====== Análise Geoestatística ====== ===== Análise Geoestatística ===== * **Definição** * Uso de amostra de pontos em diferentes localidades em uma paisagem e criação (interpolação) de uma superfície contínua. * Amostra de pontos podem ser localizações de medidas de algum fenômeno como uma fuga de radioatividade, um derrame de óleo ou altitudes. * A superfície é derivada usando os valores medidos nas localidades para prever valores para cada localidade na paisagem. * **Técnicas de interpolação** * Grupos de técnicas * Determinística * Determinísticos porque se baseiam nos valores medidos na circunvizinhança dos pontos. * Funções matemáticas de interpolação. * Análise das propriedades de superfície de localidades vizinhas: * Coisas próximas tendem ser mais similares que coisas distantes (Tobler 1970). * Se a amostra é de pontos distribuída homogeneamente e as características de superfície não modificam muito, pode-se prever valores para pontos vizinhos. // Pontos mais próximos recebem um peso maior do que os mais distantes: Ponderação por distância inversa (//Inverse Distance Weighting* - IDW). * Visualizar interpolação polinomial global: * Fortes variações entre pontos. * Ajuste de um plano calculado por fórmulas polinomiais. * Ajuste de mínimos-quadrados. * Interpolação polinomial global de primeira-ordem. * Interpolação polinomial global de segunda ou de terceira ordens quando se quer ter curvaturas aplicadas ao plano padrão. * Visualizar interpolação polinomial local: * Uso de vários planos padrões menores. * Uso do centro de cada, como a predição de cada localidade. * Visualizar funções básicas radiais: * Criar uma superfície que captura as tendências globais e as variações locais. // //Thin-plate spline*. // //Spline* com tensão. * Geoestatística * Métodos estatísticos e matemáticos. * Averigua a incerteza das predições. * Modelos geoestatísticos consideram a autocorrelação espacial. // //Kriging* (similar ao IDW) pondera os valores circunvizinhos, considerando a distância entre os pontos medidos e a localidade prognosticada, mas também a configuração espacial entre os pontos medidos. * Procedimento : * Cálculo do semivariograma empírico, explora a o relacionamento de proximidade. * Ajuste de um modelo, pela definição de uma linha que oferece o melhor ajuste entre os pontos. // Criação de matrizes dependentes da autocorrelação espacial, para determinar os pesos //kriging* atribuídos a valor medido. * Realizar uma predição ou prognóstico, calculando valores previstos para localidades sem valores. * Similaridade de pontos vizinhos. * **Ferramentas de Apoio** * Exploração dos dados. * Decisão de parâmetros de criação de superfícies.