Geoestatística no R – Lição 33: Krigagem Ordinária

Siga o passo-a-passo e entenda Geoestatística no R:

Lição 1 – Como instalar o R

Neste tutorial, vamos ilustrar passo a passo como aplicar a krigagem ordinária. Como já vimos anteriormente, o uso do variograma é a base da análise geoestatística, o qual é uma medida da variância em função da distância.

O que é Krigagem?

Após a análise geoestatística onde o variograma experimental é calculado e ajustado, o próximo passo será o cálculo das estimativas por diferentes técnicas de interpoladores não enviesados.

• Krigagem Simples (KS): média conhecida
• Krigagem Ordinária (KO): média desconhecida
• Krigagem Universal (KU):
• Entre outros.

A krigragem é uma técnica de interpolação que consiste em métodos geoestatísticos para a estimativa de pontos, que utiliza o modelo variograma como objetivo de estimar pontos nao amostrados. Os valores estimados são uma combinação linear dos valores de entrada.

Etapas da Krigagem

Krigagem é um processo que tem várias etapas:

O que é krigagem ordinária (ordinary kriging)?

Uma das principais propriedades da krigagem ordinária é a precisão local das estimativas, mas com perda de precisão global. A estimativa local busca estimar o valor da variável regionalizada na região estudada.

Quando desejamos estimar um valor  Z*(x) em (x), usando os valores dos dados  Z(x_i) de n pontos de amostra vizinhos x_i  e combinando-os linearmente com pesos λ_i , o estimador para  Z*(x) é obtido da combinação linear dos dados:

Onde:

Z*(x) – Valor a estimar;

 λ_i -Peso que é dado a cada um dos valores observados da variável no lugar X;

Z(x_i) – Valor em pontos amostrados perto do local a ser interpolado;

Os pesos são calculados de tal forma que o estimador seja não viciado e tenha a minima variancia do erro:

Função krige do gstat

Krige é a função que cria os diferentes tipos de krigagem, como a krigagem ordinária, a krigagem simples, a krigagem universal, e a krigagem indicadora. A tabela a seguir mostra a estrutura que o krige prevê para o desenvolvimento de diferentes tipos de krigagem:

Ilustramos o variograma experimental e o ajuste do variograma como. já foi. visto anteriormente.

Usando os argumentos locations = jura.pred, newdata = jura.grid,model = fit.v , a krigagem ordinária é criada. A função spplot será usada para projetar o gráfico da predição e a variância do erro da K.O.

Série de tutoriais: Geoestatística no R – veja a lista

Lição 1 – Como instalar o R

Lição 2 – Objetos e estruturas

Lição 3 – Leitura e gravação de dados

Lição 4 – Estrutura gráfica em R

Lição 5 – Uso dos gráficos no R

Lição 6 – Paleta de cores

Lição 7 – Análises descritivas dos dados

Lição 8 – Distribuições discretas

Lição 9 – Distribuições contínuas

Lição 10 – Regressão linear

Lição 11 – ggplot2 (histograma)

Lição 12 – ggplot2 (boxplot)

Lição 13 – ggplot2 (scatterplot)

Lição 14 – ggplot2 (qq-plot)

Lição 15 – ggplot2 (série temporal)

Lição 16 – ggplot2 (diagrama de área)

Lição 17 – ggplot2 (diagrama circular)

Lição 18 – Pacote sp

Lição 19 – Pacote raster

Lição 20 – Amostragens

Lição 21 – Variograma

Lição 22 – Fenômeno isotrópico

Lição  23 – Modelos teóricos de variogramas

Lição 24 – Fenômeno isotrópico ou anisotrópico?

Lição 25 – Ajuste do variograma experimental com anisotropia

Lição 26 – Ajuste do variograma experimental omnidirecional

Lição 27 – Pacote GeoR

Lição 28 – Ajuste do variograma experimental com GeoR

Lição 29 – eyefit e vario4 do pacote GeoR

Lição 30 – Design dos dados

Lição 31 – Função gridded

Lição 32 – Validação cruzada

•Lição 33 – Krigagem ordinária

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