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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.8.1999.tde-25072001-095526
Document
Author
Full name
José Simeão de Medeiros
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 1999
Supervisor
Committee
Fruehauf, Magda Adelaide Lombardo (President)
Batista, Getulio Teixeira
Becker, Bertha Koiffmann
Moraes, Antonio Carlos Robert
Ross, Jurandyr Luciano Sanches
Title in Portuguese
Bancos de dados geográficos e redes neurais artificiais: tecnologias de apoio à gestão do território.
Keywords in Portuguese
geoprocessamento
rede neural artificial
zoneamento ecológico-econômico
Abstract in Portuguese
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um instrumento de apoio à gestão territorial, denominado Banco de Dados Geográficos – BDG, constituído de uma base de dados georreferenciadas, de um sistema de gerenciamento de banco de dados, de um sistema de informação geográfica – SIG e de um simulador de redes neurais artificiais – SRNA. O roteiro metodológico adotado permitiu a transposição do Detalhamento da Metodologia para Execução do Zoneamento Ecológico-Econômico pelos Estados da Amazônia Legal para um modelo conceitual materializado no BDG, que serviu de suporte para a criação de uma base de dados geográficos, na qual utilizou-se os conceitos de geo-campos e geo-objetos para modelagem das entidades geográficas definidas. Através deste ambiente computacional foram realizados procedimentos de correção e refinamento dos dados do meio físico e sócio-econômicos, de interpretação de imagens de satélite e análises e combinações dos dados, que permitiram definir unidades básicas de informação do território, a partir das quais foram geradas as sínteses referentes à potencialidade social e econômica, à sustentabilidade do ambiente, aos subsídios para ordenação do território, incluindo orientações à gestão do território na área de estudo localizada no sudoeste do estado de Rondônia. Sobre os dados do meio físico, foram utilizadas duas técnicas de análise geográfica: álgebra de mapas e rede neural artificial, que produziram cenários relativos à vulnerabilidade natural à erosão. A análise das matrizes de erros obtidas da tabulação cruzada entre os cenários, revelou uma boa exatidão global (acima de 90%) entre os cenários obtidos através da modelagem via álgebra de mapas e via rede neural artificial e, uma exatidão global regular (em torno de 60%), quando foram comparados os cenários obtidos via álgebra de mapas e via rede neural artificial com o cenário obtido através de procedimentos manuais.
Title in English
Geographic data bank and artificial neural network: technologies of support for the territorial management.
Keywords in English
artificial neural network
ecological-economic zoning
geographic information science
Abstract in English
This work presents the development of a tool to support the land management called Geographical Data Base (GDB) formed by a georrefered data base, a data base management system (DBMS), a geographic information system (GIS) and an artificial neural net simulator (ANNS). The methodological approach allowed the conceptual modelling of the methodology of the ZEE (Ecological-Economic Zoning) institutional program within GDB, using both field and object concepts, in which the geographic entities were modelled. Using this computacional framework both natural and socio-economic data were corrected and improved, and also procedures of satellite image interpretation using image processing techniques, of analysis and data manipulation using GIS tools, were accomplished. These procedures allowed to define basic units of mapping and to get the following synthesis for the study area located in State of Rondonia: social potenciality, environmental vulnerability, environmental sustentability, land management maps, and guidelines about land management. With the abiotic and biotic data, two different geographical inference methods were used to produce the environmental vulnerability map: a) the common Map Algebra approach and b) an Artificial Neural Network approach – as a technique to deal with the non-linearities involved in inferencial processes. Error matrices were computed from cross tabulation among different scenaries obtained from those inference methods. A good global accuracy (over 90%) was obtained when ANN and Map Algebra scenaries were compared. Medium global accuracies (around 60%) were obtained when ANN and Map Algebra were compared with scenaries obtained by manual procedures.
 
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TeseJSM.pdf (8.45 Mbytes)
Publishing Date
2001-10-03
 
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