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dc.creatorKestring, Franciele Buss Frescki-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8094564173867648por
dc.contributor.advisor1Opazo, Miguel Angel Uribe-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4746318E8por
dc.date.accessioned2017-07-10T19:24:53Z-
dc.date.available2012-01-30-
dc.date.issued2011-07-07-
dc.identifier.citationKESTRING, Franciele Buss Frescki. Geostatistical analysis of thematic maps of soybean yield with differente sampling grids. 2011. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Estadual do Oeste do Parana, Cascavel, 2011.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/2818-
dc.description.resumoCom o aumento da produção agrícola mundial, o processo de produção agrícola tornou-se alvo do estudo de diversos pesquisadores. Estudos sobre a variabilidade espacial da produtividade da soja são de grande importância para o desenvolvimento de novas tecnologias, que beneficiam a agricultura. A análise geoestatística torna possível realizar previsões dos resultados, tendo como um de seus produtos os mapas temáticos. Este trabalho descreve algumas técnicas para a construção e comparação de mapas temáticos, utilizando a krigagem. A análise foi realizada com dados da produtividade de soja em t ha−1 do ano agrícola 2004/2005 numa área experimental com grades de amostragem com distâncias de 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m, 100x100 m e monitor de colheita, comparando-se os mapas, utilizando a matriz de erros e a matriz de confusão. Além de uma melhor precisão dos mapas de variabilidade espacial gerados, a análise dos índices de acurácia possibilita um melhor planejamento das malhas amostrais para futuros estudos. As medidas de acurácia obtidas por meio da matriz de erros são opções significativas para realizar a comparação entre mapas temáticos, uma vez que fornecem índices globais e também por classes.por
dc.description.abstractStudies on spatial variability of soybeans yield are of great importance for the development of new technologies that improve the world agricultural production. One of methods that allows this study is geostatistics. The geostatistical analysis makes possible the predictions of results and one of its products are thematic maps. Thus, this trial describes some techniques to draw and compare thematic maps using kriging. The analysis was based on data from soybean yield in t ha−1 according to harvest year 2004/2005 in an experimental area with sampling grades whose distances were: 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m and 100x100 m plus a harvest monitor. The maps were compared using error matrix and confusion matrix. In addition, there was a better accuracy of the spatial variability maps that were drawn, while the analysis of coefficients of accuracy allows a better planning of sampling mesh for future studies. The measures of accuracy that were obtained by error matrix are significant options to make comparison among thematic maps, once they provide global indices and also by classes.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-07-10T19:24:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franciele_texto.pdf: 972546 bytes, checksum: 4159555de632249d0c83764a3aecc74c (MD5) Previous issue date: 2011-07-07eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranapor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectgeoestatísticapor
dc.subjectmatriz de errospor
dc.subjectmatriz de confusãopor
dc.subjectíndices de acuráciapor
dc.subjecterror matrixeng
dc.subjectconfusion matrixeng
dc.subjectcoefficients of accuracyeng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.titleAnálise geoestatística de mapas temáticos da produtividade da soja com diferentes grades amostraispor
dc.title.alternativeGeostatistical analysis of thematic maps of soybean yield with differente sampling gridseng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola (CVL)

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