Regionalização da agropecuária paranaense por meio de redes neurais artificiais

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1 Regionalização a agropecuária paranaense por meio e rees neurais artificiais Marcos Aami 1 Anré Lima 1 Ramon Morais e Freitas 1 Antonio Miguel Vieira Monteiro 1 Mauricio Alves Moreira 1 1 Instituto Nacional e Pesquisas Espaciais - INPE Caixa Postal São José os Campos - SP, Brasil {aami, anre, ramon, mauricio}@sr.inpe.br; miguel@pi.inpe.br Abstract. This work presents a characterization of the agriculture of Paraná State base on twenty-five variables extracte from social, economic an environmental ata. In this analysis all variables were integrate using the Self Organizing Map network architecture an GIS software. The Kohonen maps provie by the Self Organizing Map analysis showe correlate variables an spatial clusters. The results inicate that rural income per area is negatively correlate to the Gini inex, an positively correlate with total available soil water. The other environmental an socio-economic variables i not show relationships with the rural income per area. The Kohonen maps inicate that all variables relate to the Human Development Inex are highly correlate. The inclusion of the spatial location variables showe that rural income per area changes in an East-West irection, inicating spatial epenence. The cluster analysis showe seven regions that are relate with the lan use an lan cover. Palavras-chave: self organizing map, neural network, spatial analysis, mapas auto-organizáveis, rees neurais, análise espacial. 1. Introução O agronegócio correspone aproximaamente a 30% o PIB brasileiro. No períoo e 1990 a 2002 enquanto o PIB total cresceu a uma méia e 2,71% a.a., o PIB o agronegócio cresceu a 3,18% (Gasques et al., 2004). Estes valores mostram que a o agronegócio cresceu 8% a mais o que a economia total brasileira nos 12 anos, o que enota o esempenho o setor em comparação a economia o país. Não obstante, há e se conhecer as relações pertinentes a este setor econômico para que a socieae possa intervir e forma a assegurar o esenvolvimento. Dentro a caeia proutiva o agronegócio, o proutor rural representa o elo frágil este setor, pois, corre a maioria os riscos envolvios nesta ativiae, e raras vezes são formaores e preço. Para manutenção o proutor rural, o conhecimento as relações entre as mais iversas variáveis que atuam neste omínio é importante. Neste sentio, a aplicação e políticas públicas na agricultura como a pesquisa e a extensão rural, assim como as iniciativas os agentes o setor privao e as organizações não governamentais evem estar calcaas nas características e caa região e os municípios que a integram (Fuentes Llanillo et al., 2006). Para Campanhola e Graziano a Silva (2000) qualquer iniciativa e planejamento local eve se iniciar pela regionalização sócio-econômica e ambiental os recursos isponíveis e pelo zoneamento territorial e moo que se tenha uma ocupação organizaa tanto local como regional. Um iagnóstico analítico e escritivo as regiões, revela-se uma etapa funamental para apontar conhecimentos ao planejamento e avaliação e ações que visem minimizar ou erraicar as situações e pobreza rural e as esigualaes regionais que ocorrem em iferentes concentrações funiárias (Schneier e Waquil, 2001). Desta forma, o estuo em questão tem por objetivo fazer a análise exploratória entre as variáveis: rena rural, fisiográficas, econômicas e sociais nos municípios o Paraná por meio 3411

2 e rees neurais artificiais Mapas Auto-Organizáveis (SOM) e Kohonen e obter a regionalização o Estao com base nestas variáveis. 2. Rees neurais artificiais Mapas Auto-Organizáveis (SOM) e Kohonen As rees neurais artificiais são moelos computacionais que simulam a capaciae humana e resolver problemas. Em geral, estes moelos são algoritmos computacionais que procuram representar, e maneira bastante elementar, o mecanismo e funcionamento cerebral. Suas vantagens são as características e aaptabiliae, generalização e tolerância a ruíos, entre outras (Rogers e Kabrisky, 1991; Haykin, 2001). Existem iversos algoritmos e rees neurais artificiais, e entre eles a ree SOM. Este algoritmo foi iealizao a partir a analogia com a região o córtex cerebral humano. Descobriu-se que nesta parte o cérebro eterminaos locais são reservaos para ativiaes específicas e que, para uma eterminaa ativação cerebral, o grau e ativação os neurônios iminuía à meia que se aumentava a istância a região e ativação inicial (Kohonen, 2001). A ree neural artificial SOM é composta por uas camaas, a camaa I e entraa e a U e saía. Caa entraa na ree correspone a um vetor com parâmetros que serão mapeaos nos neurônios. Caa neurônio a camaa e saía possui um vetor associao ao vetor e entraa, possibilitano mapear esta forma a origem os aos. Os parâmetros essenciais este algoritmo são: i) espaço e entraa contínuo, e parões e ativação, geraos e acoro com uma istribuição e probabiliae; ii) topologia na forma a grae e neurônios que efine um espaço e saía iscreto; iii) função e vizinhança variável no tempo que é efinia em torno o neurônio venceor; iv) parâmetro a taxa e aprenizagem com um ao valor inicial e que iminui graualmente com o tempo, mas nunca chega à zero (Rogers e Kabrisky, 1991; Haykin, 2001; Silva, 2004). Dese o seu surgimento, em 1982, a ree SOM vem seno aplicaa numa ampla varieae e problemas e economia, engenharia, meicina, entre outros. Destacam-se as potencialiaes e visualização e aos multivariaos, análise e agrupamentos, mineração e aos, escoberta e conhecimento e compressão e aos (Kohonen, 2001). A análise exploratória e aos por meio a ree SOM, eve-se seguir os seguintes estágios: i) a escolha o conjunto e aos; ii) o pré-processamento os aos; iii) a parametrização a ree; iv) escolha o tamanho o mapa neural e v) a interpretação os resultaos (Kaski e Kohonen, 1996). O primeiro estágio está envolvio com o estuo em questão. O seguno estáio envolve a normalização os aos, para que a ree não atribua maior peso para uma eterminaa variável. A parametrização a ree SOM envolve a escolha a meia e vizinhança entre os neurônios, forma e vizinhança, raio inicial e forma e número e épocas e aprenizagem. A escolha o tamanho o mapa neural envolve a quantificação os erros e quantização e e topologia. A interpretação os resultaos envolve a análise os planos e componentes (Silva, 2004). 3. Material e Métoos A área e estuo está localizaa na região Sul o Brasil entre as latitues sul e 26 46, longitues oeste e O relevo o estao o Paraná, seguno Maack (1981) apresenta três características principais: (i) as altitues mais elevaas ocorrem na serra o mar; (ii) a partir a serra o mar as altitues ecrescem no sentio leste para oeste e e noroeste para suoeste; e (iii) a maior parte o território paranaense está contio entre as altitues e 300 a 600 m. Os principais agrupamentos e solo presentes no estao, seguno Ministério a Agricultura (1981), são: Cambisolo, Latossolo, Litólico, Pozólico, Terra Roxa e Seimentar. 3412

3 Os softwares SPRING (Câmara et al., 1996) e MATLAB (Mathworks, 2004) foram utilizaos para realizar os processamentos os aos. Estes aos são escritos na Tabela 1. Tabela 1 Descrição os aos utilizaos no trabalho. DESCRIÇÃO LEGENDA FONTE ESPECIFICAÇÕES Valor bruto a Proução/hectare vbp_ha aaptao e Anretta (2006) Valor total gerao pela agropecuária municipal iviio pela sua área Coeficiente e Gini G aaptao e IBGE (2006) Concentração e terras por município, ao por quantiae e estabelecimentos e pela Percentual o Solo o Município com alta capaciae e uso Percentual o Solo o Município com méia capaciae e uso área os mesmos em hectares (ha). p_a Ministério a Agricultura (1981) Aptião agrícola para toos os tipos e cultivo, sem restrições. p_b Ministério a agricultura (1981) Aptião agrícola para pecuária e fruticultura, a agricultura poe ser realizaa com restrições. Percentual o Solo o Município com p_c Ministério a Agricultura (1981) Sem aptião para agricultura. baixa capaciae e uso Capaciae e Armazenamento e água Disponível no solo CAD Ministério a Agricultura (1981) Quantiae e água em milímetros por metro cúbico e solo. Uniaes paisagísticas planalto Maack (1981); Compartimentação geomorfológica a que pertence o município; Decliviae méia o município Dec_meia Rabus et al. (2003). Representaa em percentual Desvio parão a ecliviae o ec_p Rabus et al. (2003). Representaa em percentual município Amplitue a ecliviae o município ec_amp Rabus et al. (2003). Representaa em percentual Razão e epenência rural o município rur_razep Ipares (2006) Razão entre a soma a população rural com mais e 65 e menor e 15 anos pela população entre 15 e 65 anos. Os aos utilizaos para o cálculo referem-se ao ano e População rural com mais e 65 anos rur_65a Ipares (2006) Teno por base o ano e População rural com menos e 14 anos rur0_14a Ipares (2006) Teno por base o ano e População rural entre 15 e 64 anos rur15_64a Ipares (2006) Teno por base o ano e Ínice e esenvolvimento humano longeviae Ínice e esenvolvimento humano eucação Ínice e esenvolvimento humano rena ih_l Ipares (2006) Reflete entre outras coisas, as conições e saúe a população, meia pela esperança e via ao nascer. Refere-se ao ano e IDH_E Ipares (2006) Integra a taxa e alfabetização e aultos e a taxa combinaa e matrícula nos níveis e ensino: funamental, méio e superior. Refere-se ao ano e Ih_r Ipares (2006) Meia pelo poer e compra a população, baseao no PIB per capita ajustao ao custo e via local para torná-lo comparável entre países e regiões, através a metoologia conhecia como pariae o poer e compra. Refere-se ao ano e 2000 Ínice e esenvolvimento humano municipal ih_m Ipares (2006) Razão simples entre os ínices IDH_L, IDH_E e IDH_R. Refere-se ao ano e Rena per capta r_capta Ipares (2006) Razão entre a rena total o município pelo número e habitantes. Refere-se ao ano e Longeviae long_a Ipares (2006) Esperança e via ao nascer. Refere-se ao ano e Taxa e crescimento a população rural tx_cr_rur Ipares (2006) Relação entre o ano e 2000 e o e 1991 Expectativa e via Esp_via Ipares (2006) Para o ano e Taxa e alfabetização tx_alf Ipares (2006) Para o ano e Latitue em coorenaas planas latitue Latitue o ponto méio o município Longitue em coorenaas planas longitue Longitue o ponto méio o município Os aos e rena por uniae e área o setor agropecuário para o ano e 2004 foram obtios o valor bruto a proução agropecuária o Paraná (Anretta, 2006). O valor total estimao para caa município foi iviio pela área municipal, em hectares, para se obter o valor méio por hectare, por município. Os aos e aptião os solos e CAD foram aaptaos o mapa e aptião o uso o solo para o estao o Paraná (Ministério a Agricultura, 1981) e os aos e ecliviae foram estimaos a partir os aos Shuttle Raar Topography Mission - SRTM (Rabus et al., 2003). Já as uniaes paisagísticas o estao o Paraná foram oriunas os estuos e Maack (1981). 3413

4 Os aos e número e estabelecimentos agropecuários utilizaos erivaram o censo agropecuário e 1995/96 (IBGE, 2006). Com base nestes valores, calculou-se o coeficiente e Gini (G), que é um inicaor e esigualae, para a istribuição os estabelecimentos agropecuários para caa município o estao. Após o censo agropecuário e 1995/96 foram criaos mais 28 municípios no estao o Paraná, passano e 371 para 399, teve-se a necessiae e estimar o G para os novos municípios. Esta estimativa foi feita com base na interpretação visual, através e imagens GEOCOVER (NASA, 2006), a estrutura funiária os novos municípios e os municípios que circunavam este. Seno o G estimao para o novo município proveniente o município vizinho com maior semelhança e estrutura funiária. O G é calculao pela seguinte função (Hu, 1995): G = 1 k= n 1 ( )( k + ) + 1 X k Yk 1 Yk k= 0 X (1) em que X representa a proporção acumulaa a variável estabelecimento agropecuário e Y representa a proporção acumulaa a variável área. Os passos metoológicos para análise exploratória os aos poem ser visualizaos na Figura 1. N e estabelecimentos no Município (ha) Cálculo o coeficiente e Gini SOLO SRTM VBPA Área o Município (ha) Coeficiente e Gini GEOCOVER Razão VBP / ÁREA Estimativa para os novos municípios Integração por município VBP_HA Coeficiente e Gini final Daos sócio-econômicos Daos fisiográficos SOM 1 Plano e componentes Figura 1 Passos metoológicos até a obtenção o plano e componentes. A análise exploratória os aos foi realizaa no MATLAB, por meio o toolbox SOM (Vessanto et al., 2000). Os aos e entraa na ree SOM foram normalizaos [0-1] utilizano o histograma e caa variável. A efinição a matriz e neurônios teve como ponto e partia o tamanho e vetores e entraa na ree. O tamanho mínimo e neurônios iniciais é ao pela quarta parte o número e vetores. O tamanho máximo é ao por quatro vezes o número e vetores. A efinição a quantiae e neurônios final se á quano o algoritmo minimiza os erros e quantização e topológico. Foi aplicaa a SOM biimensional, hexagonal, com função e vizinhança gaussiana e aprenizagem por lote. A seqüência e treinamento foi realizaa em uas fases: a primeira fase, composta por 3 etapas, com um raio e vizinhança maior (5, 3, 1) e a seguna fase, composta por 10 etapas, com raio menor (0.5). Os planos e componentes foram utilizaos para verificar o comportamento as variáveis e suas correlações com o VBPA. Também foi utilizao o algoritmo K-meias para agrupar os neurônios. Desta análise e cluster, obteve-se a regionalização o Estao o Paraná. 3414

5 4. Resultaos e Discussão A Figura 2 apresenta os planos e componentes sem a inclusão as coorenaas planas os municípios. O plano e componentes inica que as variáveis VBP_HA e GINI_AREA são inversamente correlacionaas. As setas estacam as regiões em que a resposta entre estes planos e componentes tiveram resposta inversa. Esta correlação inversa inica que no Paraná, os municípios one a istribuição e terras é mais concentraa (GINI_AREA maior), a rena por hectare é menor. Este resultao corrobora com o trabalho e Biswanger e Elgin (1989) que apontam como motivos para que a rena os municípios com melhor istribuição e terra sejam maiores. Poe-se verificar que a CAD é correlacionaa com a rena (VBP_HA), ou seja, solos com melhor retenção e água estão em municípios com melhor rena por uniae e área. U-matrix 0.55 VBP_HA 3310 GINI_AREA 0.75 P_A 98.7 P_B P_C 84.5 PLANALTO 3.89 DEC_MEDIA 17.1 DEC_DP 18.3 DEC_AMP CAD 122 RUR_RAZDEP 67.5 RUR_65A 494 RUR15_64A 5600 RUR0_14A IDH_L IDH_E IDH_R IDH_M R_CAPITA LONG_A 65.8 TX_CR_RUR ESP_VIDA 73.1 TX_ALF Figura 2 Planos e componentes. As setas inicam as regiões e correlação entre as variáveis VBP_HA, GINI_AREA e CAD. Os emais planos e componentes guaram pouca correlação com a variável estuaa, o VBP_HA. Ao se estuar as correlações entre as emais variáveis verificar-se que o plano e componentes P_A é inversamente correlacionao com os planos P_B e P_C. O componente PLANALTO e DEC_MEDIA não apresentam correlação com os emais planos e componentes. Os componentes DEC_DP e DEC_AMP são correlacionaos entre si. Os planos e componentes referentes à iae a população rural (RUR_65A, RUR0_14A e RUR15_64A) e são correlacionaos e o plano e componentes IDH_L mostra relação com a ESP_VIDA, o IDH_E é função a TX_ALF e o IDH_R a variável R_CAPTA. A Figura 2 também apresenta a matriz U resultante. Nesta matriz há formação os agrupamentos (etalhes em vermelho), região em que as istâncias entre os neurônios são baixas (cor azul)

6 A matriz U inica que são poucos os agrupamentos formaos pelos neurônios, que relata grane variabiliae estas características nos municípios. A Figura 3 apresenta os planos e componentes, com a inclusão as coorenaas planas, os municípios. O plano e componentes mantém o mesmo parão e correlações que foi observao anteriormente. Observa-s que o plano e componente LONGITUDE apresenta correlação com plano e componentes VBP_HA, o que enota uma epenência espacial a variável. Além isto, este plano e componentes inica que os municípios a oeste o estao geram maior quantiae e rena por uniae e área. Este fato não se repete quano se analisa a latitue, que não mostra que ocorrem iferenças entre a geração e rena, no sentio norte-sul. A questão a correlação inversa observaa para o ao e LONGITUDE e a variável VBP eve-se a forma e exploração agropecuária. Em função a serra o Mar, ocorre baixa rena agropecuária na região Leste o Paraná, já na região Oeste, em função principalmente a suinocultura e a avicultura implantaa na região e Francisco Beltrão, Cascavel e Toleo há um grane incremento o valor bruto a proução agropecuária (Anretta, 2006). U-matrix GINI_AREA VBP_HA 3260 P_A 98 P_B 43 P_C PLANALTO 3.88 DEC_MEDIA 17 DEC_DP 16.3 DEC_AMP 32.6 CAD 119 LATITUDE 7.44e e e+006 LOGITUDE RUR_RAZDEP 67.5 RUR_65A 617 RUR15_64A 6980 RUR0_14A 3460 IDH_L IDH_E IDH_R IDH_M R_CAPITA 291 LONG_A 65.6 TX_CR_RUR_ ESP_VIDA_ 72.7 TX_ALF_ Figura 3 Planos e componentes com inclusão a latitue e longitue. Na Figura 4 são espacializaas as variáveis VBP_HA, GINI_AREA, CAD e a regionalização. Ao se analisar o comportamento espacial as variáveis VBP_HA (Figura 5a), GINI_AREA (Figura 5b) e CAD (Figura 5c) observa-se que as mesmas apresentam correlação, concorano com o plano e componentes. As setas inicam locais one poe ser evienciaa esta correlação. A análise a correlação entre os componentes VBP_HA e GINI_AREA poe servir e auxílio a moelos e esenvolvimento econômico e na busca e soluções a questão funiária. A aplicação o algoritmo K-meias nos neurônios resultou em

7 Anais XIV Simpósio Brasileiro e Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, abril 2009, INPE, p regiões, apresentaas na Figura 4. As regiões 1 e 2 apresentam relações com a área estinaa a agricultura, enquanto que a região 6 está associaa a exploração a pecuária extensiva e corte. As relações obtias entre as variáveis VBP_HA, GINI_AREA, CAD se mantém na formação as regiões. a b c Figura 4 Espacialização as variáveis a) VBP_HA; b) GINI_AREA; c) CAD e ) resultao a regionalização. 4. Conclusões O Coeficiente e Gini aplicao a concentração e terras por município e a Capaciae e Armazenamento e água Disponível no solo foram as variáveis que mais se correlacionaram com o Valor Bruto a Proução Agropecuária por uniae e área. As emais variáveis fisiográficas e sócio-econômicas não apresentaram relações com o Valor Bruto a Proução Agropecuária. Os planos e componentes inicam que as variáveis IDH_E, IDH_R, IDH_M e R_CAPTA são altamente correlacionaas, o que poe gerar problemas e multicolineariae ao serem inserias no mesmo moelo. A inclusão as variáveis e posição mostrou que o Valor Bruto a Proução Agropecuária apresenta variação no sentio Leste-Oeste. Houve a formação e sete regiões, que guaram relação com o uso e ocupação o solo. 4. Referências Bibliográficas Anetta, G.M.A.C. Valor Bruto a Proução Agropecuária Paranaense 1997 e SEAB/DERAL/DEB 89 p Biswanger, H. Elgin,M. Quais são as perspectivas para a reforma agraria? Pesquisa e Planejamento Econômico, Rio e Janeiro: v.19, p.01-18, Câmara, G.; Souza, R.C.M.; Freitas, U.M.; Garrio, J. SPRING: Integrating remote sensing an GIS by objectoriente ata moelling Computers & Graphics, 20: (3) , May-Jun Cunha, M.S.; Chilante, C.A.T. Caracterização a agropecuária paranaense na écaa 90. Revista Paranaense e Desenvolvimento. Curitiba, n.101, p.3-16,

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