Representação espectral de dados espacialmente correlacionados: relações e comparações com a Geoestatística - Pereira, Edilenia Queiroz; Rossoni, Diogo Francisco; Carducci, Carla Eloize (Sigmae, 2017)
A Geoestatística busca detectar e explicar a dependência associada a um campo aleatório espacial contínuo. Tanto a abordagem espacial quanto a espectral, podem ser instrumentos válidos para detectar essa dependência espacial. O estudo da Geoestatística por meio do enfoque espectral busca recursos para solucionar problemas que a teoria Geoestatística enfrenta, como manipulação de grandes bancos de dados. Para este propósito, são utilizadas técnicas espectrais, sendo estas poderosas ferramentas para estudar a estrutura espacial, além de oferecerem significantes benefícios computacionais na manipulação dos dados. Constatou-se que a partir da densidade espectral foi possível obter estimativas para calcular a covariância; estando a covariância diretamente relacionada com a semivariância, pode-se obter a semivariância estimada. Além disso, mostrou-se que o tempo computacional gasto quando se trabalha com a densidade espectral permanece constante para todos os tamanhos n de amostras simuladas. Já no método clássico o tempo computacional gasto aumentou exponencialmente à medida que n aumentou.