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Exploring the automatic generation of census pre-enumeration areas (preEA tool)

Sarchil Qader, University of Southampton
Andrew Harfoot, University of Southampton
Mathias Kuepie, UNFPA
Rosa Valle Piñuela, UNFPA
Attila Lazar, University of Southampton
Andrew J. Tatem, University of Southampton

Les secteurs de dénombrement (ZD) sont les unités géographiques opérationnelles pour la collecte et la diffusion des données de recensement et sont souvent utilisées comme base de sondage nationale pour divers types d'enquêtes. Dans certains pays à faible revenu ou touchés par des conflits, les délimitations des zones d'évaluation sont incomplètes, obsolètes ou manquantes. Même pour les pays à revenus stables et intermédiaires ou élevés, la création et la mise à jour des SD est une tâche difficile mais essentielle dans la préparation d'un recensement national. Généralement, les SD sont créés en numérisant manuellement de petites unités géographiques sur des images satellites haute résolution ou en parcourant physiquement les limites des unités, ce qui demande du temps, des coûts et de la main-d'œuvre. Nous avons développé un outil convivial qui pourrait être utilisé pour générer automatiquement des ébauches de limites de SD. L'outil est basé sur des ensembles de données maillées à haute résolution sur la population et les établissements, les emplacements GPS des ménages, les empreintes des bâtiments et utilisent des limites naturelles, artificielles et administratives accessibles au public. Les premiers produits ont été produits au Burkina Faso, en Somalie, au Paraguay, au Togo, au Zimbabwe, au Niger et en Guinée. Les résultats indiquent que les SD sont conformes aux normes internationales, y compris les limites qui suivent les caractéristiques du sol et sont facilement identifiables, aucun chevauchement, les limites sont imbriquées dans les limites administratives, et elles sont compactes et exemptes de poches et de disjoints .

Keywords: Census data, Digital and computational demography, Geographic Information Systems (GIS), Remote sensing

See extended abstract.

  Presented in Session 59. Counting and Classifying Populations