Mínimos y máximos locales por km2 en un ráster DEM mediante GDAL/PyQGIS

En el post anterior se consideró la forma de cómo producir tiles idénticos de un raśter de forma masiva con GDAL y PyQGIS. La razón de esto es que sirvieran de muestra para comparar sus máximos y mínimos absolutos con los máximos y mínimos locales, por km2, del ráster principal.

Esto es equivalente a lo que hace la herramienta ‘Clipper’ con el comando gdal_translate. Se vislumbró la utilidad a raíz de utilizar el mismo array (matriz 14 x 14) de datos para determinar máximos y mínimos locales. Sin embargo, el “corte” no es necesario. Lo que se necesitan son los máximos y mínimos locales como QgsPoint para que puedan ser convertidos en memory layer.

Cuando se ejecuta el script en la Python Console para el ráster con 784 filas por 1680 columnas y resolución de 73.9887 x 73.9887, se generan 17457 mínimos y 56481 máximos locales por km2. El aspecto panorámico se observa en la imagen siguiente:

local_min_max2

La zona oscura en el Map Canvas, por aglomeración de puntos mínimos, corresponde a un lago y las zonas en color azul más intenso parecen delimitar el patrón de drenaje en el área.

Cuando se cargan en la Map View de QGIS varios tiles de 14 x 14 y se comparan sus máximos y mínimos absolutos con los locales siempre coinciden. Las herramientas que me permitieron corroborarlo fueron el plugin ‘Value Tool’ y uno propio (‘Raster Statistics’) que determina varias características de los rásteres; entre ellas los valores máximos y mínimos. Una muestra de la comparativa se encuentra en la imagen siguiente; pero esta fue mucho más exhaustiva y abarcó todo el ráster.

local_min_max3

Para finalizar voy a incluir el hecho que me pareció más sorprendente. Cuando hice un alejamiento focalizado en una parte del ráster descubrí que existe estructura en la distribución de los máximos y mínimos locales; tal como se presenta en la imagen siguiente:

local_min_max

Parece como si los aspectos geomorfológicos que intervienen en la contrucción del paisaje pudiesen ser modelados con el uso de la geoestadística (variables regionalizadas) porque los máximos y mínimos locales aparentan estar correlacionados.

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