[R-br] geoestatistica
Natalia Martins
nsmbarreto em gmail.com
Domingo Dezembro 2 17:34:47 BRST 2012
Oi aconteceu o mesmo comigo, sendo assim pra funcionar
usei o comando:
install.packages("Rcitrus", contrib="http://leg.ufpr.br/Rcitrus")
na versao do R.14.2, o qual já tinha a geoR.
No entanto olhem o resultado produzido a seguir, achei estranho e estou
tentando encontrar o que há de errado.
Favor verificar o seguinte resultado pois quando aumento o tamanho da
amostra olha o que acontece
par(mfrow=c(2,2))
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=5, nc=6, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=8, nc=6, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=10, nc=6, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=20, nc=6, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
par(mfrow=c(2,2))
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=10, nc=4, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=10, nc=6, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=10, nc=10, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=10, nc=14, meth='sistematic')
image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
points(ams[,1:2], col="black", pch=19)
Em 2 de dezembro de 2012 17:26, Hélio Gallo Rocha <heliogallorocha em gmail.com
> escreveu:
> Prezados,
> Como geoestatística me interessa tentei rodar o script do Elias, mas está
> ocorrendo o seguinte:
> require(Rcitrus) ## pediu a versão 2.14 do R,
>
> Após a instalação da versão 2.14.2 (como a 2.15.2), não carrega o geoR, dá
> a seguinte msg:
>
> *> require(geoR)*
> *Carregando pacotes exigidos: geoR*
> *Mensagens de aviso perdidas:*
> *In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
> logical.return = TRUE, :*
> * there is no package called ‘geoR’*
>
>
> Alguma idéia?
>
> Hélio
>
> Em 1 de dezembro de 2012 17:22, Natalia Martins <nsmbarreto em gmail.com>escreveu:
>
> Tentei seguir sua sugestão, a qual por sinal foi muito interessante,
>> no entanto eu gostaria de selecionar apenas as linhas, pois na pratica o
>> problemaa seria:
>> um trator passa nas ruas(linhas) do talhao (tenho a coordenada de cada
>> linha) e quero verificar se o trator pode pular ruas(linhas) - ou seja- se
>> a linha 1 é = a linha 2, e assim sucessivamente a ssim ver o maximo de
>> linhas q o trator poderia pular.
>>
>> Em 1 de dezembro de 2012 15:02, Elias T. Krainski <
>> eliaskrainski em yahoo.com.br> escreveu:
>>
>> Veja
>>>
>>> sample.geodata() do pacote 'geoR' para facilitar amostragem de objetos
>>> 'geodata'
>>> qcsamples() do pacote 'Rcitrus' (ver http://leg.ufpr.br/Rcitrus ) para
>>> fazer amostragem em lattice regular de forma aleatoria ou sistematica
>>>
>>> Mais sobre o que qcsamples() pode auxiliar a fazer:
>>> Suponha um talhao com R linhas e C colunas.
>>> comece com n pequeno
>>> 1 - Selecione aleatóriamente n quadrats (ou pontos) desse talhão e
>>> calcule uma estatística.
>>> 2 - Repita o procedimento anterior B vezes
>>> 3 - guarde as B estatísticas, faça n = n+1 e volte ao passo 1. pare
>>> quando n atingir um valor razoavel
>>> Esse procedimento termina quando é atingido o N.max ou quando a
>>> estatística "estabiliza". A "estabilização" da estatística é verificada por
>>> critério utilizado em Controle Estatístico de Qualidade.
>>>
>>> O processo descrito acima é de seleção com reposição, que pode ser feito
>>> utilizando a função qcsamples(). Esta função implementa duas formas de
>>> seleção de quadrats (ou pontos num grid regular) com reposição.
>>>
>>> ### exemplo de uso da funcao qcsamples() com dados simulados
>>> nr <- 30;
>>> nc <- 20;
>>> n <- nc*nr
>>> dim(dados <- matrix(rnorm(n), nr, nc))
>>>
>>> require(Rcitrus)
>>> ### amostras com quadrats 1x1
>>> ### sem reposicao e quadrats sem interseccao
>>> ### para selecao de pontos (nao de quadrats) usar dx=1 e dy=1
>>> amr <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, n=20, meth='random')
>>> ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=5, nc=4, meth='sistematic')
>>>
>>> pr <- sum(amr[,3])/sum(amr[,4])
>>> ps <- sum(ams[,3])/sum(ams[,4])
>>>
>>> ### incidencias estimadas
>>> pr
>>> ps
>>> ### verdadeira
>>> mean(dados)
>>>
>>> ### visualizacao simples
>>> image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1)
>>> points(amr[,1:2], col=4, pch=19)
>>> points(ams[,1:2], col=5, pch=19)
>>> legend("topleft", c("random", "sistematic"), pch=19, col=4:5, ncol=2,
>>> bty='n')
>>>
>>> ### outra visualizacao (adequada p situacao de quadrats)
>>> par(mfrow=c(1,2), mar=c(3,3,1,1), mgp=c(1.5,.5,0))
>>> ### vizualizando (aleatorio)
>>> image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados))
>>> apply(amr, 1, function(x) {
>>> mx <- cbind(c(x[1] + c(-.5,0.5,0.5,-.5,-.5)),
>>> c(x[2] + c(-.5,-.5,0.5,0.5,-.5)))
>>> polygon(mx)
>>> })
>>>
>>> ### vizualizando (sistematico)
>>> image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados))
>>> apply(ams, 1, function(x) {
>>> mx <- cbind(c(x[1] + c(-.5,.5,.5,-.5,-.5)),
>>> c(x[2] + c(-.5,-.5,.5,.5,-.5)))
>>> polygon(mx)
>>> })
>>>
>>> Att.
>>> Elias T. Krainski
>>>
>>> ------------------------------
>>> *De:* Natalia Martins <nsmbarreto em gmail.com>
>>> *Para:* Lista R <R-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>>> *Enviadas:* Sábado, 1 de Dezembro de 2012 9:57
>>> *Assunto:* [R-br] geoestatistica
>>>
>>> Prezados bom dia,
>>> estou cursando uma disciplina de amostragem e tenho como tema de
>>> seminario a aplicação de amostragem em geoestatistica.
>>> Para este estudo tenho as "linhas" que um trator passa em um talhao e o
>>> objetivo é verificar a cada quantas linhas o trator pode passar sem que
>>> haja prejuízo nas analises de solo.
>>> Acredito ser uma amostragem sistematica na qual devo ir variando os K's
>>> e verificando até qual K os resultados sejam iguais quando considero todas
>>> as linhas.
>>> No entanto no momento de fazer a análise geoestatistica na linha não
>>> estou conseguindo.
>>> Gostaria de ajuda.
>>>
>>> Estrutura dos dados
>>>
>>> LONG LAT NDRE NDVI linha
>>> -48.0149775 -21.3646713 0.171400000 0.435000000 1
>>> .
>>> .
>>> .
>>>
>>> -48.0149775 -21.3646713 0.171400000 0.435000000 63
>>>
>>> Abraços
>>>
>>> Natália da Silva Martins
>>> Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM
>>> Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP
>>> Contato: (19) 8306-4743
>>>
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>>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>>> código mínimo reproduzível.
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