Diferenças

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-===== Artigo (avaliação 1)=====
+===== Artigo (avaliação 1)=====
-===== Trabalho prático (avaliação 2) =====
+[[http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6VF4-43NWGRG-8&_user=10&_rdoc=1&_fmt=&_orig=search&_sort=d&_docanchor=&view=c&_acct=C000050221&_version=1&_urlVersion=0&_userid=10&md5=4c132ece33b232d7772278d7485ee5ee|Link do artigo escolhido (subsituido em 10/11/09)]]
-=== Delimitaçao do tema ===
-Título provisório: Identificação de áreas prioritárias para recuperação florestal
-Problema: A identificação de áreas prioritárias para conservação no Estado de São Paulo é definida pelo Mapa de Conectividade, realizado pelo programa BIOTA-FAPESP (2007). O Mapa de Conectividade conglomera diferentes variáveis bióticas em uma escala pequena a média, dificultando que projetos ou programas locais sejam respaldados por este mapa. Projetos da Secretaria de Meio Ambiente do Estado, tais como, banco de áreas para recuperação florestal, pagamento por Serviços Ambientais, ou, programas de averbação de Reserva Legal e de Sistemas Agroflorestis, demandam diagnósticos espaciais mais precisos em um curto espaço de tempo.
-Hipótese: A identificação de áreas prioritárias para recuperação florestal em uma escala local pode ser analisada levando em consideração critérios espaciais e dinâmicos de conectividade de fragmentos florestais, estimativa de perda de solo e efeitos perturbadores antrópicos.
-Objetivo: Identificar áreas prioritárias para recuperação florestal na bacia hidrográfica do rio Una no Vale do Paraíba.
-Materiais e Métodos
+===== Trabalho prático (avaliação 2) =====
-  Material (preliminares)
+[[Link Trabalho Prático]]
-  - Mapa do Inventário Florestal (KRONKA et al. 2005);
-  - Mapa de Conectividade (BIOTA/Fapesp, 2007)
-  - Cartas Topográficas digitalizadas  1:50.000 (IBGE);
-  - Imagem TM/Landsat do ano de 2004 e de 2009;
-  Programas (preliminares)
+[[Comentários --> 19/10]]
-  - Matlab
-  - R
-  - Spring
-  - TerraView
-  - ENVI
-  Métodos
-  <Está sendo avaliado ainda as possibilidades para esta etapa>.
-  A intenção é de utilizar a rede neural Self Organizing Maps (SOM) para a identificação dos agrupamentos que indiquem áreas    prioritárias para a recuperação florestal. Este SOM elencaria as variáveis espaciais (em coordenadas métricas) para que a questão espacial seja considerada nesta abordagem. As variáveis que abasteceriam o SOM são: conectividade de fragmentos florestais, estimativa de perda de solo e efeitos perturbadores antrópicos. Uma vez gerado o SOM haverá a análise dos agrupamentos visando a quantificação da frequencia de neurônios vencedores por agrupamento no espaço geográfico (na bacia hidrográfica). Esta frequencia seria avaliada com indices de correlaç
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+===== Aulas R Virginia =====
+An Introduction to Spatial Regression Analysis in R ({{:ser301:AnselinspdepintroinR.pdf}})
+Script Regressao Espacial ({{:ser301:ultimo_regressao_espacial1.doc}})