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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  22/12/2017
Data da última atualização:  22/12/2017
Autoria:  SADECK, L. W. R.; LIMA, A. M. M. de; ADAMI, M.
Afiliação:  Luis Waldyr Rodrigues Sadeck, Universidade Federal do Pará; Aline Maria Meiguins de Lima, Universidade Federal do Pará; Marcos Adami, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
Título:  Artificial neural network for ecological-economic zoning as a tool for spatial planning.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n, 11, p. 1050-1062, novembro 2017.
Idioma:  Inglês
Notas:  Título em português: Rede neural artificial para o zoneamento ecológico-econômico como instrumento de ordenamento territorial.
Conteúdo:  The objective of this work was to analyze social and environmental information through an artificial neural network-self-organizing map (ANN-SOM), in order to provide subsidy to ecologicaleconomic zoning (EEZ) as a tool to reduce the subjectivity of the process. The study area comprises 16 municipalities in the northeast of the state of Pará, Brazil, representative of the agricultural development in the state. Data processing involved three steps: preparation of the data in a geographic information system (GIS) environment; mathematical processing (ANN-SOM) of the data; and visualization and interpretation of the processing results, allowing the spatial planning of northeastern Pará. The results comprised 13 classes, regrouped according to behavioral similarity criteria into four categories, which represent the main areas of sustainability proposed for the state of Pará, according to existing EEZ. The proposed methodology allows individualizing areas in the region that EEZ had not defined, mainly due to the greater possibility of combining and integrating a large number of physical, social, and economic variables through the SOM.
Palavras-Chave:  Amazon; Mapa auto-organizável; Regional planning; Regionalização; Regionalization; Self-organizing maps.
Thesagro:  Planejamento regional.
Thesaurus Nal:  Amazonia.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169718/1/Artificial-neural-network-for-ecological-economic.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE62081 - 1UPEAP - PP630.72081P474
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Biblioteca(s):  Embrapa Milho e Sorgo.
Data corrente:  06/08/2012
Data da última atualização:  06/08/2012
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  FERREIRA, F. N.; RIBEIRO, J. L.; RAID, M. A. de M.; MIRANDA, G. A.; COSTA, T. C. e C. da.
Afiliação:  FABRÍCIO NASCIMENTO FERREIRA, BOLSISTA; JULIANA LEITE RIBEIRO, BOLSISTA; MARIELLE APARECIDA DE MOURA RAID, BOLSISTA; GABRIEL AVELAR MIRANDA, BOLSISTA; THOMAZ CORREA E CASTRO DA COSTA, CNPMS.
Título:  Relações entre o índice de área foliar e o aporte da serapilheira em fragmentos florestais, uma etapa para a modelagem da ciclagem de nutrientes.
Ano de publicação:  2012
Fonte/Imprenta:  In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 4., 2012, Sete Lagoas. [Trabalhos apresentados]. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2012.
Idioma:  Português
Palavras-Chave:  Serrapilheira.
Thesagro:  Área Foliar.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/62972/1/Relacoes-indice.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMS24543 - 1UPCAA - DD
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