Um mapa temático é recurso importante para aplicação de conceitos de agricultura de precisção (AP) no gerenciamento das atividades agrícolas.
Na elaboração de um mapa, a partir de metodologia geoestatística, o tamanho e sistema de amostras têm função conclusiva no resultado final.
Métodos de predição como inverso do quadrado da distância, krigagem e outros, produzem resultados equivalentes que precisam ser extensivamente e continuamente comparados.
Os modelos de dependência espacial baseados em variogramas e correlogramas e os baseados nos dados (máxima verossimilhança e bayesiano) produzem resultados equivalentes que precisam ser extensivamente e continuamente comparados.
Modelos multivariados são propostas válidas e viáveis na caracterização do comportamento espacial de variáveis agrícolas.
OBJETIVOS
Classificar os dados por classes segundo os quantis 20, 40, 60, 80%
Comparar o efeito do tamanho de amostras na porcentagem de pontos preditos em cada intervalo de classe.
Comparar o efeito dos métodos MV, Bayes e Variográfico na porcentagem de pontos preditos em cada intervalo de classe.
Comparar o efeito de modelo univariado e bivariado na porcentagem de pontos preditos em cada intervalo de classe.
Comparar o efeito da krigagem e da simulação bayesiana com métodos não-geoestatísticos de predição na porcentagem de pontos estimados em cada intervalo de classe.