Conteúdo Programático

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

1. Introdução ao R
2. Métodos de Interpolação

II. Geoestatística Aplicada no QGIS

1. Integração do R no QGIS (Processing Toolbox)
2. Escrevendo scripts no QGIS
3. Análise Estatística
4. Cálculo do Variograma Experimental
5. Modelagem do Variograma
6. Validação Cruzada
7. Krigagem Ordinária (Omnidirecional)
8. Análise Exploratória (Anisotropia)
9. Ajuste de Modelos Anisotrópicos
10. Krigagem Ordinária (com anisotropia)
11. Análise de Tendência
12. Variograma Residual
13. Krigagem Universal