Previsão de ocupação de anuros usando sensoriamento de variáveis ambientais e modelos Autocodificadores - Silva, Nabson; Colonna, Juan; Cristo, Marco (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2019)
Neste trabalho apresentamos um modelo de previsão da distribuição geográfica de anuros baseado em uma Rede Neural Autocodificadora. O problema de previsão é tratado como uma tarefa de classificação One-Class, em que a localização conhecida dos indivı́duos é representada através de suas coordenadas espaciais, temporais e variáveis meteorológicas correlacionadas. O modelo mostrou alto grau de acuidade quando utilizado para prever a ocorrência de sapos da espécie Bufo Americanus no sul do Canadá. O método proposto é computacionalmente leve e pode ser acoplado a redes de sensores para monitoramento ambiental.