La autocorrelación espacial en los SIG ayuda a entender lo parecido que es un objeto con otros objetos cercanos. El I de Moran (índice) mide la autocorrelación espacial.
El geógrafo Waldo R. Tobler afirmó en La primera ley de la geografía:
‘Todas las cosas están conectadas, pero las cosas cercanas están más conectadas que las cosas lejanas’.
La definición de autocorrelación espacial mide el número de objetos cercanos en relación con otros objetos cercanos. El I de Moran puede clasificarse en positivo, negativo y sin autocorrelación espacial.
La autocorrelación espacial positiva se produce cuando se agrupan valores similares en un mapa.
La autocorrelación espacial negativa se produce cuando distintos valores se agrupan en un mapa.
¿Por qué es importante la autocorrelación espacial?
Una de las principales razones por las que es importante la autocorrelación espacial es que la estadística se basa en observaciones independientes. Si hay autocorrelación en el mapa, viola el hecho de que las observaciones son independientes unas de otras.
Otra aplicación potencial es el análisis de cluster y dispersión de la ecología y la enfermedad.
¿La enfermedad es un caso aislado o está generalizada?
Estas tendencias pueden entenderse mejor mediante el análisis de autocorrelación espacial.
Un ejemplo de autocorrelación espacial positiva
La autocorrelación espacial positiva se produce cuando la I de Moran está próxima a +1. Esto significa que los valores están agrupados. Por ejemplo, los conjuntos de datos de elevación tienen valores de elevación similares cercanos unos de otros.
Michael Montero es especialista en Astronomía, cuenta con años de experiencia en observatorios y está especializado en avistamiento a media distancia. También ha preparado a algunos grupos de iniciados en astronomía. Una de sus aficiones más importantes es la observación de astros en la naturaleza, que practica cuando sus viajes y trabajo se lo permiten.