Data/hora: 15/06/2024 03:31:45

Biblioteca(s): 	Embrapa Territorial.	
Data corrente: 	19/03/2012	
Data da última atualização: 	03/05/2019	
Autoria: 	ARCOVERDE, G. F. B.; ALMEIDA, C. M. de; XIMENES, A. de C.; MAEDA, E. E.; ARAUJO, L. S. de.	
Afiliação: 	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.	
Título: 	Identificação de áreas prioritárias para recuperação florestal com o uso de rede neural de mapas auto-organizáveis.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 17, n. 3, p. 379-400, jul./set. 2011.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	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.	
Palavras-Chave: 	Reconhecimento de padrões espaciais; Recuperação florestal; Redes neurais não supervisionadas.	
Thesagro: 	Bacia Hidrográfica.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/55968/1/LucianaBoletim.pdf	
Registro original: 	Embrapa Territorial (CNPM)	
Exemplares: 	CNPM - (3249-1) - UPC - AP - PP - 11/108 - AP - 2011.108 - DIS