O entendimento do fenômeno da segregação é essencial ao planejamento urbano. Os índices espaciais de segregação são métricas que permitem identificar os padrões espaciais de segregação de diferentes grupos populacionais e sua variação espacial dentro da cidade. Neste artigo, índices espaciais globais e locais de segregação espacial foram aplicados à cidade de Marília-SP. A análise dos índices locais revelou que a segregação de Marília não pode mais ser classificada com padrão clássico centro-periferia. Ainda que grupos de baixa renda se concentrem nas periferias (zonas sul e nordeste), Marília apresenta um padrão de macro segregação diferenciado, com a consolidação do setor que vai do centro histórico à zona leste, no qual população de alta renda está agrupada. O estudo também revelou um alto grau de segregação (isolamento) da população de alta renda na zona leste (condomínios fechados) e de baixa renda na zona sul (favelas e conjuntos habitacionais), reforçados pelo índice insignificante de exposição entre os grupos opostos na zona sul da cidade.
The understanding of intraurban space in cities requires the observation and identification of the relationship between spatial patterns for the unveiling of its contents to understand the processes involved in the production and reproduction of these spaces. Thematic land cover/land use maps and social indicators maps are commonly used to acquire information on the existing spatial patterns, they are an important data source for land planning and management, and hence, are crucial in zoning projects. This research aims to correlate intraurban land cover classification maps from the city of Marília/SP developed from high resolution satellite images using the image analysis based on objects (GEOBIA) method with the indices and social indicators of quality of life, environmental quality, education and socioeconomic level for inferences about the quality of life and socio spatial segregation in the city of Marília/SP. For the spatial distribution and processing of the quantitative and qualitative data, geoprocessing techniques were applied, through the use of a Geographic Information System, statistical techniques and remote sensing, which allowed spatial analysis of data created. The results were presented and the proposed method was demonstrated promising to be applied in updating intraurban space information to support urban planning and land management and, consequently, contribute to improving the population's quality of life.
The increase in gated communities is the most important recent urban phenomenon in Latin America. This article proposes a methodology to identify the morphological features and spatial characteristics of gated communities to map them based on the land cover map and the quality of life index. The importance of this proposal is related to the fact that there are no official statistics on gated communities in most Latin American countries. The proposal was tested in Marília, a medium-sized city in southeastern Brazil. Geographic object-based image analysis with high-resolution satellite images and 2010 demographic census variables were used to support the research procedures. The accuracy of the output was 83.3%. It was found that there is a positive correlation between the quality of life index and the occurrence of high-standard gated communities (golden ghettos). They were mainly identified by the following land cover classes: white painted concrete slabs/light-colored roof tiles, and the existence of pavement, pools, and herbaceous vegetation. In addition to mapping the gated communities, it was possible to classify them according to the categories proposed in the literature (golden ghettos and lifestyle gated communities).
Urban segregation represents a significant barrier to achieving social inclusion in cities. Its cartographic representation is important to measure the evolution of this serious urban phenomenon. This paper aims to map the susceptibility to socio-spatial segregation in Marília/SP (Brazil). The method of calculating the informative value and susceptibility was adapted to measure the segregation of the urban area of the city. As per the final map validation, the success rate was 93%; this methodological adaptation presented great potential and can contribute to the urban planning activities.
Palavras-chave: segregação; padrões espaciais; dinâmica; índices espaciais de segregação; modelagem baseada em agentes.
Income variables from the Brazilian population census (IBGE) are often used as proxies for the population's socioeconomic level in spatial analyses of urban segregation, inequality and social exclusion. However, income variables are dependent on reference values (minimum wage) that change over time, which can be challenging for multitemporal analysis. This paper discusses this issue and proposes a methodology to adjust income data that allows a meaningful comparison between the datasets of two Census periods. The methodology was applied to five medium-sized cities of the state of São Paulo by adjusting income data from Census 2000 and 2010 according to the period's inflation rates. The analysis shows that the methodology mitigates the comparability issues. Results better reflect the changes in population composition and in residential patterns of different income groups that took place over the 2000s in Brazil in medium-sized cities.
Nos últimos anos, as técnicas de extração de informações das imagens de satélite evoluíram muito, mas o compartilhamento das suas regras de classificação ainda está muito aquém do seu potencial. Este artigo compara duas classificações de vias pavimentadas, desenvolvidas através do uso de técnicas de GEOBIA, por dois operadores diferentes, de Marília-SP. A imagem do satélite WordView-II (RGB, NIR) de 2010 e o programa eCognition foram utilizados por ambos os intérpretes no processo. O coeficiente kappa, produzido a partir de 500 pontos aleatórios, e a análise visual foram utilizados para comparar as classificações. Os índices kappa de 0,68 e 0,72 mostraram considerável concordância entre os operadores. Ressaltaram também a importância dos critérios de segmentação e dos parâmetros de escala de análise, principais diferenças entre ambos, para a classificação dos objetos geográficos.
Os níveis de automação do processo de classificação das imagens de satélite variam muito entre as diferentes pesquisas. Contudo, inúmeros trabalhos demonstraram que os procedimentos semiautomáticos, como a Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA), produzem melhores resultados. Este artigo tem como objetivo comparar os parâmetros de classificação desenvolvidos por quatro analistas distintos, que se basearam na mesma chave de interpretação, aplicados em duas cenas de Marília - SP. Visa avaliar o potencial de transferência das regras de classificação entre as diferentes áreas. Os resultados mostraram que os analistas optaram por diferentes: conjuntos de regras, atributos quantificáveis, limiares e níveis hierárquicos. No entanto, os índices kappa das classificações foram considerados muito bons. E, os conjuntos de regras produzidos por três analistas apresentaram elevada capacidade de transferência entre as cenas analisadas. Essa constatação ressalta a relevância de criar bibliotecas específicas para compartilhar os referidos procedimentos.
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