{"id":15215,"date":"2025-09-08T10:00:00","date_gmt":"2025-09-08T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=15215"},"modified":"2025-09-03T07:35:51","modified_gmt":"2025-09-03T05:35:51","slug":"logica-difusa-e-sig-2-2-da-transformacao-a-agregacao-de-dados-espaciais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/pt\/logica-difusa-e-sig-2-2-da-transformacao-a-agregacao-de-dados-espaciais\/","title":{"rendered":"L\u00f3gica difusa e SIG (2\/2): da transforma\u00e7\u00e3o \u00e0 agrega\u00e7\u00e3o de dados espaciais"},"content":{"rendered":"\n

Na primeira parte desta s\u00e9rie, vimos como a l\u00f3gica difusa permite ultrapassar os limites r\u00edgidos, atribuindo a cada entidade espacial um grau de pertencimento compreendido entre 0 e 1.
Exploramos v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es de pertencimento, desde a linear simples at\u00e9 a gaussiana, para traduzir uma vari\u00e1vel bruta em um indicador difuso.<\/p>\n\n\n

\n

Avalia\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica<\/td>	Compatibilidade objetivo-consequ\u00eancia<\/td>	Valor num\u00e9rico [0,1]<\/td>	C\u00f3digo ordinal<\/td><\/tr>
Muito bom <\/strong><\/td>	Totalmente compat\u00edvel<\/td>	1,00<\/td>	A<\/td><\/tr>
Bom<\/strong><\/td>	Bastante compat\u00edvel<\/td>	0,75<\/td>	B<\/td><\/tr>
Bastante bom<\/strong><\/td>	Moyennement compatible<\/td>	0,50<\/td>	C<\/td><\/tr>
M\u00e9diocre<\/strong><\/td>	Moderadamente compat\u00edvel<\/td>	0,25<\/td>	D<\/td><\/tr>
Muito rui<\/strong><\/td>	Incompat\u00edvel<\/td>	0,00<\/td>	E<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Tabela 1 \u2013 Conven\u00e7\u00f5es para expressar os n\u00edveis de compatibilidade dos objetivos<\/em><\/p>\n\n\n\n A vantagem de representar um crit\u00e9rio por um intervalo difuso \u00e9 que se obt\u00e9m uma descri\u00e7\u00e3o mais flex\u00edvel e rica.<\/p>\n\n\n\n O decisor n\u00e3o tem de escolher entre uma vis\u00e3o pessimista (limites amplos) ou otimista (limites restritos):<\/p>\n\n\n\n \n o suporte do conjunto difuso corresponde ao intervalo pessimista,<\/li>\n\n\n\n o n\u00facleo corresponde ao intervalo otimista.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n Se considerarmos que \u00e9 imposs\u00edvel criar ostras a menos de 4 m de profundidade ou a mais de 25 m, mas que as condi\u00e7\u00f5es ideais se situam entre 8 m e 12 m, obtemos o seguinte objetivo:<\/p>\n\n\n \n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n Figura 2 \u2013 Representa\u00e7\u00e3o difusa do crit\u00e9rio \u201cbatimetria\u201d com cinco graus de satisfa\u00e7\u00e3o<\/em><\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>A agrega\u00e7\u00e3o de crit\u00e9rios<\/span><\/h2>\n\n\n\n <\/span>Procedimento para determinar a opera\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o.<\/span><\/h3>\n\n\n\n No caso da agrega\u00e7\u00e3o de dois objetivos, existe um procedimento simples para determinar o tipo de opera\u00e7\u00e3o a ser realizada. Consiste em propor ao decisor tr\u00eas situa\u00e7\u00f5es t\u00edpicas e pedir-lhe que as avalie. A partir das tr\u00eas respostas dadas, procura-se num cat\u00e1logo de fun\u00e7\u00f5es aquela que melhor corresponde aos desejos do decisor.<\/p>\n\n\n\n As tr\u00eas situa\u00e7\u00f5es t\u00edpicas (S1, S2, S3) s\u00e3o escolhidas em fun\u00e7\u00e3o dos dois crit\u00e9rios (C1, C2) de forma que:<\/p>\n\n\n\n \n – S1 seja incompat\u00edvel (nota E ou 0) com C1, mas totalmente compat\u00edvel (nota A ou 1) com C2;<\/li>\n\n\n\n – S2 seja moderadamente compat\u00edvel (nota C ou 0,5) com os dois objetivos C1 e C2;<\/li>\n\n\n\n – S3 seja moderadamente compat\u00edvel (nota C ou 0,5) com C1 e totalmente compat\u00edvel (nota A ou 1) com C2.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n Obt\u00eam-se tr\u00eas respostas (R1, R2, R3) a partir das quais se procura a opera\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Considera-se primeiro o caso de um par de crit\u00e9rios e, em seguida, estuda-se a generaliza\u00e7\u00e3o para o caso de n crit\u00e9rios, onde n>2.<\/p>\n\n\n\n H\u00e1 duas situa\u00e7\u00f5es a serem estudadas:<\/p>\n\n\n\n \n a) dois crit\u00e9rios de igual import\u00e2ncia;<\/li>\n\n\n\n b) dois crit\u00e9rios de import\u00e2ncia desigual.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>A) Crit\u00e9rios de igual import\u00e2ncia.<\/span><\/h3>\n\n\n\n Dois crit\u00e9rios de igual import\u00e2ncia podem ser cruzados de acordo com o princ\u00edpio do tudo ou nada ou introduzindo nuances. O princ\u00edpio do tudo ou nada exclui qualquer compromisso entre os dois crit\u00e9rios e se traduz em duas opera\u00e7\u00f5es de agrega\u00e7\u00e3o: a conjun\u00e7\u00e3o ou a disjun\u00e7\u00e3o. A conjun\u00e7\u00e3o \u00e9 usada no caso em que se deseja a satisfa\u00e7\u00e3o simult\u00e2nea dos dois crit\u00e9rios (o \u201ce\u201d l\u00f3gico). Ou seja, a avalia\u00e7\u00e3o global n\u00e3o pode ser melhor do que a pior das avalia\u00e7\u00f5es parciais.<\/p>\n\n\n\n Exemplo: agrega\u00e7\u00e3o do crit\u00e9rio substrato e produtividade. Se a atitude do decisor implica a satisfa\u00e7\u00e3o simult\u00e2nea dos dois crit\u00e9rios, isso significa que se o substrato for moderadamente favor\u00e1vel e a produtividade for muito favor\u00e1vel, o resultado da agrega\u00e7\u00e3o dos dois crit\u00e9rios ser\u00e1 o mais desfavor\u00e1vel dos dois, ou seja, moderadamente favor\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n A disjun\u00e7\u00e3o \u00e9 utilizada nos casos em que os crit\u00e9rios s\u00e3o redundantes (o \u201cou\u201d l\u00f3gico). Ou seja, a avalia\u00e7\u00e3o global ser\u00e1 igual \u00e0 melhor das avalia\u00e7\u00f5es parciais. Exemplo: agrega\u00e7\u00e3o dos crit\u00e9rios \u201cqualidade da \u00e1gua\u201d e \u201cprodutividade\u201d. Se a atitude do decisor implica uma redund\u00e2ncia destes dois crit\u00e9rios, isso significa que se a qualidade da \u00e1gua for m\u00e9dia e a produtividade for muito boa, o resultado da agrega\u00e7\u00e3o ser\u00e1 o mais favor\u00e1vel dos dois, ou seja, \u201cmuito bom\u201d. Uma terceira atitude do decisor deixa de lado o tudo ou nada para introduzir nuances na agrega\u00e7\u00e3o. Se os objetivos se tornam matizados, o compromisso entre os dois crit\u00e9rios torna-se uma das atitudes naturais do decisor.<\/p>\n\n\n\n O compromisso traduz-se no fato de que a avalia\u00e7\u00e3o global se situa num n\u00edvel intermedi\u00e1rio entre as avalia\u00e7\u00f5es parciais. Retomando o exemplo da qualidade da \u00e1gua e da produtividade, se tivermos uma qualidade m\u00e9dia e uma produtividade excelente, o resultado ser\u00e1, por exemplo, \u201cbom\u201d.<\/p>\n\n\n\n Em conjuntos difusos, realizamos esse tipo de opera\u00e7\u00e3o conjuntista com a ajuda de duas fam\u00edlias de opera\u00e7\u00f5es de agrega\u00e7\u00e3o: somas sim\u00e9tricas e medianas parametrizadas.<\/p>\n\n\n\n Entre as medianas parametrizadas, encontramos a m\u00e9dia harm\u00f4nica \\(\\frac{2xy}{x+y}\\),<\/p>\n\n\n\n a m\u00e9dia geom\u00e9trica \\(\\sqrt{xy}\\), a m\u00e9dia aritm\u00e9tica \\(\\frac{x+y}{2}\\), etc.<\/p>\n\n\n\n As somas sim\u00e9tricas s\u00e3o do tipo: \\(\\sigma_0 = \\frac{xy}{1 – x – y + 2xy}\\) ,\\(\\sigma_+ = \\frac{x + y – xy}{1 – x – y – 2xy}\\) , etc.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n Dois crit\u00e9rios t\u00eam a mesma import\u00e2ncia se a fun\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o for sim\u00e9trica, ou seja, se a resposta \u00e0s tr\u00eas perguntas de avalia\u00e7\u00e3o for a mesma quando se inverte a ordem dos crit\u00e9rios.<\/p>\n\n\n\n Nesse caso, a partir das tr\u00eas respostas (R1, R2, R3), procura-se a opera\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o na tabela a seguir:<\/p>\n\n\n \n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n \n\n\n\n <\/span>Import\u00e2ncia e discrimina\u00e7\u00e3o de um crit\u00e9rio<\/span><\/h3>\n\n\n\n N\u00e3o se deve confundir a import\u00e2ncia desigual com o limiar de discrimina\u00e7\u00e3o de um crit\u00e9rio.<\/p>\n\n\n\n Por limiar de discrimina\u00e7\u00e3o entende-se a rela\u00e7\u00e3o entre o intervalo correspondente a um crit\u00e9rio e o dom\u00ednio global de varia\u00e7\u00e3o dos valores.<\/p>\n\n\n \n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n Por exemplo, se as profundidades variam entre 0 e 30 m, definir como crit\u00e9rio o n\u00famero impreciso (4, 10, 20, 26) \u00e9 menos seletivo do que (11,12,14,15). Observa-se que, geralmente, quanto mais um objetivo \u00e9 considerado importante por um tomador de decis\u00e3o, mais ele tender\u00e1 a definir suportes e n\u00facleos estreitos e, ao contr\u00e1rio, quanto menos ele considera importante um crit\u00e9rio, mais tender\u00e1 a estabelecer limites distantes.<\/p>\n\n\n\n Essa \u00e9 uma maneira de traduzir uma certa ideia de import\u00e2ncia dos crit\u00e9rios, mas permanece no dom\u00ednio do que chamamos de crit\u00e9rios de igual import\u00e2ncia. Outra forma muito comum de expressar a import\u00e2ncia desigual dos crit\u00e9rios \u00e9 a pondera\u00e7\u00e3o dos objetivos: atribui-se um peso a cada objetivo e integra-se esse peso na opera\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o. Este m\u00e9todo tem a desvantagem, por um lado, de n\u00e3o poder ser aplicado se se manipular outra coisa que n\u00e3o n\u00fameros e, por outro, de a avalia\u00e7\u00e3o a priori dos pesos ser problem\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n <\/span>B) Crit\u00e9rios de import\u00e2ncia desigual.<\/span><\/h3>\n\n\n\n A solu\u00e7\u00e3o implementada no plugin consiste em adicionar uma quarta pergunta. Temos S1(E,A), S2(C,C), S3(C,A). Adicionamos S4(A,E), ou seja, a pergunta sim\u00e9trica a S1, com uma proposta totalmente compat\u00edvel com o crit\u00e9rio C1 e outra totalmente incompat\u00edvel com o crit\u00e9rio C2. Todas as respostas que formam um par S1,S4 (AA,BB,CC,DD,EE) remetem ao tratamento de crit\u00e9rios de igual import\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n Quando um usu\u00e1rio define uma fun\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o difusa a partir de respostas n\u00e3o sim\u00e9tricas (por exemplo, alguns crit\u00e9rios considerados mais importantes do que outros ou combina\u00e7\u00f5es consideradas at\u00edpicas), o plugin usa um m\u00e9todo de aproxima\u00e7\u00e3o para gerar automaticamente uma fun\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o personalizada.<\/p>\n\n\n\n A fun\u00e7\u00e3o generate_asymmetric_function(code):<\/p>\n\n\n\n \n Pontos-chave definidos pelo usu\u00e1rio\n \n O usu\u00e1rio escolhe quatro valores de agrega\u00e7\u00e3o correspondentes a situa\u00e7\u00f5es de refer\u00eancia:\n \n (1, 0): crit\u00e9rio A totalmente verdadeiro, crit\u00e9rio B totalmente falso->vA1B0<\/li>\n\n\n\n (0,5, 0,5): os dois crit\u00e9rios m\u00e9dios->vA05B05<\/li>\n\n\n\n (0,5, 1): crit\u00e9rio A m\u00e9dio, crit\u00e9rio B totalmente verdadeiro->vA05B1<\/li>\n\n\n\n (0, 1): crit\u00e9rio A totalmente falso, crit\u00e9rio B totalmente verdadeiro->vA0B1<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Esses valores s\u00e3o codificados na forma de um c\u00f3digo de 4 d\u00edgitos (cada d\u00edgito de 0 a 4 corresponde a um grau de satisfa\u00e7\u00e3o entre 1,0 e 0,0).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Constru\u00e7\u00e3o da fun\u00e7\u00e3o difusa\n \n Para os quatro pontos-chave, os valores s\u00e3o atribu\u00eddos diretamente.Constru\u00e7\u00e3o da fun\u00e7\u00e3o difusa<\/li>\n\n\n\n Para os quatro pontos-chave, os valores s\u00e3o atribu\u00eddos diretamente.<\/li>\n\n\n\n Para todas as outras combina\u00e7\u00f5es (x, y), o valor \u00e9 calculado por interpola\u00e7\u00e3o bilinear ponderada, usando a f\u00f3rmula:\n \n vA05B05\u22c5x\u22c5y+vA05B1\u22c5x\u22c5\u2223x\u2212y\u2223+vA0B1\u22c5(1\u2212x)\u22c5y<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Esta f\u00f3rmula permite obter uma superf\u00edcie cont\u00ednua que permanece coerente com os pontos-chave definidos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Resultado\n \n A fun\u00e7\u00e3o retornada pode ser aplicada a qualquer par (x, y) de valores difusos.<\/li>\n\n\n\n Um dicion\u00e1rio de par\u00e2metros tamb\u00e9m \u00e9 retornado, documentando o tipo, o c\u00f3digo, os pontos-chave e a f\u00f3rmula de aproxima\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>M\u00e9todo de ajuste para crit\u00e9rios sim\u00e9tricos incomuns<\/span><\/h3>\n\n\n\n Os tripletos apresentados na tabela de fun\u00e7\u00f5es acima respeitam as seguintes restri\u00e7\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n 1) R3 >= max( R1,R2), a avalia\u00e7\u00e3o de uma situa\u00e7\u00e3o que satisfaz completamente o crit\u00e9rio 2 e moderadamente o crit\u00e9rio 1 deve ser pelo menos igual \u00e0 melhor avalia\u00e7\u00e3o das outras duas situa\u00e7\u00f5es (R1 e R2), uma das quais n\u00e3o satisfaz de todo o primeiro crit\u00e9rio e a outra satisfaz apenas moderadamente os dois crit\u00e9rios;<\/p>\n\n\n\n 2) R3 >= nota C ou 0,5, a satisfa\u00e7\u00e3o total do segundo crit\u00e9rio n\u00e3o pode fazer com que a satisfa\u00e7\u00e3o global caia abaixo do n\u00edvel de satisfa\u00e7\u00e3o do primeiro crit\u00e9rio.<\/p>\n\n\n\n Mas se essa l\u00f3gica for usada na maioria das aplica\u00e7\u00f5es, ela pode n\u00e3o estar de acordo em situa\u00e7\u00f5es muito espec\u00edficas. Nesse caso, o plugin usa a fun\u00e7\u00e3o generate_fuzzy_function(code) para gerar automaticamente uma fun\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o adequada.<\/p>\n\n\n\n Uma mensagem de aviso indica que se trata de uma combina\u00e7\u00e3o incomum de respostas.<\/p>\n\n\n\n \n Pontos-chave definidos pelo utilizador\n \n O utilizador define tr\u00eas situa\u00e7\u00f5es de refer\u00eancia, codificadas com tr\u00eas d\u00edgitos (de 0 a 4) que representam um grau de agrega\u00e7\u00e3o compreendido entre 1,0 e 0,0:\n \n (1, 0) ou (0, 1): um crit\u00e9rio totalmente verdadeiro, o outro totalmente falso. -> v1<\/li>\n\n\n\n (0,5, 0,5): os dois crit\u00e9rios m\u00e9dios. ->v2<\/li>\n\n\n\n (0,5, 1) ou (1, 0,5): um crit\u00e9rio m\u00e9dio, o outro totalmente verdadeiro. ->v3<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Constru\u00e7\u00e3o da fun\u00e7\u00e3o difusa sim\u00e9trica\n \n Os valores dos tr\u00eas pontos-chave s\u00e3o atribu\u00eddos diretamente de acordo com o c\u00f3digo fornecido.<\/li>\n\n\n\n Para todos os outros pares (x, y), o valor \u00e9 estimado por interpola\u00e7\u00e3o cont\u00ednua com a f\u00f3rmula:\n \n v2\u22c5x\u22c5y+v3\u22c5\u2223x\u2212y\u2223<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n A simetria \u00e9 respeitada porque a f\u00f3rmula e os pontos-chave s\u00e3o id\u00eanticos se trocarmos x e y.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Resultado\n \n A fun\u00e7\u00e3o retornada pode ser aplicada a qualquer par (x, y) de valores difusos.<\/li>\n\n\n\n Um dicion\u00e1rio de par\u00e2metros tamb\u00e9m \u00e9 retornado, documentando o tipo, o c\u00f3digo, os pontos-chave e a f\u00f3rmula de aproxima\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>Conclus\u00e3o e perspectivas<\/span><\/h3>\n\n\n\n A integra\u00e7\u00e3o da l\u00f3gica difusa nos SIG abre novas possibilidades para representar a realidade geogr\u00e1fica de forma mais matizada. Com o FuzzyAttributes, o usu\u00e1rio n\u00e3o est\u00e1 mais limitado a limites arbitr\u00e1rios ou abordagens bin\u00e1rias: ele pode modelar a grada\u00e7\u00e3o de um fen\u00f4meno, combinar v\u00e1rios crit\u00e9rios e explorar cen\u00e1rios mais pr\u00f3ximos da complexidade do terreno.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m da an\u00e1lise individual dos crit\u00e9rios, a fun\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o difusa permite sintetizar informa\u00e7\u00f5es heterog\u00eaneas, levando em considera\u00e7\u00e3o as prioridades e assimetrias entre os crit\u00e9rios. Isso o torna uma ferramenta particularmente relevante para \u00e1reas como planejamento territorial, avalia\u00e7\u00e3o ambiental ou gest\u00e3o de riscos.<\/p>\n\n\n\n Os desenvolvimentos futuros do plugin podem incluir:<\/p>\n\n\n\n \n a adi\u00e7\u00e3o de novas fam\u00edlias de fun\u00e7\u00f5es difusas e de agrega\u00e7\u00e3o,<\/li>\n\n\n\n ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o mais interativas das fun\u00e7\u00f5es de pertencimento,<\/li>\n\n\n\n a integra\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o para ajustar automaticamente os par\u00e2metros,<\/li>\n\n\n\n uma melhor compatibilidade com processamentos em lote e modelos QGIS.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n Este plugin \u00e9 e continuar\u00e1 sendo gratuito e aberto: todas as contribui\u00e7\u00f5es s\u00e3o bem-vindas, sejam elas melhorias no c\u00f3digo, tradu\u00e7\u00f5es, exemplos de uso ou feedback.<\/p>\n\n\n\n Ao explorarmos juntos essas abordagens, poderemos continuar a desenvolver os SIGs para que se tornem ferramentas capazes de representar a complexidade, a incerteza<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Na primeira parte desta s\u00e9rie, vimos como a l\u00f3gica difusa permite ultrapassar os limites r\u00edgidos, atribuindo a cada entidade espacial um grau de pertencimento compreendido entre 0 e 1.Exploramos v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es de pertencimento, desde a linear…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15187,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[3418,2134],"tags":[3646,3570,3634,3650,3652,2237,2160,3648],"class_list":["post-15215","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-pluigin-pt","category-qgis","tag-agregacao","tag-espaciais","tag-fuzzyattributes-pt","tag-gpkg-pt","tag-intersection-pt","tag-plugin-pt","tag-qgis-pt","tag-union-pt"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/fzy_attr_image-3.jpg?fit=1084%2C582&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-3Xp","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15215","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15215"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15215\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15187"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15215"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15215"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15215"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}