PROJETO TIDE UNIOESTE - 2008

TIME

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<latex>^{\textrm{-1}}</latex>.
- Total de pontos coletados: 13.472.
Resultados:
- Produtividade média: 5.328,0 kg ha<latex>^{\textrm{-1}}</latex>
- Desvio padrão: 1.169,0 kg ha<latex>^{\textrm{-1}}</latex>
- Coeficiente de variação: 21,9 %
Arquivo de dados
- Monitor.txt

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.

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.