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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
19/03/2012 |
Data da última atualização: |
03/05/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/55968/1/LucianaBoletim.pdf
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Marc: |
LEADER 02182naa a2200217 a 4500 001 1919357 005 2019-05-03 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aARCOVERDE, G. F. B. 245 $aIdentificação de áreas prioritárias para recuperação florestal com o uso de rede neural de mapas auto-organizáveis. 260 $c2011 520 $aO 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. 650 $aBacia Hidrográfica 653 $aReconhecimento de padrões espaciais 653 $aRecuperação florestal 653 $aRedes neurais não supervisionadas 700 1 $aALMEIDA, C. M. de 700 1 $aXIMENES, A. de C. 700 1 $aMAEDA, E. E. 700 1 $aARAUJO, L. S. de 773 $tBoletim de Ciências Geodésicas, Curitiba$gv. 17, n. 3, p. 379-400, jul./set. 2011.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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Registros recuperados : 5 | |
1. | | ARCOVERDE, G. F. B.; ALMEIDA, C. M. de; XIMENES, A. de C.; MAEDA, E. E.; ARAUJO, L. S. de. Identificação de áreas prioritárias para recuperação florestal com o uso de rede neural de mapas auto-organizáveis. Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 17, n. 3, p. 379-400, jul./set. 2011.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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2. | | EPIPHANIO, R. D. V.; FORMAGGIO, A. R.; RUDORFF, B. F. T.; MAEDA, E. E.; LUIZ, A. J. B. Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF v. 45, n. 1, p. 72-80, 2010.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais. |
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3. | | MÕTTUS, M.; ARAGÃO, L.; BÄCK, J.; HERNÁNDEZ-CLEMENTE, R.; MAEDA, E. E.; MARKIET, V.; NICHOL, C.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; RESTREPO-COUPE, N. Diurnal changes in leaf photochemical reflectance index in two evergreen forest canopies. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, v. 12, n. 7, p. 2236-2243, July 2019.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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4. | | MAEDA, E. E.; ARAGÃO, L. E. O. C.; BAKER, J. C. A.; BALBINO, L. C.; MOURA, Y. M. de; NOBRE, A. D.; NUNES, M. H.; SILVA JUNIOR, C. H. L.; REIS, J. C. dos. Land use still matters after deforestation. Communications Earth & Environment, v. 4, 2023. 4 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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5. | | WAGNER, F. H.; HÉRAULT, B.; BONAL, D.; STAHL, C.; ANDERSON, L. O.; BAKER, T. R.; BECKER, G. S.; BEECKMAN, H.; SOUZA, D. B.; BOTOSSO, P. C.; BOWMAN, D. M. J. S.; BRÄUNING, A.; BREDE, B.; BROWN, F. I.; CAMARERO, J. J.; CAMARGO, P. B.; CARDOSO, F. C. G.; CARVALHO, F. A.; CASTRO, W.; CHAGAS, R. K.; CHAVE, J.; CHIDUMAYO, E. N.; CLARK, D. A.; COSTA, F. R. C.; COURALET, C.; MAURICIO, P. H. da S.; DALITZ, H.; CASTRO, V. R. de; MILANI, J. E. de F.; OLIVEIRA, E. C. de; ARRUDA, L. de S.; DEVINEAU, JEAN-LOUIS; DREW, D. M.; DÜNISCH, O.; DURIGAN, G.; ELIFURAHA, E.; FEDELE, F.; FEDELE, L. F.; FIGUEIREDO FILHO, A.; FINGER, C. A. G.; FRANCO, A. C.; FREITAS JÚNIOR, J. L.; GALVÃO, F.; GEBREKIRSTOS, A.; GLINIARS, R.; GRAÇA, P. M. L. de A.; GRIFFITHS, A. D.; GROGAN, J.; GUAN, K.; HOMEIER, J.; KANIESKI, M. R.; KHO, L. K.; KOENIG, J.; KREPKOWSKI, J.; LEMOS-FILHO, J. P.; LIEBERMAN, D.; LIEBERMAN, M. E.; LISI, C. S.; SANTOS, T. L.; LÓPEZ AYALA, J. L.; MAEDA, E. E.; MALHI, Y.; MARIA, V. R. B.; MARQUES, M. C. M.; MARQUES, R.; CHAMBA, H. M.; MBWAMBO, L.; MELGAÇO, K. L. L.; MENDIVELSO, H. A.; MURPHY, B. P.; O’BRIEN, J. J.; OBERBAUER, S. F.; OKADA, N.; PÉLISSIER, R.; PRIOR, L. D.; ROIG, F. A.; ROSS, M.; ROSSATTO, D. R.; ROSSI, V.; ROWLAND, L.; RUTISHAUSER, E.; SANTANA, H.; SCHULZE, M.; SELHORST, D.; SILVA, W. R.; SILVEIRA, M.; SPANNL, S.; SWAINE, M. D.; TOLEDO, J. J.; TOLEDO, M. M.; TOLEDO, M.; TOMA. T.; TOMAZELLO FILHO, M.; VALDEZ HERNÁNDEZ, J. I.; VERBESSELT, J.; VIEIRA, S. A.; VINCENT, G.; CASTILHO, C. V. de; VOLLAND, F.; WORBES, M.; ZANON, M. L. B.; ARAGÃO, L. E. O. C. Climate seasonality limits leaf carbon assimilation and wood productivity in tropical forests. Biogeosciences, v. 13, n. 8, p. 2537-2562, Apr. 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Cocais; Embrapa Florestas; Embrapa Roraima. |
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