# Usando Classificação de Dados A classificação de dados é uma etapa crucial na análise e visualização de dados geográficos. O GeoPard oferece vários métodos de classificação para ajudar os usuários a entender e interpretar seus dados de forma eficaz. As opções comuns no GeoPard são classificação AUTO, Quebras Naturais, Intervalo Igual, Contagem Igual (Área) e classificação Espacialmente Localizada. Cada método se adequa a um caso de uso diferente, como descrito abaixo: ## Classificação AUTO A classificação automática seleciona uma abordagem de classificação adequada **com base na distribuição dos dados e nas áreas das zonas**. Ela ajuda você a chegar mais rapidamente a um Mapa de Zonas utilizável, com menos tentativa e erro ao comparar manualmente os métodos de classificação. Essa opção é útil quando você quer um bom ponto de partida e precisa economizar tempo durante a criação do mapa. Você ainda pode revisar o resultado e ajustar outras configurações da zona antes de salvar.

## 1. Classificação por Quebras Naturais A classificação por Quebras Naturais identifica limiares ou pontos de corte "naturais" na distribuição dos dados para criar grupos distintos. Ela maximiza as diferenças entre classes e minimiza as diferenças dentro de cada classe. Quebras Naturais é útil para dados com padrões ou agrupamentos claros, permitindo exploração e análise eficazes.

## 2. Classificação por Intervalo Igual A classificação por Intervalo Igual divide a faixa de dados em intervalos ou classes iguais. Ela fornece uma representação equilibrada da distribuição dos dados, facilitando a interpretação e a comparação dos valores dentro de cada intervalo. Intervalo Igual é adequado para dados distribuídos uniformemente, sem padrões distintos.

## 3. Classificação por Contagem Igual (Área) A classificação por Contagem Igual garante um número igual de valores de dados em cada classe. Ela mantém uma representação equilibrada, especialmente para dados assimétricos ou distribuídos de forma desigual. Contagem Igual permite comparações justas entre áreas ou regiões, proporcionando análise e visualização consistentes. O objetivo é criar zonas com tamanhos de área relativamente semelhantes, mas operações de arredondamento e melhorias na qualidade das zonas podem introduzir pequenas variações. Portanto, o uso de índices de vegetação com maior granularidade, como EVI2, MCARI1 ou WDRVI, resulta em resultados mais precisos. E [as geometrias finais das zonas são refinadas para melhorar a precisão](https://geopard.tech/blog/432ca9jhnt-zones-quality/).

## 4. Classificação Espacialmente Localizada A classificação Espacialmente Localizada agrupa os dados geoespaciais, criando zonas localizadas. Seu principal caso de uso é o planejamento de zonas para amostragem de solo, permitindo a segmentação eficiente de talhões em áreas administráveis. Para oferecer maior flexibilidade, a classificação Espacialmente Localizada inclui três opções: **Em direção ao Espacial**, **Em direção aos Valores**, e **Equilibrado**. ### 4.1. Opção Equilibrada da Classificação Espacialmente Localizada O **Equilibrado** opção oferece um meio-termo entre **Em direção ao Espacial** quanto a **Em direção aos Valores**. Ela cria um Mapa de Zonas com agrupamentos que equilibram proximidade geográfica e semelhança dos valores dos dados. Essa abordagem funciona bem quando tanto a compacidade espacial quanto a consistência dos dados são importantes.

Classificação Espacialmente Localizada (Opção Equilibrada)

### 4.2. Em Direção aos Valores da Classificação Espacialmente Localizada O **Em direção aos Valores** opção da Classificação Espacialmente Localizada produz zonas agrupadas por valores de dados, em vez de proximidade geográfica. Ela agrupa áreas com atributos semelhantes, como vegetação ou qualidade do solo, para criar um Mapa de Zonas em que a consistência dos dados dentro de cada zona é o mais importante.

Classificação Espacialmente Localizada (opção Em Direção aos Valores)

### 4.3. Em Direção ao Espacial da Classificação Espacialmente Localizada O **Em direção ao Espacial** opção da Classificação Espacialmente Localizada foca na criação de zonas mais concentradas geograficamente. Ela cria um Mapa de Zonas com agrupamentos que priorizam a proximidade e mantêm cada zona espacialmente compacta. É ideal quando a localização física é o fator mais importante, como em logística ou amostragem espacial.

Classificação Espacialmente Localizada (opção Em Direção ao Espacial)

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