IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS PRIORITÁRIAS PARA RECUPERAÇÃO FLORESTAL COM O USO DE REDE NEURAL DE MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS

• Autor(a) principal: FELIPE BALUÉ ARCOVERDE, GUSTAVO
• Data de Publicação: 2011
• Outros Autores: MARIA DE ALMEIDA, CLÁUDIA, DE CARVALHO XIMENES, ARIMATEA, EIJI MAEDA, EDUARDO, SPINELLI DE ARAÚJO, LUCIANA
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Boletim de Ciências Geodésicas
• Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/24597
• topic: Geociências; Geodésia; Redes Neurais Não-Supervisionadas; Recuperação Florestal; Reconhecimento de Padrões Espaciais; Bacia Hidrográfica

O objetivo deste trabalho foi identificar áreas prioritárias para a recuperação florestal e analisar variáveis a elas relacionadas através da rede neural artificial (RNA) de Mapas Auto-Organizáveis (SOM), em duas escalas. Primeiramente,procurou-se identificar uma sub-bacia hidrográfica prioritária para a recuperação florestal na Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos Paulista (UGRHI) do rio Paraíba do Sul por SOM. Para isto, foram utilizadas variáveis de conectividadeambiental e cobertura florestal. Definiu-se uma sub-bacia hidrográfica situada na represa do Jaguari, município de Igaratá, para estudo em uma escala de maior detalhe. Nas Áreas de Proteção Permanentes (APPs) englobadas nesta sub-bacia hidrográfica, foi realizada uma nova análise por SOM. Neste caso, foram consideradas variáveis de distância a fragmentos florestais, a áreas urbanas, a estradas pavimentadas e a construções rurais, assim como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada e o Potencial Natural de Erodibilidade Laminar. Em ambas as escalas, as áreas prioritárias para a recuperação florestal foram determinadas através de histogramas do somatório dos valores dos Mapas Auto-Organizáveis de cada variável por agrupamentos delimitados. Por fim, foi gerado um mapa de contribuição de amostras para neurônios vencedores, o que permitiu uma novaabordagem para a análise dos agrupamentos gerados.