Título:	Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina.
Autoria:	SANTOS, F. E. de O. SILVA, M. A. S. da MATOS, L. N. MOURA, F. R. de DOMPIERI, M. H. G.
Afiliação:	FLÁVIO EMANUEL DE OLIVEIRA SANTOS; MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO NOGUEIRA MATOS, UFS; FÁBIO RODRIGUES DE MOURA; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM.
Ano de publicação:	2021
Referência:	In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 10., 2021, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2021.
Páginas:	p. 59-63.
Conteúdo:	O presente trabalho teve como objetivo segmentar os municípios Brasileiros de acordo com seus padrões espaço-temporais de diversidade agrícola. O índice de diversidade foi definido para oito categorias e calculado através do índice de entropia de Shannon a partir de estimativas anuais (1999-2018) da produção agrícola do IBGE. O método de segmentação proposto é baseado em Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen e em algorítmos de análise de agrupamentos como o k-médias e o kml3d. Os resultados mostraram que o método proposto mostrou-se efetivo para a segmentação dos dados espaciais em painel da diversidade agropecuária brasileira, auxiliando na identificação de tendências e na proposição de uma regionalização de acordo com o perfil de diversidade municipal.
Thesagro:	Análise
Palavras-chave:	Diversidade agrícola Análise espacial
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CPATC)