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Previous issue date: 2011-07-07 / Studies on spatial variability of soybeans yield are of great importance for the development of
new technologies that improve the world agricultural production. One of methods that allows
this study is geostatistics. The geostatistical analysis makes possible the predictions of results
and one of its products are thematic maps. Thus, this trial describes some techniques to draw
and compare thematic maps using kriging. The analysis was based on data from soybean yield
in t ha−1 according to harvest year 2004/2005 in an experimental area with sampling grades
whose distances were: 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m and 100x100 m plus a harvest monitor.
The maps were compared using error matrix and confusion matrix. In addition, there was a
better accuracy of the spatial variability maps that were drawn, while the analysis of coefficients
of accuracy allows a better planning of sampling mesh for future studies. The measures of
accuracy that were obtained by error matrix are significant options to make comparison among
thematic maps, once they provide global indices and also by classes. / Com o aumento da produção agrícola mundial, o processo de produção agrícola tornou-se alvo
do estudo de diversos pesquisadores. Estudos sobre a variabilidade espacial da produtividade
da soja são de grande importância para o desenvolvimento de novas tecnologias, que beneficiam
a agricultura. A análise geoestatística torna possível realizar previsões dos resultados,
tendo como um de seus produtos os mapas temáticos. Este trabalho descreve algumas técnicas
para a construção e comparação de mapas temáticos, utilizando a krigagem. A análise
foi realizada com dados da produtividade de soja em t ha−1 do ano agrícola 2004/2005 numa
área experimental com grades de amostragem com distâncias de 25x25 m, 50x50 m, 75x75
m, 100x100 m e monitor de colheita, comparando-se os mapas, utilizando a matriz de erros
e a matriz de confusão. Além de uma melhor precisão dos mapas de variabilidade espacial
gerados, a análise dos índices de acurácia possibilita um melhor planejamento das malhas
amostrais para futuros estudos. As medidas de acurácia obtidas por meio da matriz de erros
são opções significativas para realizar a comparação entre mapas temáticos, uma vez que
fornecem índices globais e também por classes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/2818 |
| Date | 07 July 2011 |
| Creators | Kestring, Franciele Buss Frescki |
| Contributors | Opazo, Miguel Angel Uribe |
| 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 | 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 | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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