Redução do adensamento amostral no ajuste de modelos de semivariogramas

• Autor(a) principal: Ferreira, Matheus de Paula
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/7171
• topic: Sistemas de informação geográfica; Análise espacial (Estatística); Amostragem (Estatística); Ciências Agrárias

A Geoestatística é o ramo da estatística que visa descrever o comportamento espacial dos dados, analisando as variáveis de acordo com a localização espacial. Atualmente os procedimentos geoestatísticos são aplicados nas mais diversas áreas científicas, sendo uma ferramenta de extrema importância na agricultura de precisão, em estudos do solo e mapeamentos em geral. Ao se falar de dados georreferenciados, logo se tem em mente o processo de amostragem a ser utilizado. Esse processo é uma etapa crucial, uma vez que é de extrema importância para a análise dos dados, além do valor financeiro associado ao mesmo. O custo e/ou tempo necessário para a realização da amostragem e de suas análises deve ser o mínimo possível. Nesse contexto, se faz necessário realizar estudos que visem obter soluções que minimizem o adensamento amostral. Com o objetivo de avaliar o efeito deste adensamento amostral no ajuste de diferentes modelos de semivariograma e a coerência entre as mensurações da dependência espacial obtidas pelo semivariograma e o Índice de Moran, realizou-se a análise da redução do número de pontos na grade do adensamento em um conjunto composto por 154 amostras de dados de atributos físicos do solo, provenientes de um projeto de pesquisa desenvolvido no Departamento de Engenharia Civil da Universidade Federal de Viçosa. Os resultados mostraram que ao reduzir os pontos em aproximadamente cinquenta por cento, os parâmetros do semivariograma mantiveram-se próximos aos obtidos ao utilizar a base de dados original, havendo coerência entre as mensurações da dependência espacial descrita tanto pelo semivariograma quanto pelo Índice de Moran. Maiores reduções no adensamento de amostragem não apresentaram tais similaridades.