====== PROJETO TIDE UNIOESTE - 2008 ======

===== TIME =====
   * Edson Antonio Alves da Silva (UNIOESTE)
   * Paulo Justiniano Ribeiro Jr. (UFPR)
   * Eduardo Godoy de Souza (UNIOESTE)
   * Ana Beatriz Tozzo Martina (UEM)

====== ÁREA DE ESTUDO ======

{{:pessoais:edson:projetos:tide2008:milho-01.jpg|Área de plantio}}

{{:pessoais:edson:projetos:tide2008:rplot001.jpg|Locação das amostras}}

  - 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
    * {{:pessoais:edson:projetos:tide2008:monitor.txt|Monitor.txt}}

====== TEMA/PROBLEMA ======
  * 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.

====== OBJETIVOS ======
  * 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.