Influência local em um modelo espacial linear da produtividade da soja utilizando distribuição t-Student

Engenharia Agrícola

Naimara V. Do Prado²  Miguel A. Uribe-opazo¹  Manuel Galea¹  Rosangela A. B. Assumpção¹ 

[1] ,USP ESALQ Piracicaba SP

关键词: máxima verossimilhança;    variabilidade espacial;    diagnósticos;    maximum likelihood;    spatial variability;    diagnostics;   

DOI  :  10.1590/S0100-69162013000500012

来源: SciELO

【 摘 要 】

O uso das ferramentas da geoestatística, aliadas à agricultura de precisão permitem o acompanhamento das áreas agrícolas produtoras de soja, estabelecendo as relações de dependência espacial entre os pontos amostrados. A modelagem da estrutura de variabilidade espacial possibilita a construção de mapas temáticos dos atributos estudados, utilizando como método de interpolação a krigagem. Porém, a presença de valores atípicos entre os elementos amostrais pode influenciar na construção e interpretação desses mapas. A distribuição de probabilidades t-Student tem sido utilizada na tentativa de diminuir a influência dos valores atípicos durante a estimativa dos parâmetros de dependência espacial, por ter caudas mais pesadas que a distribuição normal. A detecção dos valores influentes na área em estudo, por meio da análise de diagnósticos de influência local, confere maior confiabilidade na utilização dos mapas gerados, corroborando a aplicação de insumos. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi aplicar as técnicas de influência local em dados espacialmente referenciados, com os modelos de perturbação aditiva e utilizando a matriz escala, considerando a distribuição t-Student n-variada. Foi utilizado um modelo espacial linear para o estudo de dados da produtividade da soja em função da altura média de plantas e do número médio de vagens por planta. As técnicas de influência local foram eficientes para detectar pontos que influenciam na escolha do modelo geoestatístico, nas estimativas dos parâmetros e na construção do mapa temático.

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