| 1. Identity statement | |
| Reference Type | Journal Article |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identifier | 8JMKD3MGP3W/3MTN3LG |
| Repository | sid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.56 |
| Last Update | 2016:12.08.15.25.13 (UTC) lattes |
| Metadata Repository | sid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.57 |
| Metadata Last Update | 2018:06.04.23.26.21 (UTC) administrator |
| ISSN | 0560-4613 1808-0936 |
| Label | lattes: 2916855460918534 1 FelgueirasMontOrtiCama:2016:SpMoCa |
| Citation Key | FelgueirasDruMonOrtCam:2016:SpMoCa |
| Title | Spatial modeling of categorical attributes using indicator simulation and soft information with uncertainty analyses  |
| Year | 2016 |
| Access Date | 2024, May 16 |
| Type of Work | journal article |
| Secondary Type | PRE PN |
| Number of Files | 1 |
| Size | 1040 KiB |
| 2. Context | |
| Author | 1 Felgueiras, Carlos Alberto 2 Druck, Suzana 3 Monteiro, Antônio Miguel Vieira 4 Ortiz, Jussara de Oliveira 5 Camargo, Eduardo Celso Gerbi |
| Resume Identifier | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JGQD 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JGJN 4 8JMKD3MGP5W/3C9JHKL 5 8JMKD3MGP5W/3C9JGUK |
| Group | 1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 2 3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 5 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Affiliation | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Author e-Mail Address | 1 carlos@dpi.inpe.br 2 suzana@cpac.embrapa.br 3 miguel@dpi.inpe.br 4 jussara@dpi.inpe.br 5 eduardo@dpi.inpe.br |
| Journal | Revista Brasileira de Cartografia |
| Volume | 68 |
| Number | 4 |
| Pages | 655-664 |
| Secondary Mark | A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA |
| History (UTC) | 2016-12-08 15:25:14 :: lattes -> administrator :: 2016 2016-12-09 07:36:08 :: administrator -> lattes :: 2016 2016-12-22 16:47:35 :: lattes -> administrator :: 2016 2018-06-04 23:26:21 :: administrator -> simone :: 2016 |
| 3. Content and structure | |
| Is the master or a copy? | is the master |
| Content Stage | completed |
| Transferable | 1 |
| Content Type | External Contribution |
| Version Type | publisher |
| Keywords | Geostatistics Geospatial Modeling of Categorical Attributes Indicator Sequential Simulations Hard and Soft data Uncertainty Analyses Geoestatística Modelagem Geoespacial de Atributos Categóricos Simulações Sequenciais por Indicação Dados Primários e Secundários Análises de Incertezas |
| Abstract | This work explores a methodology to apply indicator geostatistical simulation approaches to geospatial modeling of categorical attributes using hard and soft information. Uncertainty analyses of the predictions are performed to evaluate the quality of classifi cations. Sample points of a categorical attribute are considered as the hard, or primary, information while a categorical map is used for determine the soft, or the secondary, information. The soft information is incorporated in the indicator simulation procedure as prior mean values, taken from a probability distribution function, related to the hard data. The prior mean values are then updated via indicator simulation to account for the hard data available in their neighborhoods. To illustrate the methodology a case study is presented with samples of soil texture classes, as the hard data, and with classes of a soil map determining the soft information. These data are gathered from an experimental farm of agriculture researches. Uncertainty analyses of the results show that the use of soft information, along with the hard data, allows one to fi nd out new specifi c regions of higher and lower uncertainties. The highest uncertainties regions should be considered as candidates for future resampling. RESUMO: Este trabalho explora uma metodologia de uso de procedimentos geoestatísticos de simulação por indicação na modelagem geoespacial de atributos categóricos usando informações primárias e secundárias. Análises de incertezas das predições são realizadas para avaliação da qualidade das classifi cações. Consideram-se amostras pontuais de um atributo categórico como informações principais, ou primárias, enquanto que dados de um mapa categórico são usados como informações auxiliares, ou secundárias. A informação auxiliar, correlacionada com a principal, é incorporada ao procedimento de simulação por indicação como valores médios a priori, tomados a partir de uma função de distribuição de probabilidade. Os valores médios a priori são, então, atualizados via simulação por indicação considerando-se os dados principais disponíveis em suas vizinhanças. Para ilustrar a metodologia, apresenta-se um estudo de caso com amostras de classes de textura do solo, dados primários, e com classes de um mapa de solos, dados secundários. Estas informações foram obtidas de uma fazenda experimental usada para pesquisas agrícolas. As análises dos resultados mostram que a utilização de informações secundárias, em conjunto com os dados primários, determinam novas regiões específi cas de baixas e altas incertezas. As regiões de mais altas incertezas devem ser consideradas como candidatas para futuras reamostragens. |
| Area | SRE |
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| doc Directory Content | access |
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| agreement Directory Content | there are no files |
| 4. Conditions of access and use | |
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| 6. Notes | |
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