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Doctoral Thesis
DOI
Document
Author
Full name
Patrícia Lustosa Brito
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2010
Supervisor
Committee
Quintanilha, José Alberto (President)
Abiko, Alex Kenya
Bavia, Maria Emília
Correia, Virginia Ragoni de Moraes
Raffo, Jorge Gustavo da Graça
Title in Portuguese
Sensoriamento remoto na identificação de elementos e tipologias urbanas relacionados à ocorrência da leptospirose no subúrbio ferroviário de Salvador, Bahia.
Keywords in Portuguese
Áreas precárias
Classificação de imagens
Epidemiologia
Imagem QuickBird
Infra-estrutura urbana
Leptospirose
Ortofotografia
Salvador (BA)
Sensoriamento remoto
Abstract in Portuguese
Em países em desenvolvimento, doenças infecciosas se constituem ainda um grave problema de saúde pública. Muitas vezes, essas doenças estão altamente relacionadas a condições urbanas que podem ser encontradas em áreas mais pobres. Nesses casos, o sensoriamento remoto (SR) pode ser utilizado como uma poderosa ferramenta de estudo. Novos produtos de SR se encontram disponíveis no mercado, permitindo o desenvolvimento de análises espaciais cada vez mais profundas e precisas. No entanto, a complexidade que envolve a epidemiologia de doenças, a irregularidade de ocupações urbanas e a heterogeneidade das imagens de alta resolução espacial têm restringido o desenvolvimento de estudos nesse campo científico. O desafio de identificar elementos e tipologias urbanas em imagens de sensoriamento remoto relacionadas à ocorrência da leptospirose justifica-se pela crença de que ferramentas de SR podem ser mais amplamente utilizadas no monitoramento de carências urbanísticas e, consequentemente, na gestão de ações e investimentos públicos. A metodologia contempla uma revisão bibliográfica sistemática, com base na qual foram criados modelos de transmissão da leptospirose e investigadas tipologias urbanas presentes na área de estudo. As variáveis baseadas em dados de SR que formam os indicadores dos modelos e que caracterizam as tipologias foram usadas para definir objetos e atributos, alvos das investigações em imagens de alta resolução espacial. Os procedimentos de SR adotados baseiam-se na segmentação multi-nível, classificação baseada em objeto, e utilizam ortofotografias aéreas, imagem QuickBird e base cartográfica do eixo viário do Subúrbio Ferroviário de Salvador. Para o cálculo das variáveis utilizou-se produtos do processamento da imagem QuickBird. Procedimentos de geoprocessamento foram realizados em sistema de informações geográficas. Por fim, realizaram-se as primeiras análises epidemiológicas que investigam a relação da leptospirose com os elementos e tipologias urbanas identificados por meio de SR, cujos resultados apontam maior influência do percentual de pavimentação das vias, sua largura e qualidade da edificação na possibilidade de ocorrência da leptospirose no Subúrbio. Possíveis fontes de viés são discutidas ao lado de propostas de continuação da pesquisa. Apesar dos problemas e limitações identificados no processo, o estudo mostra que a metodologia desenvolvida baseada em SR se constitui uma poderosa ferramenta de análise do espaço intra-urbano, uma vez que permite a identificação de elementos e tipologias relacionados a situações de risco, apoiando assim, o direcionamento de investimentos públicos que venham refletir na melhoria das condições de saúde da população.
Title in English
Using remote sensing to identify urban elements and patterns related to Leptospirosis occurrence at the Railroad Suburb of Salvador, Brazil.
Keywords in English
Brazil
Epidemiology
Image classification
Leptospirosis
Ortophotographs
Precarious settlements
QuickBird images
Remote sensing
Salvador
Urban infra structure
Abstract in English
In developing countries, infectious diseases are still a serious public health problem. These diseases are often and highly related to urban conditions found in poor areas, in these cases, remote sensing (RS) can be used as a powerful tool. New RS products are now available allowing the development of more complex and precise spatial analysis. On the other hand, the complexity of epidemiological studies, the lack of regularity of precarious urban settlements and the heterogeneity of high spatial resolution images have been restricting the development of studies in this areas. The challenge of identifying urban elements and typologies related to the leptospirosis using RS products is pursued due the belief that RS can be more used among professionals and researchers in the task of monitoring the urban environment, and directing public investments and actions. The methodology presented consists in a broad literature review, which was used to support leptospirosis transmission risk models and to find urban typologies at the study area. Variables based on RS were identified in the disease models and in the typologies characterization. This models and typologies also defined targets to look for in the high spatial resolution images. RS procedures were based on multi-level segmentation, object-based classification, aerial photography, QuickBird satellite images and street axis vector data of the Railroad Suburb of Salvador. In order to obtain the variable's values, results of QuickBird image processing were added to a geographic database and processed using vector and raster over layering techniques. At last, epidemiological analysis were initiated aiming to find its relationship with the urban elements and typologies identified using RS. The results points paved streets, streets wideness and house quality as the RS variables that have more influence on the leptospirosis transmission chance. The dissertation also presents research restrains, potentials, possible sources of bias and future studies proposals. It concludes that the RS based methodology presented is a powerful tool for urban analysis, due to its capabilities for identifying urban targets related to risky situations, and, therefore, for helping direct public investments to improve life conditions an unprivileged city areas.
 
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Publishing Date
2010-08-31
 
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