En busca de nuevas representaciones demográficas: El campo de estudios de las rejillas poblacionales en la era del aprendizaje automático

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

Grillas Poblacionales, Distribución espacial de la población, Aprendizaje automático, Modelado espacial, Variables sintomáticas, Sensores remotos, Datos censales

Resumen

La distribución poblacional en la superficie terrestre revela una variedad de patrones espaciales que reflejan procesos sociodemográficos relacionados con las dinámicas histórico-geográficas que los produjeron. Las grillas poblacionales han cobrado protagonismo como fuente de datos, involucrando estimaciones y distribución en áreas pequeñas. Cada una de ellas está compuesta por celdas de tamaños específicos y abarcan la totalidad del globo o territorios locales específicos. Este trabajo presenta una revisión comentada de la literatura en el campo de estas representaciones poblacionales, específicamente en la distribución y el volumen de la población, y la importancia de las variables auxiliares espaciales, denominadas aquí variables sintomáticas. Estas desempeñan un papel crucial en la construcción de modelos basados en la realidad tanto local como global, utilizando diversos métodos, incluido el aprendizaje automático. También se destacan las principales iniciativas en el campo, los productos globales disponibles y las bases técnicas de las principales metodologías. Además, se discuten las limitaciones, precauciones y las nuevas oportunidades resultantes de la creación de estas grillas poblacionales.

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Biografía del autor/a

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

Cómo citar

Moreira Silva, D., Mayumi Anazawa, T., Amaral, S., da Fonseca Feitosa, F., Irineu Rangel Rigotti, J., & Miguel Vieira Monteiro, A. (2024). En busca de nuevas representaciones demográficas: El campo de estudios de las rejillas poblacionales en la era del aprendizaje automático. Revista Brasileira De Estudos De População, 41, 1–24. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0268

Número

Vol. 41 (2024)

Sección

Artigos de revisão

Licencia

Derechos de autor 2024 Revista Brasileira de Estudos de População

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