Inferências geográficas e redes neurais artificiais aplicadas à produção da cartografia de síntese
Este trabalho está inserido com contexto da modelagem cartográfica e cartografia de síntese dentro do universo dos sistemas de informações geográficas (SIG). Serão apresentadas três metodologias distintas para obtenção de mapas sínteses através de inferências geográficas, são elas: Operações Pon...
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Universidade de São Paulo
2011
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ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-20062011-1456482019-01-21T23:53:22Z Inferências geográficas e redes neurais artificiais aplicadas à produção da cartografia de síntese Geographic inferences and artificial neural networks applied to the production of cartography synthesis Marcos Roberto Martines Jorge Gustavo da Graca Raffo Jorge Pimentel Cintra Alessandra Cristina Corsi Reinaldo Paul Pérez Machado Bianca Carvalho Vieira Cartografia de síntese Geoprocessamento Inferências geográficas Redes neurais artificiais Artificial neural networks Geographic inferences GIS Synthesis mapping Este trabalho está inserido com contexto da modelagem cartográfica e cartografia de síntese dentro do universo dos sistemas de informações geográficas (SIG). Serão apresentadas três metodologias distintas para obtenção de mapas sínteses através de inferências geográficas, são elas: Operações Pontuais de Soma (OPS), Processo Analitico hierarquico (AHP) e Redes Neurais Artificais (RNA). Aqui serão desenvolvidos e apresentados todos os procedimentos técnicos e metodológicos para a obtenção desses produtos cartográficos através do uso de dois softwares: o SPRING (SIG) e o SNNS (simulador de rede neural artificial). Também será apresentada uma discussão sobre a qualidade dos modelos gerados por essas distintas metodologias e a importância do papel do pesquisador na obtenção desses produtos. This work is inserted in the context of cartographic modeling and mapping of synthesis within the universe of geographic information systems (GIS). We will present three different methodologies for obtaining maps synthesis by geographic inferences, they are: Operations Locations Sum, Analytic Hierarchy Process and Artificial Neural Network. Here will be developed and presented all the technical and methodological procedures to obtain these cartographic products through the use of two software: SPRING (GIS) and SNNS (artificial neural network simulator). It will also be a discussion of the quality of models generated by these different methodologies and the importance of the researcher in obtaining these products 2011-01-27 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8135/tde-20062011-145648/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Geografia (Geografia Física) USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP |
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Este trabalho está inserido com contexto da modelagem cartográfica e cartografia de síntese dentro do universo dos sistemas de informações geográficas (SIG). Serão apresentadas três metodologias distintas para obtenção de mapas sínteses através de inferências geográficas, são elas: Operações Pontuais de Soma (OPS), Processo Analitico hierarquico (AHP) e Redes Neurais Artificais (RNA). Aqui serão desenvolvidos e apresentados todos os procedimentos técnicos e metodológicos para a obtenção desses produtos cartográficos através do uso de dois softwares: o SPRING (SIG) e o SNNS (simulador de rede neural artificial). Também será apresentada uma discussão sobre a qualidade dos modelos gerados por essas distintas metodologias e a importância do papel do pesquisador na obtenção desses produtos.
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This work is inserted in the context of cartographic modeling and mapping of synthesis within the universe of geographic information systems (GIS). We will present three different methodologies for obtaining maps synthesis by geographic inferences, they are: Operations Locations Sum, Analytic Hierarchy Process and Artificial Neural Network. Here will be developed and presented all the technical and methodological procedures to obtain these cartographic products through the use of two software: SPRING (GIS) and SNNS (artificial neural network simulator). It will also be a discussion of the quality of models generated by these different methodologies and the importance of the researcher in obtaining these products
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