Em busca de novas representações demográficas: O campo de estudos das grades populacionais em tempos de máquinas que aprendem

Autores

DOI:

https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0268

Palavras-chave:

Grades populacionais, Distribuição espacial da população, Aprendizado automático, Modelado espacial, Variáveis sintomáticas, Sensores remotos, Dados censitários

Resumo

A distribuição populacional na superfície terrestre revela uma variedade de padrões espaciais que refletem processos sociodemográficos relacionados às dinâmicas histórico-geográficas que os produziram. As grades populacionais têm ganhado destaque como fonte de dados, envolvendo estimativas e distribuição de população em pequenas áreas. Cada grade populacional é composta por células de tamanhos, cobrindo a totalidade do globo ou territórios locais. Este trabalho apresenta uma revisão comentada da literatura no campo destas representações populacionais, especificamente na distribuição e volume da população, bem como na importância das variáveis auxiliares de cunho espacial, denominadas aqui de variáveis sintomáticas. Estas desempenham papel crucial na construção de modelos pautados na realidade, tanto local quanto global, utilizando métodos diversos, que incluem aprendizado de máquina. Destacam-se ainda as principais iniciativas do campo, os produtos globais disponíveis e as bases técnicas das principais metodologias. Além disso, são discutidas as limitações, precauções e as novas oportunidades resultantes da criação dessas grades populacionais.

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Biografia do Autor

Diego Moreira Silva, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), São José dos Campos-SP, Brasil

Diego Moreira Silva é mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e graduado em Geografia pela Universidade Federal Fluminense, polo de Campos dos Goytacazes - RJ.

Tathiane Mayumi Anazawa, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Campinas-SP, Brasil

Tathiane Mayumi Anazawa possui pós-doutorado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (bolsista Fapesp), com estágio pós-doutoral no Centro de Estudios Demográficos (CED), Universidad Autónoma de Barcelona. É doutora em Demografia pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e graduada em Ciências Biológicas pela Universidade Estadual de Ponta Grossa. Pesquisadora junto ao LiSS - Laboratório de investigação em Sistemas Socioambientais, do Inpe.

Silvana Amaral, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), São José dos Campos-SP, Brasil

Silvana Amaral Kampel é doutora em Engenharia/Informação Espacial pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP), mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e ecóloga pela Universidade Estadual Paulista (Unesp) de Rio Claro. Funcionária e pesquisadora do Inpe, na Divisão de Processamento de Imagens, Coordenação de Observação da Terra (OBT).

Flávia da Fonseca Feitosa, Universidade Federal do ABC (UFABC), Santo André-SP, Brasil

Flávia da Fonseca Feitosa é doutora em Geografia pela Rheinisch Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn (Alemanha), mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e graduada em Arquitetura e Urbanismo pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Professora do Bacharelado em Planejamento Territorial e do Programa de Pós--Graduação em Planejamento e Gestão do Território da Universidade Federal do ABC (UFABC).

José Irineu Rangel Rigotti, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte-MG, Brasil

José Irineu Rangel Rigotti é doutor e mestre em Demografia pelo Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional (Cedeplar) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e graduado em Geografia pela UFMG. Professor associado II, do Departamento de Demografia, da Universidade Federal de Minas Gerais e pesquisador do Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional (Cedeplar).

Antonio Miguel Vieira Monteiro, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), São José dos Campos-SP, Brasil

Antonio Miguel Vieira Monteiro é doutor em Engenharia Eletrônica e Controle/Ciência da Computação pelo Centro de Ciências Espaciais da Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade de Sussex, em Brighton, Reino Unido, mestre em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espírito Santo (Ufes). Funcionário na Divisão de Processamento de Imagens (DPI) do Inpe. É orientador nos programas de Computação Aplicada, de Sensoriamento Remoto e de Ciência do Sistema Terrestre do Inpe. Coordenador do Programa Institucional Espaço e Sociedade do Inpe e do LiSS - Laboratório de Investigação em Sistemas Socioambientais na Área de Observação da Terra no Inpe.

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Publicado

2024-11-15

Como Citar

Moreira Silva, D., Mayumi Anazawa, T., Amaral, S., da Fonseca Feitosa, F., Irineu Rangel Rigotti, J., & Miguel Vieira Monteiro, A. (2024). Em busca de novas representações demográficas: O campo de estudos das grades populacionais em tempos de máquinas que aprendem. Revista Brasileira De Estudos De População, 41, 1–24. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0268

Edição

v. 41 (2024)

Seção

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