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dc.creatorVentorin, Leila-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2404291378743392por
dc.contributor.advisor1Guedes, Luciana Pagliosa Carvalho-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3195220544719864por
dc.contributor.referee1Opazo, Miguel Angel Uribe-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4179444121729414por
dc.contributor.referee2Assumpção, Rosangela Aparecida Botinha-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5532192685456247por
dc.date.accessioned2017-09-15T19:34:06Z-
dc.date.issued2017-03-15-
dc.identifier.citationVENTORIN, Leila. Efeitos da amostragem na análise da variabilidade espacial de variáveis georreferenciadas. 2017. 112 f. Dissertação (Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2017.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br/handle/tede/3060-
dc.description.resumoEm agricultura de precisão, esforços têm sido direcionados para caracterizar a variabilidade espacial de atributos do solo, visando estabelecer procedimentos amostrais que garantam a representatividade das amostras georreferenciadas. Assim, o objetivo desse trabalho foi avaliar dados estacionários e isotrópicos e ou com tendência direcional (processos não estacionários) ou anisotrópicos, a influência da configuração amostral na estimação do modelo geoestatístico e na estimação de localizações não amostradas. Para isso, foram simulados os seguintes sistemas de amostragens: aleatória com 100 pontos, sistemática nas versões 10x10, 5x20 e 20x5, e sistemática adicionada de pontos próximos (lattice plus close pairs) com pontos próximos adicionados na direção da tendência e da anisotropia e na direção ortogonal à tendência e da anisotropia. Esses resultados servirão como embasamento científico para uma análise mais eficiente da variabilidade espacial de atributos químicos em uma área agrícola, com variáveis isotrópicas, não estacionárias e anisotrópicas. Os resultados dos dados simulados evidenciam que a amostragem lattice plus close pairs (em todas as versões simuladas) apresentou os melhores resultados na qualidade da estimativa dos parâmetros do modelo e da predição espacial. Considerando-se os resultados simulados e a análise da variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, propõe-se que, em posteriores experimentos nessa área agrícola, considerem-se o aumento da quantidade de pontos próximos e a redução do raio dos pontos próximos. E, ainda para variáveis anisotrópicas e com tendência direcional, a adição dos pontos próximos na direção destes fenômenos e na direção ortogonal a estes.por
dc.description.abstractIn precision agriculture, efforts have been done to characterize the spatial variability of soil attributes, aiming at establishing sampling procedures that guarantee representativeness of georeferenced samples. Thus, this trial aimed at evaluating stationary and isotropic data, with or without directional tendency (non-stationary or anisotropic processes, the influence of sample configuration in geostatistical model estimation and in non-sampled locations estimation. In order to obtain some data, the following sampling systems were simulated: the randomized one with 100 points, the systematic one in 10x10, 5x20 and 20x5 versions, and the lattice plus close pairs with nearby added points toward tendency and anisotropy, and toward orthogonal to the anisotropy. These results will serve as a scientific basis for a more efficient analysis of the spatial variability regarding chemical attributes of an agricultural area with isotropic, non-stationary and anisotropic variables. The results of simulated data have shown that lattice plus close pairs sampling (in all simulated versions) has presented the best results on quality of parameters estimation of model and spatial prediction. Considering the simulated results and the analysis of spatial variability regarding soil chemical attributes, it is proposed that in subsequent experiments in this agricultural area, the increase in number of nearby points and radius reduction of the nearby points should be considered. Also, for anisotropic variables and with directional tendency, the nearby points addition toward these phenomena and in orthogonal direction to these ones.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-15T19:34:06Z No. of bitstreams: 1 Leila_Ventorin2017.pdf: 3072342 bytes, checksum: 23228258b73e3a51d564ebfa482c010e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-09-15T19:34:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leila_Ventorin2017.pdf: 3072342 bytes, checksum: 23228258b73e3a51d564ebfa482c010e (MD5) Previous issue date: 2017-03-15eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranápor
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Exatas e Tecnológicaspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectAgricultura de precisãopor
dc.subjectConfiguração amostralpor
dc.subjectGeoestatísticapor
dc.subjectGeostatisticseng
dc.subjectSample configurationeng
dc.subjectPrecision agricultureeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.titleEfeitos da amostragem na análise da variabilidade espacial de variáveis georreferenciadaspor
dc.title.alternativeSampling effects in spatial variability analysis of georreferenced variableseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.campusCascavelpor
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Agrícola (CVL)

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