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Publicação
Integração de autómatos celulares e redes neuronais em ambiente SIG para previsão de alterações nos padrões de uso e ocupação do solo
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Orientador(es)
Resumo(s)
A geocomputação é um campo emergente de investigação que advoga o uso de métodos de análise espacial computacionalmente intensivos como os que recorrem a pesquisas heurísticas, redes neuronais e autómatos celulares. Este trabalho apresenta um método de simular a evolução do uso do solo numa realidade periurbana, com recurso à integração de redes neuronais e agentes autónomos em ambiente SIG. A simulação das alterações no uso do solo recorrendo unicamente a agentes autónomos é desaconselhada, em virtude destes modelos, na sua forma mais convencional, apresentarem limitações na definição dos parâmetros espaciais e das regras de transição. Neste trabalho é utilizada uma rede neuronal para aferir o grau de importância que cada variável de predição (probabilidade) tem nos constrangimentos geográficos. Estas variáveis são obtidas com recurso ao SIG, que também é utilizado num fim de todo o processo com o
intuito de verificar a validade dos resultados obtidos.
Descrição
Palavras-chave
Geocomputação SIG Predição Probabilidade Redes neuronais
Contexto Educativo
Citação
Rocha, J., Tenedório, J. A., Encarnação, S., & Pontes, S. (2004). Integração de autómatos celulares e redes neuronais em ambiente SIG para previsão de alterações nos padrões de uso e ocupação do solo [Integration of cellular automata and neural networks in a GIS environment to predict changes in land use and occupation patterns]. CD-Rom Proceedings, 8ª Conferência Nacional do Ambiente, DCEA-FCT-UNL.