961 resultados para INDICATOR KRIGING
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Orebody modelling, support effects and the estimation of recoverable reserves are key parts of open pit optimization studies. A case study is presented on the estimation of recoverable reserves using an implementation of indicator kriging where metal quantity is used to select cutoffs, and support corrections founded on a conditional simulation approach. Mining selectivity is explored in the subsequent optimization study to compare results from indicator kriging of grade estimates on a regular size blocks and indicator kriging estimates on small size blocks. The use of indicator kriging models adjusted for a given selectivity and the use of grade proportions in each block for the optimization study, provide a presentation of the expected ore recovery for a predefined level of selectivity. The case study shows that indicator kriging estimation with full accounting of block grade distributions generates substantially better results in the pit optimization study. In addition, the adverse effects of small blocks and over-smoothing on optimization results are illustrated.
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The study was conducted in Puruzinho lake (Humaitá, AM) considering seasonal periods of rainy and dry in way to elucidate the flood pulse importance in the deposition, remobilization and distributions of mercury and organic matter in bottom sediments in the Madeira River Basin (Brazilian Amazon). Bottom sediments and soils samples were analyzed for total mercury and organic matter. Mercury concentrations obtained in bottom sediment were 32.20-146.40 ng g-1 and organic matter values were 3.5 - 18.0%. The main region for accumulation of mercury and organic matter was in the central and deepest lake area In the rainy season there was a greater distribution of Hg and organic matter, mainly controlled by means of income of the Madeira river water during flooding, while the predominant process in the dry season was the remobilization of total Hg due to the resuspension of bottom sediments.
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The paper presents a novel method for monitoring network optimisation, based on a recent machine learning technique known as support vector machine. It is problem-oriented in the sense that it directly answers the question of whether the advised spatial location is important for the classification model. The method can be used to increase the accuracy of classification models by taking a small number of additional measurements. Traditionally, network optimisation is performed by means of the analysis of the kriging variances. The comparison of the method with the traditional approach is presented on a real case study with climate data.
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This study compares the precision of three image classification methods, two of remote sensing and one of geostatistics applied to areas cultivated with citrus. The 5,296.52ha area of study is located in the city of Araraquara - central region of the state of São Paulo (SP), Brazil. The multispectral image from the CCD/CBERS-2B satellite was acquired in 2009 and processed through the Geographic Information System (GIS) SPRING. Three classification methods were used, one unsupervised (Cluster), and two supervised (Indicator Kriging/IK and Maximum Likelihood/Maxver), in addition to the screen classification taken as field checking.. Reliability of classifications was evaluated by Kappa index. In accordance with the Kappa index, the Indicator kriging method obtained the highest degree of reliability for bands 2 and 4. Moreover the Cluster method applied to band 2 (green) was the best quality classification between all the methods. Indicator Kriging was the classifier that presented the citrus total area closest to the field check estimated by -3.01%, whereas Maxver overestimated the total citrus area by 42.94%.
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ABSTRACT This study aimed to evaluate the spatial dependence of physical attributes in a soil cultivated with Brachiaria grass. A 12-m regular sampling grid was established within an area of 3.500 m2. Thirty-five soil samples were collected at 0-30 cm depth for particle density, bulk density, texture and total porosity analysis. These data were evaluated using statistical methods of indicator kriging and the GS+ software. The GS+ software was used to develop three-dimensional maps and evaluate semivariograms. The spatial dependence was evaluated using experimental semivariograms. The analyzed attributes indicated the occurrence of spatial dependence when fit to the exponential model. Areas with higher porosity occurred in the regions with lower bulk densities and higher particle densities.
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Aquesta tesi estudia com estimar la distribució de les variables regionalitzades l'espai mostral i l'escala de les quals admeten una estructura d'espai Euclidià. Apliquem el principi del treball en coordenades: triem una base ortonormal, fem estadística sobre les coordenades de les dades, i apliquem els output a la base per tal de recuperar un resultat en el mateix espai original. Aplicant-ho a les variables regionalitzades, obtenim una aproximació única consistent, que generalitza les conegudes propietats de les tècniques de kriging a diversos espais mostrals: dades reals, positives o composicionals (vectors de components positives amb suma constant) són tractades com casos particulars. D'aquesta manera, es generalitza la geostadística lineal, i s'ofereix solucions a coneguts problemes de la no-lineal, tot adaptant la mesura i els criteris de representativitat (i.e., mitjanes) a les dades tractades. L'estimador per a dades positives coincideix amb una mitjana geomètrica ponderada, equivalent a l'estimació de la mediana, sense cap dels problemes del clàssic kriging lognormal. El cas composicional ofereix solucions equivalents, però a més permet estimar vectors de probabilitat multinomial. Amb una aproximació bayesiana preliminar, el kriging de composicions esdevé també una alternativa consistent al kriging indicador. Aquesta tècnica s'empra per estimar funcions de probabilitat de variables qualsevol, malgrat que sovint ofereix estimacions negatives, cosa que s'evita amb l'alternativa proposada. La utilitat d'aquest conjunt de tècniques es comprova estudiant la contaminació per amoníac a una estació de control automàtic de la qualitat de l'aigua de la conca de la Tordera, i es conclou que només fent servir les tècniques proposades hom pot detectar en quins instants l'amoni es transforma en amoníac en una concentració superior a la legalment permesa.
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Este trabalho teve como objetivo identificar zonas diferenciadas de manejo por meio de indicadores de fertilidade em Latossolos cultivados com cana-de-açúcar, utilizando-se a técnica de krigagem indicatriz, com vistas em buscar um aprimoramento na utilização de técnicas de agricultura de precisão. O estudo foi realizado em uma área de 90 ha pertencente a uma área maior de 1.900 ha, localizada em Jaboticabal, Estado de São Paulo, Brasil (21 ° 15 ' S e 48 ° 18 ' W). Na área experimental, foi estabelecida uma malha de amostragem regular de 50 m, com 420 pontos. em cada ponto, coletou-se uma amostra de solo, na qual foram determinados os teores de matéria orgânica, P, K disponíveis e o valor de V. Os dados obtidos para estas características do solo, assim como as combinações entre elas, foram codificados em valores indicadores 0 ou 1, conforme as variáveis apresentassem valores acima ou abaixo do valor de corte estabelecido, escolhido para cada variável, respectivamente. Os resultados propiciaram a confecção de mapas de probabilidade de cada variável (individual e combinada), o que possibilitou identificar regiões com diferentes níveis de fertilidade do solo na área experimental.
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O objetivo deste trabalho foi analizar a distribuição espacial da compactação do solo e a influência da umidade do solo na resistência à penetração. Esta última variável foi descrita pelo índice de cone. O solo estudado foi Nitossolo e os dados de índice de cone foram obtidos usando um penetrômetro. A resistência do solo foi avaliada a 5 profundidades diferentes, 0-10 cm, 10-20 cm, 20-30 cm, 30-40 cm e mais de 40 cm, porém o conteúdo de umidade do solo foi medido a 0-20 cm e 20-40 cm. As condições hídricas do solo variaram nas diferentes amostragems. Os coeficientes de variação para o índice de cone foram 16,5% a 45,8% e os do conteúdo de umidade do solo variaram entre 8,96% e 21,38%. Os resultados sugeriram elevada correlação entre a resistência do solo, estimada pelo índice de cone e a profundidade do solo. Sem embargo, a relação esperada com a umidade do solo não foi apreciada. Observou-se dependência espacial em 31 de 35 séries de dados de índice de cone e umidade do solo. Esta dependência foi ajustada por modelos exponenciais com efeito pepita variável de 0 a 90% o valor do patamar. em séries de dados o comportamento foi aleatório. Portanto, a técnica das distâncias inversas foi utilizada para cartografar a distribuição das variáveis que não tiveram estrutura espacial. Na krigagem constatou-se uma suavização dos mapas comparados com esses das distâncias inversas. A krigagem indicadora foi utilizada para cartografar a variabilidade espacial do índice de cone e recomendar melhor manejo do solo.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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In view of the limited number of drill holes, interpolation of the data becomes a relatively complex task. In this study, we sought to make estimates associated with lithological types, since a quantification based on lithology can be extracted from the empty spaces in the sampling. For example, QBarton is always below the median of the biotitic litotype, information which can be used in the elaboration of geostatistical models in situations where samples are lacking. To overcome bias in the data, required by geostatistical conceptualization, we worked with the residuals obtained from the adjustment of a surface and the observed values, for the variographic analysis. The final results made possible a more optimized evaluation of the final costs required for the construction project.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV