Banca de DEFESA: FERNANDO LOURENCO DE SOUZA JUNIOR

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FERNANDO LOURENCO DE SOUZA JUNIOR
DATA : 31/08/2026
HORA: 15:00
LOCAL: AUDITORIO DECART
TÍTULO:

ANÁLISE DO COMPORTAMENTO TERRITORIAL DAS ZONAS ESPECIAIS DE INTERESSE SOCIAL 1 (ZEIS 1) EM RECIFE-PE UTILIZANDO MODELO DE AUTOMAÇÃO CELULAR.

PALAVRAS-CHAVES:

CA-ANN; Redes Neurais Artificiais; MOLUSCE;
Geoinformação; Modelagem Urbana.

 

PÁGINAS: 45
RESUMO:

Esta pesquisa analisa a dinâmica territorial das Zonas Especiais de Interesse
Social 1 (ZEIS 1) no município do Recife-PE por meio de um modelo híbrido de
Autômatos Celulares e Redes Neurais Artificiais (CA-ANN), implementado no plugin
MOLUSCE do QGIS. As ZEIS 1 correspondem a assentamentos habitacionais
consolidados destinados predominantemente à população de baixa renda e constituem
áreas relevantes para as políticas de urbanização, regularização fundiária e promoção
do direito à moradia. Embora possuam proteção normativa, essas áreas estão inseridas
em um território sujeito a transformações socioeconômicas, pressões imobiliárias,
alterações no uso e cobertura da terra e condicionantes físico-territoriais. Nesse
contexto, a pesquisa busca analisar em que medida um modelo CA-ANN é capaz de
reproduzir padrões espaciais de transição observados nas ZEIS 1 e, a partir deles,
construir um cenário territorial prospectivo para 2030. A modelagem utiliza dados
históricos de uso e cobertura da terra e variáveis socioeconômicas, de acessibilidade e
físico-territoriais. A calibração do modelo foi realizada a partir da transição 2000–2010 e
sua capacidade de reprodução espacial foi avaliada mediante simulação e comparação
com o cenário observado em 2022. A análise de correlação entre as variáveis indicou,
em geral, baixa a moderada associação, com destaque para a correlação de 0,717
entre distância às vias principais e modelo digital do terreno. A matriz de transição
indicou crescimento líquido da classe ZEIS 1 de 48,42 km² para 50,91 km² no período
2000–2010, além de elevada permanência da classe no intervalo analisado. Na
calibração da rede neural, a configuração final utilizou amostragem estratificada com
5.000 amostras, taxa de aprendizagem de 0,005, seis camadas ocultas, momentum de
0,040 e máximo de 500 iterações, resultando em Kappa de 0,843, erro geral mínimo de
0,01397 e variação da precisão geral de -0,00061. Na validação espacial para 2022,
foram obtidos percentual de correção de 94,73%, Kappa geral de 0,926, Kappa de
histograma de 0,937 e Kappa de posição de 0,988. A análise dos erros evidencia,
contudo, que a concordância espacial é superior à capacidade de reproduzir a
magnitude quantitativa das transições, indicando uma fonte relevante de incerteza para
a projeção futura. Assim, o cenário de 2030 será interpretado como uma representação
prospectiva condicionada aos dados, parâmetros e padrões históricos utilizados na
calibração, e não como uma previsão determinística. A pesquisa busca produzir um
diagnóstico territorial prospectivo das ZEIS 1, contribuindo para o monitoramento
espacial e para o planejamento urbano baseado em evidências.

MEMBROS DA BANCA:
Interna - 2103925 - ANA LUCIA BEZERRA CANDEIAS
Presidente - 1592522 - LIGIA ALBUQUERQUE DE ALCANTARA FERREIRA
Externo ao Programa - ***.122.904-** - RODOLFO JORGE VALE DE ARAÚJO - UFPE