Distribuição espacial dos sítios arqueológicos com grafismos rupestres na bacia hidrográfica do Pajeú, PE : um estudo de caso para aplicação de modelos preditivos baseados em algoritmos de aprendizagem de máquina - SOUZA, Lucas Bonald Pedrosa de (Universidade Federal de Pernambuco, 2023)
KREMPSER, Eduardo, também é conhecido em citações bibliográficas por: SILVA, Eduardo Krempser da. As análises espaciais têm um destaque nos trabalhos arqueológicos, já que são fundamentais na compreensão dos contextos e na delimitação de áreas de estudos em Arqueologia. Os sítios de grafismos rupestres vêm sendo estudados no contexto espacial, desde uma escala mais abrangente até o nível específico, fazendo com que novas hipóteses possam ser traçadas a respeitos dos grupos pré-históricos que as produziram. Ultimamente, no Nordeste brasileiro, os trabalhos têm buscado observar alguns aspectos específicos das pinturas e gravuras rupestres estudadas, de modo a tentar melhor entender a dinâmica populacional do semiárido pretérito. Esta tese terá o intuito de observar esses padrões, porém a partir de uma escala macro, buscando elementos ambientais e sociais. Para realizar tal análise, serão aqui criados os chamados modelos preditivos arqueológicos (MPA), com o intuito não só de buscar os padrões, mas também, a partir deles, encontrar novos sítios arqueológicos, usando para isso uma base de dados com localidades registradas dentro da Bacia Hidrográfica do Pajeú, em Pernambuco. A modelagem aqui proposta possui um diferencial técnico, pois serão executados modelos computacionais os quais usarão de algoritmos de aprendizagem de máquina (AM), com o intuito de fornecer respostas mais graduadas e menos enviesadas aos pesquisadores. Foram criados diversos modelos, divididos em fase pré-campo, em que se usou um produto inicial para montar as estratégias para um campo, o qual teve o intuito de testar o modelo na prática e coletar mais informações. Após isso novos modelos foram criados, já com os novos dados coletados e com a inserção de novas variáveis. Os dois modelos tiveram resultados satisfatórios quando avaliadas as métricas estatísticas e ao nos debruçarmos sobre os mapas, podemos ver áreas de alta favorabilidade aparecendo como destaque, tais como a Serra do Umã, do Arapuá, Vermelha, Negra e da Baixa Verde. Para além ...