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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Territorial - Artigo em periódico indexado (ALICE)
Date Issued: 2011
Type of Material: Artigo em periódico indexado (ALICE)
Authors: ARCOVERDE, G. F. B.
ALMEIDA, C. M. de
XIMENES, A. de C.
MAEDA, E. E.
ARAUJO, L. S. de
Additional Information: GUSTAVO FELIPE BALUÉ ARCOVERDE, INPE; CLÁUDIA MARIA DE ALMEIDA, INPE; ARIMATEA DE CARVALHO XIMENES, INPE; EDUARDO EIJI MAEDA, University of Helsinki; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPM.
Title: Identificação de áreas prioritárias para recuperação florestal com o uso de rede neural de mapas auto-organizáveis.
Publisher: Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 17, n. 3, p. 379-400, jul./set. 2011.
Language: pt_BR
Keywords: Redes neurais não supervisionadas
Recuperação florestal
Reconhecimento de padrões espaciais.
Description: O objetivo deste trabalho foi identificar áreas prioritárias para a recuperação florestal e analisar variáveis a elas relacionadas através da rede neural artificial (RNA) de Mapas Auto-Organizáveis (SOM), em duas escalas. Primeiramente, procurou-se identificar uma sub-bacia hidrográfica prioritária para a recuperação florestal na Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos Paulista (UGRHI) do rio Paraíba do Sul por SOM. Para isto, foram utilizadas variáveis de conectividade ambiental e cobertura florestal. Definiu-se uma sub-bacia hidrográfica situada na represa do Jaguari, município de Igaratá, para estudo em uma escala de maior detalhe. Nas Áreas de Proteção Permanentes (APPs) englobadas nesta sub-bacia hidrográfica, foi realizada uma nova análise por SOM. Neste caso, foram consideradas variáveis de distância a fragmentos florestais, a áreas urbanas, a estradas pavimentadas e a construções rurais, assim como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada e o Potencial Natural de Erodibilidade Laminar. Em ambas as escalas, as áreas prioritárias para a recuperação florestal foram determinadas através de histogramas do somatório dos valores dos Mapas Auto-Organizáveis de cada variável por agrupamentos delimitados. Por fim, foi gerado um mapa de contribuição de amostras para neurônios vencedores, o que permitiu uma nova abordagem para a análise dos agrupamentos gerados.
Thesagro: Bacia Hidrográfica.
Data Created: 2012-03-19
Appears in Collections:Artigo em periódico indexado (CNPM)

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