Revisitando o variograma e covariância

Conteúdo do artigo principal

Rogers Ademir Drunn Pereira
https://orcid.org/0009-0002-8368-1632
Carlito Vieira de Moraes
https://orcid.org/0000-0002-8911-0964
Luis Carlos Timm
https://orcid.org/0000-0003-2916-8125

Resumo

Este trabalho revisa as funções covariância empírica (CE) e o variograma (VAR), associadas a Colocação por Mínimos Quadrados (CMQ) e a Krigagem, respectivamente. O texto almeja facilitar o aprendizado da técnica aos interessados e chamar a atenção para questões específicas relacionadas às projeções cartográficas. A CMQ e a krigagem são técnicas adotadas nas geociências para análise, predição e interpolação/extrapolação de dados. A sua aplicação adequada pode ser entendida em duas etapas principais: 1) a criação de mais de uma função, CE ou VAR, dependendo do modo como ela foi construída, e 2) o ajustamento dessa função, usualmente adotando o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ) para fazer a predição. Este trabalho está concentrado nas funções CE e VAR de modo a recuperar suas definições mais originais com exemplos confeccionados pelos autores. Como aplicação, apresenta diferenças construtivas das CE e VAR geradas partir de coordenadas curvilíneas dos Sistemas Geodésicos de Referência e coordenadas dos Sistemas Projetivos. A exposição dos coeficientes ajustados pelo MMQ torna evidente as diferentes respostas. Por último, sugere cuidados importantes na utilização destas funções a partir de sistemas projetivos.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Métricas

Carregando Métricas ...

Detalhes do artigo

Como Citar
PEREIRA, R. A. D.; MORAES, C. V. de; TIMM, L. C. Revisitando o variograma e covariância. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 76, 2024. DOI: 10.14393/rbcv76n0a-68982. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/68982. Acesso em: 21 dez. 2024.
Seção
Geodésia

Referências

BANDEIRA, Ana Luiza; KLEIN, Ivandro; VEIGA, Luis Augusto Koenig da. O Papel das Covariâncias na Análise de Deformação Aplicada ao Monitoramento Geodésico de Estruturas. Revista Brasileira de Cartografia, RBC, v. 73, p. 722–735, 2021. DOI: https://doi.org/10.14393/rbcv73n3-57873.

BOULOS, Paulo; CAMARGO, Ivan de. Introdução à Geometria Analítica no Espaço. São Paulo: Makron Books, 1997. P. 239.

BURROUGH, P.A.; MCDONNELL, R.A.; LLOYD, C.D. Principles of Geographical Information Systems. New York: Oxford University Press, 2015. P. 313.

CAMARGO, E.C.G.; FUCKS, S. Geoprocessamento para Projetos Ambientais. 1996. Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br/gilberto/tutoriais/gis_ambiente/>.

CHEN, H. Techniques of fine reservoir description. In . Fine Reservoir Description. Cambridge: Elsevier, 2022. cap. 3.

COSTA, M.F. da; SANTOS, M.C. dos; FERREIRA, L.D.D. Determinação dos parâmetros para a transformação de coordenadas usando uma matriz covariância estimada por meio da colocação por mínimos quadrados. Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, 2008.

FRANÇA MARQUES, Samuel de; PITOMBO, Cira Souza. Intersectando Geoestatística com Modelagem da Demanda por Transportes: um Levantamento Bibliográfico.Revista Brasileira de Cartografia, RBC, v. 72, p. 1004–1027, 2020. DOI: https://doi.org/10.14393/rbcv72nespecial50anos-56467.

GEMAEL, C. Introdução a Geodésia Física. Curitiba: Editora da UFPR, 2012.

JOURNEAU, R. Traitemaent des Mesures: Interprétation, Modélisation, Outil Statistique. Paris: Ellipses, 2009.

JOURNEL, A.G.; HUIJBREGTS, CH. J. Mining Geostatistics. New York: Academic Press, 1978. P. 593.

KAULA, W.M. Determination of the Earth’s gravitational field. [S.l.], 1963.

KENT, J.T; MARDIA, K.V.M. Spatial Analysis. Hoboken e Chichester: J.Wiley, 2022. P. 397.

KRARUP, Torben. A contribution to the mathematical foundation of physical geodesy. [S.l.], 1969.

LANDIM, P.M.B. Análise Estatatística de Dados Geológicos. São Paulo: Fundação Editora da Unesp, 1998. P. 226.

MEYER, P. L. Probabilidade: Aplicações à Estatística. 2. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 1983.

MORAES, C.V. Ajustamento de Observações Geodésicas - Caderno Didático. Santa Maria: UFSM, 2002. P. 150.

MORITZ, H. Advanced Least Squares Methods. Reports of OSU. n. 175. [S.l.], 1972.

OGUNDARE, J.O. Understanding least squares estimation and geomatics data analsis. Pondicherry: John Wiley Sons, Ltd, 2018.

PEREIRA, Rogers Ademir Drunn; CASTRO, Henry Montecino; FREITAS, Sílvio Rogério Correia de; DALMOLIN, Quintino; FERREIRA, Vagner Gonçalves. Determinação de função covariância local para a predição de anomalias da gravidade Bouguer e valores da gravidade visando à obtenção de números geopotenciais. Boletim de Ciências Geodésicas, v. 17, n. 2, p. 239–256, 2011.

RAMPAL, Kunwar K. Least squares collocation in Photogrammetry. Photogrammetric Engineering e Remote Sensing, v. 42, n. 5, p. 659–669, 1976.

RUFFHEAD, A. An Introduction to least squares collocation. Survey Review, v. 29, n. 224, p. 85–94, 1987.

SÁ, N.C. de; BLITZKOW, D. Colocacão por mínimos quadrados na interpolação de anomalias gravimétricas. Anais do Encontro Regional de Geofísica, Salvador, 1987.

SANSÒ, F.; SIDERIS, M. Carl Christian Tscherning: a scientific adventure in Geodesy. Journal of Geodesy, Springer, v. 89, p. 835–836, 2015. DOI: 10.1007/s00190-018-1143-1.

SNYDER, John P. Map Projections - A Working Manual. Washington: US Government, 1987. P. 397.

SOUZA, Sérgio Florêncio de; SÁ, Nelsi Cogo de. SOBRE A ESTIMAÇÃO E MODELAGEM DE FUNÇÕES COVARIÂNCIAS NA COLOCAÇÃO POR MÍNIMOS QUADRADOS. Revista Brasileira de Cartografia, RBC, v. 60, p. 99–110, 2008. DOI: https://doi.org/10.14393/rbcv60n1-44887.

TORGE, Wolfang; MÜLLER, Jürgen. Geodesy. Berlim: WalterDe Gruyter, 2012. P. x, 433.

WACKERNAGEL, H. Multivariate Geostatistics. An Introduction with Applications. Berlim: Springer Berlin, Heidelberg, 2003. P. xv, 388.