Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina.
Segmentação da diversidade espaço-temporal da agricultura brasileira por meio de uma abordagem baseada em aprendizado de máquina.
Autoria: SANTOS, F. E. de O.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MOURA, F. R. de; DOMPIERI, M. H. G.
Resumo: O presente trabalho teve como objetivo segmentar os municípios Brasileiros de acordo com seus padrões espaço-temporais de diversidade agrícola. O índice de diversidade foi definido para oito categorias e calculado através do índice de entropia de Shannon a partir de estimativas anuais (1999-2018) da produção agrícola do IBGE. O método de segmentação proposto é baseado em Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen e em algorítmos de análise de agrupamentos como o k-médias e o kml3d. Os resultados mostraram que o método proposto mostrou-se efetivo para a segmentação dos dados espaciais em painel da diversidade agropecuária brasileira, auxiliando na identificação de tendências e na proposição de uma regionalização de acordo com o perfil de diversidade municipal.
Ano de publicação: 2021
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Tabuleiros Costeiros
Palavras-chave: Análise, Análise espacial, Diversidade agrícola
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