En cualquier análisis estadístico en ciencias ambientales, se puede decir que la determinación de la estructura espacial subyacente es necesaria. Estudiamos dependencias espaciales, utilizando el análisis espectral de procesos estacionarios. Nos centramos en en la representación espectral del proceso espacial y centrándonos en la familia Matérn . Analizaremos, mediante técnicas de simulación y también mediante modelización práctica variables reales como son componentes del suelo, conductividad, etc

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3277635 bytes, checksum: d8f87471e2b1a001fcaef930bd261f59 (MD5) Previous issue date: 2013-02-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Agribusiness covers a vast chain of production activities. Can be noted as one of the activities of this branch precision agriculture that relies often georeferenced information to describe through the spatial maps of certain areas. One technique that has high importance in this context is the Geostatistics, it provides obtaining thematic maps, considering the spatial dependence structure of the phenomenon under study. So this study presents a procedure to identify subareas for planting considering the spatial dependence of the variable of interest without the need for categorization. For both methodologies are addressed map algebra with the intention of incorporating measures of statistical association locally. In this way, we used the method of ordinary kriging in this Geostatistics and to measure the agreement of thematic maps used the Kappa index and linear correlation coefficient global and local. As main results can be noted that the agreement between the maps of localized form performed by Pearson's correlation shows that the spatial dependence models used ordinary kriging in place exerts influence in defining the thematic maps used in precision agriculture, aspect one that is not picked up used (in case agricultural) encodings of interpolated values (management zones) and draw up these global indices of agreement. / O agronegócio abrange uma vasta cadeia de atividades produtivas. Pode-se destacar como uma das atividades deste ramo a agricultura de precisão que se vale frequentemente de informações georreferenciadas para descrever por meio de mapas a variabilidade espacial de determinadas áreas. Uma técnica que apresenta relevada importância para este contexto é a Geoestatística, pois proporciona a obtenção de mapas temáticos, considerando a estrutura de dependência espacial do fenômeno em estudo. Assim este estudo apresenta um procedimento para identificar subáreas destinadas ao plantio considerando a dependência espacial da variável de interesse sem a necessidade de categorização. Para tanto são abordadas metodologias de álgebra de mapas com a intenção de incorporar medidas de associação estatística de forma local. Desde modo, foi utilizado o método de Krigagem Ordinária presente na Geoestatística e para medir a concordância dos mapas temáticos utilizou-se o índice Kappa e a coeficiente de correlação linear global e local. Como resultados principais pode-se destacar que a concordância entre os mapas de forma localizada evidencia que os modelos de dependência espacial utilizados na Krigagem Ordinária exercem influência local na definição dos mapas temáticos utilizados na agricultura de precisão, aspecto esse que não é captado se utilizadas (para o caso agrícola), codificações dos valores interpolados (zonas de manejo) e destas extrair-se índices globais de concordância.