Data/hora: 19/06/2024 01:45:25

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