Integração de autómatos celulares e redes neuronais em ambiente SIG para previsão de alterações nos padrões de uso e ocupação do solo

A geocomputação é um campo emergente de investigação que advoga o uso de métodos de análise espacial computacionalmente intensivos como os que recorrem a pesquisas heurísticas, redes neuronais e autómatos celulares. Este trabalho apresenta um método de simular a evolução do uso do solo numa realidade periurbana, com recurso à integração de redes neuronais e agentes autónomos em ambiente SIG. A simulação das alterações no uso do solo recorrendo unicamente a agentes autónomos é desaconselhada, em virtude destes modelos, na sua forma mais convencional, apresentarem limitações na definição dos parâmetros espaciais e das regras de transição. Neste trabalho é utilizada uma rede neuronal para aferir o grau de importância que cada variável de predição (probabilidade) tem nos constrangimentos geográficos. Estas variáveis são obtidas com recurso ao SIG, que também é utilizado num fim de todo o processo com o intuito de verificar a validade dos resultados obtidos.