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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Amazônia Ocidental.
Data corrente:  14/08/2015
Data da última atualização:  15/03/2016
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  BATISTA, A. P. B.; SANTOS, G. R.; MELLO, J. M.; SILVA, K. E. da; KALEITA, A.
Afiliação:  UFLA; UFV; UFLA; KATIA EMIDIO DA SILVA, CPAA; Iowa State University.
Título:  Geoestatística no R: um estudo comparativo entre dois scripts.
Ano de publicação:  2015
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO DE GEOESTATÍSTICA APLICADA EM CIÊNCIAS AGRÁRIAS, 4., 2015, Botucatu. Anais... Botucatu, SP: UNESP, 2015. 5 p.
DOI:  http://dx.doi.org/10.12702/IV-SGEA-a23
Idioma:  Português
Conteúdo:  A geoestatística se destaca como uma metodologia da estatística espacial, que utiliza inclusive a posição geográfica dos dados amostrais para caracterizar uma ou mais variáveis em estudo, além de interpolar de maneira ótima, estatisticamente, em locais não amostrados. Com a popularização dessa metodologia, várias formas diferentes de análises têm surgido, inclusive utilizando o mesmo programa. Dentro desse contexto, o objetivo deste trabalho foi verificar se existem diferenças consideráveis nos resultados de uma análise geoestatística entre duas formas distintas de análise, através de dois scripts diferentes, utilizando o pacote geoR, para o mesmo conjunto de dados, no programa R. Foram avaliados 35 indicadores, que foram divididos em tabelas, de acordo com a etapa do processo analítico. Em termos gerais, o script 1 apresentou pequena superioridade em relação ao script 2.
Palavras-Chave:  Geoestatística; Pacote geoR; Programa R.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/127927/1/23.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPAA30367 - 1UPCAA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoVENDRUSCULO, L. G.; KALEITA, A. Assessing climate change on classic gully: a case study from Western Iowa. In: EFITA-WCCA-CIGR CONFERENCE, 2013, Torino, Italy. Sustainable agriculture through ICT innovation. [S.l.: s.n. 2013]. Não paginado. Efita 2013. C0312.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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2.Imagem marcado/desmarcadoMARTINS, V.; KALEITA, A. L.; GELDER, B. K.; SILVEIRA, H. L. F. da; ABE, C. A. Exploring Object-Based CNN Architecture for Land Cover Classification of HighResolution Remote Sensing Data. In: AGU FALL MEETING, 2019, San Francisco. Anais... San Francisco: AGU, 2019.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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3.Imagem marcado/desmarcadoBATISTA, A. P. B.; SANTOS, G. R.; MELLO, J. M.; SILVA, K. E. da; KALEITA, A. Geoestatística no R: um estudo comparativo entre dois scripts. In: SIMPÓSIO DE GEOESTATÍSTICA APLICADA EM CIÊNCIAS AGRÁRIAS, 4., 2015, Botucatu. Anais... Botucatu, SP: UNESP, 2015. 5 p.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental.
Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
4.Imagem marcado/desmarcadoMARTINS, V. S.; KALEITA, A. L.; GELDER, B. K.; SILVEIRA, H. L. F. da; ABE, C. A. Exploring multiscale object-based convolutional neural network (multi-OCNN) for remote sensing image classification at high spatial resolution. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 168, p. 56-73, oct. 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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