## Interpolar Pontos

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Esta ferramenta permite-lhe prever valores em novos locais com base em medições oriundas de uma coleção de pontos. A ferramenta considera dados de ponto com valores em cada ponto e apresenta um raster de valores previstos:

- A gestão da qualidade do ar de um distrito tem sensores que medem os níveis de poluição. Interpolar Pontos pode ser usados ​​para prever os níveis de poluição em locais que não possuem sensores, tais como locais com populações de risco—escolas ou hospitais, por exemplo.
- Prever concentrações de metais pesados ​​em culturas com base em amostras colhidas das plantas individuais.
- Prever os níveis de nutrientes do solo (nitrogénio, fósforo, potássio, etc) e outros indicadores (como condutividade eléctrica), a fim de estudar as suas relações com o rendimento das culturas e prescrever quantidades precisas de fertilizantes para cada local no campo.
- Aplicações meteorológicas incluem previsão de temperaturas, precipitação e variáveis ​​associadas (como a chuva ácida).

## Escolher camada de ponto contendo localizações com valores conhecidos

A camada de pontos que contém os pontos onde os valores foram medidos

## Escolher campo para interpolar

Escolha o campo cujos valores pretende interpolar. O campo tem de ser numérico.

## Optimizar para

Escolha sua preferência para a velocidade contra precisão.

Previsões mais precisas levam mais tempo a calcular. Este parâmetro altera os valores padrão de vários outros parâmetros de Interpolar Pontos, por forma a otimizar a velocidade do cálculo, a precisão dos resultados, ou um equilíbrio entre ambos. Por defeito, a ferramenta otimizará com o objetivo de obter equilíbrio.

## Transformar dados em distribuição normal

Escolha se pretende transformar os seus dados para a distribuição normal.

A interpolação é mais precisa para dados que seguem uma distribuição normal (gaussiana). Caso os seus dados não pareçam estar distribuídos de forma normal, efetue uma transformação.

## Tamanho de modelos locais

Interpolar Pontos funciona através da construção de modelos de interpolação locais que são misturados para criar o mapa de previsão final. Este parâmetro controla a quantidade de pontos que cada modelo local irá conter. Valores mais reduzidos tornarão os resultados mais locais e podem revelar efeitos de pequena escala, mas isto pode originar alguma instabilidade nos cálculos. Valores mais elevados serão mais estáveis, mas alguns efeitos locais poderão perder-se.

O valor pode encontrar-se entre 30 e 500, mas os valores típicos encontram-se entre 50 e 200.

## Número de Vizinhos

As previsões são calculadas com base no número de pontos vizinhos. Este parâmetro controla a quantidade de pontos que será utilizada no cálculo. A utilização de um número elevado de vizinhos irá, geralmente, produzir resultados mais precisos, mas que demoram mais tempo a ser calculados.

O valor pode encontrar-se entre 1 e 64, mas os valores típicos encontram-se entre 5 e 15.

## Tamanho de célula de saída

Introduza o tamanho da célula e a unidade para rasters de saída.

As unidades de área disponíveis são Pés, Milhas, Metros e Quilómetros.

## Erro de previsão de saída

Escolha se pretende criar um raster de erros padrão para os valores previstos.

Os erros por omissão são úteis porque fornecem informações sobre a fiabilidade dos valores previstos. Uma regra simples é que o verdadeiro valor vai cair dentro de dois desvios-padrão do valor previsto de 95 por cento do tempo. Por exemplo, suponha que um novo local recebe um valor previsto de 50 com um erro padrão de 5. Isto significa que a melhor estimativa deste instrumento é que o valor real no local é de 50, mas que poderia razoavelmente ser tão baixo quanto 40 ou tão alto como 60. Para calcular esta gama de valores razoáveis​​, multiplicar o erro padrão por 2, adicionar este valor ao valor previsto para receber a extremidade superior da gama, e subtrair o valor previsto para receber a extremidade inferior do intervalo.

## Nome da camada resultante

O nome da camada que será criada em O Meu Conteúdo e adicionada ao mapa. O nome padrão é baseado no nome da ferramenta e do nome da camada de entrada. Se a camada já existir, ser-lhe-á pedido que forneça outro nome.

Ao utilizar a caixa suspensa Guardar resultado em pode definir o nome da pasta em O Meu Conteúdo onde o resultado será guardado.