Não foi possível enviar o arquivo. Será algum problema com as permissões?

Essa é uma revisão anterior do documento!


PROJETO TIDE UNIOESTE - 2008

PROJETO TIDE UNIOESTE - 2008

ÁREA DE ESTUDO

Locação

  • Localização: 24 58' 44,4"S e 53 31' 26.4" (Município de Cascavel-PR)
  • Área: 13,2 ha
  • Solo: Latossolo Roxo distrófico.
  • Elevação: 650 m
  • Cultura: Milho safrinha
  • Ciclo fisiológico: 120 dias (aproximado)
  • Semeadura:
    1. Data: 25 a 30 de janeiro de 2004.
    2. Sistema: Plantio direto com espaçamento entre plantas de 0,20 m e entre linhas de 0,70 m.
  • Colheita:
    • Data: 30 de junho a 02 de julho de 2004.
    • Densidade de monitoramento: Dados registrados em intervalos de leitura de 3 s durante o deslocamento da colhedora a uma velocidade média de 5 km ha-1.
    • Total de pontos coletados: 13.472.

TEMA/PROBLEMA

  • 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.

QR Code
QR Code pessoais:edson:projetos:milho2004 (generated for current page)