(Objetivo)

O objetivo deste estudo foi analisar o papel que as tecnologias de sensoriamento remoto podem desempenhar no estudo dos fatores multidimensionais que influenciam a segurança alimentar e nutricional (SAN) em Córdoba, Argentina.

(Metodologia)

A área de estudo compreende a cidade de Córdoba, Argentina. Dados epidemiológicos sobre a prevalência de baixo peso, sobrepeso e obesidade (desnutrição) durante 2013 foram obtidos de 23 centros de atenção primária à saúde da cidade. As condições ambientais dos locais foram exploradas dentro de um raio de 1000 m. As imagens do SPOT 5 foram classificadas e as características espectrais e espaciais utilizadas, e o que se mostra é como uma classificação sem supervisão pode fornecer informações para descrever a dimensão social e o acesso econômico aos alimentos. A regressão linear multivariada foi realizada para examinar a relação entre a prevalência da desnutrição e as variáveis ambientais e espaciais derivadas das imagens de SPOT.

(Resultados)

Os resultados da classificação da imagem não supervisionada mostram a diferença no padrão espectral espacial dos bairros, evidenciando como uma simples classificação da imagem de satélite pode se tornar uma ferramenta útil de discriminação. São obtidas as análises de regressão múltipla com R2 ajustado de 0,70 e 0,6435 respectivamente para desnutrição, sobrepeso e obesidade. Os mapas de prevalência contínua são construídos a partir dos modelos obtidos.

(Conclusões)

O método proposto neste trabalho pode discriminar socialmente diferentes áreas relacionadas à SAN. É inovador e necessário tirar proveito

de ferramentas de sensoriamento remoto e tecnologias geoespaciais, em nossa região, aplicadas à SAN.

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