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Previous issue date: 2015-02-23 / The precision agriculture (PA) is defined as the use of site specific management techniques that allow cropping management according to its needs and soil, in order to reduce impacts on the environment. The models valuation that interpolates field data and generates thematic maps is a task that requires in-depth knowledge on this issue. The Cohen Kappa index (K) is the most widely statistics used to compare thematic maps. The accuracy with which the spatial distribution maps of soil attributes are produced influences the implementation and use of PA. However its use has the disadvantage of providing variation in accordance with the use of different numbers of classes, adopted during the map generation process. Thus, this work aimed at selecting the best method among four interpolation ones (inverse distance, inverse distance squared, ordinary kriging and cokriging) using the index of selection of interpolators (ISI), proposed here, based on the contents of clay, copper and manganese, area elevation data and the apparent soil electrical conductivity. The selection among mathematical models and geostatistical interpolation was simplified using the ISI. The study also evaluated the influence in agreement K and Tau (T) indices when varying the number of confusion matrix classes in results that come from a 15.5 ha area, with typical Red Dystrophic soil in Céu Azul countryside, Paraná, Brazil, where soil properties were interpolated with the inverse distance, inverse square of distance, ordinary kriging and cokriging. According to this trial, K and T indices have been confirmed and varied widely of agreement for different numbers of classes. Thus, in order to solve this situation, it was developed K and T equivalent indices to compare thematic maps of quantitative data, using the relative deviation coefficient ,the absolute averaged deviation of interpolated data, the average, and standard deviation of the attribute original data. The result proved to be a good alternative to K and T indices based on the error matrix since it is independent of the classes number and shows a simpler calculation. The methodology was more efficient for situations when more than four classes are used. / A agricultura de precisão (AP) é definida como a utilização de técnicas que permitem manejo localizado de cultivo de acordo com as necessidades da cultura e do solo, para diminuir impactos no meio ambiente. A avaliação de modelos que interpolam dados de campo e geram mapas temáticos é uma tarefa que exige conhecimentos aprofundados no assunto. A precisão com que os mapas de distribuição espacial de atributos do solo são produzidos influencia a aplicação e a utilização da AP. O índice de concordância Kappa de Cohen (K) é a estatística mais utilizada em comparação de mapas temáticos. Entretanto, seu uso com dados quantitativos apresenta o inconveniente de proporcionar variação de concordância com a utilização de diferentes números de classes, adotada durante o processo de geração do mapa. Assim, o objetivo deste trabalho foi selecionar o melhor entre quatro métodos de interpolação (inverso da distância, inverso da distância ao quadrado, krigagem ordinária e cokrigagem) utilizando o índice de seleção de interpoladores (ISI), aqui proposto, a partir de teores de argila, cobre e manganês, dados de elevação do terreno e da condutividade elétrica aparente do solo. Com o uso do ISI, a seleção entre modelos determinísticos e estocásticos de interpolação ficou simplificada. O estudo avaliou ainda a influência nos índices de concordância K e Tau (T), quando se varia o número de classes da matriz de confusão, em resultados oriundos de uma área de 15,5 ha, com solo Latossolo Vermelho Distroférrico típico, no município de Céu Azul, Paraná, Brasil. A partir deste trabalho, foi confirmado que os índices Kappa e Tau apresentam grandes variações de concordância para diferentes números de classes. Para resolver esta situação desenvolveram-se os índices K e T alternativos para comparação de mapas temáticos de dados quantitativos, utilizando-se o coeficiente de desvio relativo, o desvio absoluto médio dos dados interpolados, a média e o desvio padrão dos dados originais do atributo. O resultado mostrou-se como boa alternativa aos índices de K e T baseados na matriz de erro por ser independente do número de classes e ser de cálculo mais simples. A metodologia mostrou-se mais eficiente para situações em que se utilizam mais que quatro classes
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/256 |
| Date | 23 February 2015 |
| Creators | Bier, Vanderlei Artur |
| Contributors | Souza, Eduardo Godoy de, Gonçalves, Antonio Carlos Andrade, Bazzi, Claudio Leones, Johann, Jerry Adriani, Maggi, Marcio Furlan |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Parana, Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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