Desenvolvimento, implementação e teste de procedimentos geoestatísticos (Krigeagem) no sistema de processamento de informações georreferenciadas (SPRING)

• Main Author: Eduardo Celso Gerbi Camargo
• Other Authors: Corina da Costa Freitas Yanasse
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 1997
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.08.47.41

Este trabalho tem como objetivo desenvolver, implementar e testar um Módulo de Procedimentos Geoestatísticos para o Sistema SPRING (Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas). A base conceitual deste Módulo está fundamentada em técnicas de Krigeagem, as quais são derivadas da teoria das variáveis regionalizadas e formalizadas por Matheron (1971). O Módulo de Procedimentos Geoestatísticos compreende um conjunto de ferramentas modulares integradas ao sistema, visando melhorar os procedimentos de interpolação devido a melhor qualidade do estimador e, principalmente, pela informação de acurácia fornecida pelo modelo inferencial empregado. Para estabelecer os algorítmos necessários, utilizou-se a biblioteca geoestatística GSLIB (Deutsch e Journel, 1992). O Módulo foi testado em um estudo de caso onde, a partir de amostras de solos foram feitas interpolações por krigeagem para se obter imagens contínuas da variação do teor de argila nos solos da Fazenda Canchim, em São Carlos, SP. Os resultados obtidos foram expressivos e revelaram a boa adequação das técnicas de krigeagem no estudo em questão. São apresentados também resultados de uma análise comparativa da krigeagem com outros métodos de interpolação disponíveis no SPRING. === The aim of the present work is to develop, to implement and to test a geostatistics package for SPRING (Georeferenced Information Processing System). Kriging techniques, which are derived FRom Matheron's theory on regionalized variables (Matheron, 1971), are the conceptual basis for the geostatistics package. It comprises a set of integrated tools that can potentially enchance interpolation procedures due to its estimation character and the accuracy information provided by its inference model. GSLIB (Deutsh and Joumel, 1992), a geostatistics library, was used to develop the necessary algorithms. A case study was performed with soil samples collected in the Canchim farm, in São Carlos, SP. Kriging interpolation was applied over the samples to generate continuous images of day content in the soil. Results indicated a reasonable fit of the kriging techniques to the case study. A comparative analysis of kriging and other interpolation methods available in SPRING is also presented.