O presente estudo avalia a aplicação em ambiente de banhados, especificamente no Banhado do Taim, de metodologia existente de investigação da continuidade espacial de variáveis através da análise preliminar de variogramas experimentais de semivariância. A variável utilizada foi a Diferença Normalizada das bandas do infravermelho próximo e vermelho (Landsat TM) - NDVI, em 10 datas, de 1987 a 2003. A verificação de dependência espacial neste estudo teve por fim definir o melhor delineamento de amostragem, para caracterizar parâmetros de populações, de forma que os dados não sejam autocorrelacionados e possibilitem o tratamento estatístico adequado para a inferência. As áreas escolhidas para a análise foram a região central e sul do banhado. Os resultados mostraram a existência de gradientes e padrões em todas as regiões estudadas. Os alcances dos patamares, quando ocorreram, variaram de 450 a 1600m. Este estudo evidenciou que a variografia por análise de semivariância realiza um papel importante ao quantificar e identificar patamares de variância, o alcance em que eles ocorrem quando ocorrem, assim como também ao identificar as direções de anisotropia do processo. Conclui, neste sentido que um delineamento amostral que considere a autocorrelação dos dados no espaço pode ser efetivamente melhorado pela variografia preliminar da variável de interesse ou de variável bem correlacionada com esta como no caso do NDVI com aspectos de vegetação.

O presente estudo avalia a aplicação em ambiente de banhados, especificamente no Banhado do Taim, de metodologia existente de investigação da continuidade espacial de variáveis através da análise preliminar de variogramas experimentais de semivariância. A variável utilizada foi a Diferença Normalizada das bandas do infravermelho próximo e vermelho (Landsat TM) - NDVI, em 10 datas, de 1987 a 2003. A verificação de dependência espacial neste estudo teve por fim definir o melhor delineamento de amostragem, para caracterizar parâmetros de populações, de forma que os dados não sejam autocorrelacionados e possibilitem o tratamento estatístico adequado para a inferência. As áreas escolhidas para a análise foram a região central e sul do banhado. Os resultados mostraram a existência de gradientes e padrões em todas as regiões estudadas. Os alcances dos patamares, quando ocorreram, variaram de 450 a 1600m. Este estudo evidenciou que a variografia por análise de semivariância realiza um papel importante ao quantificar e identificar patamares de variância, o alcance em que eles ocorrem quando ocorrem, assim como também ao identificar as direções de anisotropia do processo. Conclui, neste sentido que um delineamento amostral que considere a autocorrelação dos dados no espaço pode ser efetivamente melhorado pela variografia preliminar da variável de interesse ou de variável bem correlacionada com esta como no caso do NDVI com aspectos de vegetação.

O presente estudo avalia a aplicação em ambiente de banhados, especificamente no Banhado do Taim, de metodologia existente de investigação da continuidade espacial de variáveis através da análise preliminar de variogramas experimentais de semivariância. A variável utilizada foi a Diferença Normalizada das bandas do infravermelho próximo e vermelho (Landsat TM) - NDVI, em 10 datas, de 1987 a 2003. A verificação de dependência espacial neste estudo teve por fim definir o melhor delineamento de amostragem, para caracterizar parâmetros de populações, de forma que os dados não sejam autocorrelacionados e possibilitem o tratamento estatístico adequado para a inferência. As áreas escolhidas para a análise foram a região central e sul do banhado. Os resultados mostraram a existência de gradientes e padrões em todas as regiões estudadas. Os alcances dos patamares, quando ocorreram, variaram de 450 a 1600m. Este estudo evidenciou que a variografia por análise de semivariância realiza um papel importante ao quantificar e identificar patamares de variância, o alcance em que eles ocorrem quando ocorrem, assim como também ao identificar as direções de anisotropia do processo. Conclui, neste sentido que um delineamento amostral que considere a autocorrelação dos dados no espaço pode ser efetivamente melhorado pela variografia preliminar da variável de interesse ou de variável bem correlacionada com esta como no caso do NDVI com aspectos de vegetação.