A concepção do Imposto Territorial Rural - ITR está enraizada em métodos subjetivos que tornam esse tributo ineficiente e incoerente com seus propósitos originais. Visando fundamentar a base tributável do imposto e tornar o processo de cálculo mais transparente, este trabalho teve por objetivo verificar se a avaliação em massa de imóveis rurais pode ser utilizada como base para o cálculo do ITR. Baseando-se nas metodologias avaliatórias preconizadas pela NBR 14.653:3, utilizando os dados e mapas do Projeto de Irrigação e Drenagem da Cana-de-Açúcar - PROJIR na Região Norte Fluminense – RJ, aplicou-se a regressão múltipla em conjunto com a geoestatística na elaboração da Planta de Valores Genéricos – PVG em uma área rural. Para analisar o desempenho da avaliação foram utilizadas métricas recomendadas pela International Association of Assessing Officers - IAAO, as quais indicaram que, na regressão múltipla, o valor obtido da mediana das razões de avaliação (0,98) enquadrou-se no intervalo estabelecido pela norma (0,90 a 1,10), enquanto que o Coeficiente de Dispersão - COD (24,60%) e o Price Related Differential - PRD (1,23) mostraram-se superiores aos estabelecidos (20% e 1,03, respectivamente). Isto indica que, para a região do PROJIR, seria necessária uma quantidade maior de amostras para alcançar os intervalos estipulados pela norma. De acordo com os resultados obtidos nos testes estatísticos da regressão múltipla, e a dependência espacial comprovada pela análise dos semivariogramas, conclui-se que a utilização da regressão múltipla em conjunto com a krigagem ordinária, na avaliação em massa de imóveis rurais, é viável para fins de impostos e outras aplicações.
In the Global Navigation Satellite System (GNSS), ambiguity resolution (AR) can shorten observation time and increase the positioning quality. The correct tropospheric modeling is intrinsically related to the ability to perform AR. Here, we assessed the influence of different tropospheric correction alternatives on AR for static Precise Point Positioning (PPP) in Brazilian territory. Our goal was to provide directions to users when choosing a suitable tropospheric model for application in PPP-AR under Brazilian atmospheric conditions. Thus, this study was carried out using well-known models such as the Saastamoinen model and the Zenith Tropospheric Delay (ZTD) Estimation and Numerical Weather Prediction (NWP) model from CPTEC/INPE. Six GNSS stations from the Brazilian Network for Continuous Monitoring (RBMC) (BRAZ, UFPR, RNNA, POVE, SMAR, and SAGA) were selected. Different GNSS processing setups were considered for GNSS data registered at selected stations during summer and winter. The assessment was based on a statistical analysis of positioning accuracy during one-hour sessions. The results indicated that such as the ZTD Estimation, the NWP model provides an accuracy of a few centimeters. On the other hand, the Saastamoinen model provided decimeter level accuracy, thus it is not the recommended choice for PPP-AR in the experimental conditions.
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