Automatic segmentation of the self-organizing map to support territorial zoning.

ABSTRACT: This paper proposes an algorithm for analyzing clusters of thematic maps with ordinal categorical classes to support territorial zoning. The proposed method combines the Self-Organizing Map with graph segmentation techniques for data clustering. The approach was evaluated with synthetic data and applied to the environmental zoning of the Alto Taquari basin, MS/MT. The results showed the ability of the algorithm to separate the data into unimodal differentiable groups. RESUMO: Este artigo propõe um algoritmo para análise de agrupamentos de mapas temáticos com classes categóricas ordinais para suporte ao zoneamento territorial. O método proposto combina o Mapa Auto Organizável com técnicas de segmentação de grafos para clusterização dos dados. A abordagem foi avaliada com dados sintéticos e aplicada no zoneamento ambiental da bacia do Alto Taquari, MS/MT. Os resultados mostraram a capacidade do algoritmo separar os dados em grupos diferenciáveis unimodais.

Bibliographic Details

Main Authors:	BARRETO, P. V. DE A., SILVA, M. A. S. da, MATOS, L. N., MIRANDA JÚNIOR, G. F., DOMPIERI, M. H. G., MOURA, F. R. DE, RESENDE, F. K. S.
Other Authors:	PEDRO V. DE A. BARRETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO N. MATOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; GASTÃO F. MIRANDA JÚNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FÁBIO R. DE MOURA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; FABRÍCIA K. S. RESENDE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE.
Format:	Artigo em anais e proceedings biblioteca
Language:	Portugues pt_BR
Published:	2024-01-09
Subjects:	Data clustering, Artificial intelligence,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1160596
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