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Please use this identifier to cite or link to this item:
https://tede.unioeste.br/handle/tede/3768
Tipo do documento: | Tese |
Title: | Modelos lineares generalizados e processos pontuais em Análise espacial de dados agrícolas |
Other Titles: | Generalized linear models and point processes In spatial analysis of agricultural data |
Autor: | Nava, Daniela Trentin |
Primeiro orientador: | Uribe Opazo, Miguel Angel |
Primeiro coorientador: | De Bastiani, Fernanda |
Segundo coorientador: | Nicolis, Orietta |
Primeiro membro da banca: | Rojas, Manuel Jesus Galea |
Segundo membro da banca: | De Bastiani, Fernanda |
Terceiro membro da banca: | Guedes , Luciana Pagliosa Carvalho |
Quarto membro da banca: | Johann, Jerry Adriani |
Resumo: | O objetivo deste trabalho foi discutir distribuições discretas espaciais utilizando pontos de vista distintos, a saber, processos pontuais espaciais e distribuição binomial para dados espacialmente correlacionados. Os dados utilizados são provenientes de um experimento agrícola implantado em uma área comercial agrícola no município de Cascavel, estado do Paraná, cultivada com a cultura do milho. Subdividiu-se a área experimental em 40 parcelas georeferenciadas e observou-se o número de plantas atacadas pela lagarta do cartucho, do total de plantas de cada parcela. Para tal, assumiu-se que os dados possuem distribuição binomial. Propôs-se um estudo de análise de influência local de primeira ordem com o interesse em verificar possíveis pontos influentes. Os resultados obtidos sugerem que a presença de observações influentes nos dados modificam a inferência estatística, os valores preditos e os respectivos mapas. Em um segundo estudo, que teve como interesse a distribuição espacial da lagarta do cartucho na área experimental, utilizou-se de ferramentais de estatística espacial pontual. Para tal, cada planta infectada pelo inseto dentro da área experimental foi considerada como um evento de interesse. Realizou-se um estudo de anisotropia a partir de diferentes técnicas de processos pontuais, como K direcional e teste de ondaletas. Os resultados mostraram que a distribuição espacial da lagarta segue um processo pontual de Poisson agrupado com evidente anisotropia principalmente devido à forma da área experimental. |
Abstract: | This tesis aimed at studying spatial discrete distributions based on two different points of view, that are, spatial point processes and spatial correlated binomial distribution. The data set came from an experiment setted in an agricultural commercial area in Cascavel city Paraná State, cropped with corn. The experimental area was subdivided into 40 georeferenced patch of land and the number of plants infected by Spodoptera frugiperda was observed within each patch of land. Thus, it is assumed that the data set have a binomial distribution. A study of first order local influence was proposed in order to verify possible influential points. The results suggest that the presence of influential observations in the data set have changed the statistical inference, the predicted values and the respective maps. In a second study, our interest was the spatial distribution of the fall armyworm in the experimental area. In order to do that, we used spatial point processes, where each plant infected by the insect within the experimental area was considered as an event of interest. An anisotropy study was carried out using different point process techniques, such as K directional function and wavelet test. The results show that the spatial distribution of the fall armyworm follow a Poisson cluster process with an evident anisotropy, mainly due to the shape of the experimental area. |
Keywords: | Análise de influência Distribuição binomial para dados espacialmente correlacionados Função K direcional Processos de Poisson Teste de ondaletas Influence analysis K directional Poisson processes Spatial correlated binomial distribution Wavelet test |
CNPq areas: | CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Publisher: | Universidade Estadual do Oeste do Paraná |
Sigla da instituição: | UNIOESTE |
Departamento: | Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas |
Program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
Campun: | Cascavel |
Citation: | NAVA, Daniela Trentin. Modelos lineares generalizados e processos pontuais em Análise espacial de dados agrícolas. 2018. 73 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2018. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Endereço da licença: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
URI: | http://tede.unioeste.br/handle/tede/3768 |
Issue Date: | 2-Feb-2018 |
Appears in Collections: | Doutorado em Engenharia Agrícola (CVL) |
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