@InCollection{AlmeidaGler:2007:ReNeAu,
author = "Almeida, Claudia Maria de and Gleriani, Jos{\'e} Marinaldo",
title = "Redes Neurais e Aut{\^o}matos Celulares como uma Plataforma para
a Simula{\c{c}}{\~a}o de Mudan{\c{c}}as do Uso do Solo Urbano",
booktitle = "Geoinforma{\c{c}}{\~a}o em Urbanismo: Cidade Real x Cidade
Virtual",
publisher = "Digital Press",
year = "2007",
editor = "Almeida, Cl{\'a}udia Maria de and C{\^a}mara, Gilberto and
Monteiro, Antonio Miguel Vieira",
pages = "300--323",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
keywords = "modelos din{\^a}micos, redes neurais artificiais, mudan{\c{c}}as
de uso do solo urbano, medidas de similaridade fuzzy.",
abstract = "Modelos emp{\'{\i}}ricos destinados a simular e prever
mudan{\c{c}}as de uso do solo urbano e regional em
situa{\c{c}}{\~o}es reais s{\~a}o geralmente baseados na
utiliza{\c{c}}{\~a}o de t{\'e}cnicas estat{\'{\i}}sticas para
computar probabilidades de mudan{\c{c}}as de uso do solo. Em
oposi{\c{c}}{\~a}o a esses m{\'e}todos, redes neurais
artificiais surgem como uma alternativa para determinar essas
probabilidades por meio de abordagens n{\~a}o-param{\'e}tricas.
Este trabalho apresenta um experimento de simula{\c{c}}{\~a}o
sobre mudan{\c{c}}as de uso do solo intra-urbano, no qual uma
rede neural supervisionada de retro-propaga{\c{c}}{\~a}o foi
empregada na parametriza{\c{c}}{\~a}o de distintas
vari{\'a}veis biof{\'{\i}}sicas e de infra-estrutura
consideradas no modelo de simula{\c{c}}{\~a}o. As probabilidades
de transi{\c{c}}{\~a}o do uso do solo estimadas alimentam um
modelo de simula{\c{c}}{\~a}o de aut{\^o}matos celulares
(cellular automata - CA), baseado em regras de
transi{\c{c}}{\~a}o estoc{\'a}sticas. O modelo foi testado em
uma cidade de m{\'e}dio-porte - Piracicaba - localizada no
centro-oeste do Estado de S{\~a}o Paulo. Uma s{\'e}rie de
simula{\c{c}}{\~o}es foram produzidas para a cidade em estudo no
per{\'{\i}}odo 1985-1999, e testes de valida{\c{c}}{\~a}o
estat{\'{\i}}stica foram aplicados aos melhores resultados,
atrav{\'e}s de medidas de similaridade fuzzy.",
affiliation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Divis{\~a}o de
Sensoriamento Remoto (INPE, DSR) and {Universidade Federal de
Vi{\c{c}}osa - Departamento de Engenharia Florestal}",
edition = "1",
isbn = "9788586238550",
language = "pt",
targetfile = "Capitulo 14_UrLib_OBT.pdf",
urlaccessdate = "17 maio 2024"
}