Cellular automata-based spatial dynamic modeling for analyzing urban land use change

This paper analyzes land use change in Rio Claro City and its surroundings, located in the southeastern state of Sao Paulo, in the period from 1988 to 1995, using air-borne digital imagery and a cellular automata model. The simulation experiment was carried out in the Dinamica EGO platform and the results revealed a constrained urban sprawl, resulting from both the densification of residential areas implemented in previous years and the economic recession that led to an internal financial crisis in Brazil during the early 1990s. The simulation outputs were validated using a multi-resolution procedure based on a fuzzy similarity index and showed a satisfactory fitness in relation to the historical reference data. © 2013 IEEE.

Análise da incerteza na representação de classes de cobertura do solo urbano resultantes da aplicação de uma rede neural artificial

The great diversity of materials that characterizes the urban environment determines a structure of mixed classes in a classification of multiespectral images. In that sense, it is important to define an appropriate classification system using a non parametric classifier, that allows incorporating non spectral (such as texture) data to the process. They also allow analyzing the uncertainty associated to each class from the output alues of the network calculated in relation to each class. Considering these properties, an experiment was carried out. This experiment consisted in the application of an Artificial Neural Network aiming at the classification of the urban land cover of Presidente Prudente and the analysis of the uncertainty in the representation of the mapped thematic classes. The results showed that it is possible to discriminate the variations in the urban land cover through the application of an Artificial Neural Network. It was also possible to visualize the spatial variation of the uncertainty in the attribution of classes of urban land cover from the generated representations. The class characterized by a defined pattern as intermediary related to the impermeability of the urban soil presented larger ambiguity degree and, therefore, larger mixture.

Análise da incerteza na representação de classes temáticas resultantes da aplicação de uma rede neural artificial

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