科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
O objetivo deste trabalho foi avaliar a influ那ncia da densidade amostral (tr那s grades) e do tipo de interpolador (krigagem, inverso da distancia, inverso da distancia ao quadrado e polinomial) na elabora o de mapas tem芍ticos da produtividade da soja em uma芍rea de LATOSSOLO VERMELHO Distrof谷rrico, no per赤odo de 1998 a 2002, conduzida em sistema de agricultura de precis o. As grades selecionadas possu赤am 128, 64 e 32 parcelas utilizando amostragem alinhada sistem芍tica estratificada (AASE). A partir de cada gradeamostral e utilizando cada um dos interpoladores, foram gerados os mapas tem芍ticos. O coeficiente de desvio relativo (CDR) foi proposto visando expressar a diferen a m谷dia em m車dulo dos valores interpolados em cada grade em rela o 角 grade considerada comorefer那ncia, ou seja, a amostragem alinhada sistem芍tica estratificada, com 128 parcelas, e interpola o por krigagem (AASE 128 Krigagem). O CDR mostrou-se eficiente na compara o de mapas e possibilitou concluir que, para utilizar todo o potencial da krigageme esse m谷todo ser recomendado, 谷 necess芍rio ter muitos pontos para que um bom semivariograma seja constru赤do. Caso contr芍rio, podem-se usar os outros interpoladores analisados. O m谷todo amostragem alinhada sistem芍tica estratificada 128 inverso da distanciafoi o que mais se aproximou do m谷todo assumido como refer那ncia, AASE 128 Krigagem. The objective of this work was to evaluate the influence of the sampling density (three grids) and of the type of interpolation (kriging, inverse of the distance, inverse of the square distance, and polynomial) in the elaboration of thematic maps of soybean yield in an area of Dystroferric Red Nitosol under precision agriculturefrom 1998 to 2002. The selected grids had 128, 64 and 32 units using stratified systematic aligned sampling (SSAS). The thematic maps was generated from each sampling grid and using each of the interpolators. The relative deviation coefficient (CDR) was proposed to express the average difference in module of the values interpolated in each grid in relation to the considered standard SSAS grid with 128 units and kriging interpolator. The CDR proved efficient in the comparison of maps and made it possible to conclude that to effectively use the entire potential of the kriging, it is necessary to have several points, so that a good semivariogram is constructed. Otherwise, any of the other analyzed interpolators can be used. The SSAS 128 inverse distance method was most similar to thereference, SSAS 128 Kriging.
