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Os métodos abordados até o momento levam em conta todas as plantas na análise. Na análise de processos pontuais estuda-se a ocorrência de eventos no espaço, considerando a localização dos eventos como aleatória. Vários métodos de processos pontuais estão implementados no pacote splancs. Alguns foram adaptados para a análise de doenças de plantas.
Os detalhes podem ser vistos utilizando-se o método summary() e a visualização gráfica pode ser visualizada pelo método plot().
A técnica de suavização é uma análise exploratória que visa a construção de mapas de intensidade do processo. Consiste em estimar o número esperado de eventos por unidade de área. Adicionalmente, podemos ter o mapa de suavização considerando todas as plantas e utilizá-lo para construir um mapa da proporção de plantas doentes, o mapa de razão de kernel.
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O padrão espacial de eventos está muito associado à escala na qual fazemos a análise. A função K é uma ferramenta que permite analisar o padrão espacial em diferentes escalas. Essa função é uma medida da propriedade de segunda ordem do processo.
A conclusão sob o padrão da doença pode ser feita analisando o gráfico da função estimada e padronizada em função do raio, juntamente com o envelope simulado sob padrão aleatório.
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A linha contínua é a função K estimada para os dados e as linhas tracejadas são o envelope simulado sob padrão aleatório. Observa-se que o padrão é agregado, para raios maiores que 10 metros.
