadísticas geográficas 3D habilita automáticamente un control deslizante de rango, ubicado a la derecha de la escena Monterey Bay 3D. Cuando apunta a el control, se activa y le permite cambiar la profundidad actual de la capa de estadísticas geográficas.
- En el Control deslizante de rango, apunte al control deslizante, haga clic dentro del cuadro verde, escriba -100 y pulse Intro.
El control deslizante se mueve a una profundidad de 100 metros por debajo de la superficie. La capa de estadísticas geográficas se actualiza para mostrar los niveles de oxígeno predichos en la nueva profundidad.
Nota:
La capa puede tardar unos segundos en actualizarse con la nueva profundidad. Si tarda mucho en su equipo, tiene la opción de reducir el número de clases en el panel Simbología. El cálculo será más rápido y los conceptos básicos de estos tutoriales no cambiarán.
A 100 metros por debajo de la superficie, los niveles de oxígeno predicho disminuyen drásticamente. Es algo que cabía esperar debido a lo que vio anteriormente en el gráfico de dispersión.
- Apunte al centro del control deslizante de rango y haga clic en el botón Abajo.
La capa se mueve hacia abajo a una profundidad de 169 metros y la capa de estadísticas geográficas se actualiza. Las predicciones de oxígeno disuelto disminuyen cuanto más profunda es la capa de estadísticas geográficas en el océano.
- Vuelva a arrastrar el control deslizante hasta la superficie del océano.
Nota:
Si separa accidentalmente el control deslizante en un intervalo, la capa de estadísticas geográficas siempre usará el valor superior del intervalo.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Rango. En el grupo Reproducción, haga clic en Dirección para definir la dirección de reproducción de la animación de arriba abajo.
- En el control deslizante de rango, haga clic en el botón Reproducir.
La capa Predicción de oxígeno se mueve hacia abajo por el océano y muestra los niveles de oxígeno predicho en 30 profundidades distintas. La capa se mueve bajo la superficie de elevación y mapas base a medida que desciende.
Nota:
Puede que la animación tarde varios minutos en completarse porque la capa debe calcularse y realizar sus curvas de nivel en cada nueva profundidad. Sin embargo, cuando se ha calculado una profundidad, se almacena en caché y se dibuja más rápido siempre que se dibuje en esa misma profundidad.
- Cuando la animación finalice, vuelva a arrastrar el control deslizante hacia la superficie de elevación (0).
- Vuelva a hacer clic en el botón Reproducir.
Esta vez, la animación debería reproducirse rápidamente para que pueda ver cómo cambian los niveles de oxígeno. Si observa atentamente, puede ver que los niveles de oxígeno disminuyen hasta una profundidad de unos 800 metros y, después, vuelven a aumentar poco a poco.
- Vuelva a arrastrar el control deslizante hacia la superficie de elevación (0).
Evaluar la precisión del modelo
Puede descubrir nuevas perspectivas sobre el modelo explorándolo en un mapa o escena, sin embargo, se necesita un método más cuantitativo y verificable para validar la precisión y la fiabilidad de los niveles de oxígeno disuelto predicho. Un método común de validar modelos de estadísticas geográficas es la validación cruzada.
La validación cruzada elimina un punto medido y utiliza el resto de puntos para predecir la ubicación del punto eliminado. A continuación, el valor medido en el punto oculto se compara con el valor de predicción de la validación cruzada. La diferencia entre estos dos valores se llama error de validación cruzada y se realiza en todos los puntos de entrada.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Predicción de oxígeno y seleccione Validación cruzada.
Se abre la ventana Validación cruzada y muestra varios diagnósticos gráficos y numéricos sobre la precisión del modelo de interpolación. La ventana se compone de un gráfico (a la izquierda) y de estadísticas de resumen (a la derecha). Las estadísticas calculadas sirven como un diagnóstico que indica si el modelo y sus valores de parámetros asociados son razonables.
Las estadísticas de resumen incluyen la siguiente información:
- Los errores Mean y Mean Standardized están cerca de cero (0,007 y 0,017, respectivamente), lo que indica que el modelo tiene muy poca desviación. No tienden a predecir valores demasiado grandes o pequeños.
- El valor Root-Mean-Square de 0,26 indica que, de media, el nivel de oxígeno predicho era distinto del valor medido en aproximadamente un cuarto de un micromol/litro.
- El valor Root-Mean-Square-Standardized de 0,94 se aproxima al valor ideal de 1, y el Average Standard Error de 0,22 es aproximadamente igual que Root-Mean-Square. Indican que la variabilidad en las predicciones se estima adecuadamente.
- Los valores Inside 90/95 Percent Interval de 90,9 y 95,4 se aproximan a los valores ideales de 90 y 95, lo que indica coherencia entre los valores predichos y la incertidumbre de las predicciones.
- Average CRPS resulta difícil de interpretar literalmente, pero valores más pequeños indican mayor precisión. El valor de 0,083 se comparará con un modelo distinto en el siguiente tutorial.
- En el lado derecho de la ventana Validación cruzada, haga clic en la pestaña Tabla.
La tabla muestra resultados individuales de validación cruzada para cada punto de entrada. Estos valores se usan para generar los gráficos del lado izquierdo de la ventana.
- En caso necesario, en el lado izquierdo de la ventana Validación cruzada, haga clic en la pestaña Predicho.
Con la validación cruzada, si su modelo puede predecir de forma precisa los valores de oxígeno en los puntos ocultos, debería poder predecir de forma precisa niveles de oxígeno en nuevas ubicaciones que no ha medido.
Este gráfico es un gráfico de dispersión de los valores de oxígeno predichos de la validación cruzada frente a los valores de oxígeno medidos de cada punto. Puesto que los valores predichos deberían ser iguales que los valores medidos si el modelo es preciso, lo ideal sería que los puntos se coloquen a lo largo de la línea de referencia gris. Se calcula una línea de regresión azul para los puntos a fin de evaluar lo estrictamente que siguen esta línea ideal.
Sus puntos están tan cerca de lo ideal que la línea de regresión (azul) casi oculta la línea de referencia (gris); es difícil verla.
Los puntos de la parte superior derecha muestran que existe más variabilidad alrededor de la línea de regresión para los valores de oxígeno más elevados. Es algo habitual en los datos de estadísticas geográficas, pero es interesante observarlo porque significa que el modelo es capaz de predecir de forma más precisa en áreas del océano con niveles de oxígeno más bajo que en las que tienen niveles más elevados.
- En el lado izquierdo de la ventana Validación cruzada, haga clic en la pestaña Error.
El gráfico medidos frente a errores muestra los valores de oxígeno medidos, representados frente a errores de validación cruzada. La línea de regresión azul es plana, lo que indica que el modelo realiza predicciones no sesgadas de niveles de oxígeno altos y bajos.
El gráfico muestra que no hay predicciones sesgadas para los niveles de oxígeno y que la variabilidad de los puntos alrededor de la línea de regresión es mayor para los valores medidos más elevados. Significa que, de media, el modelo predice de forma precisa muchos valores de oxígeno, pero que hay mucha variación en predicciones individuales de áreas con mucho oxígeno.
- Cierre la ventana Validación cruzada.
Los gráficos y las estadísticas de resumen de la validación cruzada aportan pruebas sólidas de que el modelo EBK3D que creó puede predecir de forma precisa niveles de oxígeno disuelto en toda la Bahía de Monterrey con un error promedio de aprox. un cuarto de micromol/litro. Normalmente, este error será mayor cerca de la superficie, donde los niveles de oxígeno son más elevados.
- Guarde el proyecto.
Ha utilizado la herramienta Kriging bayesiano empírico 3D para interpolar mediciones de oxígeno disuelto en la Bahía de Monterrey. También aprendió a explorar capas de estadísticas geográficas en 3D con el control deslizante de rango y demostró la precisión del modelo con la validación cruzada.
Ejecutar interpolación 3D en Geostatistical Wizard
Anteriormente, usó la herramienta de geoprocesamiento EBK3D para interpolar las mediciones de oxígeno disuelto en toda la Bahía de Monterrey. Aprendió a usar el control deslizante de rango para cambiar la profundidad de la capa de estadísticas geográficas y validó la precisión del modelo.
A continuación, usará Geostatistical Wizard para interpolar las mediciones de oxígeno disuelto. Geostatistical Wizard ofrece una experiencia guiada que le permite ver los modelos de kriging locales que usa el método EBK3D para realizar las predicciones. Al explorar estos modelos locales, puede visualizar cómo cambian a lo largo de la Bahía de Monterrey.
Realizar Kriging bayesiano empírico 3D
Primero, se trasladará a un mapa 2D y ejecutará Kriging bayesiano empírico 3D (EBK3D) con Geostatistical Wizard. Usará toda la configuración predeterminada y comparará los resultados de la validación cruzada con el modelo avanzado del tutorial anterior.
Geostatistical Wizard es un conjunto dinámico de páginas, diseñado para guiarle por el proceso de construcción y evaluación del rendimiento de un modelo de interpolación. Lo que elija en una página determinará las opciones que estarán disponibles en las siguientes páginas y la forma de interactuar con los datos para desarrollar un modelo adecuado. El asistente le guía por todo el camino, desde que elige un método de interpolación hasta que visualiza las medidas de resumen del rendimiento esperado del modelo.
- Si es necesario, abra el proyecto.
- Haga clic en la pestaña del mapa Monterey Bay.
El mapa cambia a un mapa 2D de la Bahía de Monterrey. Las mediciones de oxígeno se dibujan en el mapa.
- En caso necesario, cierre la tabla OxygenPoints.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Análisis. En el grupo Flujos de trabajo, haga clic en Geostatistical Wizard.
Se abre Geostatistical Wizard. En la primera página del asistente es posible seleccionar un método de interpolación a la izquierda y especificar parámetros de entrada a la derecha.
- Desde el grupo Interpolación 3D, seleccione Kriging bayesiano empírico 3D. Debajo de Dataset de entrada, en Dataset de origen, elija OxygenPoints. En Campo de datos, seleccione Oxígeno.
Esta configuración especifica que desea ejecutar EBK3D en el campo de valor Oxígeno de la capa OxygenPoints.
- En la ventana Geostatistical Wizard, haga clic en Siguiente.
Se abre la segunda página de Geostatistical Wizard.
La segunda página de Geostatistical Wizard se divide en varias secciones.
- La sección Propiedades generales muestra todos los parámetros disponibles de EBK3D.
- La vista previa de superficie muestra una porción horizontal de valores de oxígeno predichos en la profundidad actual. La vista previa de superficie se actualizará siempre que un parámetro se modifique en Propiedades generales. lo que le permite cambiar parámetros de forma interactiva y ver cómo responde el modelo.
- La sección de la parte inferior izquierda de la página muestra los semivariogramas, que son modelos locales simulados de EBK3D en la ubicación y profundidad actuales. Las líneas azules del gráfico son los semivariogramas simulados en la ubicación. El gráfico también contiene cruces azules (semivarianzas empíricas) que se calculan directamente a partir de los datos. En general, las cruces azules deberían ubicarse hacia la mitad de los semivariogramas simulados.
- La sección Identificar resultado de la parte inferior derecha de la página muestra la ubicación actual y el valor predicho de la vista previa de superficie. La ubicación (X e Y) y profundidad (Z) se pueden modificar escribiendo coordenadas en la sección Identificar resultado o haciendo clic en una ubicación de la vista previa de superficie.
- Apunte a la vista previa de superficie.
Aparece un control deslizante de profundidad con el que puede cambiar la profundidad actual.
Puede arrastrar el control deslizante para modificar la profundidad de la misma manera que con el control deslizante de rango en el mapa. También tiene la opción de escribir una profundidad en el cuadro bajo el control deslizante.
- En el cuadro bajo el control deslizante, escriba -500 y pulse Intro.
La vista previa de superficie ahora muestra los niveles de oxígeno predicho a 500 metros bajo la superficie del océano. El gráfico se actualiza para mostrar modelos locales simulados de EBK3D en la ubicación y profundidad actuales.
- En la sección Vista previa, arrastre el control deslizante a distintas profundidades.
En cada profundidad, haga clic alrededor de la vista previa de superficie y observe cómo cambian los semivariogramas. Algunas áreas tendrán semivariogramas cuya elevación sea más rápida que las de otros. Cuanto más rápida sea la elevación de estos modelos, más rápido cambiarán los valores de oxígeno en esa ubicación.
- Cuando haya terminado de explorar los modelos locales, arrastre el control deslizante hacia la superficie del océano.
En Geostatistical Wizard, aceptará toda la configuración predeterminada de EBK3D para comparar los resultados con los del modelo avanzado que creó en el tutorial anterior. Justificó el uso de la configuración avanzada con los gráficos y la exploración, y ahora puede comprobar lo que ha mejorado gracias al uso de esas opciones avanzadas.
- En Geostatistical Wizard, haga clic en Siguiente.
Geostatistical Wizard se ejecuta y muestra resultados de validación cruzada para la configuración de EBK3D predeterminada. Esta página es idéntica a la ventana Validación cruzada que creó en el tutorial anterior, con la diferencia de que está integrada en Geostatistical Wizard. Los valores medidos aparecen en el eje x y los valores predichos aparecen a lo largo del eje y.
El gráfico Predichos frente a medidos muestra el mismo patrón que el modelo avanzado del tutorial anterior. La línea de regresión se encuentra casi sobre la línea de referencia gris, y las mediciones de oxígeno más elevadas muestran la variabilidad más grande en la línea de regresión.
- Haga clic en la pestaña Error.
Los valores de error aparecen en el eje x y los valores medidos aparecen a lo largo del eje y.
El gráfico Medidos frente a errores muestra el mismo patrón que el modelo anterior. La línea de regresión es plana y los valores medidos más elevados presentan mayor variabilidad alrededor de la línea de regresión.
- Revise las estadísticas del resumen.
La siguiente tabla compara las estadísticas de resumen del modelo predeterminado según las ha generado Geostatistical Wizard y su modelo avanzado anterior.
Estadística Modelo avanzado Modelo predeterminado Average CRPS
0,083
0,114
Inside 90 Percent Interval
90,9
91,2
Inside 95 Percent Interval
95,4
95,4
Valor medio
-0,007
0,007
Valor medio cuadrático
0,260
0,308
Valor medio estandarizado
0,017
0,029
Valor medio cuadrático estandarizado
0,945
0,964
Error estándar promedio
0,228
0,305
Las estadísticas de resumen muestran lo siguiente:
- El modelo predeterminado tiene muy poca desviación, puesto que los valores Mean y Mean Standardized están cerca de cero.
- El valor Root-Mean-Square Standardized está cerca de 1.
- Los valores Inside 90 Percent Interval e Inside 95 Percent Interval están cerca de los valores ideales de 90 y 95.
- El valor Root-Mean-Square es aproximadamente igual que el valor Average Standard Error.
Estos resultados son alentadores e indican que el modelo predeterminado supera todas las pruebas habituales que se necesitan para evaluar un modelo de estadísticas geográficas. Sin embargo, también es cierto que:
- El valor Root-Mean-Square del modelo predeterminado es 18 por ciento mayor que el del modelo avanzado.
- El valor Average CRPS es 37% mayor.
Es fácil pasarlo por alto en una inspección visual de los gráficos, pero queda claro que el modelo avanzado es sustancialmente más preciso que el modelo predeterminado. De media, las predicciones del modelo avanzado se aproximan un 18 por ciento más a los valores reales y las incertidumbres asociadas con los valores predichos son sustancialmente más precisas. La única manera clara de identificar esta diferencia es mediante una comparación cuantitativa como validación cruzada.
- Haga clic en Finalizar.
Se abre la ventana Informe de método. Esta ventana muestra todos los parámetros y configuración que se usan en el asistente.
- En la ventana Informe de método, haga clic en Aceptar.
Cuando el asistente finaliza, una capa de estadísticas geográficas llamada Kriging bayesiano empírico 3D se agrega al mapa. Inicialmente, muestra los niveles de oxígeno predichos en la superficie del océano y se renderiza totalmente en rojo. A la derecha del mapa, aparece un control deslizante de rango.
Explorar errores estándar
A continuación, usará el control deslizante de rango para cambiar la profundidad de la capa de estadísticas geográficas y simbolizar la capa en función de los errores estándar de predicción. Al igual que en la escena 3D, puede cambiar la profundidad de la capa de estadísticas geográficas con el control deslizante de rango en un mapa 2D.
Los errores estándar son mediciones de incertidumbre asociadas con el valor predicho. Cuanto mayor sea el error estándar, menor será la certeza del valor predicho. Recuerde los gráficos de validación cruzada en los que las mediciones de oxígeno elevadas presentaban más variabilidad alrededor de las líneas de regresión que las mediciones de oxígeno más bajas. Implica que las áreas con valores de oxígeno predicho más elevados deberían presentar errores estándar más grandes que las áreas con niveles de oxígeno predicho más bajos.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa Kriging bayesiano empírico 3D y seleccione Acercar a capa.
- En la cinta, en la pestaña Capa de estadísticas geográficas, en el grupo Dibujo, para Tipo de visualización seleccione Error estándar.
La capa de estadísticas geográficas se actualiza para mostrar los errores estándar de los valores de oxígeno predichos en la superficie del océano.
En el mapa, los errores estándar de la superficie se renderizan en tonos oscuros de rojo, lo que indica que presentan las incertidumbres más elevadas de todo el modelo 3D. Tiene sentido, porque la superficie del océano presenta los niveles de oxígeno más elevados y, por tanto, los errores estándar más altos.
Incluso en la superficie, los errores estándar son ligeramente más bajos en las áreas que se encuentran justo alrededor de los puntos de entrada. También tiene sentido, puesto que el modelo debería tener mayor certeza de predicciones cercanas a los puntos medidos que de predicciones lejanas a cualquier punto medido.
- Guarde el proyecto y haga clic en Sí para guardarlo en una versión diferente de ArcGIS Pro.
Ha utilizado Geostatistical Wizard para interpolar las mediciones de oxígeno disuelto en la Bahía de Monterrey. También utilizó la validación cruzada para determinar que el modelo EBK3D avanzado del segundo tutorial es sustancialmente más preciso que el modelo predeterminado de esta sección. Después, usó el control deslizante de rango para explorar los errores estándar del modelo de estadísticas geográficas 3D en un mapa 2D.
Compartir los resultados
Anteriormente, exploró las mediciones de oxígeno disuelto con los gráficos y la navegación 3D. Después, usó el método Kriging bayesiano empírico 3D para crear un modelo avanzado en una escena 3D y un modelo sencillo en un mapa 2D.
A continuación, aprenderá a exportar los resultados de estos modelos 3D. Las capas de estadísticas geográficas son prácticas para explorar modelos de estadísticas geográficas con el control deslizante de rango y ofrecen un acceso sencillo a los resultados de la validación cruzada; sin embargo, para integrar estos resultados en flujos de trabajo más grandes, debe poder exportar los resultados a formatos más comunes en flujos de trabajo de SIG. Aprenderá a exportar porciones de rásteres 2D y curvas de nivel de entidades, además de usar la superficie para predecir el nivel de oxígeno disuelto en puntos de cuadrícula (no muestreados) en 3D.
Terminará el tutorial creando una animación del modelo avanzado que se mueva por toda la Bahía de Monterrey en 3D y exportando la animación como un vídeo.
Exportar polígonos de curvas de nivel a distintas profundidades
Primero, exportará los polígonos de curvas de nivel rellenos en dos profundidades con una herramienta de geoprocesamiento. Los polígonos de curvas de nivel rellenos exportados serán idénticos a la capa de estadísticas geográficas en una profundidad determinada, pero se almacenarán en una clase de entidad poligonal en lugar de en una capa de estadísticas geográficas.
- Si es necesario, abra el proyecto.
- Abra la escena Monterey Bay 3D.
- Desactive las capas OxygenPoints y Predicción de oxígeno. En caso necesario, arrastre el control deslizante de rango hasta la superficie del océano.
Su escena solo muestra el mapa base desplegado sobre la superficie de elevación.
- Haga clic con el botón derecho en Predicción de oxígeno, apunte a Exportar capa y seleccione A curvas de nivel.
Aparece el panel Geoprocesamiento con los parámetros de la herramienta GA Layer To Contour.
- En la herramienta GA Layer To Contour, cambie los siguientes parámetros:
- En Capa de estadísticas geográficas de entrada, seleccione Predicción de oxígeno.
- En Clase de entidad de salida, borre todo el texto e introduzca ProfundidadCurvasNivel0.
- Expanda Clasificación. En Tipo de clasificación, seleccione Intervalo equivalente.
- En Número de clases, escriba 32.
Nota:
En lugar de los polígonos rellenos, es posible crear líneas de curvas de nivel cambiando el parámetro Tipo de curva de nivel en la herramienta GA Layer To Contour.
- Haga clic en Ejecutar.
Cuando finaliza la herramienta, se agrega una capa de polígonos llamada ProfundidadCurvasNivel0 al panel Contenido del mapa. Parece idéntica a la capa de estadísticas geográficas Predicción de oxígeno. Sin embargo, no muestra ningún bastidor en 3D, ya que representa el resultado de Kriging bayesiano empírico 3D original como profundidad única (0).
- Contraiga la leyenda de la capa ProfundidadCurvasNivel0. Seleccione la capa Predicción de oxígeno para activarla.
- En caso necesario, en el panel Contenido, haga clic en la capa ProfundidadCurvasNivel0 para seleccionarla. En la cinta, en la pestaña Capa de entidades, en el grupo Comparar, haga clic en el botón Swipe.
- Deslice la capa ContoursDepth0 en varias direcciones.
A medida que desliza, no hay ninguna diferencia visible entre las capas. Puesto que ha creado una copia del resultado de EBK en la profundidad (0) y la ha llamado ProfundidadCurvasNivel0, esta capa es visualmente idéntica a la profundidad de la superficie actual (0) de la capa Predicción de oxígeno.
- En la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en el botón Explorar.
A continuación, creará una capa para una profundidad de -500 metros.
- En el panel Contenido, desactive las capas ProfundidadCurvasNivel0 y Predicción de oxígeno.
La herramienta GA Layer To Contour hereda la profundidad de la capa de estadísticas geográficas de forma predeterminada. Actualmente, la profundidad está establecida en 0 y se puede actualizar cambiando el parámetro Elevación de salida.
- En la herramienta GA Layer To Contour, cambie los siguientes parámetros:
- En Clase de entidad de salida, borre todo el texto e introduzca ProfundidadCurvasNivel500.
- En Elevación de salida, escriba -500.
- En Elevación de salida, establezca la unidad en Metros si aún no está seleccionada.
- Haga clic en Ejecutar.
Cuando la herramienta se completa, se agrega a la escena una capa llamada ProfundidadCurvasNivel500. Muestra el oxígeno disuelto predicho a 500 metros por debajo de la superficie del océano. Sin embargo, la capa no presenta la misma exageración vertical que la escena, por lo que inicialmente no se dibuja a la profundidad correcta. (No fue necesario cambiar la exageración vertical de la capa de polígonos anterior porque se muestra en una profundidad de 0, por lo que no es necesario multiplicar la profundidad por 10). Deberá cambiar la exageración vertical.
- En el panel Contenido, contraiga la leyenda de la capa ProfundidadCurvasNivel500. Haga clic con el botón derecho en ProfundidadCurvasNivel500 y seleccione Propiedades.
- En la pestaña Elevación, en Exageración vertical, escriba 10. Haga clic en Aceptar.
La capa ProfundidadCurvasNivel500 se ajusta y se visualiza a la profundidad correcta en relación con el mapa base. Una esquina de la capa incluso se mueve bajo parte de la superficie de elevación.
- Desactive la capa ProfundidadCurvasNivel500.
Para exportar curvas de nivel a distintas profundidades, puede usar el geoprocesamiento por lotes, ModelBuilder o scripts de Python. Después, las curvas de nivel se pueden visualizar en el mismo mapa para simular un efecto 3D.
Exportar rásteres de errores estándar a distintas profundidades
A continuación, exportará errores estándar de los valores predichos a rásteres en el mapa 2D. Este flujo de trabajo es similar a la exportación de curvas de nivel de entidades.
- Cambie al mapa Monterey Bay. Desactive la capa Kriging bayesiano empírico 3D.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Kriging bayesiano empírico 3D, apunte a Exportar capa y seleccione A rásteres.
Se abre la herramienta GA Layer To Rasters.
- En la herramienta GA Layer To Rasters, cambie los siguientes parámetros:
- Compruebe que Capa de estadísticas geográficas de entrada sea Kriging bayesiano empírico 3D.
- Compruebe que Tipo de superficie de salida sea Error estándar de la predicción.
- En Ráster de salida, borre el texto e introduzca ProfundidadErrorEstándar0.
- En Tamaño de celda de salida, borre el texto y escriba 200.
- En Elevación de salida, escriba 0.
- Haga clic en Ejecutar.
Cuando la herramienta finalice, una capa ráster llamada ProfundidadErrorEstándar0 se agrega al mapa y muestra los errores estándar de los valores predichos en la superficie del océano.
Los errores estándar son más bajos en las áreas que se encuentran justo alrededor de los puntos de entrada. Se debe a que las predicciones son más precisas en áreas que se han medido más.
- Desactive la capa ProfundidadErrorEstándar0.
A continuación, creará una capa ráster adicional para una profundidad de -500 metros. La herramienta GA Layer To Rasters hereda la profundidad de la capa de estadísticas geográficas de forma predeterminada. Actualmente está establecida en 0 y se puede actualizar cambiando el parámetro Elevación de salida.
- En la herramienta GA Layer To Rasters, cambie los siguientes parámetros:
- Compruebe que Capa de estadísticas geográficas de entrada sea Kriging bayesiano empírico 3D.
- Compruebe que Tipo de superficie de salida sea Error estándar de la predicción.
- En Ráster de salida, borre todo el texto e introduzca ProfundidadErrorEstándar500.
- Compruebe que Tamaño de celda de salida sea 200.
- En Elevación de salida, escriba -500.
- Compruebe que las Unidades de elevación de salida sean Metros.
- Haga clic en Ejecutar.
Cuando la herramienta se complete, una capa ráster llamada ProfundidadErrorEstándar500 se agrega al mapa y muestra los errores estándar de los niveles de oxígeno disuelto predichos a una profundidad de 500 metros.
- Use la herramienta Swipe para comparar las capas ProfundidadErrorEstándar500 y ProfundidadErrorEstándar0.
El ráster ProfundidadErrorEstándar500 se parece mucho al ráster ProfundidadErrorEstándar0. Los errores estándar menores se encuentran en las áreas justo alrededor de los puntos. Sin embargo, las leyendas de las capas muestran que existen enormes diferencias entre los valores absolutos de los errores estándar.
La simbología de los rásteres se basa en sus histogramas individuales, por lo que el tono de rojo en una profundidad no se corresponderá con el mismo rango de valores en profundidades diferentes. De hecho, para estas profundidades, el tono más oscuro de rojo en la profundidad de 500 metros (0,217) se corresponde con errores estándar más pequeños que incluso el tono rojo más claro en la superficie (0,294).
Tiene sentido, ya que en los modelos avanzado y sencillo la incertidumbre era mayor en valores de oxígeno elevados de lo que era para valores de oxígeno bajos.
Nota:
Si su análisis requiere un ráster de valores de oxígeno predichos en lugar de un ráster de errores estándar de las predicciones, tendría que cambiar el parámetro Tipo de superficie de salida a Predicción en la herramienta GA Layer To Rasters.
También puede exportar rásteres a varias elevaciones simultáneamente y guardar el resultado como un dataset ráster multidimensional utilizando la herramienta De capa 3D de GA a ráster multidimensional. Puede abrir esta herramienta utilizando el botón A ráster multidimensional del menú Exportar capa de la página de propiedades de la capa de estadísticas geográficas.
Predecir puntos de cuadrícula en 3D
Un caso de uso importante para capas de estadísticas geográficas 3D es la capacidad de predecir ubicaciones arbitrarias en 3D con la herramienta de geoprocesamiento GA Layer To Points. Aunque puede predecir cualquier punto en 3D, suele resultar útil para predecir puntos cuadriculados en 3D y visualizar de forma simultánea todo el modelo 3D. A continuación, usará esta funcionalidad para predecir puntos de cuadrícula.
- Cambie a la escena Monterey Bay 3D.
- En la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en Marcadores y seleccione Monterey Canyon.
- En el panel Contenido, active la capa TargetPoints.
La capa contiene 560 puntos en una cuadrícula aproximada de toda la Bahía de Monterrey. Estos puntos no tienen ningún atributo relevante y servirán como ubicaciones de destino para el modelo 3D. Las profundidades oscilan desde 150 a 1.950 metros, por lo que el rango de profundidad es ligeramente más reducido que los valores de oxígeno medidos. Es una forma de garantizar que cada punto de destino cuenta con puntos de entrada suficientes por encima y por debajo.
- Utilice las herramientas Explorar o Navegar para explorar (desplazar, acercar, girar e inclinar) la distribución de puntos dentro de la capa TargetPoints.
- En el panel Contenido, desactive la capa TargetPoints.
- Haga clic con el botón derecho en Predicción de oxígeno, apunte a Exportar capa y seleccione A puntos.
Se abre la herramienta de geoprocesamiento GA Layer To Points.
- En la herramienta GA Layer To Points, cambie los siguientes parámetros:
- Compruebe que Capa de estadísticas geográficas de entrada sea Predicción de oxígeno.
- En Ubicaciones de observación de punto de entrada, seleccione TargetPoints.
- Verifique que Campo de elevación esté establecido en Shape.Z.
- En Estadísticas de salida en ubicaciones de puntos, borre todo el texto e introduzca PrediccionesObjetivo.
- Haga clic en Ejecutar.
Tras la ejecución de la herramienta, se agrega al mapa una capa llamada PrediccionesObjetivo. Los niveles de oxígeno disuelto predichos de los puntos se almacenan en un campo denominado Predichos y los errores estándar de las predicciones se almacenan en un campo denominado Error estándar (puede verlos abriendo la tabla de atributos PrediccionesObjetivo y desplazándose a la derecha). Los puntos se muestran inicialmente sin exageración vertical y tienen una simbología predeterminada.
- Haga clic con el botón derecho en PrediccionesObjetivo y seleccione Propiedades. En la pestaña Elevación, en Exageración vertical, escriba 10 y haga clic en Aceptar.
La capa PrediccionesObjetivo se actualiza para mostrarse con la misma exageración vertical que el mapa base. A continuación, simbolizará los puntos con el nivel de oxígeno disuelto predicho. Para ello, importará y aplicará la simbología de la capa OxygenPoints.
- Haga clic con el botón derecho en PrediccionesObjetivo y seleccione Simbología. En el panel Simbología, haga clic en el menú de opciones y seleccione Importar simbología.
La herramienta Aplicar simbología de capa se abre en el panel Geoprocesamiento.
- En la herramienta Aplicar simbología de capa, cambie los siguientes parámetros:
- Compruebe que Capa de entrada sea PrediccionesObjetivo.
- En Capa de simbología, seleccione OxygenPoints.
- En Campos de simbología, en Tipo, seleccione Campo de valor.
- En Campo de origen, seleccione Oxígeno.
- En Campo de destino, seleccione Predicho.
- Haga clic en Ejecutar.
La herramienta tarda unos momentos en ejecutarse, pero, cuando se completa, el panel Simbología actualiza la clasificación y el esquema de color de la capa PrediccionesObjetivo. En el mapa, se actualizan las entidades y se simbolizan con el nivel de oxígeno disuelto predicho.
- Cierre el panel Simbología y el panel Geoprocesamiento.
La capa superior de puntos a una profundidad de 150 metros recibe valores predichos de entre 3,2 y 3,7 micromoles/litro, y los puntos que se acercan al centro tienen niveles de oxígeno predichos menores que 1. A mayores profundidades, la tendencia se invierte y los valores predichos comienzan a aumentar. Ya ha visto estas mismas tendencias en valores de oxígeno a distintas profundidades en el gráfico de dispersión y con el control deslizante de rango, pero es la primera vez que ha visto la tendencia de forma simultánea en un mapa 3D.
Nota:
Existen diversas aplicaciones posibles para los puntos de predicción de cuadrícula en 3D, como estimar el valor medio de las predicciones en un volumen 3D a partir de la media de los valores predichos y filtrar los puntos según sus valores predichos para aislar áreas en las que los valores predichos eran demasiado altos o bajos.
Crear una animación con la configuración del control deslizante de rango
A continuación, creará una animación de la capa Predicción de oxígeno que se mueva desde la superficie del océano hasta el fondo del Cañón de Monterrey. Después, exportará un vídeo de la animación para compartir los resultados de su trabajo con compañeros o con el público. Esta animación ilustrará los resultados de su interpolación de estadísticas geográficas en 3D usadas para predecir los niveles de oxígeno en toda la Bahía de Monterrey.
Nota:
Si desea revisar la animación como un vídeo, siga el siguiente vínculo. Si desea crear la animación y exportar el resultado a su propio vídeo, siga los pasos que se muestran a continuación.
- Desactive la capa PrediccionesObjetivo y contraiga la leyenda. Active la capa Predicción de oxígeno.
- Con el control deslizante de rango, asegúrese de que la capa Predicción de oxígeno muestre la predicción de superficie.
- En la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en Marcadores y seleccione Monterey Canyon.
Su mapa muestra únicamente la capa de estadísticas geográficas Predicción de oxígeno. El resto de capas, excepto Base de océanos mundiales y WorldElevation3D/TopoBathy3D, deberían estar desactivadas.
- En la pestaña Rango de la cinta, en el grupo Paso, haga clic en Número de pasos y compruebe que sea 30.
- En la pestaña Vista, en el grupo Animación, haga clic en Agregar.
Aparece el panel Línea temporal de animación y la pestaña de la cinta activa cambia a la pestaña Animación.
Nota:
Si el panel Línea temporal de animación no está visible, haga clic en el botón Línea temporal en el grupo Reproducción de la pestaña Animación.
- En la pestaña Animación, en el grupo Crear, haga clic en Importar y seleccione Pasos del control deslizante de rango.
Puesto que ha establecido que el número de pasos del rango sea 30, se generará una secuencia de 32 fotogramas y se visualizará en paralelo en el panel Animación. Los fotogramas adicionales se agregan automáticamente para adaptar unos fotogramas claves inicial y final para la animación.
Nota:
Si ha modificado el intervalo de pasos, número de pasos o la dirección de reproducción del rango, es posible que cuente con un número distinto de fotogramas.
- Si es necesario, acople la vista Línea temporal de animación debajo de la escena Monterey Bay 3D.
Es posible que los fotogramas de la animación estén vacíos al principio y aparezcan en blanco, sin embargo, según se generan fotogramas para cada profundidad, se rellenarán y actualizarán poco a poco con vistas previas de la capa de estadísticas geográficas en distintas profundidades. Cargar todos los fotogramas puede tardar varios minutos.
- En la vista Línea temporal de animación, compruebe que se han generado todos los fotogramas. Desplácese hacia la derecha hasta que vea el fotograma 33.
En la pestaña Animación de la cinta, en el grupo Reproducción, se muestran los campos Actual y Duración de la animación.
La duración de la animación está establecida en 1 minuto 36 segundos (01:36.000) (el tiempo de duración puede variar). De todas formas, el tiempo es demasiado, por lo que acortará la duración a 30 segundos.
- En Duración, introduzca 00:30.000 y pulse Intro.
La duración entre los fotogramas de la animación se ajusta para que la duración de la animación por completo sea de 30 segundos. A continuación, exportará la línea temporal de animación a una película.
- En la cinta, en la pestaña Animación, en el grupo Exportar, haga clic en Película.
Aparece el panel Exportar película, que le permite especificar opciones relacionadas con el vídeo exportado.
- En el panel Exportar película, expanda Preajustes de exportación de películas para descubrir una lista de valores predefinidos de exportación. Cambie los siguientes valores predefinidos:
- En los valores predefinidos, haga clic en HD720.
- En Nombre de archivo, cambie la ruta de archivo al directorio del que extrajo el proyecto y compruebe que el nombre de archivo de vídeo sea Monterey Bay 3D.mp4.
- Expanda Configuración de exportación de archivo y compruebe que el Formato multimedia sea Película MPEG4 (.mp4).
- En Fotogramas por segundo, escriba 15.
Para ahorrar tiempo durante la exportación, el vídeo usa una tasa de fotogramas relativamente baja de 15 fotogramas por segundo. Para crear un vídeo de mayor resolución, puede aumentar la cantidad de fotogramas por segundo.
- Haga clic en Exportar.
La exportación del archivo de vídeo puede tardar varios minutos. La tarjeta gráfica y el procesador del equipo influyen directamente en lo rápido que se exporta la animación. Además, la longitud de la animación y el tamaño de la resolución también repercuten en el tiempo que se tarda en generar cada fotograma de la película.
- Cuando finaliza la exportación del vídeo, en la esquina inferior izquierda del panel Exportar película, haga clic en Reproducir el vídeo.
El reproductor de vídeo predeterminado de su equipo se abre para visualizar la película de la capa de estadísticas geográficas, desde la superficie del océano hacia distintas profundidades de la Bahía de Monterrey y prediciendo los niveles de oxígeno disuelto a medida que progresa.
Ahora es posible compartir este vídeo y todos pueden acceder a él. Puede cargar este vídeo a ArcGIS Online, compartirlo en YouTube o mostrarlo a sus compañeros.
Nota:
Si el Reproductor de Windows Media o cualquier otro reproductor de vídeo común no puede reproducir la película que ha exportado desde ArcGIS Pro, probablemente le falta el archivo de códec necesario. El códec es un tipo de compresión que se utiliza para mantener reducido el tamaño del archivo de vídeo. Cuando tenga instalado los códecs correctos, el Reproductor de Windows Media podrá reproducir los formatos de películas compatibles.
- Cierre los paneles Línea temporal de animación y Exportar película.
- Guarde el proyecto.
Ha aprendido a exportar capas de estadísticas geográficas 3D a polígonos, rásteres y puntos 3D de curvas de nivel. También ha aprendido a crear una película de la capa de estadísticas geográficas que se mueve por el Cañón de Monterrey para visualizar el oxígeno disuelto estimado.
Visualizar los resultados como capa de vóxel
Anteriormente, aprendió a exportar los resultados de la interpolación a formatos útiles, como rásteres, entidades de curvas de nivel y animaciones.
A continuación, aprenderá a visualizar los resultados como una capa vóxel. Una capa vóxel es una visualización volumétrica 3D que le permite ver y explorar un cubo 3D completo del nivel de oxígeno disuelto previsto.
Crear un archivo netCDF y agregar una capa vóxel
Para visualizar las predicciones de oxígeno disuelto como una capa vóxel, primero debe crear el archivo de origen para la capa vóxel. Este archivo de origen es un archivo netCDF (*.nc) que representa ubicaciones de cuadrícula 3D que se utilizan para representar cada vóxel en la capa vóxel. Este archivo se puede crear utilizando la herramienta De capa 3D de GA a NetCDF.
- Si es necesario, abra el proyecto y la escena Monterey Bay 3D.
- Active la capa Predicción de oxígeno.
- Vaya al marcador Monterey Canyon.
- Haga clic con el botón derecho en Predicción de oxígeno, señale Exportar capa y elija A NetCDF/Vóxel.
La herramienta De capa 3D de GA a NetCDF se abre en el panel Geoprocesamiento. Esta herramienta permite exportar puntos de cuadrícula 3D a formato netCDF. Puede proporcionar la separación entre estos puntos cuadriculados utilizando los parámetros Espaciado X , Espaciado Y y Espaciado de elevación. De forma predeterminada, se crean 40 puntos en todas las dimensiones, lo que da lugar a 64.000 ubicaciones.
El parámetro Capas de estadísticas geográficas 3D de entrada se rellena automáticamente con la capa Predicción de oxígeno. Se pueden proporcionar varias capas de estadísticas geográficas y exportarlas al mismo archivo netCDF.
- En el archivo netCDF de salida, elimine todo el texto y escriba VoxelSource. Seleccione la ruta de salida completa y el nombre de archivo, haga clic con el botón derecho y seleccione Copiar.
Pegará la ruta y el nombre de archivo en un paso posterior.
- En Variables de salida, haga clic en el botón Agregar otro para agregar una nueva fila a la tabla de valores. En la nueva fila, en Nombre de capa, elija Predicción de oxígeno. En Tipo de superficie de salida, elija Error estándar de predicción.
Establecer los parámetros de esta forma hará que la herramienta exporte las predicciones y los errores estándar de las predicciones de oxígeno disuelto en las ubicaciones.
- Haga clic en Ejecutar.
La herramienta puede tardar unos minutos en ejecutarse. Inicialmente, no se agrega ninguna capa de salida a la escena.
- Cierre el panel Geoprocesamiento.
- En la pestaña Mapa del grupo Capa, haga clic en Agregar datos y elija Agregar capa vóxel multidimensional.
Aparece la ventana Agregar capa de vóxel.
- En Fuente de datos de entrada, pegue la ruta de salida que copió. Como alternativa, vaya al archivo VoxelSource.nc con el botón Examinar.
Nota:
La ubicación del archivo puede ser diferente de la que se muestra en la imagen de ejemplo.
Las predicciones y los errores estándar de las predicciones de oxígeno disuelto se mostrarán en la sección Seleccionar variables. Las predicciones se eligen como la Variable predeterminada.
- Haga clic en Aceptar.
La capa vóxel VoxelSource se agrega a la escena y se representa en 3D.
Ajustar las propiedades de la capa vóxel
Inicialmente, la capa vóxel no tiene la misma simbología o exageración vertical que el resto de la escena. Ajustará las propiedades de la capa vóxel para que coincida mejor con la escena.
- Haga clic con el botón derecho en VoxelSource y seleccione Propiedades
- En la pestaña Elevación, cambie el Modo de exageración a Coordenadas Z. En Exageración, escriba 10.
- Haga clic en Aceptar.
La capa vóxel se extiende hasta la misma exageración vertical que la escena.
- Haga clic con el botón derecho en VoxelSource y elija Simbología.
Aparece el panel Simbología.
- En el panel Simbología, en Esquema de color, haga clic en el menú y active Mostrar nombres y Mostrar todo.
- Elija el esquema de color Predicción.
Sugerencia:
Los esquemas de color se organizan alfabéticamente.
- Cierre el panel Simbología.
La capa vóxel tiene ahora el mismo esquema de color que los puntos y la capa de estadísticas geográficas.
- Con la herramienta Explorar, navegue por el Cañón de Monterrey. Mire la capa vóxel desde diferentes ángulos.
El centro del volumen tiene los niveles de oxígeno previstos más bajos y la superficie del océano es la más alta.
Eliminar las esquinas del área de estudio utilizando divisiones en zonas
La capa vóxel rellena un cubo 3D completo, pero algunas de las áreas de este cubo no tienen ninguna medición de oxígeno. Utilizará divisiones en zonas para eliminar dos esquinas de la capa vóxel que no tienen puntos cercanos.
- Active la capa OxygenPoints.
Puede ver la mayoría de los puntos a través de la capa vóxel. Algunas de las áreas del cubo no tienen puntos.
- Vaya al marcador Ángulo de división 1.
La extensión cambia para mostrar una esquina de la capa vóxel sin puntos. En la imagen de ejemplo, la región sombreada sin puntos es el área de la capa vóxel que dividirá.
- Expanda VoxelSource si aún no está expandido. Haga clic con el botón derecho en División en zonas y elija Crear división en zonas.
La barra de herramientas División en zonas y sección aparece en la parte inferior de la escena, lo que permite crear la división en zonas de forma interactiva. De forma predeterminada, se selecciona el botón División en zonas verticales.
- Confirme que el botón División en zonas verticales esté seleccionado. Haga clic dos veces a lo largo de los bordes de la región del vóxel que desea eliminar.
Aparece el panel Exploración de vóxel, que permite cambiar la posición, la orientación y la inclinación de la división en zonas. Creará otra división en zonas para eliminar la esquina opuesta.
- Vaya al marcador Ángulo de división 2.
- En el panel Contenido, en VoxelSource, haga clic con el botón derecho en División en zonas y elija Crear división en zonas.
- Con la herramienta Corte vertical, vuelva a hacer clic dos veces a lo largo de los bordes de la región del vóxel que desea eliminar.
- En la barra de herramientas, haga clic en la herramienta Invertir para invertir el lado que está dividido en zonas.
Dos de las esquinas de la capa vóxel sin mediciones de oxígeno se han eliminado de la capa vóxel. Las divisiones en zonas también se pueden utilizar para quitar las otras dos esquinas.
- Con la herramienta Explorar, navegue por el Cañón de Monterrey. Mire la capa vóxel desde diferentes ángulos.
Crear secciones verticales y en ángulo
Las secciones se utilizan para visualizar divisiones en zonas horizontales, verticales o en ángulo que muestran transectos 2D. Anteriormente, solo había podido ver transectos totalmente horizontales. A continuación, creará una sección aproximadamente paralela a la parte más empinada del Cañón de Monterrey. A continuación, creará una segunda sección que sea aproximadamente perpendicular a la primera sección.
- Vaya al marcador Ángulo de sección 1.
La cámara aplica el zoom a un ángulo paralelo al lado del cañón.
- En el panel Contenido, en VoxelSource , haga clic en el botón situado junto a Superficies para cambiar la visualización.
La capa vóxel desaparece del mapa y no volverá a aparecer hasta que agregue una superficie.
- Expanda Superficies, haga clic con el botón derecho en Secciones y elija Crear sección.
Aparece una visualización transparente de la capa vóxel que ayuda a crear la división en zonas.
- En la barra de herramientas División en zonas y sección, haga clic en el botón Sección horizontal.
- Con la herramienta Sección horizontal, haga clic en la mitad de la columna de puntos cerca de la parte más empinada del cañón.
- En el panel Exploración de vóxel, en Inclinación, escriba -150 y pulse Intro.
La inclinación de la sección cambia para ser aproximadamente paralela al cañón.
- Vaya al marcador Ángulo de sección 2.
- En el panel Contenido, en VoxelSource, en Superficies, haga clic con el botón derecho en Secciones y elija Crear sección.
- Con la herramienta Sección vertical, haga clic dos veces en el mapa para hacer que otra sección sea aproximadamente perpendicular a la primera sección. Asegúrese de hacer clic en el lado situado más a la derecha antes que en el lado situado más a la izquierda.
- Vaya al marcador Monterey Canyon.
- Haga clic en cualquier otra capa del panel Contenido para eliminar el efecto de resalte en la sección vertical.
- Con la herramienta Explorar, navegue por el Cañón de Monterrey y consulte las secciones desde distintos ángulos.
- Cuando termine, regrese al marcador Monterey Canyon.
Crear isosuperficies de oxígeno disuelto
Las isosuperficies son el equivalente 3D de las curvas de nivel. Una curva de nivel es una línea en la que todas las ubicaciones de la línea tienen el mismo valor. Del mismo modo, una isosuperficie es un revestimiento en 3D donde todas las ubicaciones del revestimiento tienen el mismo valor. En esta sección, creará una isosuperficie y cambiará interactivamente el valor de la isosuperficie.
- En el panel Contenido, expanda VoxelSource y en Superficies, desactive la casilla situada junto a Secciones.
Las secciones desaparecen del mapa.
- En VoxelSource, en Superficies, haga clic con el botón derecho en Isosuperficies y elija Crear isosuperficie.
Se agrega una visualización de isosuperficie al mapa que muestra un revestimiento de todas las áreas 3D con el mismo nivel de oxígeno disuelto.
En el panel Exploración de vóxel, el control deslizante situado junto a Valor ofrece la opción de examinar la isosuperficie de varios niveles de oxígeno disuelto.
- Arrastre el control deslizante Valor hacia la izquierda para ver el valor mínimo.
Para este valor, el vóxel no se renderiza en ninguna parte.
- Arrastre lentamente el control deslizante Valor a la derecha y vea la transformación de isosuperficie en 3D para visualizar los diversos niveles de oxígeno disuelto.
- Guarde el proyecto.
El Kriging bayesiano empírico 3D es un método de interpolación 3D general; las habilidades que ha aprendido en este tutorial se pueden aplicar directamente a diversos campos, como la oceanografía, la ciencia atmosférica y algunas aplicaciones geológicas. Le animamos a probar el Kriging bayesiano empírico 3D con sus datos o descargar otros de World Ocean Database (WOD) y repetir los pasos que ha aprendido en estos tutoriales.
En este tutorial, aprendió a usar el Kriging bayesiano empírico 3D para interpolar mediciones de oxígeno disuelto de la Bahía de Monterrey en un modelo de estadísticas geográficas 3D que es capaz de predecir niveles de oxígeno disuelto en cualquier lugar que se encuentre entre los puntos medidos. Llevó a cabo el Kriging bayesiano empírico 3D con la herramienta de geoprocesamiento y Geostatistical Wizard, y también aprendió a validar la precisión de los modelos de interpolación. Exportó los resultados a rásteres y curvas de nivel de entidades y compartió una animación del modelo para que otras personas pudiesen ver lo que ha aprendido. Por último, ha visualizado los resultados como una capa vóxel y ha aprendido a crear volúmenes, divisiones en zonas, secciones e isosuperficies.
Encontrará más tutoriales en la galería de tutoriales.
