APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA CONSTRUÇÃO DE MODELOS DE FRAGILIDADE AMBIENTAL

This paper deals with the challenge in modeling environmental fragility, which implies not only the understanding of the intrinsic and dynamic relationship between the physical, biotic and socio-economic components of environmental systems, but also in trying to translate this knowledge in mathematical models. In order to shed some light on this difficulty, the results generated by two empirical  models of environmental fragility were presented and compared, models that are widely used (CREPANI et al. 2001 and ROSS, 1994). These two models were applied in two thesis-areas with very diverging results. Within this context of uncertainties, this paper tested the feasibility and reliability of a new tool that can be applied in the elaboration of environmental fragility models, the artificial neural networks. For that, were used the knowledge and experience of specialists in this area. The results proved that it is possible to emulate, with reasonable reliability, the evaluation pattern of specialists in the definition of environmental systems fragility, eliminating in this way, the arbitrariness and subjectivity in the elaboration process of environmental fragility models. This work does not present a new model, but rather a methodology for the construction of models using artificial neural networks, taking the first step in the search of new techniques, sometimes feared by the geographers, however necessary for the evolution of the geographic science.Este artigo aborda o desafio da modelagem da fragilidade ambiental, que implicaem, além de compreender a intrínseca e dinâmica relação existente entre as componentes físicas, bióticas e sócio-econômicas dos sistemas ambientais, também tentar traduzir esse conhecimento em modelos matemáticos. Para ilustrar esta dificuldade foram apresentados e comparados os resultados gerados por dois modelos empíricos de fragilidade ambiental, amplamente utilizados (CREPANI et al. 2001 e ROSS, 1994). Estes dois modelos foramaplicados em duas áreas-teste, com resultados bastante divergentes. Neste contexto de incertezas, foi testada a viabilidade e a confiabilidade de uma nova ferramenta que pode ser aplicada na elaboração de modelos de fragilidade ambiental, as redes neurais artificiais.Para tanto, foram empregados os conhecimentos e experiências de especialistas na área em questão. Os resultados comprovaram que é possível emular, com razoável confiabilidade, o padrão de avaliação de especialistas na definição da fragilidade dos sistemas ambientais,eliminando assim a arbitrariedade e a subjetividade do processo de elaboração de modelos de fragilidade ambiental. Este trabalho não propõe um novo modelo, mas sim uma metodologia para a construção de modelos utilizando redes neurais artificiais, dando um primeiro passo em busca de novas técnicas, às vezes temidas pelos geógrafos, mas necessárias para a evolução da ciência geográfica

AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DE VIDA URBANA NO MUNICÍPIO DE EMBU POR MEIO DE TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO

Este trabalho propõe uma metodologia de avaliação da qualidade de vida urbana a partir de dados censitários (dos Resultados do Universo do IBGE) e de sensoriamento remoto orbital (imagem de satélite Landsat ETM+). As dimensões consideradas são qualidade ambiental, nível sócio-econômico e educação. Para a integração, espacialização e processamento dos dados, utiliza-se técnicas de Geoprocessamento, com o uso de um Sistema de Informação Geográfica e de Processamento Digital de Imagens. A avaliação dos resultados apóia-se na análise dos dados por meio de medidas estatísticas e de sua distribuição espacial.This work proposes a methodology for urban quality of life evaluation from census and remote sensing data. Dimensions considered are environmental quality, socioeconomic level and education. Geoprocessing techniques are used for integration, spatialization and data processing, with a Geographic Information System and Digital Image Processing. Result’s evaluations are supported in data analysis by statistical measures and its spatial distribution

AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DE VIDA URBANA NO MUNICÍPIO DE EMBU POR MEIO DE TÉCNICAS DE GEOPROCESSAMENTO

Este trabalho propõe uma metodologia de avaliação da qualidade de vida urbana a partir de dados censitários (dos Resultados do Universo do IBGE) e de sensoriamento remoto orbital (imagem de satélite Landsat ETM+). As dimensões consideradas são qualidade ambiental, nível sócio-econômico e educação. Para a integração, espacialização e processamento dos dados, utiliza-se técnicas de Geoprocessamento, com o uso de um Sistema de Informação Geográfica e de Processamento Digital de Imagens. A avaliação dos resultados apóia-se na análise dos dados por meio de medidas estatísticas e de sua distribuição espacial