Submitted by Christtiane Fernandes Oliveira (chrisnandes20@gmail.com) on 2018-07-13T19:05:50Z No. of bitstreams: 1 Christtiane Fernandes OliveiraFINAL.pdf: 3465129 bytes, checksum: e7b11fae4a9aca45b03ac902ed69de2a (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-07-13T19:15:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_cf_me_ilha.pdf: 3465129 bytes, checksum: e7b11fae4a9aca45b03ac902ed69de2a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-13T19:15:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_cf_me_ilha.pdf: 3465129 bytes, checksum: e7b11fae4a9aca45b03ac902ed69de2a (MD5) Previous issue date: 2018-05-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Áreas convertidas para florestas plantadas e sistemas silvipastoris (SSPs), além de contribuírem para a sustentabilidade do sistema e promover maior biodiversidade, tem um papel importante na mitigação dos gases do efeito estufa (GEEs). Deste modo, o objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da emissão de CO2 (FCO2) e do estoque de carbono do solo (EstC) em áreas com 30 anos de conversão de lavoura para o sistema silvipastoril (consórcio de aroeira e capim braquiária) e floresta plantada de eucalipto, no município de Selvíria-MS. Foram instaladas duas malhas amostrais, uma de 100 × 100 m contendo 102 pontos na área de eucalipto (EU) e outra com 86 pontos amostrais no sistema silvipastoril (SSP), possibilitando fazer uma estatística mais confiável em termos de variabilidade espacial. A emissão de CO2 do solo foi determinada por meio do sistema LI-8100, juntamente à determinação de temperatura e umidade do solo. Os resultados indicaram que a área de EU obteve a maior média de FCO2 (7,22 mol m-2 s-1), maior valor de EstC (21,75 Mg ha-1), e maior grau de humificação da matéria orgânica (HLIFS), indicando um material mais recalcitrante, se comparada ao SSP. A análise variográfica indicou que o intervalo de dependência espacial do FCO2 para SSP variou de 19,8 a 87,9 m, enquanto na EU os valores variaram de 22,3 a 60,9 m. O FCO2 apresentou melhor correlação espacial com estoque de carbono do solo. Os mapas de FCO2 mantiveram um padrão de variabilidade espacial ao longo do tempo para ambas as áreas avaliadas. / Areas converted to planted forests and silvopastoral systems (SSPs), besides contributing to the sustainability of the system and promoting greater biodiversity, play an important role in the mitigation of greenhouse gases (GHGs). Thus, the objective of the present work was to evaluate the spatial variability of CO2 emission (FCO2) and soil carbon stock (EstC) in areas with 30 years of conversion to the silvipastoril system (Myracrodruon urundeuva, consortium and brachiaria grass) and planted forest of eucalyptus, in the municipality of Selvíria-MS. Two sample meshes were installed, one of 100 × 100 m containing 102 points in the eucalyptus (EU) area and the other with 86 sampling points in the silvipastoral system (SSP), making it possible to make a statistic more reliable in terms of spatial variability. The CO2 emission of the soil was determined by the LI-8100 system, together with the determination of soil temperature and humidity. The results indicate that the EU area obtained the highest average FCO2 (7.22 μmol m-2 s-1), a higher value of EstC (21.75 Mg ha-1), and a higher degree of humification of organic matter (HLIFS), indicating a more recalcitrant material, when compared to SSP. The variographic analysis indicated that the spatial dependence range of FCO2 for SSP ranged from 19.8 to 87.9 m, while in the EU the values ranged from 22.3 to 60.9 m. FCO2 showed better spatial correlation with soil carbon stock. The FCO2 maps maintained a spatial variability pattern over time for both areas evaluated. / FAPESP: 16/03861-5

Orientador: Alan Rodrigo Panosso / Resumo: Áreas convertidas para florestas plantadas e sistemas silvipastoris (SSPs), além de contribuírem para a sustentabilidade do sistema e promover maior biodiversidade, tem um papel importante na mitigação dos gases do efeito estufa (GEEs). Deste modo, o objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da emissão de CO2 (FCO2) e do estoque de carbono do solo (EstC) em áreas com 30 anos de conversão de lavoura para o sistema silvipastoril (consórcio de aroeira e capim braquiária) e floresta plantada de eucalipto, no município de Selvíria-MS. Foram instaladas duas malhas amostrais, uma de 100 × 100 m contendo 102 pontos na área de eucalipto (EU) e outra com 86 pontos amostrais no sistema silvipastoril (SSP), possibilitando fazer uma estatística mais confiável em termos de variabilidade espacial. A emissão de CO2 do solo foi determinada por meio do sistema LI-8100, juntamente à determinação de temperatura e umidade do solo. Os resultados indicaram que a área de EU obteve a maior média de FCO2 (7,22 mol m-2 s-1), maior valor de EstC (21,75 Mg ha-1), e maior grau de humificação da matéria orgânica (HLIFS), indicando um material mais recalcitrante, se comparada ao SSP. A análise variográfica indicou que o intervalo de dependência espacial do FCO2 para SSP variou de 19,8 a 87,9 m, enquanto na EU os valores variaram de 22,3 a 60,9 m. O FCO2 apresentou melhor correlação espacial com estoque de carbono do solo. Os mapas de FCO2 mantiveram um padrão de variabilidade espac... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Areas converted to planted forests and silvopastoral systems (SSPs), besides contributing to the sustainability of the system and promoting greater biodiversity, play an important role in the mitigation of greenhouse gases (GHGs). Thus, the objective of the present work was to evaluate the spatial variability of CO2 emission (FCO2) and soil carbon stock (EstC) in areas with 30 years of conversion to the silvipastoril system (Myracrodruon urundeuva, consortium and brachiaria grass) and planted forest of eucalyptus, in the municipality of Selvíria-MS. Two sample meshes were installed, one of 100 × 100 m containing 102 points in the eucalyptus (EU) area and the other with 86 sampling points in the silvipastoral system (SSP), making it possible to make a statistic more reliable in terms of spatial variability. The CO2 emission of the soil was determined by the LI-8100 system, together with the determination of soil temperature and humidity. The results indicate that the EU area obtained the highest average FCO2 (7.22 μmol m-2 s-1), a higher value of EstC (21.75 Mg ha-1), and a higher degree of humification of organic matter (HLIFS), indicating a more recalcitrant material, when compared to SSP. The variographic analysis indicated that the spatial dependence range of FCO2 for SSP ranged from 19.8 to 87.9 m, while in the EU the values ranged from 22.3 to 60.9 m. FCO2 showed better spatial correlation with soil carbon stock. The FCO2 maps maintained a spatial variability pattern ove... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-21T19:55:37Z No. of bitstreams: 1 Nelson_Betzek2017.pdf: 5172812 bytes, checksum: f7d31be6f4ffc5866da87c134845a423 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-21T19:55:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nelson_Betzek2017.pdf: 5172812 bytes, checksum: f7d31be6f4ffc5866da87c134845a423 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / The use of computer systems for the management of agricultural procedures has been an emerging need. However, applications used for this purpose generally present restrictions on functionality, operating licenses, operating system and others. Thus, the Software for the Definition of Management Units (SDUM) was developed. This thesis aimed at implementing computational routines that will be integrated into SDUM, which are able to identify automatically the best parameters for the ordinary kriging (KRI) interpolation methods and inverse distance weighting (IDW). These routines were applied to the sample data of selected attributes to define MZs in two agricultural areas. For each dataset 300 different adjustments were tested for the semivariogram. The best parameters were used to measure data by KRI as well as twelve different values for IDW exponent. Area A was considered homogeneous because it did not present statistic different mean between classes. While for area B, the best result was subdivided into two distinct classes. MZs usually present isolated cells or patches, in such a way that crop management becomes difficult. In this context, another goal was to implement routines able of adjusting MZs, to smooth and to improve continuity. Three sampled areas were subdivided into two, three, four and five classes, and then adjusted for five times. Isolated pixels and almost all patches were eliminated, especially the methods with 5 × 5 mask. So, it can be concluded that the computational routines implemented were efficient and able to identify the best adjustment for the semivariogram as well as the best exponent for IDW, also smoothing and improving MZs continuity. / A utilização de sistemas computacionais para gerência de procedimentos agrícolas é necessidade premente. Porém, aplicativos utilizados com este objetivo geralmente possuem limitações quanto a funcionalidades, licenças de uso, sistema operacional, dentre outras. Por este motivo, foi desenvolvido o Software para Definição de Unidades de Manejo (SDUM). Esta tese teve como objetivo a implementação de rotinas computacionais que serão integradas ao SDUM, capazes de identificar automaticamente os melhores parâmetros para os métodos de interpolação Krigagem ordinária (KRI) e inverso da distância elevado a uma potência (IDW). Estas rotinas foram aplicadas aos dados amostrais de atributos selecionados para definir as ZMs em duas áreas agrícolas. Para cada conjunto de dados foram testados 300 diferentes ajustes para o semivariograma. Os melhores parâmetros foram utilizados para mensurar dados por KRI, e doze diferentes valores para expoente do IDW. A área A foi considerada homogênea por não apresentar média estatisticamente diferente entre as classes. E, para a área B, o melhor resultado obtido foi subdividi-la em duas classes distintas. As ZMs geralmente apresentam células isoladas ou manchas, dificultando a operacionalização da lavoura. Neste contexto, outro objetivo foi a implementação de rotinas capazes de retificar as ZMs a fim de suavizar e melhorar a continuidade. Três áreas amostrais foram subdividas em duas, três, quatro e cinco classes, e então, retificadas por cinco vezes. Pixels isolados e praticamente todas as manchas foram eliminados, com destaque para os métodos com máscara 5 × 5. Pode-se concluir que as rotinas computacionais implementadas foram eficientes e capazes de identificar o melhor ajuste para o semivariograma, bem como o melhor expoente para IDW, além de suavizar e melhorar a continuidade das ZMs.

O inventário florestal é uma das principais ferramentas na gestão dos recursos florestais, uma vez que as informações geradas por ele são utilizadas ao longo de toda a cadeia produtiva do setor. Desta forma, erros nas estimativas volumétricas dos inventários florestais devem ser controlados. Inúmeras informações podem ser obtidas a partir de imagens orbitais ou aerotransportadas, uma vez que podem cobrir facilmente toda a área de interesse, e estão comumente disponíveis em empresas florestais ou ao usuário final. A utilização de preditores derivados das imagens pode trazer benefícios para as estimativas do inventário florestal. Desta forma, a aplicação de técnicas de regressão linear múltipla (RLM) ganhou espaço no setor devido a sua facilidade de aplicação. Porém, a RLM não leva em consideração a dependência espacial entre as unidades amostrais, sendo que a geoestatística pode ser utilizada para predizer a distribuição espacial do estoque de madeira (VTCC) para uma dada região. A modelagem geoestatística mais simples como a krigagem ordinária (KO), por considerar apenas a dependência espacial entre os pontos não amostrados, pode apresentar erros de predição nestes locais. Tais erros podem ser reduzidos com a aplicação de técnicas mais robustas como a Krigagem com Deriva Externa (KDE), pois esta agrega as informações obtidas das imagens com a distribuição espacial do volume. Buscando-se avaliar as vantagens da integração do Sensoriamento Remoto (SR) ao inventário florestal foram testados 4 tipos diferentes de imagens; as oriundas dos satélites LANDSAT8, RAPIDEYE e GEOEYE, e as provenientes de aeronaves (Imagens Aerotransportadas). Avaliou-se também diferentes tipos de estimativas para a predição volumétrica sendo estas RLM, KDE e KO. A melhor estimativa serviu de variável auxiliar para o estimador de regressão (ER), sendo os resultados comparados com a abordagem tradicional da amostragem aleatória simples (AAS). Os resultados demonstraram por meio da validação cruzada que as estimativas da KDE foram mais eficientes que as estimativas da KO e da RLM. Os melhores preditores (variáveis auxiliares) foram aqueles derivados do satélite LANDSAT8 e do satélite RAPIDEYE. Obteve-se como produto das estimativas de KDE e RLM mapas capazes de detectar áreas com mortalidade ou anomalias em meio a formação florestal. A utilização de uma estimativa de KDE utilizando imagens LANDSAT8 como medida auxiliar para o ER permitiu reduzir o erro amostral da AAS de 3,87% para 2,34%. Da maneira tradicional, tal redução de erro apenas seria possível com um aumento de mais 99 unidades amostrais. / Forest Inventory (FI) is one of the main tools for managing forest resources, once the information derived from FI is used along the sector production chain. When estimating volume, errors resulting from FI are common, therefore these errors must be controlled. Once orbital or airborne imaging data are easily acquired for an entire area, and are commonly available in forest companies or for the end user, much information can be obtained from these products. The use of predictor derived from images can be of significant benefits to forest inventory estimates. For that reason, the application of linear multiple regression (LMR) techniques have taken place in the forest sector, due to the facilities of its application. However, the LMR technique does not take the spatial dependence among sample units in consideration, the geostatistics utilized to predict the spatial distribution of the wood stock (VTCC) for a specific region. Simpler geostatistical modeling as the ordinary kriging (OK), just takes in consideration the spatial dependence among non-sampled points, because of that, prediction errors can be found. Such errors can be reduced when techniques that are more robust are applied, such as the kriging with external drift (KED) approach. This technique aggregates the information obtained from the images with the spatial distribution of the volume. In order to evaluate the advantages of Remote Sensing and Forest Inventory integration, we considered 4 different types of images, from the satellites LANSAT 8, RAPIDEYE, GEOEYE and from airborne images. When predicting volume, three different approaches were evaluated: LMR, EDK, OK. The best model among those evaluated, served as auxiliary variable for the regression estimator (RE). The result were then compared to the traditional approach, simple random sampling (SRS).This approach showed, through a cross-validation, that the KDE estimates were more efficiently than the OK and the LMR. The best predictor model (auxiliary variables) were derived from LADNSAT 8 and RAPIDEYE satellites. There is a significant advantage to using the KDE and LMR approaches, as it allows for a spatial representation of areas with mortality or anomalies, in a forest environment. The combination of KDE approach and LANDSAT 8 images as an auxiliary method for the RE, abled the decrease of the sampling error of SRS from 3.87% to 2.34%.The traditional approaches to conduct plantation inventories would allow for this error reduction, only if there were an increase of 99 more sampling units.

Esta tese apresenta um estudo com base em zoneamentos de parâmetros geotécnicos provenientes de sondagens rotativas, realizadas no maciço basáltico, localizado na área das obras de Usina Hidrelétrica de Itaipu (Foz do Iguaçu - PR). Estes zoneamentos foram realizados a partir de interpolação dos dados por meio de krigagem ordinária e equações multiquádricas. Os dados provenientes de sondagens rotativas analisados nesta pesquisa são: Rock Quality Designation (RQD), grau de alteração, grau de consistência e grau de fraturamento. Os métodos de interpolação foram avaliados para o parâmetro de RQD, pois tais métodos apresentam características matemáticas similares, assim, foram comparadas interpolações realizadas com krigagem ordinária e equações multiquádricas, sendo comprovada a similaridade destes métodos com dados reais. Sendo assim, os demais parâmetros, por se caracterizarem como variáveis categóricas e, portanto, discretas, e apresentarem complexidade para realização da análise variográfica dos dados (semivariograma experimental e modelagem do semivariograma), foram interpolados apenas pelo método das equações multiquádricas. A validação dos dados interpolados foi realizada a partir de um estudo de caso relativo ao comportamento hidrogeotécnico do maciço rochoso, o qual é monitorado por piezômetros do tipo standpipe. Esta validação mostrou que os métodos utilizados para obter os zoneamentos e os parâmetros de modelagem considerados foram adequados, pois se verificou alta correlação entre as tendências de comportamento obtidas pelas interpolações dos parâmetros geotécnicos do maciço rochoso e o comportamento revelado pelo conjunto de piezômetros instalados no mesmo local. Este trabalho teve como etapa primordial o levantamento de dados históricos relativos às investigações geológico-geotécnicas da área das obras de Itaipu, a partir destes dados foi composto um mapa interativo de localização dos diferentes tipos de investigação realizados no substrato rochoso e terroso. Tal documento permite uma busca rápida e dinâmica das informações geotécnicas, pois apresenta como referência a própria planta da barragem de Itaipu. Cada ponto de investigação está vinculado ao perfil geotécnico. As investigações utilizadas neste mapa são: sondagem rotativa, sondagem à percussão (SPT), ensaio de cone (CPT) e poço manual. Sendo assim, o resgate das informações históricas obtidas nas campanhas de investigação geotécnica na área das obras de Itaipu, resultou na compilação dos dados de forma digital, em que foi elaborado um conjunto de planilhas com formato capaz de ser utilizado em diferentes Sistemas de Informação Geográfica e de interpolação de dados georreferenciados. / This thesis presents a study based on the zoning of geotechnical parameters resulting from core boring, carried out in the basaltic bedrock located in the area of the Itaipu Hydroelectric Power Plant (Foz do Iguaçu - PR). These zonings were carried out based on the interpolation of the data by means of ordinary kriging and multiquadric equations. The data provided by core boring analyzed in this research are: Rock Quality Designation (RDQ), degree of alteration, degree of consistency and degree of fracturing. The interpolation methods were evaluated for the RQD parameter, since such methods present similar mathematical characteristics; therefore, comparisons were made between interpolations resulting from ordinary kriging and multiquadric equations, demonstrating the similarity of these methods with real data. In this manner, the remaining parameters due to being categorized as categorical variables and, therefore, discrete, and presenting complexity for the execution of the variographic analysis of the data (experimental semi-variogram and modeling of the semi-variogram), were interpolated only by the method of the multiquadric equations. The validation of the interpolated data was carried out on the basis of a case study relating to the hydrogeotechnical behavior of the bedrock mass, which is monitored by standpipe piezometers. This validation showed that the methods employed to obtain the zonings and the modeling parameters chosen were adequate, since a high correlation was verified between the behavior trends obtained by the interpolations of the geotechnical parameters of the bedrock mass and the behavior revealed by the set of piezometers installed in the same site. The primordial stage of this job was the acquisition of historical data relating to the geological-geotechnical investigations in the area of Itaipu Dam. This data served as a starting point for the composition of an interactive map showing the location of the different types of investigations carried out in the rock and earthen masses. The resulting document permit a rapid and dynamic search through the geotechnical information, since it presents as its reference the plan view of the Itaipu dam itself. Each point of investigation is linked to the geotechnical profile. The investigations utilized in this map are: core boring, standard penetration test (SPT), cone penetration test (CPT) and manual pit. In this manner, the recovery of the historical information obtained by the geotechnical investigation the Itaipu Dam area resulted in data compilations in digital format, based upon which, a set of tabular forms was obtained of a type capable of being utilized in different Systems of Geographical Information and of interpolation of geo-referenced data.

O inventário florestal é uma das principais ferramentas na gestão dos recursos florestais, uma vez que as informações geradas por ele são utilizadas ao longo de toda a cadeia produtiva do setor. Desta forma, erros nas estimativas volumétricas dos inventários florestais devem ser controlados. Inúmeras informações podem ser obtidas a partir de imagens orbitais ou aerotransportadas, uma vez que podem cobrir facilmente toda a área de interesse, e estão comumente disponíveis em empresas florestais ou ao usuário final. A utilização de preditores derivados das imagens pode trazer benefícios para as estimativas do inventário florestal. Desta forma, a aplicação de técnicas de regressão linear múltipla (RLM) ganhou espaço no setor devido a sua facilidade de aplicação. Porém, a RLM não leva em consideração a dependência espacial entre as unidades amostrais, sendo que a geoestatística pode ser utilizada para predizer a distribuição espacial do estoque de madeira (VTCC) para uma dada região. A modelagem geoestatística mais simples como a krigagem ordinária (KO), por considerar apenas a dependência espacial entre os pontos não amostrados, pode apresentar erros de predição nestes locais. Tais erros podem ser reduzidos com a aplicação de técnicas mais robustas como a Krigagem com Deriva Externa (KDE), pois esta agrega as informações obtidas das imagens com a distribuição espacial do volume. Buscando-se avaliar as vantagens da integração do Sensoriamento Remoto (SR) ao inventário florestal foram testados 4 tipos diferentes de imagens; as oriundas dos satélites LANDSAT8, RAPIDEYE e GEOEYE, e as provenientes de aeronaves (Imagens Aerotransportadas). Avaliou-se também diferentes tipos de estimativas para a predição volumétrica sendo estas RLM, KDE e KO. A melhor estimativa serviu de variável auxiliar para o estimador de regressão (ER), sendo os resultados comparados com a abordagem tradicional da amostragem aleatória simples (AAS). Os resultados demonstraram por meio da validação cruzada que as estimativas da KDE foram mais eficientes que as estimativas da KO e da RLM. Os melhores preditores (variáveis auxiliares) foram aqueles derivados do satélite LANDSAT8 e do satélite RAPIDEYE. Obteve-se como produto das estimativas de KDE e RLM mapas capazes de detectar áreas com mortalidade ou anomalias em meio a formação florestal. A utilização de uma estimativa de KDE utilizando imagens LANDSAT8 como medida auxiliar para o ER permitiu reduzir o erro amostral da AAS de 3,87% para 2,34%. Da maneira tradicional, tal redução de erro apenas seria possível com um aumento de mais 99 unidades amostrais. / Forest Inventory (FI) is one of the main tools for managing forest resources, once the information derived from FI is used along the sector production chain. When estimating volume, errors resulting from FI are common, therefore these errors must be controlled. Once orbital or airborne imaging data are easily acquired for an entire area, and are commonly available in forest companies or for the end user, much information can be obtained from these products. The use of predictor derived from images can be of significant benefits to forest inventory estimates. For that reason, the application of linear multiple regression (LMR) techniques have taken place in the forest sector, due to the facilities of its application. However, the LMR technique does not take the spatial dependence among sample units in consideration, the geostatistics utilized to predict the spatial distribution of the wood stock (VTCC) for a specific region. Simpler geostatistical modeling as the ordinary kriging (OK), just takes in consideration the spatial dependence among non-sampled points, because of that, prediction errors can be found. Such errors can be reduced when techniques that are more robust are applied, such as the kriging with external drift (KED) approach. This technique aggregates the information obtained from the images with the spatial distribution of the volume. In order to evaluate the advantages of Remote Sensing and Forest Inventory integration, we considered 4 different types of images, from the satellites LANSAT 8, RAPIDEYE, GEOEYE and from airborne images. When predicting volume, three different approaches were evaluated: LMR, EDK, OK. The best model among those evaluated, served as auxiliary variable for the regression estimator (RE). The result were then compared to the traditional approach, simple random sampling (SRS).This approach showed, through a cross-validation, that the KDE estimates were more efficiently than the OK and the LMR. The best predictor model (auxiliary variables) were derived from LADNSAT 8 and RAPIDEYE satellites. There is a significant advantage to using the KDE and LMR approaches, as it allows for a spatial representation of areas with mortality or anomalies, in a forest environment. The combination of KDE approach and LANDSAT 8 images as an auxiliary method for the RE, abled the decrease of the sampling error of SRS from 3.87% to 2.34%.The traditional approaches to conduct plantation inventories would allow for this error reduction, only if there were an increase of 99 more sampling units.

Esta tese apresenta um estudo com base em zoneamentos de parâmetros geotécnicos provenientes de sondagens rotativas, realizadas no maciço basáltico, localizado na área das obras de Usina Hidrelétrica de Itaipu (Foz do Iguaçu - PR). Estes zoneamentos foram realizados a partir de interpolação dos dados por meio de krigagem ordinária e equações multiquádricas. Os dados provenientes de sondagens rotativas analisados nesta pesquisa são: Rock Quality Designation (RQD), grau de alteração, grau de consistência e grau de fraturamento. Os métodos de interpolação foram avaliados para o parâmetro de RQD, pois tais métodos apresentam características matemáticas similares, assim, foram comparadas interpolações realizadas com krigagem ordinária e equações multiquádricas, sendo comprovada a similaridade destes métodos com dados reais. Sendo assim, os demais parâmetros, por se caracterizarem como variáveis categóricas e, portanto, discretas, e apresentarem complexidade para realização da análise variográfica dos dados (semivariograma experimental e modelagem do semivariograma), foram interpolados apenas pelo método das equações multiquádricas. A validação dos dados interpolados foi realizada a partir de um estudo de caso relativo ao comportamento hidrogeotécnico do maciço rochoso, o qual é monitorado por piezômetros do tipo standpipe. Esta validação mostrou que os métodos utilizados para obter os zoneamentos e os parâmetros de modelagem considerados foram adequados, pois se verificou alta correlação entre as tendências de comportamento obtidas pelas interpolações dos parâmetros geotécnicos do maciço rochoso e o comportamento revelado pelo conjunto de piezômetros instalados no mesmo local. Este trabalho teve como etapa primordial o levantamento de dados históricos relativos às investigações geológico-geotécnicas da área das obras de Itaipu, a partir destes dados foi composto um mapa interativo de localização dos diferentes tipos de investigação realizados no substrato rochoso e terroso. Tal documento permite uma busca rápida e dinâmica das informações geotécnicas, pois apresenta como referência a própria planta da barragem de Itaipu. Cada ponto de investigação está vinculado ao perfil geotécnico. As investigações utilizadas neste mapa são: sondagem rotativa, sondagem à percussão (SPT), ensaio de cone (CPT) e poço manual. Sendo assim, o resgate das informações históricas obtidas nas campanhas de investigação geotécnica na área das obras de Itaipu, resultou na compilação dos dados de forma digital, em que foi elaborado um conjunto de planilhas com formato capaz de ser utilizado em diferentes Sistemas de Informação Geográfica e de interpolação de dados georreferenciados. / This thesis presents a study based on the zoning of geotechnical parameters resulting from core boring, carried out in the basaltic bedrock located in the area of the Itaipu Hydroelectric Power Plant (Foz do Iguaçu - PR). These zonings were carried out based on the interpolation of the data by means of ordinary kriging and multiquadric equations. The data provided by core boring analyzed in this research are: Rock Quality Designation (RDQ), degree of alteration, degree of consistency and degree of fracturing. The interpolation methods were evaluated for the RQD parameter, since such methods present similar mathematical characteristics; therefore, comparisons were made between interpolations resulting from ordinary kriging and multiquadric equations, demonstrating the similarity of these methods with real data. In this manner, the remaining parameters due to being categorized as categorical variables and, therefore, discrete, and presenting complexity for the execution of the variographic analysis of the data (experimental semi-variogram and modeling of the semi-variogram), were interpolated only by the method of the multiquadric equations. The validation of the interpolated data was carried out on the basis of a case study relating to the hydrogeotechnical behavior of the bedrock mass, which is monitored by standpipe piezometers. This validation showed that the methods employed to obtain the zonings and the modeling parameters chosen were adequate, since a high correlation was verified between the behavior trends obtained by the interpolations of the geotechnical parameters of the bedrock mass and the behavior revealed by the set of piezometers installed in the same site. The primordial stage of this job was the acquisition of historical data relating to the geological-geotechnical investigations in the area of Itaipu Dam. This data served as a starting point for the composition of an interactive map showing the location of the different types of investigations carried out in the rock and earthen masses. The resulting document permit a rapid and dynamic search through the geotechnical information, since it presents as its reference the plan view of the Itaipu dam itself. Each point of investigation is linked to the geotechnical profile. The investigations utilized in this map are: core boring, standard penetration test (SPT), cone penetration test (CPT) and manual pit. In this manner, the recovery of the historical information obtained by the geotechnical investigation the Itaipu Dam area resulted in data compilations in digital format, based upon which, a set of tabular forms was obtained of a type capable of being utilized in different Systems of Geographical Information and of interpolation of geo-referenced data.