[R-br] IDW

[Éder Comunello]

Elias, bom dia!

Reconheço o mérito das suas colocações, só complementei!

Aproveitando a deixa... A exemplo do material do Jackson Aquino, mantenho
também para consulta um material seu, "Introdução à análise de dados
espacialmente referenciados". Tenho aqui uma versão de 2012. Tens alguma
edição mais atual ou intenção de transformar esse material em livro?

Grato,


Éder Comunello <c <comunello.eder em gmail.com>omunello.eder em gmail.com>
Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]


Em 29 de maio de 2014 07:18, Elias T. Krainski <eliaskrainski em yahoo.com.br>
escreveu:

>  humilhou... :)
>
>
> On 29/05/14 12:36, Éder Comunello wrote:
>
>  Hélio, bom dia!
>
>  Faz sentido interpolar? Acredito que sim, partindo do princípio que a
> dependência espacial pode existir, mas seu método não permitiu detectá-la.
> Acredito que a causa mais comum seja o esquema de amostragem utilizado,
> sobretudo no que se refere à distância entre amostras. No caso particular,
> você conseguiu modelar em algumas áreas e não em outras, dando margem à
> essa interpretação.
>
>  O colega Elias já postou uma solução, mas acrescento o código abaixo,
> caso ainda tenha interesse em utilizar o {gstat}.
>
>  Em termos gerais, a ideia de operação no {gstat} é similar a do {geoR},
> no sentido em que você vai precisar criar um grid pra receber o resultado
> da interpolação. O espaçamento da grade será a resolução da interpolação. O
> ponto principal é que tem que trabalhar com objetos da classe 'sp'.
>
>  Verifique os parâmetros número de vizinhos (nmax) e peso/potência da
>  distância (idp). No {gstat} por default utilizam-se todos os pontos e o
> idp=2.
>
>  Atte.,
>
>  ### <code r>
> sapply(c("gstat", "sp", "geoR", "RColorBrewer"), require, character.only=T)
>
>  data(parana); names(parana)
> hist(parana$data, col=3)
> points(parana, pt.divide='quart')
>
>  ### Criar objeto 'sp'
> pr <- data.frame(x=parana$coords[,1], y=parana$coords[,2],
> chuva=parana$data)
> names(pr); coordinates(pr) <- ~x+y
> class(pr)
> plot(pr, asp=1, axes=T, pch=20); polygon(parana$borders, border=2)
>
>  ### Criar 'grid'
> bbox(pr)
> lim   <- round(bbox(pr)+c(-1,-1, 1, 1)*50); lim ### amplia a área do bbox
> grid  <- expand.grid(x=seq(lim[1,1],lim[1,2], by=10),
> y=seq(lim[2,1],lim[2,2], by=10))
> grid  -> grid.pt
> gridded(grid) = ~x+y        ### SpatialPixels
> coordinates(grid.pt) = ~x+y ### SpatialPoints
>
>  ### IDW Default
> idw    <- idw(pr$chuva~1, pr, grid)
>  idw.pt <- idw(chuva~1, pr, grid.pt)
>
>  ### Visualização
> spplot(idw,    "var1.pred", main = "IDW Default")
> spplot(idw.pt, "var1.pred", main = "IDW default - Mapa Pontuado")
> image(idw); polygon(parana$borders); points(pr)
>
>  ### Variando parâmetros
> idw.data <- data.frame(
>           default = idw(chuva ~ 1, pr, grid)$var1.pred, ### nmax=todos &
> idp=2
>            idw6    = idw(chuva ~ 1, pr, grid, nmax=6)$var1.pred,
>           idw9    = idw(chuva ~ 1, pr, grid, nmax=9)$var1.pred,
>           idp1    = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 1)$var1.pred,
>           idp4    = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 4)$var1.pred,
>           idp8    = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 8)$var1.pred)
>
>  grid.data <- SpatialPixelsDataFrame(grid, idw.data)
> dput(names(grid.data))
>
>  spplot(grid.data, c("default", "idw6", "idw9", "idp1", "idp4", "idp8"),
> main = "IDW", col.regions=rainbow(16)
> # idp:  numeric; specify the inverse distance weighting power
> # nmax: the number of nearest observations that should be used
> ### </code>
>
>
>
>
>  Éder Comunello <c <comunello.eder em gmail.com>omunello.eder em gmail.com>
> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
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