• Uno de los retos en la agricultura de presicion es encontrar los diferentes patrones espaciales que permiten los manejos siotio especificos…

• En el análisis geoestadistico existen diversos indices que nos permiten tener nocion de la información recolectada, uno de estos es el Indice de Moran, el cual se usa para determinar la dependencia espacial de un conjunto de datos

Este indice se calcula así: \[ I = \frac{N}{\sum_i\sum_jw_{ij}}\frac{\sum_i\sum_jw_{ij}(x_i-\bar{x})(x_j-\bar{x})}{\sum_j(x_i-\bar{x})^2} \]

Donde: \( w_{ij} \) es la matriz de pesos que se determina a partir del inverso de las distancias entre todas las cordenadas

\[ D_{ij} = \begin{bmatrix} 0 & d_{1}^{2} & d_{1}^{3} & \cdots & d_{1}^{j} \\ d_{2}^{1} & 0 & d_{2}^{3} &\cdots & d_{2}^{j} \\ d_{3}^{1} & 0 & 0 &\cdots & d_{3}^{j} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ d_{i}^{1} & d_{i}^{2} & d_{i}^{3} & \cdots & 0 \end{bmatrix} \hspace{2cm} Entonces: w_{ij} = \frac{1}{D_{ij}} \]

(Suárez, 2012)

• Posiblemente este (\( IM \)) es el metodo mas usado para determinar la dependancia espacial en geoestadistica.
• Pero es usual que las distancias tomadas se asuman como planas, lo cual genera una dificultad ya que al aumentar la distancia este supuesto se afecta.
• Esto permite aceverar que las distancias estan afectadas por otros factores como la curvatura

(Valdivia, 2009)

Otros autores tambien han propuesto otros metodos para determinar el (IM)

(Yanguang, 2013) URL

• Una nueva propuesta puede contribuir a evitar los falsos positivos, esto quiere decir que se puede concliir dependencia espacial cuando no la haya.

• Importancia:

  1. Agricultura de precisión, contribuye mejor a tomar desiciones basado en un mapa
  2. Modelo de regresión espacial
  3. Interpolación espacial

1. Conseguir mapas que definan regiones diferentes ya que ejemplo el kriging depende de dicha matriz de pesos.
2. Proponer y generar nuevos paquetes de funciones (libreria), que contenga estas herramientas.