AUTOCORRELACIÓN

Departamento de Geografía 

Curso: SIG AVANZADO

Fecha: 24 de abril del 2024 

Tema: Análisis exploratorio Tobler (1979), en la cual “todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las cosas distantes”. 

Taller: Autocorrelación espacial. De acuerdo con lo explicado en clase 

 Desarrollar las 6 matrices de vecindad

Matriz 1. Rook 1 orden

Matriz 2.Queen 1 orden

Matriz 3. Bishop 1 orden

Matriz 4. Rook 2 orden

Matriz 5.Queen 2 orden

Matriz 6. Bishop 2 orden

Cuadro 1. Datos de la matriz 

 Calcular los diagramas de dispersión correspondiente a cada matriz

Diagrama de dispersión 1. Rook 1 orden

Diagrama de dispersión 2. Queen 1 Orden

Diagrama de dispersión 3. Bishop 1 Orden

Diagrama de dispersión 4. Rook 2 Orden

Diagrama de dispersión 5. Queen 2 orden

Diagrama de dispersión 6. Bishop 2 orden 

Escribir al menos 2 párrafos cada uno mínimo de 7 líneas en los que se explique cómo se calcula la autocorrelación espacial.

 La autocorrelación espacial es una medida crucial en el análisis geoespacial, puesto que los patrones de similitud o disimilitud entre las observaciones son en función de su proximidad geográfica. Es decir, ayuda a comprender si las variables exhiben algún tipo de agrupamiento o tendencia a distribuirse de manera uniforme en el espacio. Este concepto es importante para entender cómo se relacionan los fenómenos dentro de un área geográfica determinada. Por ejemplo, en el área urbana, la autocorrelación espacial puede revelar la presencia de áreas que tienen características económicas similares que tienden a agruparse, como barrio de bajos estratos o zonas residenciales de alto estrato socioeconómico. Este análisis proporciona información para la planificación urbana y ordenamiento territorial acerca de la toma de decisiones políticas y de la identificación de áreas de intervención prioritaria para el programa de desarrollo comunitario. Además del uso de clúster para identificar conglomerados altos o bajos de la variable a estudiar y para predecir patrones de autocorrelación espacial de diversas disciplinas sea de tipo económico, ecológico o incluso de epidemiología. De este modo, se podría evaluar la efectividad de políticas y programas sociales en la reducción de disparidades territoriales y promover una equidad espacial. Con el fin de informar de mejor manera los fenómenos geográficos para obtener un desarrollo humano y entorno de accesibilidad para todos.

Referencias

Acevedo, I. (2008). Algunos elementos para el análisis de datos espaciales y aplicación. Universidad Eafit, Medellín. Pag 54