O USO DA TECNOLOGIA SIG NA ANÁLISE DAS
DESIGUALDADES SOCIOESPACIAIS NA
METRÓPOLE DO RIO DE JANEIRO
GIOVANNA ALTOMARE CATÃO*CARLOS EDUARDO SARTOR**
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO - UFRJ
INSTITUTO DE PESQUISA E PLANEJAMENTO URBANO E REGIONAL - IPPUR OBSERVATÓRIO DE POLÍTICAS URBANAS E GESTÃO MUNICIPAL PRÉDIO DA REITORIA, SALA 543 - CIDADE UNIVERSITÁRIA - ILHA DO FUNDÃO
CEP: 21.910-240 - RIO DE JANEIRO/RJ - BRASIL TEL: (21) 598-1932 FAX: (21) 598-1923 E-MAILS: GIOVANNA@IPPUR.UFRJ.BR CARLOS@IPPUR.UFRJ.BR RESUMO
A aplicação da tecnologia SIG (Sistema de Informações Geográficas) é discutida, neste trabalho, tendo como referência o processo de formação da base de dados geográficos, em especial da relação entre bases no formato matricial e vetorial, e de sua compatibilização e associação a bancos de dados estatísticos, no escopo de uma pesquisa que prioriza, em um dos seus eixos investigativos, a análise da dimensão socioespacial das desigualdades na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). O geoprocessamento é apresentado como um instrumento que permite a integração de diversos tipos de dados, facilitando o processo de consulta e análise sobre o espaço das cidades e da metrópole. Como resultado preliminar destacam-se os mapas sobre a Estrutura Socioespacial da RMRJ, que representam uma hierarquização dos espaços intrametropolitanos, considerando sua composição social e condições de vida. Novos indicadores vêm sendo mapeados, explorando outras potencialidades na área de geotecnologias, aplicadas a estudos sobre o meio urbano, como a de Modelagem Digital de Terrenos (MDT), ainda em processo de elaboração.
ABSTRACT
This paper discusses the application of GIS (Geographic Information System) technology throughout the process of creation of geographical databases, mainly the manipulation of raster and vector formats, and its linkage to statistical databases. This paper is included in a research project that has as one of its investigative aspects the socio-spatial analysis in the metropolitan area of Rio de Janeiro (RMRJ). Geoprocessing is shown as an instrument able to allow the integration of different data type, making it easier to consult and perform analysis about the city and metropolitan places. As prior result it presents maps on socio-spatial structure of the study area, which shows a hierarchical degree among the intra-metropolitan spaces, taking into account its social composition and life conditions. New indicators have been mapped exploiting other potentialities in the field of geotechnologies, like Digital Elevation Model (DEM), always focusing on the urban field, which is still being processed.
INTRODUÇÃO
Este trabalho trata sobre a aplicação da tecnologia SIG (Sistema de Informações Geográficas) no estudo das desigualdades socioespaciais na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ), como parte de um projeto de pesquisa que se encontra em andamento no Observatório de Políticas Urbanas e Gestão Municipal (IPPUR/UFRJ-FASE). A estrutura do texto compreende a apresentação sucinta de características sobre a RMRJ, bem como das linhas gerais do referido projeto de pesquisa. Em seguida, discute-se o uso do geoprocessamento como meio para o desenvolvimento das análises, relacionando equipamentos e programas utilizados, e a metodologia adotada na formação da base de dados geográficos, que envolveu a manipulação de bases matriciais e vetoriais. Por fim, são ilustrados alguns dos primeiros resultados da
* Mestre em Sistemas e Computação - IME/RJ.
o 1
compatibilização e associação entre as bases de dados geográficos e estatísticos, com destaque para os
Mapas da Estrutura Socioespacial da RMRJ.
A RMRJ ocupa uma área de 5.619,8 km² (aproximadamente 13% do território estadual), abrangendo os seguintes municípios: Rio de Janeiro, Belford Roxo, Duque de Caxias, Guapimirim, Itaboraí, Itaguaí, Japeri, Magé, Mangaratiba, Maricá, Nilópolis, Niterói, Nova Iguaçu, Paracambi, Queimados, São Gonçalo, São João de Meriti, Seropédica e Tanguá1.
Quanto aos aspectos geomorfológicos, a Região Metropolitana pode ser caracterizada a partir da identificação dos três grupos principais de elementos que definem o seu relevo: os Maciços Litorâneos, as Baixadas e a Serra do Mar, que se estende de norte a oeste, marcando os limites com os municípios das regiões Serrana e Centro-Sul Fluminense. Destacam-se também as baías de Guanabara (ao centro) e de Sepetiba (à oeste).
Os Maciços Litorâneos são formações isoladas, mais próximas do litoral, com destaque para os maciços da Pedra Branca, Tijuca e Serra da Madureira, no Rio de Janeiro, e Serra de Cassorotiba, em Niterói. Entremeando estas formações, encontram-se as Baixadas Litorâneas em toda a extensão próxima ao mar, onde estão localizadas as lagoas barradas por restingas. E, entre os Maciços Litorâneos e a Serra do Mar, situam-se as Baixadas Interiores, que formam uma grande superfície de ocupação de planícies e colinas, abrangendo a Baixada Fluminense.
A dinâmica demográfica da metrópole do Rio de Janeiro, nos últimos 20 anos, combina tendências clássicas das grandes cidades, estejam estas situadas em países em desenvolvimento ou em nações desenvolvidas. Enquanto algumas das áreas da periferia metropolitana crescem fortemente, bairros das áreas centrais e suburbanas da Cidade do Rio de Janeiro conhecem movimentos de perda populacional, através de um processo de redistribuição da população na metrópole, do núcleo para a periferia.
A taxa anual de crescimento populacional do conjunto metropolitano é a menor entre as metrópoles brasileiras, evidenciando forte inflexão no ritmo de crescimento demográfico. O Município do Rio de Janeiro vem perdendo posição relativa na Região Metropolitana, embora o ritmo da perda tenha se reduzido na primeira metade da década de 90. Contudo, as áreas mais distantes do núcleo metropolitano apresentam tendências de expansão, com taxas médias geométricas anuais maiores que 3%, entre 1996 e 2000, como é caso dos municípios de Guapimirim, Itaboraí, Itaguaí, Japeri, Mangaratiba, Maricá e Seropédica.
A PESQUISA EM ANDAMENTO
Este trabalho faz parte de uma pesquisa iniciada no ano de 1998, intitulada “Metrópole, desigualdades socioespaciais e governança urbana: Rio de Janeiro, São Paulo, Belo Horizonte e Porto Alegre” e desenvolvida no âmbito do Programa de Apoio a Núcleos de Excelência (PRONEX) do Ministério da Ciência e Tecnologia. Seu objetivo é avaliar, através de estudos sistemáticos, empíricos e comparativos, os impactos da reestruturação produtiva e das políticas de reajuste estrutural nas áreas metropolitanas mencionadas, desenvolvendo-se através de três eixos investigativos, quais sejam: poder local, estrutura econômica e desigualdades socioespaciais.
As equipes responsáveis pelos trabalhos são formadas por profissionais de diferentes áreas como: arquitetos, urbanistas, economistas, geógrafos e sociólogos, envolvendo diversas instituições de pesquisa e ensino superior, em cada uma das metrópoles pesquisadas2. A multidisciplinariedade desse grupo proporciona uma visão abrangente e, ao mesmo tempo, complementar sobre os principais problemas que afligem as grandes metrópoles brasileiras.
A TECNOLOGIA SIG COMO MEIO FACILITADOR DAS ANÁLISES
A tecnologia SIG, dada sua capacidade em armazenar, gerenciar e analisar diversos tipos de dados espacialmente referenciados, mostra-se como importante instrumento na realização de consultas e análises, gerando novas informações e permitindo uma melhor visualização da distribuição espacial de fenômenos demográficos, sociais, econômicos e ambientais.
Existem inúmeras aplicações para esta tecnologia, estando o presente trabalho mais voltado às aplicações do eixo investigativo sobre as desigualdades socioespaciais. Pode-se citar o estudo da diferenciação e estrutura socioespacial, a evolução da ocupação dos espaços metropolitanos, seus padrões e tendências, a quantificação e/ou qualificação dos equipamentos e serviços urbanos, a dinâmica da produção imobiliária, da mobilidade populacional e da segregação urbana.
1 Situação político-administrativa no ano de 1997 (IGBE). Em 2000, emancipou-se de Nova Iguaçu o distrito de Mesquita,
configurando o mais novo município da RMRJ.
o 2
2 A coordenação geral da pesquisa cabe ao Observatório de Políticas Urbanas e Gestão Municipal (IPPUR/UFRJ-FASE), sob
EQUIPAMENTOS E PROGRAMAS UTILIZADOS
Para realização do trabalho têm sido utilizados os seguintes equipamentos:
• Microcomputador Pentium III - 600, 128 Mb RAM: dedicado à elaboração das bases geográficas e tratamento de imagens.
• Microcomputador K-6 II - 500, 128 Mb RAM: utilizado na manipulação das bases geográficas e geração de consultas. Também trabalha com dados estatísticos.
• Microcomputador K-6 II - 500, 124 Mb RAM: dedicado às tarefas de mapeamento temático. • Microcomputador Pentium - 233, 64 Mb RAM: voltado à realização de processos estatísticos. • Mesa digitalizadora Summasketch de pequeno formato (A3): utilizada para a digitalização de informações de origem analógica.
• Impressora fato de tinta (formato A4).
No que se refere aos programas de geoprocessamento, são utilizados atualmente: IDRISI (ClarkLabs) e MAPINFO (MapInfo Co.). Enquanto o primeiro oferece a possibilidade de se trabalhar com representações matriciais (raster), uma grande variedade de métodos para tratamento de imagens e uma maior facilidade em operações de álgebra de mapas; o segundo se mostra como uma opção eficaz para o trabalho com representações vetoriais, oferecendo uma interface simples para a geração de mapas temáticos. Os processos estatísticos, por sua vez, são realizados comumente no programa SPSS (SPSS Inc.), um pacote para gerenciamento e análise de dados, capaz de gerar relatórios, planilhas e gráficos. BASE DE DADOS GEOGRÁFICOS
A base vetorial contendo a malha censitária da RMRJ foi obtida junto a Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ), sob a forma de convênio. A partir desta e através de um processo de agregação de setores censitários geraram-se novas bases vetoriais como, por exemplo, a base de áreas “socialmente homogêneas”, a qual será mencionada mais adiante.
Mapa 01 - Imagem LANDSAT-1996 (bandas 3,4 e 5) e Setores Censitários-1991 (FIOCRUZ)
Outros dados foram obtidos através de técnicas de sensoriamento remoto. Utilizando-se uma imagem LANDSAT-1996 (bandas 3,4 e 5) empregou-se o processo de classificação supervisionada por máxima-verossimilhança, o qual permite a classificação da totalidade dos pixels da imagem como pertencentes às classes pré-definidas, sendo extraídos 06 (seis) níveis de informação, a serem explorados em novas consultas; são esses: área ocupada, área não ocupada, área verde, área de manguezais (ou inundáveis), água e água rasa.
O quadro a seguir descreve os elementos que cada classe representa: Classe Elementos representados (informação espectral) Ocupada (01) áreas de ocupação urbana, de média e alta densidade.
Verde (02) áreas com cobertura vegetal diversificada (florestas, campos e vegetação rasteira).
Classe Elementos representados (informação espectral)
Manguezal (03) áreas de manguezal e inundáveis, às margens das baías e rios.
Não ocupada (04) áreas de expansão urbana e ocupação rarefeita (baixa densidade), sem cobertura vegetal (solo exposto), afloramentos rochosos e praias.
Água (05) grandes massas d’água (oceanos e lagoas).
Água rasa (06) áreas assoreadas em canais, na desembocadura de rios e às margens de baías. Mapa 02 - Classificação por máxima-verossimilhança (LANDSAT-1996)
A tabela a seguir apresenta a quantificação dos resultados da classificação da imagem de satélite (LANDSAT-1996), destacando a área calculada através dos conjuntos de pixels classificados, conforme imagem acima, e o percentual de cada classe, por município da RMRJ. Com base nesses números, de 1996, é possível investigar o grau de urbanização e de exploração do território, nos municípios que conformam a metrópole fluminense.
Tabela 01 - Área e percentual das classes, por municípios da RMRJ (1996)
Municípios 01 02 03 04 05 06 Área Total
(km2)
Ocupada Verde Manguezal / Inundável
Não ocupada Água Água rasa
1 Belford Roxo 30.6 34.7% 33.3 37.7% 0.0 0.0% 24.3 27.6% 0.0 0.0% 0.0 0.0% 88.3 2 Duque de Caxias 78.9 17.3% 277.7 61.0% 19.9 4.4% 74.1 16.3% 4.8 1.0% 0.0 0.0% 455.4 3 Guapimirim 7.8 2.2% 260.4 73.4% 27.7 7.8% 52.9 14.9% 6.0 1.7% 0.0 0.0% 354.8 4 Itaboraí 11.5 2.8% 240.2 58.8% 15.1 3.7% 141.2 34.6% 0.3 0.1% 0.0 0.0% 408.2 5 Itaguaí 18.4 7.0% 159.1 60.7% 5.7 2.2% 78.5 29.9% 0.4 0.2% 0.0 0.0% 262.2 6 Japeri 3.6 4.4% 45.7 55.4% 0.0 0.0% 33.2 40.2% 0.0 0.0% 0.0 0.0% 82.5 7 Magé 17.4 4.4% 303.3 77.1% 18.2 4.6% 49.2 12.5% 5.6 1.4% 0.0 0.0% 393.6 8 Mangaratiba 8.7 2.4% 287.3 79.6% 18.2 5.1% 34.7 9.6% 11.9 3.3% 0.0 0.0% 360.7 9 Maricá 4.6 1.4% 246.6 75.1% 0.0 0.0% 76.2 23.2% 0.9 0.3% 0.0 0.0% 328.2 10 Nilópolis 10.9 59.7% 3.8 20.8% 0.0 0.0% 3.5 19.4% 0.0 0.0% 0.0 0.0% 18.3 11 Niterói 26.7 21.2% 78.0 61.7% 0.0 0.0% 21.4 16.9% 0.3 0.2% 0.0 0.0% 126.4 12 Nova Iguaçú 65.5 12.5% 359.7 68.8% 0.0 0.0% 97.1 18.6% 0.2 0.0% 0.0 0.0% 522.4 13 Paracambi 15.8 8.8% 109.3 60.7% 0.0 0.0% 54.8 30.5% 0.0 0.0% 0.1 0.1% 180.0 14 Queimados 8.3 9.7% 39.5 46.1% 0.0 0.0% 37.5 43.8% 0.4 0.5% 0.0 0.0% 85.7 15 Rio de Janeiro 418.0 34.4% 549.0 45.2% 44.9 3.7% 197.5 16.2% 6.1 0.5% 0.0 0.0% 1,215.4 16 Seropédica 25.0 8.8% 117.0 41.2% 0.0 0.0% 141.8 49.9% 0.0 0.0% 0.3 0.1% 284.2 17 São Gonçalo 54.7 21.8% 120.1 47.8% 18.9 7.5% 57.6 22.9% 0.1 0.1% 0.0 0.0% 251.4 18 S. João de Meriti 30.1 86.2% 1.3 3.7% 0.0 0.0% 3.5 10.1% 0.0 0.0% 0.0 0.0% 34.9 19 Tanguá 2.6 1.6% 113.4 67.8% 0.0 0.0% 51.1 30.6% 0.0 0.0% 0.0 0.0% 167.1 Total 839.1 14.9% 3,344.7 59.5% 168.8 3.0% 1,230.0 21.9% 36.9 0.7% 0.4 0.0% 5,619.8
Com relação à classe “área ocupada”, verificam-se altas taxas de ocupação do território (acima de 50%) nos Municípios de São João de Meriti e Nilópolis, ambos situados em parte da periferia consolidada da metrópole. O município sede da região (Rio de Janeiro) apresenta aproximadamente 1/3 da sua área ocupada (418 Km2), correspondendo a um percentual de ocupação acima da média da RMRJ, que é de 14,9%. Abaixo desse percentual médio encontram-se municípios com baixo grau de urbanização e mais longínqüos do núcleo da metrópole, como é o caso dos municípios de Maricá, Tanguá, Guapimirim e Mangaratiba, com percentuais inferiores a 2,5%. O gráfico 01 apresenta os resultados da classe “área ocupada” para cada município, os quais podem ser comparados com o percentual médio da RMRJ:
Gráfico 01 - Percentual de área ocupada (classe 1) por municípios da RMRJ (1996)
CLASSE 1 Área ocupada M aricá T anguá G uapimirim M angaratiba Itaboraí Japeri M agé Itaguaí Paracambi Seropédica Q ueimados N ova Iguaçú D uque de Caxias N iterói São G onçalo R io de Janeiro Belford R oxo N ilópolis
São João de M eriti
0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0%
Municípios da RMRJ
RMRJ
Tomando como referência os dados agregados sobre as classes “área verde” e “manguezal/inundável”, conforme ilustra o gráfico 02, pode-se verificar as disparidades no grau de
exploração do território da RMRJ. Por um lado, destacam-se os municípios de Mangaratiba, Magé, Guapimirim e Maricá, os quais apresentam extensas áreas verdes que conformam mais de 70% dos respectivos territórios. Por outro, com percentual abaixo de 50% de áreas verdes, aparecem os municípios do Rio de Janeiro, Queimados, Seropédica, Belford Roxo, Nilópolis e São João de Meriti, esses dois últimos já citados por seu elevado percentual de ocupação do território. O percentual médio da RMRJ para o conjunto das áreas verdes e manguezais é de 62,5%, o que não deve ser interpretado sumariamente como áreas protegidas e de vegetação nativa, já que não foi objetivo dessa classificação a diferenciação entre os diversos tipos de coberturas vegetais, conforme abordado anteriormente.
Gráfico 02 - Percentual de área verde e manguezal/inundável (classes 2 e 3) por municípios da RMRJ (1996)
CLASSE 2 e 3 Área verde e m anguezal
São João de M eriti
N ilópolis Belford R oxo Seropédica Q ueimados R io de Janeiro São G onçalo Japeri Paracambi N iterói Itaboraí Itaguaí D uque de Caxias T anguá N ova Iguaçú M aricá G uapimirim M agé M angaratiba 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% Municípios da RMRJ RMRJ
Quanto à classe de áreas “não ocupadas” o percentual médio da RMRJ é de 21,9%. Apresentam percentuais acima da média os municípios de Seropédica, Queimados, Japeri e Paracambi (na fronteira de expansão da RMRJ a noroeste), e Itaboraí, Tanguá e São Gonçalo (na fronteira de expansão da RMRJ à nordeste). Ainda acima da média encontram-se os municípios de Itaguaí e Maricá (ambos litorâneos) e Belford Roxo (em área de consolidação da periferia). Com percentuais em torno de 10% destacam-se os municípios de Mangaratiba e São João de Meriti, por razões bastante diversas: o primeiro município apresenta baixo grau de urbanização e percentual elevado de áreas verdes, enquanto o segundo é o município com maior índice de ocupação urbana e menor percentual de áreas verdes, conforme já mencionado.
Gráfico 03 - Percentual de área não ocupada (classe 4) por municípios da RMRJ (1996)
CLASSE 4 Área não ocupada
M angaratiba São João de M eriti
M agé G uapimirim R io de Janeiro D uque de Caxias N iterói N ova Iguaçú N ilópolis São G onçalo M aricá Belford R oxo Itaguaí Paracambi T anguá Itaboraí Japeri Q ueimados Seropédica 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% Municípios da RMRJ RMRJ
Em relação às duas últimas classes (água e água rasa) cabe mencionar que os percentuais encontrados não possibilitam uma análise ao nível da região metropolitana, uma vez que essas classes requerem um tratamento pormenorizado e acompanhamento sistemático, o que se encontra além dos objetivos deste estudo.
Os dados de origem matricial foram vetorizados pelo programa IDRISI e exportados para MAPINFO, através do qual se deu o processo de edição das novas bases vetoriais e têm sido gerados os mapas temáticos.
A edição vetorial desses dados foi a etapa mais longa de todo o processo e envolveu a identificação de falsas classificações, sobretudo nas áreas de sombra que se formam nas encostas das serras e maciços. Merece destaque também, no que se refere as dificuldades encontradas durante o processo de classificação, a questão da expansão da malha urbana, em especial nas áreas de baixada, onde se encontram muitos trechos com solo exposto entrecortado por vegetação rasteira, como na Zona Oeste da Cidade do Rio de Janeiro e em municípios como Seropédica, Paracambi, Japeri, Queimados, Itaboraí, Tanguá e Maricá. Esses territórios foram classificados como área não ocupada, mas vale ressaltar que esta classificação engloba áreas de expansão urbana e onde a ocupação é menos densa. Foi adotada essa solução uma vez que não se dispunha de recursos para verificação do resultado gerado pela classificação através de visitas e pesquisas de campo, utilizando-se, portanto, da familiaridade que a equipe de trabalho possui em relação à área de estudo.
BASES GEOGRÁFICAS E BANCO DE DADOS ESTATÍSTICOS
Através da combinação de variáveis de ocupação, posição na ocupação, setor de atividade, renda e grau de instrução, presentes nos Censos Demográficos de 1980 e 1991 (IBGE), foi feita uma classificação da distribuição da população economicamente ativa quanto à sua inserção no mercado de trabalho. O objetivo dessa classificação é permitir a hierarquização dos espaços intrametropolitanos, de acordo com sua composição socio-ocupacional e condições de vida. Utilizando-se uma metodologia de análise fatorial, geraram-se unidades espaciais “socialmente homogêneas”; por meio do agrupamento dos setores censitários (unidades mínimas de recenseamento do IBGE) foram criadas 219 áreas, cada qual com um mínimo de 9.000 pessoas economicamente ativas (para efeito de consistência dos dados estatísticos), seguindo critérios de contigüidade das áreas (exceto nos casos de favelas, cujos setores censitários foram agregados por zonas da cidade) e respeitando os limites administrativos municipais3.
O resultado desse processo culminou na criação de uma base geográfica, na qual as áreas são identificadas por um tipo ou composição sócio-ocupacional da população residente, em geral, com perfis mais detalhados do que os limites de bairros, como é o caso do Município do Rio de Janeiro, ilustrado no mapa 03.
Mapa 03 - Áreas socialmente homogêneas no Município do Rio de Janeiro (Áreas OBS-1991)
3 Esse processo foi efetivado pela equipe do Observatório (IPPUR/UFRJ-FASE) sob a coordenação dos
professores Luiz Cesar de Queiroz Ribeiro e Luciana Corrêa do Lago. Para maiores detalhes consultar: Ribeiro (2000).
Um dos primeiros mapeamentos representa a estrutura socioespacial da Metrópole do Rio de Janeiro, o que se concretizou através da compatibilização e associação entre as bases geográficas e os bancos de dados estatísticos. Os resultados revelam um espaço fortemente estruturado segundo a hierarquia sócio-ocupacional e uma forte relação entre estrutura social e divisão espacial. Dito de outra maneira, a metrópole fluminense se organiza segundo as distâncias sociais presentes na estrutura produtiva e no mercado de trabalho. Estas distâncias estão sintetizadas em 09 (nove) tipos socioespaciais, cuja geografia está expressa no mapa 04.
Mapa 04 - Estrutura socioespacial da RMRJ (1991) - Base antiga
Em etapa seguinte, foram extraídas as áreas verdes e áreas de manguezais/inundáveis (classes 2 e 3) da base original de setores censitários, reconstruindo-se o mapa das áreas “socialmente homogêneas”, o que permitiu uma melhor percepção da distribuição da estrutura socioespacial, distinguindo-se os pesos das diferentes tipologias já caracterizadas, como ilustra o mapa 05.
Mapa 05 - Estrutura socioespacial da RMRJ (1991) - Nova base
Além da estrutura socioespacial de 1980 e 1991, pretende-se, a partir da utilização da mesma metodologia, gerar este tema também para o ano de 2000 (ano do último Censo Demográfico), o que permitirá um acompanhamento da evolução das desigualdades sociais ao nível intrametropolitano, nas últimas duas décadas, e identificar a existência de padrões de evolução nessa estrutura.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
A aplicação das técnicas de geoprocessamento contribui de forma significativa para as análises sobre as desigualdades socioespaciais. A integração de diversos tipos de dados, como aqueles oriundos de sensores remotos (satélites), de digitalização de produtos cartográficos e de levantamentos estatísticos (Censos Demográficos), permite a localização espacial de fenômenos tais como os apresentados neste trabalho. Além destes, vêm sendo produzidos e mapeados indicadores sobre segregação urbana, densidade demográfica, ocupação do solo, mobilidade residencial, movimentos migratórios, produção imobiliária, meio ambiente (fenômenos climáticos, hidrológicos, monitoramento da emissão de poluentes, do desflorestamento e das áreas de risco) e equipamentos e serviços urbanos, dentre outros, o que favorece a delimitação de unidades espaciais onde são mais necessários os investimentos públicos e/ou privados, dada a precariedade e as disparidades de condições de vida na metrópole, em seus múltiplos aspectos.
Outro recurso que vem sendo explorado é o processo de modelagem digital de terrenos (MDT), no caso tem-se experimentado essa técnica tendo como objeto a área que compreende o Maciço da Tijuca e seu entorno, na Cidade do Rio de Janeiro, como um instrumento para estudos mais aprofundados sobre as ocupações nas encostas dos morros cariocas.
Ao facilitar a consulta às bases de dados geradas e permitir a visualização dos resultados através de mapas temáticos, os SIGs proporcionam uma melhor compreensão do espaço das cidades e áreas metropolitanas, e permitem a identificação de padrões, perfis sociodemográficos e eixos de crescimento da metrópole, fundamentais para o processo de planejamento. Essa percepção, somada ao reconhecimento dos principais agentes causadores de mudanças estruturais, pode favorecer a tomada de decisão sobre planos de investimento e políticas urbanas e regionais.
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