I metodi di "density cluster" sono usati in analisi spaziale per la determinazione di aree di buffer chiamate "hotspots". Noi usiamo l'algoritmo EFCM (Extended Fuzzy C-Means) perchè esso ha essenzialmente tre vantaggi: robustezza a "noises" ed "outliers", complessità computazionale lineare ed automatica determinazione del numero dei clusters. L'algoritmo EFCM in ambiente ESRI/ARCGIS Desktop determina gli hotspots come cerchi nel caso di "pattern data" bidimensionali. Come esempio, noi presentiamo gli hotspots dei "fire point-events data" del distretto di Santa Fè (New Mexico, USA) e studiamo la loro evoluzione spazio-temporale nel periodo 2000-2006.
Creazione di hotspots in GIS spazio-temporali mediante l'algoritmo EFCM / Cardone, B.; Di Martino, F.; Sessa, Salvatore. - (2009). (Intervento presentato al convegno XII Conferenza tenutosi a ROMA nel 27-29 maggio 2009).
Creazione di hotspots in GIS spazio-temporali mediante l'algoritmo EFCM
B. Cardone;F. Di Martino;SESSA, SALVATORE
2009
Abstract
I metodi di "density cluster" sono usati in analisi spaziale per la determinazione di aree di buffer chiamate "hotspots". Noi usiamo l'algoritmo EFCM (Extended Fuzzy C-Means) perchè esso ha essenzialmente tre vantaggi: robustezza a "noises" ed "outliers", complessità computazionale lineare ed automatica determinazione del numero dei clusters. L'algoritmo EFCM in ambiente ESRI/ARCGIS Desktop determina gli hotspots come cerchi nel caso di "pattern data" bidimensionali. Come esempio, noi presentiamo gli hotspots dei "fire point-events data" del distretto di Santa Fè (New Mexico, USA) e studiamo la loro evoluzione spazio-temporale nel periodo 2000-2006.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
