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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Solos - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Date Issued: 2014
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: SIMÕES, M.
FERRAZ, R.
VERWEIJ, P.
EQUIHUAL, M.
MAQUEO, O.
ALVEZ, A.
Additional Information: MARGARETH SIMOES P MEIRELLES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; P. VERWEIJ, WAGENINGEN-UR; M. EQUIHUAL, INECOL; O. MAQUEO, INECOL; A. ALVEZ, UERJ.
Title: Modelo Bayesiano de dados espaciais aplicado ao mapeamento da integridade ecossistêmica da Amazônia brasileira.
Publisher: In: ENVIRONNEMENT ET GÉOMATIQUE: APPROCHES COMPARÉES FRANCE-BRÉSIL, 2014, Rennes. Actes du colloque. [S.l.]: USP: Université Rennes, 2014. p. 371-378.
Language: pt_BR
Keywords: Integridade ecossistêmica
Redes Bayesianas
Amazônia brasileira.
Description: A relação entre a perda de biodiversidade e os impactos nos serviços ecossistêmicos de florestas tropicais, em face à mudança global do clima em curso precisa ser melhor quantificada. Neste trabalho, considerou-se o conceito de Integridade Ecossistêmica (IE), que representa a conexão da biodiversidade com a capacidade dos ecossistemas em manterem os processos de auto-organização. As redes bayesianas (BBN- Bayesian Belief Network) podem fornecer métricas para a geração do índice de integridade do ecossistema, a partir do treinamento das relações probabilísticas de evidências obtidas através de dados de campo, dados de Sensoriamento Remoto e GIS. Assim, o objetivo deste trabalho é apresentar a abordagem metodológica e os resultados preliminares do mapeamento da IE, elaborada em escala regional para diferentes padrões fitoecológicos de paisagem da Amazônia brasileira. A modelagem baseou-se na aprendizagem dos parâmetros (modelo data-driven) através do algoritmo Expectation Maximization. Para a validação deste modelo probabilístico foi realizada uma avaliação em zonas controladas, observação de campo e comparação com o modelo de IE baseado em conhecimento (knowledge driven), elaborado por especialistas.
Thesagro: Biodiversidade.
Data Created: 2014-12-18
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