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@Article{SadeckLimaAdam:2017:ArNeNe,
               author = "Sadeck, Luis Waldyr Rodrigues and Lima, Aline Maria Meiguins de 
                         and Adami, Marcos",
          affiliation = "{Universidade Federal do Par{\'a} (UFPA)} and {Universidade 
                         Federal do Par{\'a} (UFPA)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "Artificial neural network for ecological-economic zoning as a tool 
                         for spatial planning",
              journal = "Pesquisa Agropecu{\'a}ria Brasileira",
                 year = "2017",
               volume = "52",
               number = "11",
                pages = "1050--1062",
                month = "nov.",
             keywords = "Amazon, regional planning, regionalization, self-organizing maps, 
                         Amaz{\^o}nia, planejamento regional, regionaliza{\c{c}}{\~a}o, 
                         mapas auto-organiz{\'a}veis.",
             abstract = "The objective of this work was to analyze social and environmental 
                         information through an artificial neural network-self-organizing 
                         map (ANN-SOM), in order to provide subsidy to ecologicaleconomic 
                         zoning (EEZ) as a tool to reduce the subjectivity of the process. 
                         The study area comprises 16 municipalities in the northeast of the 
                         state of Par{\'a}, Brazil, representative of the agricultural 
                         development in the state. Data processing involved three steps: 
                         preparation of the data in a geographic information system (GIS) 
                         environment; mathematical processing (ANN-SOM) of the data; and 
                         visualization and interpretation of the processing results, 
                         allowing the spatial planning of northeastern Par{\'a}. The 
                         results comprised 13 classes, regrouped according to behavioral 
                         similarity criteria into four categories, which represent the main 
                         areas of sustainability proposed for the state of Par{\'a}, 
                         according to existing EEZ. The proposed methodology allows 
                         individualizing areas in the region that EEZ had not defined, 
                         mainly due to the greater possibility of combining and integrating 
                         a large number of physical, social, and economic variables through 
                         the SOM. Resumo O objetivo deste trabalho foi analisar 
                         informa{\c{c}}{\~o}es socioambientais por meio de rede neural 
                         artificial-mapa auto-organiz{\'a}vel (RNA-SOM), para fornecer 
                         subs{\'{\i}}dio ao zoneamento ecol{\'o}gico econ{\^o}mico 
                         (ZEE) como instrumento para diminuir a subjetividade do processo. 
                         A {\'a}rea de estudo compreende 16 munic{\'{\i}}pios do 
                         Nordeste Paraense, expressivos no desenvolvimento 
                         agropecu{\'a}rio do estado. O tratamento dos dados envolveu 
                         tr{\^e}s etapas: prepara{\c{c}}{\~a}o dos dados em ambiente de 
                         sistema de informa{\c{c}}{\~a}o geogr{\'a}fica (SIG); 
                         processamento matem{\'a}tico (RNA-SOM) dos dados; e 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o e interpreta{\c{c}}{\~a}o dos 
                         resultados dos processamentos, o que permitiu o ordenamento 
                         territorial do Nordeste Paraense. Os resultados compreenderam 13 
                         classes, reagrupadas de acordo com crit{\'e}rios de similaridade 
                         de comportamento em quatro categorias, que representam os 
                         principais eixos de sustentabilidade propostos para o Estado do 
                         Par{\'a}, a partir do ZEE existente. A metodologia proposta 
                         permite individualizar zonas na regi{\~a}o que o ZEE n{\~a}o 
                         havia definido, principalmente em raz{\~a}o da maior 
                         possibilidade de conjugar e integrar um grande n{\'u}mero de 
                         vari{\'a}veis f{\'{\i}}sicas, sociais e econ{\^o}micas por 
                         meio do SOM.",
                  doi = "10.1590/S0100-204X2017001100011",
                  url = "http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2017001100011",
                 issn = "0100-204X",
             language = "en",
           targetfile = "sadeck_artificial.pdf",
        urlaccessdate = "24 nov. 2020"
}


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