Otimização de Amostras Espaciais via Recozimento Simulado (SPSANN)

O uso de estratégias amostrais robustas é fundamental para a estimativa de parâmetros e predição do comportamento espacial de recursos naturais com mínima incerteza. Dentro dessa temática, atualmente, desenvolvo o projeto

  • Otimização espacial de configurações amostrais utilizando recozimento simulado

O desenvolvimento desse projeto teve início durante meu doutoramento na UFRRJ. Portanto, trata-se de uma parceria com Lúcia Anjos (UFRRJ), Gustavo Vasques (Embrapa Solos), Gerard Heuvelink (ISRIC World Soil Information, Holanda) e Dick Brus (Wageningen University and Research Centre, Holanda). Algumas publicações importantes resultantes desse projeto são:

  1. Optimization of sample configurations for spatial trend estimation (link)
  2. Optimization of sample configurations for variogram estimation (link)
  3. spsann – optimization of sample patterns using spatial simulated annealing (link)

Em termos práticos, a contribuição mais importante desse projeto é o pacote spsann para o R, que contém ferramentas para otimização espacial de configurações amostrais usando recozimento simulado. A última versão publicada do pacote pode ser descarregada gratuitamente de https://cran.r-project.org/web/packages/spsann/.

Alessandro Samuel-Rosa
Alessandro Samuel-Rosa
Professor Adjunto

Meus interesses de pesquisa incluem otimização amostral, geoestatística e aprendizado de máquina, e dados abertos do solo.

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