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Previous issue date: 2018-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / It is essential to determine a sampling design with a size that minimizes operating costs and
maximizes the results quality throughout a trial setting that involves the study of spatial
variability of chemical attributes on soil. Thus, this trial aimed at resizing a sample
configuration with the least possible number of points for a commercial area composed of
102 points, regarding the information on spatial variability of soil chemical attributes to
optimize the process. Initially, Monte Carlo simulations were carried out, assuming Gaussian, isotropic, and exponential model for semi-variance function and three initial sampling configurations: systematic, simple random and lattice plus close pairs. The Genetic Algorithm (GA) was used to obtain simulated data and chemical attributes of soil, in order to resize the optimized sample, considering two objective-functions. They are based on the efficiency of spatial prediction and geostatistical model estimation, which are respectively: maximization of global accuracy precision and minimization of functions based on Fisher information matrix. It was observed by the simulated data that for both objective functions, when the nugget effect and range varied, samplings usually showed the lowest values of objectivefunction, whose nugget effect was 0 and practical range was 0.9. And the increase in practical range has generated a slight reduction in the number of optimized sampling points for most cases. In relation to the soil chemical attributes, GA was efficient in reducing the sample size with both objective functions. Thus, sample size varied from 30 to 35 points in order to maximize global accuracy precision, which corresponded to 29.41% to 34.31% of the initial mesh, with a minimum spatial prediction similarity to the original configuration, equal to or greater than 85%. It is noteworthy that such data have reflected on the optimization process, which have similarity between the maps constructed with sample configurations: original and optimized. Nevertheless, the sample size of the optimized sample varied from 30 to 40 points to minimize the function based on Fisher information matrix, which corresponds to 29.41% and 39.22% of the original mesh, respectively. However, there was no similarity between the constructed maps when considering the initial and optimum sample configuration. For both objective functions, the soil chemical attributes showed mild spatial dependence for the original sample configuration. And, most of the attributes showed mild or strong spatial dependence for optimum sample configuration. Thus, the optimization process was efficient when applied to both simulated data and soil chemical attributes. / É necessário determinar um esquema de amostragem com um tamanho que minimize os
custos operacionais e maximize a qualidade dos resultados durante a montagem de um
experimento que envolva o estudo da variabilidade espacial de atributos químicos do solo.
Assim, o objetivo deste trabalho foi redimensionar uma configuração amostral com o menor
número de pontos possíveis para uma área comercial composta por 102 pontos,
considerando a informação sobre a variabilidade espacial de atributos químicos do solo no
processo de otimização. Inicialmente, realizaram-se simulações de Monte Carlo, assumindo
as variáveis estacionárias Gaussiana, isotrópicas, modelo exponencial para a função
semivariância e três configurações amostrais iniciais: sistemática, aleatória simples e lattice
plus close pairs. O Algoritmo Genético (AG) foi utilizado para a obtenção dos dados
simulados e dos atributos químicos do solo, a fim de se redimensionar a amostra otimizada,
considerando duas funções-objetivo. Essas estão baseadas na eficiência quanto à predição
espacial e à estimação do modelo geoestatístico, as quais são respectivamente: a
maximização da medida de acurácia exatidão global e a minimização de funções baseadas
na matriz de informação de Fisher. Observou-se pelos dados simulados que, para ambas as
funções-objetivo, quando o efeito pepita e o alcance variaram, em geral, as amostragens
apresentaram os menores valores da função-objetivo, com efeito pepita igual a 0 e alcance
prático igual a 0,9. O aumento do alcance prático gerou uma leve redução do número de
pontos amostrais otimizados para a maioria dos casos. Em relação aos atributos químicos
do solo, o AG, com ambas as funções-objetivo, foi eficiente quanto à redução do tamanho
amostral. Para a maximização da exatidão global, tem-se que o tamanho amostral da nova
amostra reduzida variou entre 30 e 35 pontos que corresponde respectivamente a 29,41% e
a 34,31% da malha inicial, com uma similaridade mínima de predição espacial, em relação à
configuração original, igual ou superior a 85%. Vale ressaltar que tais dados refletem no
processo de otimização, os quais apresentam similaridade entres os mapas construídos
com as configurações amostrais: original e otimizada. Todavia, o tamanho amostral da
amostra otimizada variou entre 30 e 40 pontos para minimizar a função baseada na matriz
de informaçãode Fisher, a qual corresponde respectivamente a 29,41% e 39,22% da malha
original. Mas, não houve similaridade entre os mapas elaborados quando se considerou a
configuração amostral inicial e a otimizada. Para ambas as funções-objetivo, os atributos
químicos do solo apresentaram moderada dependência espacial para a configuração
amostral original. E, a maioria dos atributos apresentaram moderada ou forte dependência
espacial para a configuração amostral otimizada. Assim, o processo de otimização foi
eficiente quando aplicados tanto nos dados simulados como nos atributos químicos do solo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/3920 |
| Date | 21 February 2018 |
| Creators | Maltauro, Tamara Cantú |
| Contributors | Guedes, Luciana Pagliosa Carvalho, Villwock, Rosangela, Guedes , Luciana Pagliosa Carvalho, Gavioli, Alan, Opazo, Miguel Angel Uribe |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 6588633818200016417, 500, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, Brasil, Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5347692450416052129, 600, 600, 600, 600, 2214374442868382015, 9185445721588761555, 2075167498588264571 |
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