Função para determinação de melhores parâmetros para o interpolador inverso da distância
Os interpoladores são utilizados para geração de mapas temáticos, buscando a melhor caracterização da variabilidade espacial de características de solo e planta, sendo que quanto mais real for a distribuição espacial destes atributos, melhor o manejo e gerenciamento das lavouras e consequentemente,...
| Principais autores: | Michelon, Gabriela Karoline, Bazzi, Claudio Leones, Borges, Ligia Francielle, Fraga, Leonan, Liesenfeld, Alexssander Ariel Kuhn, Schenatto, Kelyn, Beneduzzi, Humberto Martins, Gavioli, Alan |
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| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
2017
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| Acesso em linha: |
http://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/4528 |
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| Resumo: |
Os interpoladores são utilizados para geração de mapas temáticos, buscando a melhor caracterização da variabilidade espacial de características de solo e planta, sendo que quanto mais real for a distribuição espacial destes atributos, melhor o manejo e gerenciamento das lavouras e consequentemente, maior a lucratividade do produtor. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi criar uma função para comparar os resultados de interpolação realizadas pelo interpolador inverso da distância elevado a uma potência (IDP) com o interpolador Krigagem ordinária (KRI), pois a implementação do interpolador da KRI é complexa, sendo necessário entender conceitos da geoestatística. Desta forma, pretende-se mostrar que quando o IDP é utilizado de forma correta, pode ter resultados tão bons ou melhores que o interpolador da KRI, de forma mais rápida e simples. Para a criação da função foi utilizado o banco de dados PostgreSQL com a linguagem PLPG/SQL. Os dados para teste são dados de produtividade do milho de três áreas agrícolas obtidos por meio de coleta manual, com densidade mínima de 3 pontos por ha. As análises foram realizadas variando-se o número de vizinhos e o expoente do IDP de 1 a 3, variando em 0,1. Verificou-se que, as maiores diferenças entre os mapas gerados ocorreram quando os dados não apresentaram normalidade. |
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