A GEOESTATÍSTICA E OS SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS

This work aims to emphasize the association of geostatistics procedures to spatial analysis, which are generally used in Geographical Information Systems (GIS). The associations between geostatistics procedures and GIS have become relevant in modeling procedures because they aggregate uncertainty measures derived from inferential procedures. This work summarizes geostatistical structure and presents the kriging procedures that are mostly applied as simple and ordinary kriging.Esse trabalho objetiva enfatizar a importância da associação dos procedimentos geoestatíticos às técnicas de análise espacial. Tradicionalmente essas técnicas estão implementadas nos Sistemas de Informações Geográficas. A associação da geoestatística aos SIG´s vem se tornando relevante nos procedimentos de modelagem, pois acrescentam aos resultados obtidos medidas de incerteza decorrente dos procedimentos inferenciais (ou de inferências). O trabalho apresenta os principais fundamentos da geoestatística e enfatiza os procedimentos de krigeagem mais utilizados como a krigeagem simples e ordinária

Modelagem de fertilidade do solo por simulação estocástica com tratamento de incertezas

This work described a methodology of fertility modeling that integrates chemical properties of the soil through the Monte Carlo method. The chemical attributes are spatialized, along with their estimation uncertainties, by a geostatistical procedure of random simulation. Uncertainties of the chemical properties are propagated to the resulting fertility model allowing the generation of fertility maps conditioned to preset risk levels. The method presented here is illustrated by a case study of fertility for soy culture, at the State of Santa Catarina, Brazil, considering the following chemical properties of the soil: exchangeable aluminum, potassium and cation exchange capacity.O objetivo deste trabalho foi descrever um procedimento de modelagem de fertilidade do solo que integra propriedades químicas do solo utilizando-se do método de Monte Carlo. A espacialização das propriedades químicas foi obtida por procedimento geoestatístico de simulação estocástica, com modelagem das incertezas associadas às estimativas. As incertezas das propriedades químicas foram propagadas para o modelo de fertilidade resultante, possibilitando a geração de mapas de fertilidade condicionados a níveis de risco prédefinidos. O método aqui apresentado é ilustrado por um estudo de caso de fertilidade para cultura de soja, no Estado de Santa Catarina, considerando as seguintes propriedades químicas do solo: alumínio trocável, potássio e capacidade de troca catiônica

Modelagem de incertezas na análise espaço-temporal dos níveis freáticos em uma bacia hidrográfica

O objetivo deste trabalho foi avaliar a oscilação dos níveis freáticos em uma bacia hidrográfica, no período seco, e modelar a variabilidade espaço-temporal desses níveis por meio de técnicas geoestatísticas multivariadas. A área de estudo foi o alto da Bacia do Rio Jardim, Distrito Federal. O regime hídrico dessa região é marcado pela sazonalidade, com períodos chuvosos (outubro a abril) e secos (maio a setembro) distintos, que determinam o comportamento dos níveis freáticos. Quanto aos fenômenos com indexação espaço-temporal, a geoestatística propõe soluções pelo modelo linear de co-regionalização, permitindo a quantificação e mapeamento das reservas hídricas subterrâneas. Quantificaram-se o volume perdido de água e o risco associado às estimativas pelas medidas de incerteza, criando-se cenários críticos do volume do aqüífero explorado na seca. Na seca, observou-se decréscimo de água nesse aqüífero. O mapa do quantil 10% indicou áreas favoráveis ao uso da água, em que os níveis freáticos oscilaram menos. O mapa do quantil 90% indicou áreas com grandes oscilações dos níveis freáticos que contribuem mais para drenagem e recarga do aqüífero

Modelagem de fertilidade do solo por simulação estocástica com tratamento de incertezas

O objetivo deste trabalho foi descrever um procedimento de modelagem de fertilidade do solo que integra propriedades químicas do solo utilizando-se do método de Monte Carlo. A espacialização das propriedades químicas foi obtida por procedimento geoestatístico de simulação estocástica, com modelagem das incertezas associadas às estimativas. As incertezas das propriedades químicas foram propagadas para o modelo de fertilidade resultante, possibilitando a geração de mapas de fertilidade condicionados a níveis de risco prédefinidos. O método aqui apresentado é ilustrado por um estudo de caso de fertilidade para cultura de soja, no Estado de Santa Catarina, considerando as seguintes propriedades químicas do solo: alumínio trocável, potássio e capacidade de troca catiônica

Uso de simulação estocástica não linear para inferências de atributos espaciais numéricos

O presente artigo explora o uso de uma ferramenta geoestatística conhecida por simulação Sequencial por Indicação para inferir atributos numéricos a partir de um conjunto pontual de amostras. No trabalho utilizou-se um conjunto amostral de elevações, obtidos em uma fazenda experimental do Brasil para geração de modelos numéricos, representados por grades regulares, em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica. Os métodos geoestatísticos assumem que o atributo umérico se comporta como uma variável aleatória em cada localização da superfície terrestre. Assim, os dados de altimetria, são inferidos a partir de um conjunto de realizações das variáveis aleatórias definidas para cada nó da grade. Além disso, essa técnica possibilita a obtenção de mapas de incertezas relacionados com as inferências de altimetria. Por isso, o trabalho explora, também, a definição de métricas de incerteza a partir dos conjuntos de realizações de mapas de altimetria, representados como grades regulares. ABSTRACT: This work explores the use of a geostatistical tool named Indicator sequential Simulation to infer numerical attributes from a sample point set. Elevation samples from a Brazilian experimental farm are used as input for creation of regular grids to be used as numerical models in Geographical Information Systems environment. The geostatistical procedures consider the numerical attribute as a random variable for each location of the earth surface. In this way, the elevation values are estimated from a set of random variable realizations simulated for each grid location. Furthermore, the presented simulation technique allows the generation of uncertainty maps related to the elevation inferences. On that account, this work also explores metrics for uncertainty definitions from a set of realizations of elevation grid maps.Pages: 437-44

Spatial Analysis and GIS: A Primer

Introduction Understanding the spatial distribution of data from phenomena that occur in space constitute today a great challenge to the elucidation of central questions in many areas of knowledge, be it in health, in environment, in geology, in agronomy, among many others. Such studies are becoming more and more common, due to the availability of low cost Geographic Information System (GIS) with user-friendly interfaces. These systems allow the spatial visualization of variables such as individual populations, quality of life indexes or company sales in a region using maps. To achieve that it is enough to have a database and a geographic base (like a map of the municipalities), and the GIS is capable of presenting a colored map that allows the visualization of the spatial pattern of the phenomenon. Besides the visual perception of the spatial distribution of the phenomenon, it is very useful to translate the existing patterns into objective and measurable considerations, like in th