Uma solução usando o gstat *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 ")* Em 22 de julho de 2014 22:38, Maria de Fatima Ferreira Almeida < fairam2006@yahoo.com.br> escreveu:
Maria de Fátima Ferreira Almeida Professora de Matemática do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais Fone:(38)99931010
Em Terça-feira, 22 de Julho de 2014 11:17, Jacqueline Cantú < jacqueline.cantu@hotmail.com> escreveu:
Olá pessoal, Construí o semivariograma cruzado, ajustei modelo e escolhi o melhor modelo e preciso fazer o mapa temático para cada uma das variáveis. Alguém sabe me dizer como fazer o mapa temático? Utilize Krigagem Ordinária e considere cada variável com primária, rode uma análise para cada uma delas.
Muio obrigada pela atenção. Att, Jacqueline
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