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PROJETO TIDE UNIOESTE - 2008
TIME
- Edson Antonio Alves da Silva (UNIOESTE)
- Paulo Justiniano Ribeiro Jr. (UFPR)
- Eduardo Godoy de Souza (UNIOESTE)
- Ana Beatriz Tozzo Martina (UEM)
ÁREA DE ESTUDO
- 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:
- Data: 25 a 30 de janeiro de 2004.
- 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
. - Total de pontos coletados: 13.472.
- Resultados:
- Produtividade média: 5.328,0 kg ha
- Desvio padrão: 1.169,0 kg ha
- Coeficiente de variação: 21,9 %
- Arquivo de dados
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.
