|
|
|
|
|
| Bastiani,Fernanda de; Uribe-Opazo,Miguel A.; Dalposso,Gustavo H.. |
| A study about the spatial variability of data of soil resistance to penetration (RSP) was conducted at layers 0.0-0.1 m, 0.1-0.2 m and 0.2-0.3 m depth, using the statistical methods in univariate forms, i.e., using traditional geostatistics, forming thematic maps by ordinary kriging for each layer of the study. It was analyzed the RSP in layer 0.2-0.3 m depth through a spatial linear model (SLM), which considered the layers 0.0-0.1 m and 0.1-0.2 m in depth as covariable, obtaining an estimation model and a thematic map by universal kriging. The thematic maps of the RSP at layer 0.2-0.3 m depth, constructed by both methods, were compared using measures of accuracy obtained from the construction of the matrix of errors and confusion matrix. There are... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Geostatistics; Maximum likelihood; Error matrix. |
| Ano: 2012 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162012000200019 |
| |
|
|
| Guedes,Luciana P. C.; Ribeiro Junior,Paulo J.; Uribe-opazo,Miguel A.; Bastiani,Fernanda de. |
| ABSTRACT This study aimed to compare thematic maps of soybean yield for different sampling grids, using geostatistical methods (semivariance function and kriging). The analysis was performed with soybean yield data in t ha-1 in a commercial area with regular grids with distances between points of 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m, 100x100 m, with 549, 188, 66 and 44 sampling points respectively; and data obtained by yield monitors. Optimized sampling schemes were also generated with the algorithm called Simulated Annealing, using maximization of the overall accuracy measure as a criterion for optimization. The results showed that sample size and sample density influenced the description of the spatial distribution of soybean yield. When the sample size was... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Accuracy indices; Optimization; Sampling grids; Spatial variability. |
| Ano: 2016 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162016000100114 |
| |
|
|
| Kestring,Franciele B. F.; Guedes,Luciana P. C.; Bastiani,Fernanda de; Uribe-Opazo,Miguel A.. |
| RESUMO Este trabalho teve como objetivo comparar mapas temáticos construídos a partir de conjuntos de dados referentes à produtividade da soja, com diferentes grades amostrais regulares de 25x25 m; 50x50 m; 75x75 m e 100x100 m, utilizando técnicas de krigagem. No ajuste dos modelos teóricos a semivariâncias experimentais, utilizou-se para a estimação dos parâmetros o método de máxima verossimilhança. A comparação dos mapas temáticos foi realizada por meio dos índices de acurácia, obtidos a partir da matriz de erros. Foi verificado que fatores tais, como o tamanho amostral e a densidade amostral entre pontos, interferem na escolha do modelo teórico espacial, nas estimativas dos parâmetros e na construção dos mapas temáticos. |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Dependência espacial; Geoestatística; Máxima verossimilhança. |
| Ano: 2015 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162015000400733 |
| |
|
|
| Richetti,Jonathan; Uribe-Opazo,Miguel A.; Bastiani,Fernanda de; Johann,Jerry Adriani. |
| RESUMO Na análise de dados espaciais em agricultura, a presença de pontos influentes pode alterar consideravelmente os resultados das análises de dependência espacial e, consequentemente, a construção dos mapas. Quando se referem a atributos físico-químicos do solo e da produtividade, os mapas devem representar uma estimativa eficiente das condições reais do campo, já que são importantes informações utilizadas para a manutenção de um sistema agrícola de manejo localizado, com a otimização da aplicação de insumos agrícolas, visando à maior produtividade. Este trabalho teve por objetivo apresentar as técnicas gráficas hair-plot, de influência local (Ci e |Lmax|) de identificação de observações influentes em dados contínuos espaciais georreferenciados,... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Geoestatística; Hair-plot; Influência local; Máxima verossimilhança; Atributos químicos. |
| Ano: 2016 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162016000100152 |
| |
|
|
|
