Felipe de Lucia Lobo

Felipe de Lucia Lobo

Curso: Sensoriamento Remoto
Nível: Mestrando
Orientadores: Evlyn Novo e Cláudio Barbosa
Graduação: Biologia - USP
e-mail: lobo@dsr.inpe.br

Artigo Escolhido

Creio que este artigo ajudará bastante o trabalho a ser desenvolvido.

* Artigo (Spatial analysis in ecological risk assessment: Pollutant bioaccumulation in clams Tapes philipinarum in the Venetian lagoon (Italy)) do periódico Computers, Environment and Urban Systems 30 (2006) 880–904.

Trabalho Final

Trabalho final : Análise Espacial de Clorofila na Bacia do Rio Amazonas (relatorio_felipe-CHLA)

Miguel,

A idéia que tivemos é a seguinte:

Há um banco de dados com 28 amostras pontuais de dados limnológicos (turbidez, clorofila e fluorimetro) no rio Amazonas e adjacentes. Há outros 28 pontos que há somente (turbidez e fluorimetro, que estima clorofila). Já realizei um modelo de regressão linear multipla, onde a variavel dependente é fluorimetro e as independentes são turbidez e clorofila, para estimar a clorofila nesses outros 28 pontos. O modelo não está tão preciso (R2=0.55), pois parece existir correlação espacial entre as amostras e/ou outros fatores influenciando.

O que preciso fazer agora é verificar independência e normalidade dos resíduos, e caso não estejam normais nem independentes, será realizada uma regressão espacial, de modo a incorporar a autocorrelação espacial.

Dificuldades até o momento: testar a autocorrelação dos pontos. A verificação de agrupamento espacial pelos métodos apresentados em aula - vizinho + próximo, função K - são suficientes para verificar a autocorrelação? Lembrando que essas amostras não são eventos mapeados (como registros de homicidios), mas sim posições pré-definidas antes da coleta. O que estou interessado em saber é se o valores do atributo - no caso a clorofila - está correlacionados espacialmente e não a distribuição dos pontos.

por enquanto é isso

felipe [ COMENTEI EM Comentarios do Professor, abaixo!]