Data/hora: 09/06/2024 20:28:15

Biblioteca(s): | Embrapa Territorial.
Data corrente: | 09/01/2024
Data da última atualização: | 09/01/2024
Autoria: | BARRETO, P. V. DE A.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MIRANDA JÚNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE; RESENDE, F. K. S.
Afiliação: | PEDRO V. DE A. BARRETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO N. MATOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; GASTÃO F. MIRANDA JÚNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FÁBIO R. DE MOURA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; FABRÍCIA K. S. RESENDE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE.
Título: | Automatic segmentation of the self-organizing map to support territorial zoning.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023. SBIAGRO 2023. 6 p.
Idioma: | Português
Conteúdo: | ABSTRACT: This paper proposes an algorithm for analyzing clusters of thematic maps with ordinal categorical classes to support territorial zoning. The proposed method combines the Self-Organizing Map with graph segmentation techniques for data clustering. The approach was evaluated with synthetic data and applied to the environmental zoning of the Alto Taquari basin, MS/MT. The results showed the ability of the algorithm to separate the data into unimodal differentiable groups. RESUMO: Este artigo propõe um algoritmo para análise de agrupamentos de mapas temáticos com classes categóricas ordinais para suporte ao zoneamento territorial. O método proposto combina o Mapa Auto Organizável com técnicas de segmentação de grafos para clusterização dos dados. A abordagem foi avaliada com dados sintéticos e aplicada no zoneamento ambiental da bacia do Alto Taquari, MS/MT. Os resultados mostraram a capacidade do algoritmo separar os dados em grupos diferenciáveis unimodais.
Palavras-Chave: | Data clustering.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160596/1/6194.pdf
Registro original: | Embrapa Territorial (CNPM)
Exemplares: | CNPM - (6194-1) - UPC - AA - DD - 23/082 - AA - 2023.082 - DIS