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8/17/2019 O Olhar Participante: Contribuições do INPE ao Mapa da Exclusão/Inclusão Social de SP
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O Olhar Participante:O Olhar Participante:Contribuições do INPE ao MapaContribuições do INPE ao Mapa
da Exclusão/Inclusão Social de SPda Exclusão/Inclusão Social de SP
Antônio Miguel Monteiro
Eduardo CamargoFrederico Roman Ramos
Gilberto Câmara
Divisão de Processamento de
ImagensINPE
http://www.dpi.inpe.br/geopro
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MotivaçãoMotivação
• Entender o Mapa de Exclusão/Inclusão• Contribuição do INPE
– Análise Espacial – Processamento de Imagens
– GIS e Internet
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ConteúdoConteúdo
• Revisão do Mapa-1 – Visualização Cartográfica – A Questão da Discrepância
• Contribuição ao Mapa-2
– Regimes Espaciais e Regionalização – Transformação de Dados – Topografia Sócio-Econômica
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InstitucionalInstitucional
• INPE - Divisão de Processamento de Imagens – Trabalha com GIS desde 1984 – Desenvolvimento de tecnologia: SITIM/SGI, SPRING – Pesquisa em metodologias inovadoras
• Equipe – 45 pessoas (10 doutores e 15 analistas senior) – Formação e capacitação de pessoal (12 teses de Mestrado e
Doutorado em GIS).
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VisualizaçãoVisualização dede PadrõesPadrões dede Área Área
• Agrupamento de Atributos – intervalos iguais – quantis – estatístico
• Cuidados com apresentação – mapas coloridos podem levar a
várias interpretações sobre osmesmos dados.
– Informação espacial inferida e nãoexplícita.
Índice de Exclusão Social em São Paulo (cortes do Mapa-1)
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Visualização com Intervalos Iguais Visualização com Intervalos Iguais
– Conceito: Mostrar adispersão nos dados.
– Definidos pelos valoresmáximo e mínimo.
– Fatias tem número variávelde elementos.
– “Outliers” podem mascarardiferenças.
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VisualizaçãoVisualização por Quantispor Quantis
– Conceito: ordenação(e.g. 25% piores e 25%melhores)
– Cada agrupamentocontém número igual de
elementos
– e.g: Divisão de SP emseis classes
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– Conceito: mostrardistribuição da variável
– dispersão em torno damédia
– quebras: 1 dp, 1/2 dp
VisualizaçãoVisualização por Desvios Padrãopor Desvios Padrão
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Visualização de Padrões de ÁreaVisualização de Padrões de Área
•• MapasMapas coloridos podem escondercoloridos podem esconder diferenças !!diferenças !!
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Visualização de Padrões de ÁreaVisualização de Padrões de Área
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Espaço como Elemento de AnáliseEspaço como Elemento de Análise
• “Primeira Lei da Geografia” – “Todas as coisas se parecem, coisas mais próximas são mais
parecidas que aquelas mais distantes” (Tobler) – Como medir a semelhança entre objetos no espaço ?
• Conceitos – Correlação Espacial: Grau de similaridade entre vizinhos – Regimes Espaciais: regiões com comportamento semelhantes – Regressão Espacial: “explicação” de comportamento levando
em conta os locais
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MatrizMatriz dede Proximidade EspacialProximidade Espacial
• Conteúdo – Matriz (n x n) W , cujos
elementos wij representauma medida de proximidadeentre Oi e O j
• Critérios:-wij =1, se Oi toca O j
wij = 1, se dist(Oi, O j) < h
wij = lij /li, onde lij é o tamanho da fronteira entre Oi e O j e li é o perímetro de Oi
AB
C
DE
A B C D E
A 0 1 0 1 0
B 1 0 1 1 1
C 0 1 0 0 1
D 1 1 0 0 1
E 0 1 1 1 0
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Média Espacial MóvelMédia Espacial Móvel
Agrupamento estatístico Agrupamento estatístico Média Espacial MóvelMédia Espacial Móvel
• Valor médio do atributo na região de estudo (polígono e seusvizinhos).
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Média Espacial MóvelMédia Espacial Móvel
Regiões onde existe disparidade entre o valorRegiões onde existe disparidade entre o valordo atributo e o valor da média local indicamdo atributo e o valor da média local indicampontos de transição entre regimes espaciais.pontos de transição entre regimes espaciais.
Atributo
Média local
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Indices de Variabilidade EspacialIndices de Variabilidade Espacial
I é equivalente a tg α00
00 z z
WZ WZ
α
Reta de regressão de WZ em Z
Q3QQ33Q2QQ22
Q1QQ11Q4QQ44
• Diagrama de Espalhamento de Moran• Compara valores com médias locais• Índice de Moran - inclinação da reta
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Diagrama de Espalhamento: VisãoDiagrama de Espalhamento: VisãoGeográficaGeográfica
00
00 z z
WZ WZ
α
Q3 = HLQQ3 =3 = HLHLQ2= LLQQ2=2= LLLL
Q1= HHQQ1=1= HHHHQ4 = LHQQ4 =4 = LHLH
São Paulo
Índice de Exclusão
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IndicadoresIndicadores dede Variabilidade EspacialVariabilidade Espacial
• Índice de autocorrelação espacial – quanto o valor de um atributo numa região está relacionado
dos valores desta mesma variável nas localizações vizinhas.
• Indicadores locais – Comparação estatística do polígono com seus vizinhos. – Identificação de “Clusters”: objetos com valores de atributos
semelhantes.
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Indicadores Locais deIndicadores Locais de VariabilidadeVariabilidadeEspacialEspacial
• distribuição dos valores de correlaçãolocal para o índice de exclusão
nãonão significantessignificantes..
p = 0.05 [p = 0.05 [95% (1,9695% (1,96σσ))]
p = 0.01 [p = 0.01 [99% (2,5499% (2,54σσ))
]p = 0.001 [p = 0.001 [99,9% (3,299,9% (3,2σσ))]
%% ExclusãoExclusão
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Regimes EspaciaisRegimes Espaciais
• Regionalizações da área deestudo
• Diferentes tipos devariabilidade espacial
• Métricas: Diagrama deespalhamento e índiceslocais e globais
• ex: Regimes espaciais paraíndice de exclusão
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Regimes Espaciais x Regiões AdmRegimes Espaciais x Regiões Adm
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Impacto de Regimes EspaciaisImpacto de Regimes Espaciais
• Análise de Regressão – Idosos = f ( Domicílios Sem Esgoto)
• Regressão Linear – R 2 = 0,35
• Regressão Espacial – Regiões Adm (R 2 = 0,72) – Regimes Espaciais (R 2 = 0,83)
• Conclusão – Impacto Diferenciado de Políticas Públicas
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Transformação de DadosTransformação de Dados
• Porque Transformar Dados ? – Variações medidas: distribuições não-gaussianas
• Transformação de Dados
– simetrizar a variável – aumentar a significância estatística dos resultados
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MANIPULAÇÃO DE INDICADORESMANIPULAÇÃO DE INDICADORES
qi= (ni - p ti) [ti p(1 - p)] ½onde p = Σ ni Σ ti
Indicadores utilizados nas análises:
-número de domicílios alugados;-número de chefes de família com renda até 2 salários mínimos;-número de pessoas idosas.
onde:ni= # de casos na região i
ti= população total da região i
-100
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AVALIAÇÃO COMPARATIVA DOS INDICADORES AVALIAÇÃO COMPARATIVA DOS INDICADORES
CLASSIFICAÇÃO DECRESCENTE DOS DISTRITOS COM RELAÇÃO AOSINDICADORES DE PESSOAS IDOSAS
POPULAÇÃO >70 PORCENTAGEM DE IDOSOS qi DE IDOSOS
V. MARIANA CONSOLAÇÃO JD. PAULISTAJD. PAULISTA JD. PAULISTA V. MARIANA
SAÚDE LAPA CONSOLAÇÃOSANTANA MOÓCA LAPAPERDIZES PINHEIROS PINHEIROSIPIRANGA BELÉM MOÓCAPENHA V. MARIANA STA. CECÍLIAJABAQUARA CAMBUCI SAÚDEITAIM BIBI BARRA FUNDA IPIRANGA
PINHEIROS STA. CECÍLIA PERDIZESSTA. CECÍLIA IPIRANGA TATUAPÉSACOMÃ TATUAPÉ BELÉM
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Lmp_qi_aluguel
Histogram of LMP_Z_AL (NEW.STA 10v*96c)
96 * 1 * normal (x, 0.418074, 0.93681)
LMP_Z_AL
N o o f o b s
0
10
20
30
40
50
60
-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
Normal Probability Plot
Z_GI__AL
Value
E x p e c t e d N o r m a l V a l u
e
-3
-2
-1
0
1
2
3
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
VARiAÇÃO ESPACIAL DEVARiAÇÃO ESPACIAL DE ALUGUEIS ALUGUEIS
IBGE LMPSÉ 3.579176LAPA -1.555046SANATA CECÍLIA 3.128312REPÚBLICA 5.159141
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Histogram of LMP_ZIDO (NEW.STA 14v*96c)
96 * 0.5 * normal (x, 0.659648, 0.749906)
LMP_ZIDO
N o o f o b s
0
5
10
15
20
25
30
35
40
-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5
Normal Probability Plot
Z_NG_SRE
Value
E x p e c t e d N o r m a l V
a l u e
-3
-2
-1
0
1
2
3
-6 -4 -2 0 2 4 6
Lmp_qi_idoso
IBGE LOCAL MORAN
SANTA CECÍLIA 2.273214CONSOLAÇÃO 2.640032JD. PAULISTA 3.812878VILA MARIANA 3.018939
VARIAÇÃO ESPACIAL DEVARIAÇÃO ESPACIAL DE IDOSOSIDOSOS
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Efeitos de TransformaçãoEfeitos de Transformação
• Variável: Domicílios sem água
• Estudo – Transformar dados com qi
– Comparar com índice de discrepância
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IDi
Qi
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Topografia SocialTopografia Social
• Modelos de Dados – Representação da
Realidade Geográfica
• Modelos – Discreto (mapa de
bairros)
– Contínuo (topografia)
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Topografia Social: Coleta de DadosTopografia Social: Coleta de Dados
• Dados sócio-econômicos em GIS – coletados pontualmente – agregados por partição espacial
(e.g setor censitário)
• Agregamento de dados emregiões – Esconde variações internas – Pode criar limites artificiais
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Topografia Social:Topografia Social:Modelagem de Dados GeográficosModelagem de Dados Geográficos
• Representação Vetorial – Polígonos + Tabelas – Regiões “homogêneas”
• Representação Matricial – grades regulares – cada célula, um lugar no espaço
Le
Li
AqLs
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Topografia SocialTopografia Social
• Retepresentação Contínua dos Dados Socio-Econômicos – suporte: matrizes (células)
• Aproximar variação contínua dos atributos• Remove limites arbitrários das regiões
• Permite reterritorialização dos espaços urbanos
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Topografia Social:PercepçõesTopografia Social:Percepçõesdo Espaçodo Espaço
Espaço como uma
subdivisão planar
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Topografia Social:PercepçõesTopografia Social:Percepçõesdo Espaçodo Espaço
Espaço como uma
subdivisão planar
Espaço como umasuperfície contínua
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ReferênciasReferências
• Bailey, T.; Gatrell, A. Interactive Spatial Data Analysis. Longman,1995.
• Câmara, G.; et al. Geoprocessamento: Teoria e Aplicações. INPE,1999 (http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro).
• Fisher, M.; Scholten, H. J.; Unwin, D. Spatial Analytical
Perspectives on GIS. London: Taylor & Francis, p 111-126.• Longley, P. A.; Brooks; S. M.; Mcdonnell, R.; Macmillian; B. (1998)
Geocomputation: a primer. Chichester, John Wiley.