O presente trabalho tem como objetivo propor e avaliar um método baseado em modelagem fuzzy para classificação de estágios de sucessão florestal. A construção do modelo considerou critérios estabelecidos pela Resolução CONAMA no 01 de 31 de janeiro de 1994, que define vegetação secundária nos estágios inicial, médio e avançado de regeneração da Mata Atlântica, como diretrizes para o licenciamento de exploração da vegetação nativa no Estado de São Paulo. O modelo proposto foi aplicado para classificação de casos reportados na literatura, nos quais uma análise florística e fitossociologica da estrutura florestal havia sido realizada segundo o julgamento de especialistas. Como resultado, a modelagem fuzzy proporcionou uma concordância substancial quando avaliado por meio do índice Kappa. Portanto, conclui-se que a proposta do método baseado em modelagem fuzzy representa uma alternativa promissora para tratar a subjetividade e a incerteza associadas à classificação dos estágios sucessionais de uma formação florestal.
The reduction of the green areas due to the growth of the built-up areas has affected the environmental quality in cities. Nevertheless, some uncertainties remain about the adequate amount of such areas in the urban landscape. This study aims at introducing a methodology to support analysis of green areas in urban neighborhoods.The methodological proposal was based on a fuzzy expert system (FES), a soft computing approach capable of dealing with uncertainties in complex multiple-criteria decisionmaking. As empirical research, some case studies to introduce and validate the proposed methodology were performed. An agglomerative hierarchical clustering, followed by a Kruskal-Wallis test and multiple pairwise comparisons using the Conover-Iman procedure (significance 0.05), demonstrated that the FES was able to provide outcomes consistent with hypothetical situations, simulated as ideal and critical conditions of green areas. In conclusion, our findings indicate that the methodological proposal based on FES is a promising tool for complex case-by-case analysis in urban neighborhoods.
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