Data Analysis & Visualization in R for Environmental Studies: Lab 1, Workflow and Tidying.

Data Analysis & Visualization in R for Environmental Studies: Introduction. This page introduces a set of computer lab activities created for students at The Evergreen State College.

Actividad 2 Punto 1

Santiago Cabrales Santiago Consuegra Alexa Galindez

Evidencia 1_Equipo #2

Este cuaderno explora la distribución espacial del carbono orgánico del suelo (SOC) en Norte de Santander, Colombia, utilizando técnicas de interpolación geoestadística. Se aplican dos métodos principales: el Kriging Ordinario (OK), que modela la autocorrelación espacial a través de variogramas, y la Interpolación de Distancia Inversa Ponderada (IDW), un método determinista que pondera los valores de muestra según su proximidad. Se utilizan datos de muestra de SOC para generar mapas raster continuos que representan la concentración estimada de SOC en la región. El cuaderno incluye pasos detallados para la creación de modelos de interpolación, la evaluación de la precisión mediante validación cruzada (RMSE), y la visualización de los resultados en mapas interactivos con leaflet. Además, se abordan consideraciones importantes sobre la interpretación de los mapas, como la influencia de factores ambientales y la precisión de los métodos de interpolación utilizados.