Publicação
Evolução dos padrões de ocupação do solo em áreas litorais desenvolvidas: integração de dados Fuzzy com redes neuronais e autómatos celulares
| Resumo: | 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. |
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| Autores principais: | Rocha, Jorge |
| Outros Autores: | Ferreira, José C.; Tenedório, José A.; Encarnação, Sara |
| Assunto: | Autómatos celulares Redes neuronais Uso e ocupação do solo Sistemas de Informação Geográfica |
| Ano: | 2005 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | capítulo de livro |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | 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. |
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