This report provides a data-driven analysis of the Texas real estate market, focusing on pricing trends, inventory levels, and regional variations across four cities.

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Este cuaderno presenta un análisis geomático del carbono orgánico del suelo (SOC) en el departamento del Valle del Cauca utilizando datos abiertos provenientes de SoilGrids (ISRIC). A partir de muestras de SOC para la profundidad de 15–30 cm, se desarrolla un flujo de trabajo reproducible en R que incluye la exploración, procesamiento y modelamiento espacial de la información usando herramientas como terra, sf, gstat, automap y leaflet. El documento ilustra dos enfoques de interpolación ampliamente utilizados: Inverse Distance Weighted (IDW), un método determinístico basado en la proximidad entre puntos, y Kriging Ordinario (OK), un método geoestadístico que incorpora la estructura espacial del fenómeno mediante un modelo de variograma. Ambos métodos permiten generar superficies continuas (raster) que representan la distribución espacial del SOC en todo el territorio departamental. Además de la interpolación, el cuaderno incluye una visualización interactiva mediante mapas construidos con leaflet, permitiendo comparar de forma cualitativa las superficies generadas por cada método. Para completar el análisis, se implementa validación cruzada Leave-One-Out, calculando indicadores como el RMSE, lo que permite evaluar objetivamente la precisión de los métodos y determinar cuál ofrece mejores resultados para este conjunto de datos. Finalmente, los productos interpolados se exportan en formato GeoTIFF, y el cuaderno enfatiza la importancia de la reproducibilidad en geomática, mostrando paso a paso cómo preparar, procesar y analizar datos espaciales en R. Este trabajo sirve como guía práctica para estudiantes y profesionales interesados en la modelación espacial de variables ambientales usando herramientas libres.