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Antônio Miguel Vieira Monteiro Gilberto Câmara Divisão de Processamento de Imagens DPI/INPE DIVISÃO DE CLÍNICA DE MOLÉSTIAS INFECCIOSAS E PARASITÁRIAS.

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1 Antônio Miguel Vieira Monteiro Gilberto Câmara Divisão de Processamento de Imagens DPI/INPE DIVISÃO DE CLÍNICA DE MOLÉSTIAS INFECCIOSAS E PARASITÁRIAS HOSPITAL DAS CLÍNICAS-FACULDADE DE MEDICINA/USP HC-FMUSP REUNIÃO GERAL DA CLÍNICA, 19 de Setembro de 2002 Geoprocessamento e Análise Espacial no Contexto de Dados de Saúde: Novos Olhares, Velhos Problemas

2 DPI/INPE Alguns Colaboradores Aldaíza Esposati, PUC-SP Dirce Koga, PUC-SP Anderson Kazuo, POLIS Marilia Carvalho, ENSP/FIOCRUZ Christovam BarcellosCICT/FIOCRUZ Suzana Druck Fucks, EMBRAPA Cerrados Renato Assunção, UFMG-LESTE/CRISP Andrea Iabrudi, LESTE-UFMG Fred Roman Ramos, INPE Patricia Carneiro Genovez, INPE Eduardo Gerbi Camargo, INPE Carlos Felgueiras, INPE Virginia Ragoni, INPE Simone Bonisch,INPE E Todo o TIME da Divisão de Processamento de Imagens

3 DPI/INPE Saúde e Espaço: Um caso Antigo James Lind, Médico, Cirurgião Naval (Escocês) em Escreve An Essay on Diseases Incidental to Europeans in Hot Climates Onde, talvez pela primeira vez, se busca explicações para a distribuição espacial de doenças, e o conceito de RISCO associado a uma área geográfica específica é utilizado! Fonte: Carvalho,M.S.;1997

4 DPI/INPE John Snow Distribuição Espacial: Mapeamento de Riscos A epidemia de cólera em Londres, século XIX, Doutor John Snow 1854 Eventos de saúde Eventos de saúde (. ) (mortes por cólera) que se concentram em algumas áreas da cidade - cluster Condições ambientais (x) (bombas de água). Possíveis fontes de risco Ruas situação geral na cidade - contexto Fonte: Barcellos,C.;2001

5 DPI/INPE Dr. John Snow London, 1854

6 DPI/INPE Distribuição Espacial, Área Geográfica e Mapeamento: Três Conceitos ?? Espaço Espaço Geográfico Mapas

7 DPI/INPE Dado de Saúde Espaço ProcessoSaúde-Doença Espaço Geográfico Mapas Representações Computacionais De ALGUMAS Dimensões do Espaço Geográfico São Territórios Digitais Geoprocessamento e Saúde

8 DPI/INPE Foto: Getúlio Batista

9 DPI/INPE Naquele império, a arte da cartografia atingiu uma tal perfeição que o mapa de uma só província ocupava toda uma cidade, e o mapa do império toda uma província. Com o tempo, esses mapas desmedidos não satisfizeram e os colégios de cartógrafos levantaram um mapa do império que tinha o tamanho do império e coincidia ponto a ponto com ele. Menos apegadas aos estudos da cartografia, as gerações seguintes entenderam que esse extenso mapa era inútil e não sem impiedade o entregaram às inclemências do sol e dos invernos. J.L. Borges (Ficções)

10 DPI/INPE Guerras Espaciais: Informe de Carreira (Zygmunt Bauman, 1999, Globalização:As Consequências Humanas, 34:39) A Batalha dos Mapas ofício de cartógrafo…Um aspecto decisivo do processo modernizador foi portanto a prolongada guerra travada em nome da reorganização do espaço. O que estava em jogo na principal batalha desta guerra era o direito de controlar o ofício de cartógrafo. (Grifos acrescentados ao texto)

11 DPI/INPE Retomando o Ofício de Cartografar !! quantificarqualificar incerteza Para muitas das aplicações, a noção estrita de precisão não é condição fundamental e necessária. Na verdade, a condição fundamental é quantificar e qualificar a incerteza da informação espacial sendo produzida.

12 DPI/INPE Territórios Os Territórios em São Paulo

13 DPI/INPE O Território

14 DPI/INPE Divisão distrital Zonas OD87 Zonas OD97 O Território e seus Recortes

15 DPI/INPE Municípios da RMSP e os Distritos de SP

16 DPI/INPE Setores Censitários - São José dos Campos Iex EXCLUSÃO SOCIAL N EXCLUSÃO SOCIAL

17 DPI/INPE GEOPROCESSAMENTO e SAÚDE MULTIDIMENSIONALIDADE DO PROCESSO SAÚDE-DOENÇA FILOSÓFICA AMBIENTAL GENÉTICA TÉCNICA ECONÔMICA GEOGRÁFICA HISTÓRIC0/POLÍTICA SOCIOLÓGICA DIMENSÕES...

18 DPI/INPE Análise Espacial de Dados Essencialmente Essencialmente, lugar ONDE variável tomar o lugar de ocorrência de uma medida, ou observação, ou coleta, ou..., o ONDE, como uma variável a ser considerada nas técnicas de análise empregadas. Avançando Avançando, QUANDO tomar também o QUANDO, e temos então o que buscamos: Padrões Espaço-Temporais Revelar Padrões Espaço-Temporais característicos dos processos que se desenvolvem no espaço que observamos!

19 DPI/INPE Nossa Aposta Metodológica UNIVERSO DE PROBLEMAS DA SAÚDE ANÁLISE ESPACIAL Novas Informações / Revisão de Conceitos Modelo de Dados/ Modelo do Fenômeno

20 DPI/INPE representação Computadores nos possibilitam expressar uma representação do mundo ou de fenômeno que buscamos compreender. O que obtemos são os resultados possíveis das manipulações sobre estas representações, portanto uma outra representação. Então, é muito saudável que sempre tenhamos em mente a necessidade de refletir criticamente sobre a nossa prática tecnológica, em particular, quando o instrumento que usamos facilmente nos alimenta, e a outros, da esperança de que obtivemos ali, não uma redução, mas a comprensão universal do problema. Muito Importante não Esquecer!

21 DPI/INPE Territórios Digitais Conceitos Básicos considerando Territórios Digitais Geodado Geodado Geoinformação Geoinformação

22 DPI/INPE Escala dos GeoDados: Imagens Orbitais

23 DPI/INPE Para Que Servem as Imagens ? ë Nos Possibilitam olhar o Passado ë Podem nos situar no Presente São Essencialmente Âncoras !! Com isso elas Podem Ajudar na Caracterização de Dinâmicas de Variáveis da Paisagem: Com isso elas Podem Ajudar na Caracterização de Dinâmicas de Variáveis da Paisagem: Físico-Territoriais e Geodemográficas Físico-Territoriais e Geodemográficas

24 DPI/INPE FONTE CPTEC/INPE (www.dsa.inpe.br) TSM-NOOA - Estimativa da Temperatura da Superfície do Mar usando NOOA-AVHRR Regressão Linear, Canais 4 e 5 - Ajuste com bóias a profundidade média de 1 m CPTEC usa Passagem de aprox 14:20 do NOOA-14, para estimativa diária de TSM TSM - Média Semanal 27 a 31 de Agosto 2000 TSM - Média Mensal - Agosto de 2000 Escala dos GeoDados/GeoInformação: Imagens Orbitais

25 DPI/INPE CBERS/WFI, 09/04/2000, 250 m,3 a 5 dias ETM+(TM-7), 05/08/1999, 25 m, 16dias IKONOS-2, 20/08/2000, 1m(4), 3 a 7 dias Mosaico cedido pela organização do X SBSR (www.dsr.inpe.br/sbsr2001) Escala dos GeoDados: Imagens Orbitais

26 DPI/INPE Slides: Silvana Amaral DPI/INPE

27 DPI/INPE Concordância luz e de sedes de municípios

28 DPI/INPE Atividades Humanas Garimpo

29 DPI/INPE Sistemas de Cidades

30 DPI/INPE Novos Olhares ?? Novas Possibilidades Novas Possibilidades !! em Geral, Maior Disponibilidade (??) de Dados em Geral, em particular GeoDados Bases de Dados Digitais Cartograficamente Adequadas Ampliação dos Mapeamentos Temáticos Disponíveis Ampliação dos Mapeamentos Temáticos Disponíveis Novas Bases com Malha Georeferenciada do Censo-2000 Novas Bases com Malha Georeferenciada do Censo-2000 Dados de eventos sendo melhor colhidos e sistematizados

31 DPI/INPE Novos Olhares ?? Para Uso de Imagens de Satélites, Não Tão Novos Assim... Quase 30 anos de Programas de Satélites de Observação da Terra !! Tecnologias Aero-Espaciais ERTS-1, NASA Áreas de Aplicações Alvo Florestas, Agricultura, Geologia e SAÚDE PÚBLICA!! Pavlovsky, 1966 Landscape Epidemiology Epidemiologia Marco Conceitual Marco Operacional- Ação

32 DPI/INPE Estratégias de integração Agregação de dados (do ponto para o polígono) 1- Contagem de pontos (casos) em polígonos 2- Cálculo de indicadores epidemiológicos e sócio-ambientais 3- Correlação entre indicadores Problema: Instabilidade de taxas Velhos Problemas Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

33 DPI/INPE Estratégias de integração Transposição de dados de fundo (do polígono para o ponto) 1- Obtenção de dados de exposição (fundo) para o caso (ponto) 2- Cálculo de indicadores epidemiológicos e sócio-ambientais 3- Correlação entre indicadores Problema: Obtenção de controles Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

34 DPI/INPE Estratégias de integração Interpolação de dados (de uma superfície para o polígono) 1- Cálculo da densidade de pontos (casos) 2- Transposição da densidade de casos para os polígonos 3- Correlação entre indicadores Pontos Superfície Polígonos Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

35 DPI/INPE Estratégias de integração Interpolação de dados (de uma superfície para os pontos) 1- Cálculo de superfícies de risco 2- Transposição do risco para os pontos (casos) Pontos Superfície de risco Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

36 DPI/INPE Estratégias de integração Transposição de dados de fundo (da superfície para o ponto) 1- Obtenção de dados de exposição (fundo) para o caso (ponto) 2- Cálculo de indicadores sócio-ambientais 3- Correlação entre indicadores Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

37 DPI/INPE Novos Olhares ?? Novas Possibilidades !! Maior Disponibilidade de Ferramentas Computacionais (TabWin 2.2/ DATASUS) Tecnologia de Sistemas de Informações Geográficas- SIG Madura e Disponível (ex. SPRING, TerraLib) Novas Ferramentas e Métodos de Análise Estatística de Dados de Saúde

38 DPI/INPE Capturar as desigualdades socioterritoriais da cidade de São Paulo 49 VARIÁVEIS SÓCIO- ECONÔMICASAGREGADAS PELOS 96 DISTRITOS DO MUNICÍPIO DE SÃO PAULO Escala do Cidadão: Mapa da Exclusão/Inclusão Social do MSP Escala do Cidadão: Mapa da Exclusão/Inclusão Social do MSP CEDEST (INPE/PUC-SP)

39 DPI/INPE populaçãodensidade Escala do Cidadão: Estudo para definição de Regiões Adm. Escala do Cidadão: Estudo para definição de Regiões Adm. CEDEST (INPE/PUC-SP)

40 DPI/INPE Homicídos - SP 1996Homicídos - SP 1999 Escala do Cidadão: Dinâmica Social SP-Anos 90: Homicídios - Tendência Escala do Cidadão: Dinâmica Social SP-Anos 90: Homicídios - Tendência CEDEST (INPE/PUC-SP)

41 DPI/INPE Censo - SP 1991Censo - SP 2000 Escala do Cidadão: Dinâmica Social SP-Anos 90: Iex Exclusão/Inclusão Social - Tendência Escala do Cidadão: Dinâmica Social SP-Anos 90: Iex Exclusão/Inclusão Social - Tendência CEDEST (INPE/PUC-SP)

42 DPI/INPE Escala do Cidadão: Diagnóstico de Exclusão/Inclusão Social no Espaço Urbano de São José dos Campos. Escala do Cidadão: Diagnóstico de Exclusão/Inclusão Social no Espaço Urbano de São José dos Campos. Slides: Patricia genôvez DPI/INPE

43 DPI/INPE EXCLUSÃO SOCIAL Slides: Patricia genôvez DPI/INPE

44 DPI/INPE FONTE: FIOCRUZ Slides: Simone&Marília Carvalho ENSP/FIOCRUZ Escala do Cidadão: Mapeando Violência - Eventos Escala do Cidadão: Mapeando Violência - Eventos

45 DPI/INPE FONTE: FIOCRUZ Slides: Marília Carvalho ENSP/FIOCRUZ Escala do Cidadão: Avaliação dos Serviços de Saúde: Escala do Cidadão: Avaliação dos Serviços de Saúde: Fratura de colo de fêmur

46 DPI/INPE Kernel GAM Escala do Cidadão: Avaliação do Contexto de Saúde: Mães Adolescentes no RJ /Bairros Escala do Cidadão: Avaliação do Contexto de Saúde: Mães Adolescentes no RJ /Bairros

47 DPI/INPE APGAR Kernel GAM

48 DPI/INPE Baixo Peso Kernel GAM

49 DPI/INPE Cesáreas Kernel GAM

50 DPI/INPE Importante: Compartilhar Visões do Espaço Geográfico

51 DPI/INPE REPRESENTAÇÃO COMPUTACIONAL Categorias representacionais mais comuns em SIG Possibilidade de transição entre categorias representacionais rompendo com a imobilidade inicial dos dados

52 DPI/INPE Na Vida Real... Os Dados Têm uma Natureza Espacial Definida na Coleta, então é necessário observar... zCoerência com a escala de análise zSignificado popular - organização político- administrativa zHomogeneidade interna - heterogeneidade externa zPresença nos sistemas de informação Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

53 DPI/INPE Lembrando o Dr. John Snow …….

54 DPI/INPE Camadas de Informações Ruas Base cartográfica Poços Condições ambientais Mortes Eventos de saúde Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

55 DPI/INPE Tipos de Unidades Espaciais + Comuns Físico-territoriais Bacias hidrográfica Ecossistema Quadra Lote Técnicas Micro região geográfica (IBGE) Área de influência de cidades (IBGE) Região homogênea (diversos) Populares Bairro Favela Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

56 DPI/INPE Político-administrativas Estado Município Distrito Operacionais Setor Censitário (IBGE) Distrito de água e esgoto (Ag. Saneamento) CEP (Correios) Distrito sanitário (SMS) Área de adscrição (ambulatório) Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

57 DPI/INPE Unidades espaciais geralmente usadas nos sistemas de informação de saúde e ambiente Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

58 DPI/INPE Unidades Espaciais de Análise zEscala de ocorrência dos processos zEscala de captação de dados zEscala de atuação sobre os determinantes Slides: Christovam Barcellos CICT/Fiocruz

59 DPI/INPE ANÁLISE ESPACIAL: A Força do Lugar - O Problema das Unidades de Área Modificáveis -a estimação empírica de Bayes - Os indicadores de autocorrelação espacial -o índice de moran local -as estatísticas G

60 DPI/INPE Problema das Unidades de Área Modificáveis - MAUP FALÁCIA ECOLÓGICA Falácia Ecológica A Falácia Ecológica envolve a inferência não apropriada de relações em nível individual a partir de resultados agregados em unidades de área. Isto ocorre, tipicamente, quando o dado agregado é a única fonte disponível, porém o objeto de estudo são características e relacionamentos em nível do indivíduo.

61 DPI/INPE Problema das Unidades de Área Modificáveis - MAUP FALÁCIA ECOLÓGICA escalazoneamento homogeneidadeMAUP Devido aos efeitos de escala, zoneamento e homogeneidade, componentes do MAUP, os coeficientes de correlação tendem a ser maior, em valor absoluto, do que as correlações desconhecidas das variáveis em nível individual.

62 DPI/INPE O MAUP é então essencialmente... O problema das unidades de áreas modificáveis é a interdependência entre os resultados de qualquer análise quantitativa aplicada sobre dados individuais agrupados associados a subdivisões territoriais e a definição desses grupos de indivíduos ou subdivisões espaciais.

63 DPI/INPE Efeitos de Escala Efeitos de Escala - sistema de unidades de área modificáveisdiferentes resultados a partir das mesmas variáveis é a tendência, dentro de um sistema de unidades de área modificáveis, onde diferentes resultados estatísticos são obtidos a partir das mesmas variáveis quando a informação é agrupada em diferentes níveis de resolução espacial.(unidades espaciais) (e.g. setores censitários, bairros, distritos, municípios.)

64 DPI/INPE Efeitos de Zoneamento - sistema de unidades de área modificáveis não devido a variação do tamanho destas áreas é a variabilidade dos resultados estatísticos obtidos dentro de um sistema de unidades de área modificáveis, em função das diversas maneiras que estas unidades podem ser agrupadas a uma determinada escala, e não devido a variação do tamanho destas áreas - i.e., os diferentes resultados que ocorrem simplesmente alterando-se as bordas ou configurações destas zonas a uma dada escala.

65 DPI/INPE Unidade de Área Modificável pelo Usuário - UMAU O projeto de agrupamentos como uma ferramenta de análise espacial. critério de similaridadee.g. totais populacionais iguaispor serem dominadas por diferentes característicastipo de regiões Um sistema de zonas é uma forma de descrição muito simples. As bordas da zona devem conter em si significado substantivo, como por exemplo onde elas representem fronteiras ou transições em algum padrão específico. As áreas delimitadas devem, também, conter significado geográfico: por exemplo, unidades de espaço devem possuir algum propósito descritivo, seja devido a um critério de similaridade (e.g. totais populacionais iguais) ou por serem dominadas por diferentes características ( e.g. tipo de regiões) Openshaw,1996

66 DPI/INPE O efeito das diferentes possibilidades de agrupamento sobre o valor da correlação

67 DPI/INPE Um dos requisitos chave no desenvolvimento de novos métodos de projeto de zoneamento em análise espacial está na habilidade para reagregar N pequenas áreas (a mais fina resolução disponível) em M regiões maiores de maneira a otimizar a função geral do dado agregado. As peças existem: os dados quase existem e os computadores de alto desempenho de última geração já são rápidos o suficiente. Openshaw,1996 O projeto de zoneamento como ferramenta de análise espacial

68 DPI/INPE População >60 anos População não alfabetizada Renda per capita 270 ZONAS OD97 DO MSP

69 DPI/INPE População >60 anos População não alfabetizada Renda per capita 96 DISTRITOS DO MSP

70 DPI/INPE População >60 anos População não alfabetizada Renda per capita 96 ZONAS RENDA HOMOGENEAS DO MSP

71 DPI/INPE ZONAS OD97 DISTRITOS ZONAS RENDA A) Porcentagem da população com 60 anos ou mais B) Porcentagem da população não alfabetizada C) Renda individual per capita em reais * VARIÁVEIS Comparação entre as matrizes de correlação para as variáveis selecionadas

72 DPI/INPE Correção dos Dados: BAYES EMPÍRICO Quando o atributo de interesse for uma taxa ou proporção, o mapeamento dessas taxas é o primeiro passo óbvio em qualquer análise. Entretanto, o uso de taxas brutas observadas pode ser ilusivo, já que a variabilidade de tais taxas será função do valor da população a que estas estão relacionadas, e esta pode diferir muito de área para área. Bailey,1995

73 DPI/INPE

74 DPI/INPE ABORDAGEM BAYESIANA i (taxa medida) Em uma abordagem bayesiana, a melhor estimativa da verdadeira e desconhecida taxa é dada por: onde

75 DPI/INPE taxas internas a cada polígono Como se desconhece a distribuição, média e variância, das taxas internas a cada polígono, uma suposição simples é assumir que todos tenham a mesma média e variância de todo o conjunto de polígonos. Assim, assume-se que:

76 DPI/INPE

77 DPI/INPE ANÁLISE ESPACIAL A AUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL A característica que distingue a análise estatística de dados espaciais é que seu foco principal está em inquirir padrões espaciais de lugares e valores, a associação espacial entre eles e a variação sistemática do fenômeno por localização. Anselin,1992

78 DPI/INPE Se o interesse das análises é compreender as localizações relativas dos seus elementos componentes, os indicadores locais de autocorrelação espacial podem trazer expressões quantitativas desta estrutura a partir da capacidade de inferir sobre a distribuição espacial de atributos que a ela estão relacionados. -concentrações -persistências -transições Características distributivas

79 DPI/INPE Estatística G Índice Local de Moran Onde é o elemento na matriz de vizinhança para o par de polígonos i e j

80 DPI/INPE Em Doutorado: ENSP - Depto Epidemiologia Virginia Ragoni - Pesquisadora da DPI Orientação: Dra Marília de Sá Carvalho TESE: Novos Olhares, Velhos Problemas: O Uso de Geotecnologias na Produção de Mapas de Risco Epidêmico Iniciativas do INPE no Setor Saúde Formação de Quadros

81 DPI/INPE Trabalhos com ênfase em Problemas de Saúde: Estudo da distribuição de incidência da malária na região de Tucuruí – PA, utilizando técnicas de Análise Espacial de padrões de pontos Cíntia Honório Vasconcelos, Doutoranda Centro de Recursos Hidricos e Ecologia Aplicada (USP-Sao Carlos) Orientadora:Evlyn Novo(INPE-USP) Co-orientador:Ulisses Confalonieri(Fiocruz) Iniciativas do INPE no Setor Saúde Formação de Quadros

82 DPI/INPE OBJETIVO GERAL Este trabalho teve por objetivo geral entender as relações entre os padrões de distribuição espacial dos casos de incidência parasitária da malária na região da Usina Hidrelétrica de Tucuruí - PA e os padrões de ocupação da terra induzidos por sua implantação.

83 DPI/INPE MATERIAIS E MÉTODOS Entrada dos dados da base cartográfica digitalizada e imagem TM/LANDSAT 5 no SPRING 3.5 Aplicação do Modelo Linear de Mistura na imagem Landsat5 Segmentação Classificação Supervisionada Imagem TM/ Landsat5 classificada (uso e ocupação da terra) Primeira etapa da montagem do banco de dados Malária

84 DPI/INPE MATERIAIS E MÉTODOS Padronização das amostras (Estimador Bayesiano Empírico) Importação das amostras e de seus atributos para o SPRING Aplicação de Estatística Espacial Estimador de Intensidade Kernel Função K Mapa de distância Transformação da Grade distância em atributo _ Programa LEGAL Atualize Segunda etapa de montagem do banco de dados Malária

85 DPI/INPE AMOSTRAS PLOTADAS

86 DPI/INPE IMAGEM TM/LANDSAT5 CLASSIFICADA

87 DPI/INPE ESTIMADOR DE INTENSIDADE KERNEL

88 DPI/INPE MAPA DISTÂNCIA

89 DPI/INPE Uso da Moderna Geoestatística Espaço- Temporal para Tratar Dados Agregados por Área, Determinação de Risco Face a Incerteza, Uso de Superfícies de Tendência (2 Doutorados em Andamento ) CPAC-EMBRAPA/DPI-INPE Iniciativas do INPE no Setor Saúde Teórico- Metodológica

90 DPI/INPE GERAÇÃO DE SUPERFÍCIES DA TAXA DE HOMICÍDIOS NA CIDADE DE SÃO PAULO NA CIDADE DE SÃO PAULO OBJETIVO: apresentar, através de procedimentos geoestatísticos, OBJETIVO: apresentar, através de procedimentos geoestatísticos, para os tomadores de decisões um cenário que apresente para os tomadores de decisões um cenário que apresente as tendências da variável sobre a área de estudo. as tendências da variável sobre a área de estudo. IDÉIA: dissolver o dado zonal em superfícies contínuas. Eduardo Celso Gerbi Camargo Antônio Miguel Vieira Monteiro Suzana Druck Fuks Gilberto Camara

91 DPI/INPE CARACTERÍSTICAS DOS DADOS Localização geográfica dos eventos Localização geográfica dos eventos Unidade de análise: setores censitários, divisões Unidade de análise: setores censitários, divisões políticas ou administrativas, etc. políticas ou administrativas, etc. Agregação por unidade de análise, em geral, Agregação por unidade de análise, em geral, representada pelo centróide. representada pelo centróide. Natureza: dados sócio-econômicos Natureza: dados sócio-econômicos Taxas com variâncias muito diferentes entre as Taxas com variâncias muito diferentes entre as unidades de análise => correções. unidades de análise => correções. Escala de trabalho Escala de trabalho Maior área de estudo => maior heterogeneidade Maior área de estudo => maior heterogeneidade => valores menos representativos por unidade => valores menos representativos por unidade de análise. de análise. centróide eventos

92 DPI/INPE PROCEDIMENTOS DA GEOESTATÍSTICA AnáliseExploratória AnáliseEstrutural Estimação Krigeagem Ord. Validação do Modelo Campo de Amostras Cenários

93 DPI/INPE RESULTADOS DA GEOESTATÍSTICA SUPERFÍCIES DA TAXA DE HOMICÍDIOS EM SÃO PAULO NOS ANOS DE 1996 e 1999

94 DPI/INPE ALGUMAS OBSERVAÇÕES A utilização da geoestatística linear (Krigeagem Ordinária) depende A utilização da geoestatística linear (Krigeagem Ordinária) depende de hipóteses fortes como: a estacionariedade de 2a Ordem ou a de hipóteses fortes como: a estacionariedade de 2a Ordem ou a estacionariedade intrínseca. Além disso, da distribuição normal dos dados. estacionariedade intrínseca. Além disso, da distribuição normal dos dados. Uma Possibilidade: Explorar distribuições de probabilidade diferentes da Normal para Uma Possibilidade: Explorar distribuições de probabilidade diferentes da Normal para o conjunto de dados coletados, por exemplo, as distribuições de Poisson e a Binomial. o conjunto de dados coletados, por exemplo, as distribuições de Poisson e a Binomial. Segundo Bailey e Gatrel (1995), a transformação nos dados não é uma solução Segundo Bailey e Gatrel (1995), a transformação nos dados não é uma solução satisfatória quando contagem ou proporções são envolvidas. satisfatória quando contagem ou proporções são envolvidas.

95 DPI/INPE AVANÇOS PRELIMINARES Um modo para tratar com esta espécie de dado (Taxa) é aplicar Um modo para tratar com esta espécie de dado (Taxa) é aplicar a Krigeagem Binomial ( Neil [1991], Oliver et. al [1998] ). a Krigeagem Binomial ( Neil [1991], Oliver et. al [1998] ). Simplificadamente, esta técnica objetiva estimar o risco de um fenômeno ocorrer, tendo como Simplificadamente, esta técnica objetiva estimar o risco de um fenômeno ocorrer, tendo como informação disponível a taxa ou freqüência local (No. de casos / População). informação disponível a taxa ou freqüência local (No. de casos / População). O sistema de Krigeagem Binomial O sistema de Krigeagem Binomial

96 DPI/INPE AVANÇOS PRELIMINARES Semivariogramas de risco A principal diferença entre o semivariograma tradicional e o de Risco, é o valor do Efeito Pepita.

97 DPI/INPE RESULTADOS PRELIMINARES Mapeamento da Taxa de homicídios com base no semivariograma corrigido com base no semivariograma corrigido

98 DPI/INPE RESULTADOS PRELIMINARES

99 DPI/INPE Centro de Estudos de Desigualdades Socioterritorias DPI-INPE/Ser. Social PUC-SP/Inst Polis Projeto FAPESP – Projeto FAPESP – Em Execução – - MAPA Exclusão SP –2000 – Resultado + Recente - Estudos de Saúde, Ambiente e População NEPO-UNICAMP/DPI-INPE Projeto FAPESP – Projeto FAPESP – Proposta (Sendo Trabalhada) Iniciativas do INPE no Setor Saúde Teórico- Metodológica

100 DPI/INPE Recado Final Mesmo! Geometrias não são Geografias Geometrias não são Geografias Prof. Milton Santos

101 DPI/INPE Visitem! Geoprocessamento e Pessoas


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