ESTIMATIVA E DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE POPULAÇÃO URBANA COM IMAGENS DE SATÉLITES DE LUZES NOTURNAS: UM ESTUDO PARA A REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO, BRASIL, COM O SENSOR VISIBLE/ INFRARED IMAGING RADIOMETER SUITE (VIIRS)
Item
    
        
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        Título                
 
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                        ESTIMATIVA E DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE POPULAÇÃO URBANA COM IMAGENS DE SATÉLITES DE LUZES NOTURNAS: UM ESTUDO PARA A REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO, BRASIL, COM O SENSOR VISIBLE/ INFRARED IMAGING RADIOMETER SUITE (VIIRS)
                                            
 
                        - 
                        Geografia
                                            
 
                        - 
                        INPE
                                            
 
                        - 
                        IBGE
                                            
 
            
    
        
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        Autor                
 
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                        Vinicius Etchebeur Medeiros Dória
                                            
 
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                        Silvana Amaral
                                            
 
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                        Antônio Miguel Vieira Monteiro
                                            
 
            
    
        
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        Assunto                
 
                        - 
                        Distribuição espacial
                                            
 
                        - 
                        População urbana
                                            
 
                        - 
                        luz
                                            
 
                        - 
                        satélite
                                            
 
            
    
        
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        Abstract                
 
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                        Este artigo avalia o potencial das imagens de luzes noturnas do sensor VIIRS (Visible/Infrared Imaging Radiometer Suite) embarcado no satélite S-NPP para estimar o volume e a distribuição da população urbana na Região Metropolitana de São Paulo, explorando seu uso como uma possibilidade complementar às informações demográficas produzidas pelos censos demográficos. Utilizou-se uma imagem mosaico de luzes noturnas de 2012, com resolução espacial de aproximadamente 500m, e as áreas de ponderação do censo 2010 do IBGE. Após a análise por regressão linear simples, procedeu-se o estudo da dependência espacial para os dados de população através da análise de autocorrelação espacial dos índices de Moran global e local. Uma Regressão Geograficamente Ponderada (GWR) foi então testada para considerar a dependência espacial nas relações entre os dados de luzes noturnas e os dados de população nas áreas de ponderação. Os resultados das estimativas de população pela GWR foram consistentes com os dados do censo de 2010. Dos coeficientes da regressão local, 32,8% mostraram-se estatisticamente significantes e, no geral, o modelo superestimou o valor de população em 5%. Os coeficientes do modelo GWR indicaram a existência de diferentes regimes espaciais na RMSP quando observamos a associação entre luzes e o volume de população. A análise dos diferentes padrões associados à distribuição espacial da população e os dados de luzes noturnas também se mostraram instrumentos auxiliares para observação e leitura das estratégias de ocupação humana das terras urbanas na região metropolitana
                                            
 
            
    
        
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        issue                
 
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        Date                
 
                        - 
                        2016
                                            
 
            
    
        
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        Língua                
 
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        issn                
 
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                        eISSN: 1983-8700
                                            
 
            
    
        
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        título curto                
 
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                        ESTIMATIVA E DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE POPULAÇÃO URBANA COM IMAGENS DE SATÉLITES DE LUZES NOTURNAS
                                            
 
            
    
    
        
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        Rights                
 
                        - 
                        Direitos autorais 2017 Geografia