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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2003.tde-02032004-143033
Documento
Autor
Nome completo
Silvana Amaral Kampel
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2003
Orientador
Banca examinadora
Câmara Neto, Gilberto (Presidente)
Assad, Eduardo Delgado
Hogan, Daniel Joseph
Monteiro, Antonio Miguel Vieira
Quintanilha, Jose Alberto
Título em português
Geoinformação para estudos demográficos: representação espacial de dados de população na Amazônia Brasileira.
Palavras-chave em português
Amazônia
demografia
distribuição espacial de população
geoinformação
imagem CBERS
imagen DMSP/OLS
interpoladores espaciais
mosaico de luzes noturnas
sensoriamento remoto
Resumo em português
Esta tese propõe o uso da geoinformação a serviço da demografia tomando-se a distribuição da população na Amazônia Brasileira como objeto de estudo. Foram desenvolvidos métodos baseados em dados de sensoriamento remoto e técnicas de análise espacial para representar a população em superfícies de densidade. O objetivo geral foi verificar a utilidade dos dados de sensoriamento remoto para compor a base do processo de redistribuição da população, em comparação com métodos tradicionais. Especificamente, foram utilizadas imagens de luzes noturnas do sistema DMSP/OLS para a Amazônia Legal, e imagens dos sistemas CCD-CBERS1 e TM-Landsat, para a escala municipal. Inicialmente, um mosaico de imagens de luzes noturnas DMSP/OLS foi avaliado quanto à capacidade de detectar presença e atividade humana na região. As relações lineares entre pixels de luzes DMSP e população urbana, área urbanizada e consumo de energia elétrica obtidas, motivaram o desenvolvimento de um produto de luzes noturnas mais recente e adequado para estudos de distribuição de população. A análise deste mosaico indicou o potencial e as restrições da informação de luzes noturnas para estimar a evolução dos valores de população urbana. Um novo método para interpolar e redistribuir população utilizando informações de luzes noturnas, denominado DMSPop_M foi apresentado. A superfície de densidade populacional resultante mostrou-se uma opção intermediária entre as superfícies obtidas através das técnicas tradicionais para interpolar população, e a representação através dos setores censitários. Para a escala municipal, outro método multivariado para distribuir população foi desenvolvido para Marabá - PA. Dados provenientes da classificação digital de imagens CBERS e Landsat e outros dados geográficos foram selecionados como variáveis indicadoras da presença de população. Através de técnicas de pertinência e inferência Fuzzy a população dos setores censitários foi redistribuída em superfícies de densidade populacional. A superfície que melhor representou a distribuição populacional foi aquela obtida através de média simples das variáveis. O método desenvolvido poderá ser aplicado para modelos mais robustos em que as superfícies resultantes refletirão a relação entre variáveis proposta. Os dados de sensoriamento remoto foram fundamentais para incluir a heterogeneidade espacial nos métodos desenvolvidos. Finalmente, este trabalho contribui para que estudos de modelagem, e planejamento para a região Amazônica possam incluir adequadamente a dimensão humana no que se refere à distribuição e representação de sua densidade populacional.
Título em inglês
GEOINFORMATION AND DEMOGRAPHIC STUDYES: SPATIAL REPRESENTATION OF POPULATION DATA OVER THE BRAZILIAN AMAZÔNIA.
Palavras-chave em inglês
Amazônia
CBERS
demography
DMSP/OLS
geoinformation
night-time lights image
population spatial distribution
remote sensing
spatial interpolators
Resumo em inglês
This thesis presents the use of geoinformation as a valuable tool for demographic studies where the subject of interest is the population distribution over the Brazilian Amazon. Population density surfaces based on remote sensing data and spatial analysis techniques are developed as an alternative approach to represent population distribution. Remote sensing data is hypothesized as the basis for disaggregation methods to distribute population in regular cells. Specifically, imagery from DMSP/OLS night-time lights is used at global scale and from CCD-CBERS1 with TM-Landsat imagery at municipal scale. First, DMSP/OLS data is evaluated about the relations between night-time lights and human activities in Amazônia. Significative linear correlations between night-time lights and urban population, electrical power consumption and urban area are obtained. Thus, alternative techniques to generate a night-time lights mosaic are proposed and a new mosaic is generated to be used as a reference of urban population distribution. The analysis of this new DMSP mosaic reveals its potential and restrictions to estimate and to monitor the annual evolution of urban settlements. A new interpolation method to generate population density surface is developed using night-time lights data. The resultant surface, comparing to the usual interpolation methods for population is considered an intermediary option between the traditional techniques and the surface representing population data from a higher scale (the census sector). At municipal scale, a multivariate method to distribute population inside the municipal boundaries is developed for Marabá, state of Pará. CBERS and Landsat imagery and other geographical data are selected as indicator variables of human presence. These variables are converted to Fuzzy memberships and related to each other towards average and Fuzzy operators. The census sector population is redistributed in the population density surfaces. The best surface is obtained from simple average of the indicator variables. The proposed method can support different models and its population density will reproduce the consistence of them. Finally, this thesis contributes to represent the population distribution at global and municipal scale at the Brazilian Amazon. The methods and results obtained here will be helpful for any environmental modeling study in the Amazon region that cares for the local population that has been living there all along.
 
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TESE_2Ed.pdf (7.48 Mbytes)
Data de Publicação
2004-03-10
 
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