IDW VS Kriging: ¿Qué interpolación es mejor? Un estudio de caso en Python sobre la precisión

En este tutorial, vamos a examinar la interpolación espacial utilizando Python en Google Colab. Compararemos dos de los métodos más utilizados, IDW (Inverse Distance Weighting) y Kriging, para la estimación de precipitaciones. Utilizamos datos recolectados de 130 estaciones meteorológicas en Colombia disponibles por el portal del IDEAM para periodos entre 1991 y 2020, a través de los cuales analizamos la precipitación media mensual y los desempeños de cada enfoque. Mediante código práctico, visualizaremos las diferencias, calcularemos las métricas de error y finalmente derivar el mejor enfoque a tomar para la interpolación de la precipitación. Este tutorial práctico es útil para aquellos que acaban de entrar en el mundo del análisis geoespacial o llevan tiempo haciéndolo y necesiten automatizar procesos.

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