El kriging es una técnica de interpolación geoestadística ampliamente utilizada en SIG y análisis espacial para estimar valores desconocidos en ubicaciones no muestreadas basándose en la correlación espacial de los puntos de datos conocidos. Con origen en el trabajo del ingeniero de minas sudafricano Danie Krige, este método asume que la distancia y la dirección entre los puntos de muestra reflejan una autocorrelación espacial subyacente que puede cuantificarse y modelarse matemáticamente.

In los flujos de trabajo de SIG, el kriging se aplica a través de plataformas como ArcGIS, QGIS y GRASS GIS, aprovechando herramientas que generan semivariogramas para modelar relaciones espaciales en conjuntos de datos geoespaciales. Los analistas suelen aplicar el kriging al monitoreo ambiental, la ciencia del suelo, la hidrología y el modelado de elevación, donde es esencial el mapeo de superficies continuas a partir de puntos de muestra discretos.

A diferencia de métodos de interpolación más simples como el IDW o el spline, el kriging ofrece no solo valores de superficie predichos, sino también medidas estadísticas de la incertidumbre de la predicción, lo que lo convierte en un enfoque probabilístico y transparente. Este doble resultado respalda una toma de decisiones más informada en la gestión de recursos, la planificación del uso del suelo y la evaluación de riesgos ambientales. Para los profesionales de SIG que trabajan con datos geoespaciales escasos o distribuidos de forma irregular, el kriging ofrece resultados estadísticamente rigurosos y espacialmente coherentes en extensiones geográficas complejas.