Introdução
- Curso prático de análise de processos espaciais e interpolação de dados amostrais no QGIS.\
- Exercícios com dados de Agricultura (amostragem de solo) e Ambientais (contaminação do solo | dados de precipitação).
Referências
- Leituras:
- Sobre Geoestatística e Mapas - Professor Paulo Milton Barbosa Landim. Artigo Terræ Didatica, 2(1):19-33 2006.
- Spatio-Temporal Interpolation using gstat - Benedikt Gräler, Edzer Pebesma and Gerard Heuvelink. The R Journal 8(1), 2016.
- Spatial Data Science - Edzer Pebesma, Roger Bivand. 2020-02-09 {bookdown}
- Intro to GIS and Spatial Analysis - Manuel Gimond. Last edited on 2020-11-20 {bookdown}
- Introduction to Spatial Data Programming with R - Michael Dorman. Last updated: 2021-01-16 {bookdown}
- Using Spatial Data with R - Claudia A Engel. Last updated: February 11, 2019 {bookdown}
- Geocomputation with R - Robin Lovelace, Jakub Nowosad, Jannes Muenchow. 2021-02-01 {bookdown}
- Spatial Data Science with R - Robert J. Hijmans. 2016-2020 {bookdown}
- An Introduction to Spatial Data Analysis and Visualisation in R - Guy Lansley and James Cheshire. 2020-03-26 {tutorial}
Livro {impresso}
- Estatística, Análise e Interpolação de Dados Geoespaciais - Professor Jorge Kazuo Yamamoto. Livro/2020¹
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Ementa
I. Introdução
- Introdução ao R
- Métodos de Interpolação
II. Geoestatística Aplicada no QGIS
- Integração do R no QGIS (Processing Toolbox)
- Escrevendo scripts no QGIS
- Análise Estatística
- Cálculo do Variograma Experimental
- Modelagem do Variograma
- Validação Cruzada
- Krigagem Ordinária (Omnidirecional)
- Análise Exploratória (Anisotropia)
- Ajuste de Modelos Anisotrópicos
- Krigagem Ordinária (com anisotropia)
- Análise de Tendência
- Variograma Residual
- Krigagem Universal