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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