Areal Interpolation of Population Counts using pre-classified land cover data
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Areal Interpolation of Population Counts using pre-classified land cover data Michael Reibel & Aditya Agrawal. In. Population and Development Review, Vol. 1, No. 2. (2007), pp. 619-633. André Augusto Gavlak Geógrafo {[email protected]} Análise Espacial de Dados Geográficos – SER-301
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Areal Interpolation of Population Counts using
pre-classified land cover data
Michael Reibel & Aditya Agrawal.
In. Population and Development Review, Vol. 1, No. 2.
(2007), pp. 619-633.
André Augusto Gavlak
Geógrafo
Análise Espacial de Dados Geográficos – SER-301
PROBLEMA...
A necessidade de se combinar a representação de
informações sóciodemográficas através de unidades
espaciais incompatíveis é um problema comum para
os demógrafos.
PROBLEMA...
OBJETIVOS
O estudo propõe uma metodologia melhorar a exatidão
no mapeamento (interpolação) populacional usando
dados pré-classificados de uso do solo, visto que esta
pode ser uma solução para problemas de combinação
de dados espaciais incompatíveis.
+
OBJETIVOS
Realizar uma interpolação ponderada pela área usando
dados de cobertura do solo para interpolar a população
dos distritos de 2000, nos distritos do censo de 1990, no
San Gabriel Valley/USA.
INTERPOLAÇÃO PONDERADA PELA ÁREA
A transferência de informação de um zoneamento de origem, cujas
ns zonas têm população Zs e área As, para um zoneamento de
destino envolve o cálculo da união espacial entre os dois
zoneamentos, da qual resultam nst zonas Zst com área Ast .
assume que a população se distribui uniformemente (o que não é
garantido) nas zonas de origem e sobre a validade deste
pressuposto assenta a validade dos resultados.
200
50 50
50 50
ALTERNATIVA...
Usar infomações de gradientes de densidade internos da
zona de origem através de dados auxiliares.
200
50 60
30 60
+
DADOS
Dados de cobertura do solo da National Oceanic and
Atmospheric Administration’s (NOAA) Coastal Change
Analysis (C-CAP)1 Program, integrados com US
Geological Survey’s National Land Cover Dataset
(NLCD).
METODOLOGIA
Calculou-se através de Regressão Linear (ordinary least
squares – OLS) o peso de cada tipo de cobertura de solo
na distribuição da população.
AUTOCORRELAÇÃO
“With respect to the regression derive weighting scheme,
the values of the predictor variables (i.e., categorical
urban land cover types) are positively spatially
autocorrelated”
REDISTRIBUIÇÃO DA POPULAÇÃO
onde :
Gs é a população estimada normalizada para a célula do grid,
Gw é a população ponderada estimada para a célula
Tg é a população observada do polígono fonte da célula G.
Tg (chapéu) é a população ajustada derivada do polígono fonte dacélula G aplicando os pesos somados de todas as células nopolígono de origem T
POPULAÇÃO DE 2000 ALOCADA EM CÉLULAS
DE 30X30M
POPULAÇÃO DE 2000 AGREGADA NA BASE DE
1990
DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DA PORCENTAGEM DE
ERRO
ERROS
Testes de autocorrelação espacial revelaram que
os erros estão distribuídos num padrão espacial
disperso (P<=0.01)
Os erros também revelam que os padrões de erro
estão associados com específicas coberturas do
solo e áreas sócio demográficas
ERROS
“reasonably
symmetrical with
means near zero,
and that they
correspond to
approximate
Gaussian
normality”
CONCLUSÕES
A interpolação usando os dados auxiliares da NLCD são
consideravelmente mais precisos que a simples
ponderação pela área, preservam os dados e são de
fácil estimação.
Falta maior detalhamento nos procedimentos
metodologicos, principalmente com relação à
manipulação dos dados.
