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O kernel para a incidência de plantas doentes, pode ser feito usando a função kernel2d.citrus(). Esta função faz o kernel uma ou mais avaliações feitas. Os parâmetros de suavização são os mesmos da função kernel2d() do pacote splancs.
Na função kernel2d.citrus() deve-se entrar com os dados usando o argumento pts. O polígono envolvente da área pode ser informado no argumento poly ou selecionar uma das opções do argumento borders para a definição automática do polígono envolvente.
No exemplo, consideramos as avaliações 19 a 21 e que todas as plantas com códigos 1, 2 ou 3 são as que têm incidência.
Também foi adaptada a função image para vizualizar o kernel. Podemos vizualizar o kernel de dois modos diferentes, usando uma escala de cores global para todas as avaliações ou usando uma escala local.
Usando escala global, podemos vizualizar regiões de maior intensidade e também o aumento da incidência ao longo do tempo. Usando uma escala individual, para cada avaliação, podemos vizualizar mais nitidamente as regiões de maior incidência dentro do talhão.
O Kernel em três dimensões (espaço-temporal) pode ser feito utilizando a função kernel3d() do splancs. Porém, os dados precisam ser convertidos para uma matriz contendo três colunas: coordenadas das plantas doentes em cada avaliação e o tempo. Para isso, foi implementada a função as.Tpoints() para converter os dados. Como exemplo, tomamos as avaliações 19 a 21 e aproveitamos alguns resultados do kernel espacial.
