O fenômeno urbano na Amazônia contemporânea se estende pelo território e se estrutura por diversas formas socioespaciais, tais como as comunidades locais, que, ao formarem redes urbanas incipientes, têm características particulares definindo sua importância na estruturação do território regional. Neste artigo, é proposto o uso de técnicas qualiquantitativas para definir uma tipologia para as comunidades ribeirinhas do Baixo Tapajós (Pará): variáveis descritoras, obtidas por questionários de campo aplicados a 62 comunidades, entre Santarém e Itaituba, e submetidas à estatística multivariada. A partir da análise de componentes principais para 30 variáveis e agrupamento hierárquico, cinco grupos de comunidades foram identificados e descritos; resultado considerado consistente com as observações de campo. Variáveis relacionadas principalmente ao uso da terra e à infraestrutura condicionaram esta classificação. Comunidades em unidades de conservação, independente da localização na margem do Rio Tapajós, apresentaram situação distinta das demais, sendo que a presença do Estado, suportando programas governamentais, mostrou-se fundamental para manutenção de todas as comunidades.
This paper is committed to explore object-oriented methods for the classification of Quickbird images, aiming to support future urban population estimates. The study area concerns the southern sector of São José dos Campos city, located in the State of São Paulo, Brazil. By means of a multi-resolution segmentation approach and a six-layer hierarchical classification network, homogeneous residential areas were identified in terms of density of occupation and building standards (single dwelling units or high-rise buildings). The classification network was built upon spectral, geometrical and topological features of the objects in each level of segmentation as well as upon their contextual and semantic interrelationships in-between the hierarchical levels. The final classification of homogeneous residential units was subject to validation, using an object-based Kappa statistics.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.