Co-Krigagem (Modelo Linear de Co-Regionalização)

A Co-Krigagem é recomendada quando uma variável secundária correlacionada espacialmente à variável primária contribui para a melhoria das predições. Isso ocorre particularmente para o caso em que o modelo para cada variável e para a variável cruzada é um Modelo Linear de Corregionalização.

data(meuse)

g <- gstat(id = "ln.zinc", formula = log(zinc)~1, locations = ~x+y, data = meuse)

g <- gstat(g, id = "ln.lead", formula = log(lead)~1, locations = ~x+y, data = meuse)

#carregou os dados de zinco e chumbo

vm<-variogram(g)

#obteve os semivariogramas experimentais univariados e cruzados

vm.fit <- fit.lmc(vm,g, vgm(1, "Sph", 800, 1))

#ajustou

plot(vm,vm.fit)

ck<-predict(vm.fit,meuse.grid)

spplot(ck["ln.zinc.pred"],col.regions=bpy.colors(20),

key.space=list(x=0.1,y=.95,corner=c(0,1)), main = "co kriging predictions(ln(Zn))", xlab="Xloc",ylab= "Yloc ")