Mestrado publicado! Redes neurais e Ordenamento territorial

Os estudos voltados ao ordenamento territorial em geral representam o emprego de uma grande quantidade de informações o que torna o processo de interpretação bastante complexo, em consequência disso o processo de tomada de decisão torna-se mais lento. Além disso há a necessidade de ajuste espacial (escala) e temporal (mesmo período de aquisição) dos dados utilizados. O emprego de metodologias lineares ou com bases de informação insuficientes tornam frágeis estes instrumentos que deveriam atuar como sistemas de suporte a decisão. Logo, este trabalho pretende contribuir com uma proposta metodológica para desenvolvimento dos processos de ordenamento territorial nos moldes do Zoneamento Ecológico-Econômico (ZEE) através de Redes Neurais Artificiais (RNA) – Self Organizing Map (SOM). O principal objetivo é de subsidiar o processo de regionalização com suporte ao ordenamento territorial, permitindo que o processo ocorra de maneira mais dinâmica e rápida mediante os procedimentos de coleta de dados (socioeconômicos e ambientais), ajuste dos dados, execução da rede e interpretação das áreas para a criação do mapa síntese de ordenamento territorial. Essas etapas permitiram a parametrização e escolha da rede que dará melhor resultado conforme treinamento e análise do interprete sobre os dados gerados, considerando algumas formas de análise como U-matriz, planos de componentes, gráficos por classe, análise por Cluster e criação dos mapas. Os resultados obtidos separaram a área de estudo em 12 zonas, que foram reagrupadas a partir de critérios de similaridade de comportamento em 4 categorias, que representam os principais eixos de sustentabilidade propostos para o estado do Pará, a partir do ZEE existente. A metodologia proposta conseguiu individualizar zonas na região que o ZEE não definiu, principalmente em função da maior possibilidade oferecida pela SOM de conjugar e integrar um grande número de variáveis físicas, sociais e econômicas.

Artigo SADECK, L.W.R. et. al; Artificial neural network for ecological-economic zoning as a tool for spatial planning. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.52, n.11, p.1050-1062, nov. 2017

DOI: 10.1590/S0100-204X2017001100011

Segue o link para a dissertação completa: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11032