Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
09/01/2024 |
Data da última atualização: |
09/01/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160596/1/6194.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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