| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/3ARNBKE |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.53 |
| Última Atualização | 2011:12.06.12.56.47 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.53.16 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.01.36 (UTC) administrator |
| DOI | 10.1590/S1982-21702011000300004 |
| ISSN | 1413-4853 |
| Rótulo | lattes: 1861914973833506 2 ArcoverdeAlmXimMaeAra:2011:IdÁrPr |
| Chave de Citação | ArcoverdeAlmXimMaeAra:2011:IdÁrPr |
| Título | Identificação de Áreas Prioritárias para Recuperação Florestal mediante Rede Neural de Mapas Auto-Organizáveis / Identification of Priority Areas for Forest Restoration Using Self-Organizing Maps Neural Network  |
| Ano | 2011 |
| Mês | Jul./Sep. |
| Data de Acesso | 19 abr. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 673 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Arcoverde, Gustavo Felipe Balué 2 Almeida, Cláudia Maria de 3 Ximenes, Arimatéa Carvalho 4 Maeda, Eduardo Eiji 5 Araújo, Luciana Spinelli de |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3 |
| Grupo | 1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 4 University of Helsinki - Department of Geosciences and Geography. Gustaf Hällströmin katu 2, 00014, Helsinki, Finland. |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 almeida@dsr.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | almeida@dsr.inpe.br |
| Revista | Boletim de Ciências Geodésicas |
| Volume | 17 |
| Número | 3 |
| Páginas | 379-400 |
| Nota Secundária | B4_ENGENHARIAS_I B2_GEOCIÊNCIAS B2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR |
| Histórico (UTC) | 2011-11-24 11:03:16 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011 2011-12-13 10:32:55 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011 2018-06-05 00:01:36 :: administrator -> marciana :: 2011 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Redes Neurais Não-Supervisionadas Recuperação Florestal Reconhecimento de Padrões Espaciais Bacia Hidrográfica SOM Forest Restoration Spatial Pattern Recognition Watershed |
| Resumo | 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. ABSTRACT The aim of this work was to identifying priority areas for forest restoration and analyze variables related to such areas at two distinct spatial scales using Self-Organizing Maps neural network (SOM). Initially, a SOM analysis was conducted to detect a watershed suitable for forest restoration within the Management Unit for Hydrological Resources of the Paraiba do Sul river, located in São Paulo State, southeast of Brazil. The variables employed in this analysis were environmental connectivity and forest cover. The Jaguari watershed, located in the municipality of Igaratá, was selected as study area in the second stage of analysis. In the permanent preservation areas along riversides within this watershed, a new SOM analysis was performed to detect suitable areas for forest restoration. At this more refined scale, the regarded variables were distance to forest fragments, urban areas, paved roads, and rural constructions, as well as the NDVI (the Normalized Difference Vegetation Index) and the natural soil erosion potential. At both scales, the priority areas for forest restoration were assessed based on cluster histograms of SOM. Finally, a contributive map of samples for the best matching units was elaborated, and that enabled an insightful approach for the analysis of the generated clusters. |
| Área | SRE |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Identificação de Áreas... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
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| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3ARNBKE |
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| Idioma | pt |
| Grupo de Usuários | administrator lattes secretaria.cpa@dir.inpe.br |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| URL (dados não confiáveis) | http://ojs.c3sl.ufpr.br/ojs2/index.php/bcg/article/view/24597/16510 |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Notas | Setores de Atividade: Agricultura, Pecuária, Produção Florestal, Pesca e Aqüicultura, Pesquisa e desenvolvimento científico, Administração pública, defesa e seguridade social. |
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