Como fazer mapa temático

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? Muio obrigada pela atenção.Att, Jacqueline

Jacqueline, bom dia! Supondo que você está utilizando a biblioteca {geoR} e já fez as krigagens, você pode utilizar funções como image() e contour() para gerar os mapas. Consulte o help da geoR para mais detalhes: require(geoR) ?image.kriging #veja o exemplo no final Se você está utilizando outro pacote, como {gstat} p.ex., a ideia é a mesma, contudo você terá que usar as funções para as classes sp e raster (se desejar). require(gstat) ?krige ?spplot Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]

Senhores, boa tarde! Gostaria de fazer uma ressalva. Havia sugerido o uso da {geoR}, sem atentar que tratava-se de um procedimento de cokrigagem. Salvo engano, não há essa possibilidade utilizando essa biblioteca. Assim , acredito que o melhor caminho seja mesmo utilizar a {gstat} cujo uso já foi exemplificado pelo colega Luís Paulo. Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]

Uma certa forma é possivel sim.... as funcoes likfitBGCCM() e o respectivo metodo para predict() permitem o chamado "Bivariate Gaussian Common Component Model" para estimacao (MV) e predicao em prblemas bivariados Mas sen duvida a gstat possui metodos mais gerais (embora nao estimacao por MV) Note-se ainda que a nova modificada e muito mais amigável verão do pacote RandomFields possui uma grande diversidade de modelos bie multi variados On Fri, 25 Jul 2014, Éder Comunello wrote:
Senhores, boa tarde! Gostaria de fazer uma ressalva. Havia sugerido o uso da {geoR}, sem atentar que tratava-se de um procedimento de cokrigagem. Salvo engano, não há essa possibilidade utilizando essa biblioteca. Assim , acredito que o melhor caminho seja mesmo utilizar a {gstat} cujo uso já foi exemplificado pelo colega Luís Paulo.
Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]

bom saber que há uma nova e mais amigável versão do RF. Usei muito a versão anterior. Em 25 de julho de 2014 18:48, Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br> escreveu:
Uma certa forma é possivel sim.... as funcoes likfitBGCCM() e o respectivo metodo para predict() permitem o chamado "Bivariate Gaussian Common Component Model" para estimacao (MV) e predicao em prblemas bivariados
Mas sen duvida a gstat possui metodos mais gerais (embora nao estimacao por MV)
Note-se ainda que a nova modificada e muito mais amigável verão do pacote RandomFields possui uma grande diversidade de modelos bie multi variados
On Fri, 25 Jul 2014, Éder Comunello wrote:
Senhores, boa tarde!
Gostaria de fazer uma ressalva. Havia sugerido o uso da {geoR}, sem atentar que tratava-se de um procedimento de cokrigagem. Salvo engano, não há essa possibilidade utilizando essa biblioteca. Assim , acredito que o melhor caminho seja mesmo utilizar a {gstat} cujo uso já foi exemplificado pelo colega Luís Paulo.
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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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@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.

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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