Clusterização Espacial e Não Espacial: Um Estudo Aplicado à Agropecuária Brasileira

Marina Garcia Pena, Guilherme Costa Chadud Moreira, Luiz Felipe Dantas Guimarães, Camilo Rey Laureto, Pedro Henrique Melo Albuquerque, Alexandre Xavier Ywata de Carvalho, Gustavo Gomes Basso

Resumo


Este trabalho apresenta uma análise de clusterização de áreas mínimas comparáveis (AMCs) para traçar um mapa de agrupamentos homogêneos a partir de uma combinação de variáveis climáticas, de características do solo e de produção agropecuária. A metodologia permite a visualização de interações entre as diversas variáveis utilizadas, identificando, por exemplo, padrões de coexistência, no nível municipal, de diferentes culturas agrícolas. A discussão apresenta os algoritmos tradicionais sem contiguidade (aglomerativo hierárquico e k-means) e o algoritmo aglomerativo hierárquico com imposição de contiguidade. Busca-se, dessa forma, explorar diferenças entre as tipologias construídas com diferentes abordagens, além de prover configurações alternativas de agrupamentos. As metodologias discutidas permitem ainda a incorporação de critérios tradicionais de escolha do número de clusters, tais como estatísticas CCC, pseudo-F e pseudo-t2


Palavras-chave


clusterização espacial; algoritmos hierárquicos; k-means.

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DOI: https://doi.org/10.5540/tema.2017.018.01.0069

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