Geoprocessamento e estudos urbanos auxiliados por QGIS

Organizadores: Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes Vinícius Navarro Varela Tinoco Caio Alisson Diniz da Silva Almir Mariano de Sousa Junior Brenno Dayano Azevedo da Silveira

Organizadores: Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes Vinícius Navarro Varela Tinoco Caio Alisson Diniz da Silva Almir Mariano de Sousa Junior Brenno Dayano Azevedo da Silveira

Autores: Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes Vinícius Navarro Varela Tinoco Caio Alisson Diniz da Silva Almir Mariano de Sousa Junior Brenno Dayano Azevedo da Silveira Francisco Caio Bezerra de Queiroz Francisco Edijailson da Silva Matias Cícero de França Neto Tamms Maria Da Conceição Morais Campos Hiza Maryelle Ferreira de Souza Paulo Henric Pereira da Silva João Daniel da Costa Vieira Leonardo Ribeiro de Aquino Nina Vitória Cavalcante e Silva Ruan Henrique Barros Figueredo Gabriela Nogueira Cunha Francisco Edvar Lima Júnior Marcos Antônio dos Santos Filho Lucas Gonçalves Bezerra Liandra Melo Carvalho Hugo Leonardo Pontes Nunes Leandro Noguira Valente Érika Laíze Silva Almeida Ryan de Araújo Furtado Pedro David Rodrigues Lima

2021

Geoprocessamento e Estudos Urbanos Auxiliados por QGIS

Copyright © 2021 - Acesso à Terra Urbanizada by REURBS - Regularização Fundiária Urbana das Unidades Habitacionais dos diversos municípios que compõem o estado do Rio Grande do Norte Copyright do Texto © 2021 - Autores Título Geoprocessamento e Estudos Urbanos Auxiliados por QGIS Organizadores Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes; Vinícius Navarro Varela Tinoco; Caio Alisson Diniz da Silva; Almir Mariano de Sousa Junior; Brenno Dayano Azevedo da Silveira.

Autores © 2021 - Acesso à Terra Urbanizada by REURBS - Regularização Fundiária Urbana das Copyright RogérioHabitacionais Taygra Vasconcelos Fernandes; Vinícius Navarro oVarela Alisson Diniz da Silva; Almir Unidades dos diversos municípios que compõem estadoTinoco; do Rio Caio Grande do Norte

Mariano de Sousa Junior; Brenno Dayano Azevedo da Silveira; Francisco Caio Bezerra de Queiroz;

Copyright do Edijailson Texto © 2021 Autores Francisco da- Silva Matias; Cícero de França Neto; Tamms Maria Da Conceição Morais Campos;

Hiza Maryelle Ferreira de Souza; Paulo Henric Pereira da Silva; João Daniel da Costa Vieira; Leonardo

Ribeiro de Aquino; Nina Vitória Cavalcante e Silva; Ruan Henrique Barros Figueredo; Gabriela Nogueira Título Cunha; Francisco Edvar Lima Júnior; Marcos Antônio dos Santos Filho; Lucas Gonçalves Bezerra; Geoprocessamento e Estudos Urbanos Auxiliados por QGIS Liandra Melo Carvalho; Hugo Leonardo Pontes Nunes; Leandro Noguira Valente; Érika Laíze Silva

Organizadores Almeida; Ryan de Araújo Furtado; Pedro David Rodrigues Lima.

Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes; Vinícius Navarro Varela Tinoco; Caio Alisson Diniz da Silva; Almir Mariano de Sousa Junior; Brenno Dayano Azevedo da Silveira.

Editorial Conselho

Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes; Brenno Dayano Azevedo da Silveira.

Autores Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes; Vinícius Navarro Varela Tinoco; Caio Alisson Diniz da Silva; Almir Revisão Mariano de Sousa Junior; Brenno Dayano Azevedo da Silveira; Francisco Caio Bezerra de Queiroz; BrennoEdijailson Dayano da Azevedo da Silveira.

Francisco Silva Matias; Cícero de França Neto; Tamms Maria Da Conceição Morais Campos; Hiza Maryelle Ferreira de Souza; Paulo Henric Pereira da Silva; João Daniel da Costa Vieira; Leonardo Capade Aquino; Nina Vitória Cavalcante e Silva; Ruan Henrique Barros Figueredo; Gabriela Nogueira Ribeiro Cunha; Francisco Lima Júnior; Marcos AntônioDiniz dos da Santos Francisco Caio Edvar Bezerra de Queiroz; Caio Alisson Silva.Filho; Lucas Gonçalves Bezerra; Liandra Melo Carvalho; Hugo Leonardo Pontes Nunes; Leandro Noguira Valente; Érika Laíze Silva Almeida; Ryan de Araújo Furtado; Pedro David Rodrigues Lima.

Diagramação

Francisco Caio Bezerra de Queiroz; Vinícius Navarro Varela Tinoco; Marcos Antonio dos Santos Filho;

Conselho Editorial Caio Alisson Diniz da Silva.

Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes; Brenno Dayano Azevedo da Silveira.

Realização Revisão Universidade Federalda Rural do Semi-Árido Brenno Dayano Azevedo Silveira.

Núcleo de Pesquisa e Extensão Acesso à Terra Urbanizada

Capa Dados Internacionais de Alisson Catalogação na Silva. publicação (CIP) Francisco Caio Bezerra de Queiroz; Caio Diniz da (Câmara Brasileira do Livro, SP, Brasil) Diagramação Organização: Francisco Caio Bezerra dee Queiroz; Vinícius Navarro Varela Tinoco; Marcos Antonio Geoprocessamento estudos urbanos auxiliados por QGIS [livro eletrônico] / dos Santos Filho; Caio Alisson DinizRogério da Silva.Taygra organizadores ... Vinícius [et al.]. –Navarro 1. ed. – São Paulo: Rogério TaygraVasconcelos VasconcelosFernandes Fernandes, da Física, PDF Almir Mariano de Varela Tinoco,Livraria Caio Alisson Diniz2021. da Silva, Realização Sousa Junior, Brenno Dayano Azevedo da Silveira Outros organizadores: Vinícius Navarro Varela Tinoco, Caio Alisson Diniz da Silva, Almir Universidade Federal Rural do Semi-Árido Mariano de Sousa Acesso Junior, àBrenno Dayano Azevedo da Silveira Núcleo de Pesquisa e Extensão Terra Geoprocessamento e Urbanizada Estudos Urbanos Auxiliados Vários autores.

Rogério Taygra, Vinícius Navarro, por QGIS / Organizadores: ISBN 978-65-5563-103-6 Caio Diniz, Almir Mariano, Brenno Dayano ISBN 978-65-5563-103-6 (livro impresso) - 1. ed. Mossoró: Edufersa, 2021. XXp.: 21x29,7 cm.

1. Banco de Organização: dados geográficos 2. Ferramentas 3. Geoprocessamento 4. Mapeamento ISBN digital 5. Paisagismo 6. Planejamento urbano 7. Processamento de imagens I. Fernandes, Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes, Vinícius Navarro Rogério Taygra Vasconcelos.

II. Tinoco, Vinícius Navarro Varela. III. Silva, Caio Alisson Diniz Varela Tinoco, Caio Alisson Diniz da Silva, Almir Mariano de QGIS. 2.Almir Planejamento Urbano.

3. Ferramenta. da. IV. Sousa1. Junior, Mariano de.

V. Silveira, Brenno Dayano Azevedo da Sousa Junior, Brenno Dayano Azevedo da Silveira I. Título.

21-82754 CDD-910.285 Geoprocessamento e Estudos Urbanos Auxiliados por QGIS / Organizadores: Rogério Taygra, Vinícius Navarro, CDD: 711. Índices para catálogo sistemático: Caio Diniz, Almir Mariano, Brenno Dayano - 1. ed. 1. QGIS: Sistemas de informação geográfica: Geoprocessamento 910.285 Mossoró: Edufersa, 2021. XXp.: 21x29,7 cm.

ISBN Alice Ferreira - Bibliotecária - CRB-8/7964 Maria [2021] Núcleo dedireitos e Extensão Acesso à Terra Urbanizada Todos os Nenhuma parte desta obra poderá ser reproduzida 1.Pesquisa QGIS. 2.reservados.

Planejamento Urbano.

3.

Ferramenta.

Rua Francisco Mota, 572os– meios Bairroempregados Pres. Costa sem e Silva, I.forem Título. sejam quais a permissão da Editora.

Aos infratores aplicam-se as sanções previstas nos artigos 102, 104, 106 e 107 Mossoró - RN, 59625-900 CDD: 711. da Lei Nº 9.610, de 19 de fevereiro de 1998 E-mail: terra.urbanizada@ufersa.edu.br www.terraurbanizada.com

1ª

1ª

[2021] Núcleo de Pesquisa e Extensão Acesso à Terra Urbanizada Rua Francisco Mota, 572 – Bairro Pres. Costa e Silva, Mossoró - RN, 59625-900 Editora Livraria da Física E-mail: terra.urbanizada@ufersa.edu.br www.livrariadafisica.com.br www.terraurbanizada.com

EDIÇÃO

EDIÇÃO

SUMÁRIO Como utilizar este livro | 5 4 Apresentação dos organizadores | 65 Autores | 76 Contextualização sobre a Gestão Territorial | 8 7 Principais conceitos | 20 19 PARTE 1

PRIMEIROS PASSOS COM O QGIS

1. Primeiros passos | 31 30 Instalação Interface Principais ferramentas

2. Construção da base de dados | 40 39

Acessando bases de informações Baixando informações contidas na internet Importando dados

3. Delimitação da área de interesses | 46 45 Adicionar arquivos vetoriais Filtrar áreas Exportar arquivo

4. Adição de imagens ao projeto | 58 59 Imagens RASTER Quick Map Services Open Layer Plugin

PARTE 2

QGIS E O ESPAÇO URBANO

5. Vetorização e georreferenciamento de imagens | 70 69 Georreferenciar mapas Vetorização de poligonal Análise espacial: raio de abrangência

6. Cadastramento de parcelas | 99 98 Arquivos DWG Loteamento Atributos de lotes

7. Identificação por rótulos e categorias de uso | 114 113 Características das feições Classificação Diagramas

PARTE 3

ANÁLISE TOPOGRÁFICA

8. Modelo digital de elevação | 131 130

Modelagem Digital do Terreno - MDT Arquivos de satélites Perfil do terreno

9. MDT topográfico para análise de Corte e Aterro | 147 146 Levantamento topográfico georreferenciado Interpolação para MDT Cálculo do volume para terraplenagem

PARTE 4

SENSORIAMENTO REMOTO

10. Composição RGB | 161

Imagens de satélite multiespectrais USGS – Earth Explorer Composição falsa-cor

11. Cálculo de NDVI | 173

Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Landsat-5 Reclassificação

12. Temperatura de superfície por Imagens do Landsat-8 | 190 190 Ilhas de calor urbanas Correção atmosférica Calculadora Raster

PARTE 5

PLANTAS, MEMORIAIS E OUTROS PRODUTOS

13. Plantas individuais e memoriais descritivos | 203 203 REURB Memoriais descritivos de lotes Azimuth and Distance Calculator

14. Elaboração e impressão de mapas | 215 215 Compositor de mapas Paginação Plotagem

Considerações finais | 240 Glossário | 241

COMO UTILIZAR ESTE CADERNO Este livro possue conteúdos interativos. Isto quer dizer, que ao longo da leitura, você será direcionado a aprofundar o conhecimento sobre Geoprocessamento e Estudos Urbanos Auxiliados por QGIS, em diferentes locais. Clicando nos links e QRCodes que aparecem ao longo do livro, você encontrará videoaulas sobre temas específicos, dicas e informações atualizadas. Acesse as diferentes opções que são oferecidas nesta leitura, e usufrua o melhor do universo virtual. Para facilitar seu acesso a todas as plataformas, fique atento as informações abaixo:

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Do seu smartphone, tablete ou computador, abra o caderno técnico e clique sobre o QR code. Automaticamente você será direcionado a informações selecionadas e virtuais.

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APRESENTAÇÃO DOS ORGANIZADORES Rogério Taygra Possui Graduação em Engenharia Civil e Engenharia de Pesca (Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA), com Mestrado em Ciência Animal Ecologia e Conservação do Semiárido (UFERSA). É Doutor em Ciência Animal, na linha de pesquisa de Produção e Conservação do Semiárido. Atualmente é Professor Efetivo da Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Docente do Curso de Engenharia de Pesca.

Vinícius Navarro Possui Curso Técnico Profissionalizante em Edificações (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte); Graduação em Engenharia Civil e Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia (Universidade Federal Rural do Semi-Árido – UFERSA). Atualmente é mestrando no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Universidade Federal de São Carlos) e é integrante do Núcleo de Pesquisa e Extensão Acesso à Terra Urbanizada.

Caio Diniz Possui Graduação em Engenharia Civil e Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia (Universidade Federal Rural do Semi-Árido – UFERSA). Atualmente é mestrando no Programa de Pós-graduação em Manejo de Solo e Água (UFERSA) e é integrante do Núcleo de Pesquisa e Extensão Acesso à Terra Urbanizada.

Almir Mariano Pesquisador das áreas de regularização fundiária urbana, planejamento urbano e regional, cidades inteligentes, ordenamento territorial e desenvolvimento urbano sustentável. Coordena o Núcleo de Pesquisa e Extensão Acesso à Terra Urbanizada, integrado por Programas e Projetos de relevância Regional e Nacional, desde o ano de 2014. É professor efetivo da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA) e professor permanente do Mestrado Acadêmico em Planejamento e Dinâmicas Territoriais (PLANDITES/UERN).

Brenno Dayano Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental (Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA) e Engenharia Civil (Universidade Potiguar); Especialização em Engenharia de Segurança do Trabalho (Universidade Potiguar) e Projeto, Execução e Desempenho de Estruturas e Fundações (Instituto de Pós-graduação e Graduação); e Mestrado em Ambiente, Tecnologia e Sociedade (UFERSA). Atualmente é Professor Efetivo da Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Docente do Curso de Engenharia Civil.

AUTORES Rogério Taygra Vasconcelos Fernandes http://lattes.cnpq.br/3025443312175095

Vinícius Navarro Varela Tinôco

http://lattes.cnpq.br/7222549742841551

Caio Álisson Diniz da Silva

http://lattes.cnpq.br/0047867766585247

Almir Mariano de Sousa Junior

http://lattes.cnpq.br/5683392306442410

Brenno Dayano Azevedo da Silveira http://lattes.cnpq.br/1996368064445737

Francisco Caio Bezerra de Queiroz http://lattes.cnpq.br/7624133720885688

Francisco Edijailson da Silva Matias

http://lattes.cnpq.br/7091467145763701

Cícero de França Neto

http://lattes.cnpq.br/8246780151336277

Tamms Maria Da Conceição Morais Campos http://lattes.cnpq.br/0584280288513790

Hiza Maryelle Ferreira de Souza

http://lattes.cnpq.br/7722166899206504

Paulo Henric Pereira da Silva

http://lattes.cnpq.br/1102438754541472

João Daniel da Costa Vieira

http://lattes.cnpq.br/5837494056165188

Leonardo Ribeiro de Aquino

http://lattes.cnpq.br/3310096349893354

Nina Vitória Cavalcante e Silva

http://lattes.cnpq.br/7916254454357727

Ruan Henrique Barros Figueredo

http://lattes.cnpq.br/4222158174273718

Gabriela Noueira Cunha

http://lattes.cnpq.br/8027311861202681

Francisco Edvar Lima Júnior

http://lattes.cnpq.br/6511088857161412

Marcos Antonio dos Santos Filho

http://lattes.cnpq.br/7873523594251384

Lucas Gonçalves Bezerra

http://lattes.cnpq.br/4177612387327565

Liandra Melo Carvalho

http://lattes.cnpq.br/3409610719341561

Hugo Leonardo Pontes Nunes

http://lattes.cnpq.br/3628497714469345

Leandro Nogueira Valente

http://lattes.cnpq.br/1418693526547184

Érika Laíze Silva Almeida

http://lattes.cnpq.br/0238337945615640

Ryan de Araujo Furtado

http://lattes.cnpq.br/5378351175837544

Pedro David Rodrigues Lima

http://lattes.cnpq.br/5577808169479369

GESTÃO TERRITORIAL CONTEXTUALIZAÇÃO SOBRE A GESTÃO TERRITORIAL A evolução difusa da distribuição espaço-temporal das atividades humanas sobre o território acaba por comprometer a continuidade dos recursos préexistentes disponíveis e limitar os benefícios decorrentes dessa transformação para a sociedade. Desta forma se faz necessário o planejamento dessa ocupação em diversas escalas e focos de abordagem.

Raffestin (2003) 1 define o território (Ver Figura 01) como sendo um produto da ação dos atores sociais em um determinado espaço, que é o elemento de realidade inicial onde ocorrem as relações de poder entre estes. Assim o território figura como base integradora das diversas informações necessárias à compreensão do espaço. A definição da escala de aplicação da ferramenta de gestão está diretamente ligada às variáveis consideradas, sendo definida no espaço e delimitada pelo fragmento territorial escolhido, explicitando que do ponto de vista espacial o território adquire dimensões diversas balizadas pelo o objeto de análise, ou seja, não se limita a uma escala, mas se desdobra de acordo com a necessidade que propõe sanar. Por exemplo, uma análise de cadeias produtivas pode se referir a escala local, municipal, regional ou global conforme a abrangência dos dados utilizados.

1

RAFFESTIN, Claude. Por uma Geografia do poder. São Paulo: Ática, 1993.

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7|Página

Figura 01: Exemplos de escalas de abrangência.

Fonte: Autoria própria (2021).

Os

processos

de

produção

do

espaço

são

contínuos

e

ocorrem

concomitantemente com outras atividades regidas ou não por ações regulatórias que afetam o ordenamento e a sustentabilidade de dado território. Diante dessa complexa dinâmica, a gestão territorial impõe-se como instrumento de planejamento, implantação e acompanhamento das políticas públicas, de setores privados e todo qualquer agente interventor do espaço geográfico com vistas ao melhor aproveitamento de usos necessários e recursos disponíveis.

Tendo em vista que o Planejamento Urbano é um dos instrumentos associados à Gestão Urbana e, sabendo-se ainda que embora o conceito de Gestão esteja associado ao gerenciamento e administração de empresas, Lemos et al. (2019) 2 a entendem enquanto elemento de ordenamento ou controle sobre um determinado elemento, a fim de se obter resultados melhores com base em políticas e normativas.

LEMOS, Rodrigo Silva; MAGALHÃES JUNIOR, Antônio Pereira; WSTANE, Carla.

Planejamento e gestão territorial: reflexões a partir da modernidade, da ciência e da participação social / planning and territorial management. Caderno de Geografia, [S.L.], v. 29, n. 58, p. 726-745, 31 jul. 2019. Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.5752/p.2318-2962.2019v29n58p726-745.>.

Acsso em: 02 de Jan. de 2021.

2

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Logo, a Gestão Territorial pode ser definida de acordo com Becker (1995) 3 por: “como a prática estratégica, científico-tecnológica do poder que dirige, no espaço e no tempo, a coerência de múltiplas decisões e ações para atingir uma finalidade e que expressa, igualmente, a nova racionalidade e a tentativa de controlar a desordem”.

Com base na junção dos conceitos até aqui apresentados, pode-se entender a

gestão

territorial

enquanto

um

elemento

de

ordenamento

e

instrumentação de políticas públicas, com vistas ao desenvolvimento urbano sustentável, englobando técnicas e sistemas de informação capazes de embasar gestores durante esse processo, desde a espacialização dos objetivos estabelecidos, diagnóstico territorial até o monitoramento e avaliação das decisões implementadas, através de recursos gráficos e informacionais como mapas, planilhas, bases de dados, etc.

Uma das formas de obtenção dos fatores elencados é o geoprocessamento.

Esse, por sua vez, pode ser designado como o conjunto de informações físicoterritoriais que se dá por meio de representações de símbolos vetoriais (Vetor) normalmente partindo de uma imagem (Raster), associados à dados alfanuméricos específicos de um espaço geográfico. Esse conjunto pode ser utilizado para a implantação dessas geometrias para gerar uma cartografia,

Vídeo-aula

com informações tabuladas.

Quer assistir uma conversa sobre Gestão Territorial?

Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

Já o Sistema de Informações Geográficas (SIG) é o sistema computacional capaz de gerenciar tais conjuntos de informações espacializadas com o intuito de permitir uma leitura prática, geralmente através de elementos gráficos, mas não limitado a estes, faz parte do conjunto de ferramentas que compõem o Geoprocessamento tais como sensoriamento remoto, aerofotogrametria, cartografia, geodésia, SRC, dentre outras.

3

BECKER, Bertha. A Geopolítica na virada do milenio: logística e desenvolvimento sustentavel. In: CASTRO, Iná; COSTA GOMES, Paulo; CORREA, Roberto. (Orgs.).

Geografia: Conceitos e Temas. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 1995. p. 271-307.

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9|Página

Figura 02: Conjunto de Ferramentas que compõem o Geoprocessamento.

Fonte: Autoria própria (2021).

A flexibilidade desses conceitos interfere tanto na abrangência espacial quanto a diversidade de aplicações podendo ser uma ferramenta utilizada em áreas

como

cartografia,

análise

de

recursos

naturais,

transportes,

comunicações, energia e planejamento urbano e regional. Sendo utilizada por exemplo, no âmbito da gestão, para fins tributários, de cadastro imobiliário ou mobiliário,

de

gestão

do

sistema

de

iluminação,

abastecimento,

gerenciamento de resíduos, para zoneamento urbano, gerenciamento

Os analistas de pesquisa de mercado da Technavio previram uma expansão do Mercado de Sistema de Informação Geográfica baseados na Taxa de crescimento Anual Composta de mais de 10% até 2022.

Fonte: Tecnavio (2018)

Isto implica, por sua vez, na compreensão de que essa múltipla usabilidade se reflita nas distintas possibilidades de compreensão do território enquanto uma construção contínua em relação aos seus agentes e vice-versa, nos campos político, social, ambiental e até mesmo cultural. Desse modo, entende-se que o território manifesta as práticas políticas dos seus inúmeros agentes, de acordo com os usos do espaço e suas apropriações e dominações (Silva, 2016 apud. Haesbbaert, 2004) 4.

SILVA, Ricardo Gilson da Costa. Agentes, processos e conflitos na gestão territorial no Estado de Rondônia (Brasil). Polis (Santiago), [S.L.], v. 15, n. 45, p. 319-344, dez. 2016 Universidad de Los Lagos, Chile. Disponível em <http://dx.doi.org/10.4067/s071865682016000300016>. Acesso em: 20 de dezembro de 2020.

4

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Você sabia?

ambiental, cadastro rural, gestão de recursos humanos, entre muitos outros.

De forma sintética, alguns dos agentes e sujeitos com maior notoriedade nesse contexto são:

AGENTES PÚBLICOS

AGENTES PRIVADOS

SOCIEDADE CIVIL (GRUPOS e CLASSES SOCIAIS)

ESTADO

AGENTES POLÍTICOS

CAPITAL

Portanto, a gestão do território é um fator que se relaciona transversalmente a todas as formas de apropriação e interesses dessas classes, de tal maneira a considerar-se os aspectos sociais, temporais, geográficos e outros mais que possam se relacionar a esses atores.

GEOTECNOLOGIAS E AS FERRAMENTAS DE SISTEMATIZAÇÃO PARA A PRODUÇÃO DO CONHECIMENTO A eficiência da aplicação de geoinformação e geotecnologias para a gestão territorial advém da aplicação de modelos em escalas corretamente dimensionadas para análise e síntese, a fim de otimizar a relação entre a apresentação e entendimento de dados com a capacidade de processamento de equipamentos disponíveis. Estes modelos integram conhecimentos existentes sobre o meio abiótico, biótico, atividades antrópicas, impactos ambientais, riscos, potenciais e limitações ambientais por exemplo, fornecendo diagnósticos e propostas para a sua gestão.

Através do sensoriamento remoto e do geoprocessamento, podem ser integradas imagens orbitais, suborbitais ou até mesmo mais próximas do solo, para a construção e operação dos sistemas de informação. O território converte-se em recurso para o desenvolvimento coletivo de conhecimento base de planejamento e gestão em incontáveis esferas, mas também para o desenvolvimento de novas formas de fazer ciência.

Além dos conceitos apresentados se faz premente ter conhecimento das metodologias de captura de dados, operação de equipamentos, calibragem de sensores, configuração de softwares, bem como da integração desses

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dados e sistemas análise. Entretanto deve-se ter em mente que o método é mais importante do que os recursos utilizados uma vez que o fator avanço tecnológico está em constante dinâmica.

Segundo o Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 os sistemas de informações geográficas podem ser divididos em três gerações:  Primeira geração - Computer Aided Design (CAD) cartográfico. Sistemas herdeiros da tradição de Cartografia, com suporte de bancos de dados limitado e com o paradigma típico de trabalho sendo o mapa (chamado de "cobertura" ou de "plano de informação"). Esta geração também pode ser caracterizada como sistemas orientados a projeto ("project- oriented GIS").  Segunda geração - Banco de dados geográfico. Concebida para uso em ambientes cliente-servidor, acoplado a gerenciadores de bancos de dados relacionais e com pacotes adicionais para processamento de imagens. Esta geração também pode ser vista como sistemas para suporte à instituições ("enterprise-oriented GIS").  Terceira geração - Bibliotecas geográficas digitais ou centros de dados geográficos caracterizadas pelo gerenciamento de grandes bases de dados geográficos, com acesso através de redes locais e remotas, com interface via World Wide Web (WWW). Requer tecnologias como bancos de dados distribuídos e federativos permitindo interoperabilidade, ou seja, o acesso de informações espaciais por SIGs distintos. Sistemas orientados para troca de informações entre uma instituição e os demais componentes da sociedade ("society-oriented GIS").

O quadro-resumo a seguir compila o processo histórico das gerações dos SIG

Ambiente Sistemas

Desenho de Mapas Projetos Isolados

Pacotes isolados

Bdados e Imagens Análise espacial

3ª Geração: 1997-?

Uso Princ.

CAD e

Cartografia

2ª Geração: 1990-1997

Tecnologia

1ª Geração: 1983-1990

de acordo com fatores como Tecnologia, Uso principal, ambiente e Sistemas.

Sist.

Distribuídos Centro Dados

Cliente-Servidor

Multi. Servid., WWW

Software integrado

Interoperabilidade

DPI/INPE. Introdução ao Geoprocessamento. 2020. Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_geo.html>. Acesso em: 02 set. 2020.

5

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Saiba mais!

Para saber mais sobre as gerações dos SIG, consultar Artigo externo.

Fonte: DPI/INPE, 2020

À medida que avançamos, tantos nos capítulos subsequentes quanto na prática da produção de sistemas geoinformacionais, vamos percebendo que o conjunto de tecnologias integrantes está em constante atualização e ainda que a possibilidade de uso das informações exige mais mudanças de métodos e apresentação.

FERRAMENTAS

DE

SIG

-

CARACTERÍSTICAS,

O

QGIS

E

EXEMPLIFICAÇÃO O percurso histórico de desenvolvimento do SIG é contemporâneo. Estudos apontam que foi em 1963 que surgiu o primeiro Sistema de Informação Geográfica no Canadá no intuito de se identificar não somente áreas com recursos naturais, mas também os possíveis usos. Existem diversos softwares no mercado, dos quais destacam-se para o presente estudo aqueles provenientes de código aberto e livre. Qgis, o SPRING e o PostgreSQL são alguns dos exemplos a serem mencionados. Alguns destes são frutos de empresas comerciais de SIG e outros são originários de negociações por intermédio de Instituições acadêmicas (RIBEIRO, 2018)6. A Figura 03 apresenta uma linha do tempo referente ao surgimento dos principais SIG entre os anos de 1999 e 2010.

6

RIBEIRO, Juliana dos Santos. O uso do Sistema de Informação Geográfica (SIG) nas pesquisas de Administração. 2018. 27 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Ambiental, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.

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Figura 03: Linha do Tempo exemplificando alguns dos softwares mais difundidos no mercado, em 1999 destaca-se o ARCGIS, o QGIS em 2002 e SPRING em 2010.

Fonte: Medeiros et al (2011) 7.

Turchetto et al. (2014) 8 aponta que dentre os vários softwares existentes no mercado, o Quantum GIS ou QGIS destaca-se por ser gratuito, baseado em um SIG e licenciado General Public License - GNU. Conforme observado, o mesmo é originário do ano de 2002 e outros fatores relevantes do mesmo estão concentrados na sua interface de fácil utilização e a gama de ferramentas disponíveis para visualizar, manusear e editar elementos para a composição de mapas das mais diversas naturezas.

7

MEDEIROS, Anderson Maciel Lima de et al. Redescobrindo os SIG com software livre.

Fossgis, Não Informado, v. 1, n. 1, p. 1-50, mar. 2011. Disponível em: <https://www.fernandoquadro.com.br/fossgis/Revista_FOSSGIS_Brasil_Ed_01_Marco2 011.pdf>. Acesso em: 02 set. 2020.

TURCHETTO, Natieli Luisa et al. O USO DO QUANTUM GIS (QGIS) PARA CARACTERIZAÇÃO E DELIMITAÇÃO DE ÁREA DEGRADA POR ATIVIDADE DE MINERAÇÃO DE BASALTO NO MUNICÍPIO DE TENTENTE PORTELA (RS). Revista Eletrônica em Gestão, Educação e Tecnologia Ambiental, [S.L.], v. 18, n. 2, p. 719-726, 31 ago.

2014.

Universidade Federal de Santa Maria. http://dx.doi.org/10.5902/2236117013101.

8

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Cavalcante (2015)9 discute que sua disseminação e utilização de forma simplificada também se dá pela possibilidade de uso em distintos sistemas operacionais, sendo estes desde o MAC OS X, Linux e até mesmo Windows. O autor também destaca que, embora o sistema não gere um arquivo em formato exclusivo para o Programa, suporta dados vetoriais, arquivos do tipo raster e bases de dados diversas, o que representa uma boa flexibilidade e possibilidades de uso do mesmo. Por fim, são destacadas algumas de suas funcionalidades, tais como: Permissão de extensões por intermédio de plug-ins Ferramentas de digitalização e geoprocessamento Compositor de layouts de impressão Integração com linguagem Python Edição e visualização de atributos

Para exemplificar a gama de possibilidades que softwares dessa magnitude possibilitam, a iniciativa Cidades Sauditas do Futuro em parceria com a ONUHabitat produziu perfis territoriais para subsidiar o plano de gestão territorial prevendo o rápido crescimento de 17 cidades, coletando informações georreferenciadas e as espacializando em mapas temáticos com diversas formas de representação de dados que podem ser utilizadas como exemplo e

Para saber mais sobre a aplicação e utilidade dos Sistemas de informações geográficas e apresentação de dados espacializados, consultar os perfis urbanos do Programa Cidades Sauditas do Futuro.

Fonte: ONU-HABITAT (2020)

CAVALCANTE, Rodrigo. Apostila de Introdução ao SIG. Belo Horizonte/MG, 2015.

Apostila do Curso de Geografia desenvolvida pela Universidade Federal de Minas Gerais.

9

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Saiba mais!

geração de conhecimento.

APLICAÇÕES DE SIG NA GESTÃO TERRITORIAL As aplicações dos SIG no âmbito da Gestão Territorial são múltiplas. Conforme DevMedia (2020) 10, elas podem ocorrer voltadas para os setores de trânsito e transportes, as redes de serviços públicos, tais como eletricidade, saneamento

Para saber mais sobre a aplicação e utilidade dos Sistemas de informações geográficas, consultar Artigo externo.

Fonte: DevMedia (2020)

No que se refere ao último fator destacado, que é o do Planejamento das Cidades, é válido discutir os distintos ganhos que podem ser acarretados aos municípios com o seu uso. O Sistema de Informações Geográficas é um aliado da administração pública no tocante à tomada de decisões, trazendo ganhos ao processo de elaboração dos Planos Diretores, no intuito de se garantir melhorias aos munícipes nos aspectos de saúde pública, habitação, Imposto Predial e Territorial Urbano - IPTU, educação, habitação, entre outros.

O Infográfico a seguir apresenta um compilado das aplicabilidades dessa ferramenta em áreas como o meio ambiente, planejamento, cadastro, segurança e serviços gerais a serem fornecidos aos cidadãos.

Secretaria de Meio Ambiente

Secretaria de Planejamento

Cadastro

• Gerenciamento de Áreas de Proteção • Controle da Hidrografia do Município

• Gerenciamento de Redes de Água e Esgoto • Gerenciamento de Redes de Transporte • Planejamento de Uso e Ocupação do Solo do Município

• Cadastro e Controle de IPTU • Gestão de Zoneamento

Secretaria de Segurança

Serviços ao Cidadão

• Gerenciamento de Incêndios • Controle de ocorrências

• Localização de Serviços Públicos • Localização de Pontos Turísticos • Acesso de Mapas via web

Tomando por base o que fora apresentado, esse tipo de aplicação é proveniente de uma discussão e necessidade sobre novos meios de se gerir o

DEVMEDIA. Sistemas de Informações Geográficas: aplicações e utilidades - Parte 01. 2020. Disponível em: <https://www.devmedia.com.br/sistemas-de-informacoesgeograficas-aplicacoes-e-utilidades-parte-01/7782>. Acesso em: 26 ago. 2020.

10

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Saiba mais!

e telefonia, além do planejamento e gerenciamento urbano.

território. Desse modo, os casos apresentados a seguir servem enquanto exemplificações práticas voltadas para o âmbito da Gestão Territorial enquanto ferramenta de planejamento urbano.

O primeiro caso corresponde ao BHMap (2020), um portal da cidade brasileira de Belo Horizonte/MG, onde são disponibilizados uma série de mapas e ferramentas para consulta por parte dos cidadãos.

Já no segundo, tem-se uma ferramenta da cidade de São Paulo, o GeoSampa (2020), que corresponde a um mapa do município em formato aberto com a possibilidade de consulta sobre os equipamentos, serviços e mapas históricos da localidade.

Confira o portal BHMap na íntegra

Confira o portal Geosampa na íntegra

Desse modo, os sistemas apresentados ilustram a gama de possibilidades que estas ferramentas apresentam para as cidades e seus habitantes, seja em consultas de aspectos topográficos, áreas verdes, existência e tipologias de equipamentos urbanos em determinadas áreas ou mesmo relacionadas ao IPTU, fazendo com que as informações da cidade sejam disseminadas em espaços democráticos de visualização.

CONSIDERAÇÕES FINAIS A gestão territorial exige inovação técnica, operacional e gerencial que são mais facilmente desenvolvidas com a utilização das técnicas aplicadas ao geoprocessamento. Estas, por sua vez, são necessárias para a criação de 17 | P á g i n a Pá gin a | 18

elementos capazes de embasar os agentes municipais no que tange os processos de planejamento urbano.

O uso de ferramentas como o QGIS mostra-se enquanto um elemento eficaz, vistas as suas múltiplas ferramentas e finalidades, sendo estas capazes de tornar real todas as discussões levantadas ao longo do escopo do trabalho e que serão melhor visualizadas nos capítulos posteriores.

Desta forma os exemplos práticos aqui apresentados são alguns dos inúmeros que podem ser listados para o entendimento de qual é o papel dos SIG no desenvolvimento e gestão do território urbano, tornando este elemento primordial para o suporte aos gestores e técnicos no desenvolvimento das cidades.

Em vista disso, surge um apelo de que essas ferramentas se tornem base para o desenvolvimento de novas técnicas tendo a população como protagonista nesse universo em expansão.

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PRINCIPAIS CONCEITOS PRINCIPAIS CONCEITOS DE GEOPROCESSAMENTO O principal desafio dos sistemas geoinformacionais é a integração das diferentes fontes de conhecimento em uma compilação espacializada que se apresente de forma coerente e inteligível para profissionais de diversas áreas.

Assim, todas as geotecnologias são desenvolvidas com o intuito de aprimorar a representação do mundo real por intermédio da lógica matemática e programação computacional.

Figura 1: Representação do mundo real no ambiente computacional.

Fonte: Adaptado de Câmara et al (2005) 11.

Segundo o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE (2004) o SIG possui diversas operações que podem ser agrupadas de acordo com a utilidade que se pretende. O gerenciamento de banco de dados geográficos objetiva

o

armazenamento,

integração

e

recuperação

de

dados

georreferenciados de diferentes fontes, formatos e temas dispostos em um único banco de dados. Na análise espacial são efetuadas combinações e

11

CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M.V. Introdução à Ciência da Geoinformação.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/livros.html. Acesso em: março de 2005.

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sobreposições de dados por meio de operações geométricas e topológicas cujo resultado é a geração de novas informações tudo isso a partir de sua espacialização geográfica. Já a produção cartográfica manipula a entrada, conversão e edição de dados, bem como a utilização de símbolos, cores e métodos de interpretação e classificação dos dados visando à apresentação final por forma impressa ou meio digital.

A grande variedade dos diferentes tipos de informação coletadas de variadas formas,

exige

um

sistema

de

compatibilização

dos

dados,

assim

diferentemente dos sistemas de informação, alguns softwares e aplicativos utilizados em geoprocessamento não apresentam funções de banco de dados, mas desempenham tarefas específicas sobre esta base (RODRIGUES, 1990) 12. Dentre estes sistemas Francisco (2014, p.02)13 destaca: ○ Projeto Auxiliado por computador (do inglês Computer Aided Design CAD) – são utilizados para a digitalização e elaboração de projetos de desenho técnico em áreas como design, engenharia e arquitetura apresentando recursos que permitem aprimoramento das técnicas de expressão e edição gráfica, exibição e impressão.

Essa ferramenta permite a digitalização das bases cartográficas através da vetorização à partir de uma imagem, diretamente na tela com o auxílio de equipamentos de digitalização. ○ Processamento Digital de Imagens (PDI) – executam operações de tratamento de imagens coletadas via sensoriamento remoto com auxílio da análise estatística, visando à melhoria da sua qualidade para extração de informações pelo analista humano. Dentre as operações disponíveis, podem ser destacadas as técnicas de realce, filtragens, operações algébricas, transformação por componentes principais e classificação. ○ Modelos Numéricos de Terreno (MNT) – geram uma superfície contínua representando a distribuição espacial de uma grandeza através da interpolação de pontos amostrais ou isolinhas como por exemplo o Modelo Digital de Elevação - MDE e o Modelo Digital de Superfície - MDS.

12

RODRIGUES, M. Introdução ao Geoprocessamento. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOPROCESSAMENTO, 1990, São Paulo. Anais. São Paulo: Universidade de São Paulo, 1990, 1-26p.

13

FRANCISCO, Cristiane Nunes. Sistemas de Informações Geográficas Estudo Dirigido em SIG. In SIGCidades: Mapeamento de Áreas Protegidas. 2014. Programa de Extensão Universitária MEC. Niterói RJ. Disponível em: <http://www.capacidades.gov.br/blog/detalhar/id/38/post/535/param/ativos/> Acesso em: set 2020.

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Tais sistemas auxiliam na transformação do fragmento espacial ou território real para um meio espacial digital, através da abstração de elementos físicos em símbolos, conceitos e convenções. Isto se dá a fim de produzir um Modelo de Dados Espaciais, cuja grande maioria são apresentados a partir de dados vetoriais ou matriciais.

Na estrutura vetorial, vértices definidos por um par de coordenadas representam dados locacionais e feições geométricas do elemento são armazenadas e transformadas em informação gráfica, que de acordo com Francisco (2014, p. 05)3, sua forma e escala cartográfica podem ser representados graficamente como: ○

Pontos – representados por um vértice, ou seja, por apenas um par de coordenadas, definindo a localização de objetos que não apresentam área nem comprimento. Exemplos: hospital representado em uma escala intermediária, cidade em uma escala pequena, epicentro de um terremoto, etc.

○

Linhas poligonais ou arcos – representados por, no mínimo, dois vértices conectados, gerando polígonos abertos que expressam elementos que possuem comprimento. Exemplos: estradas, rios, etc.

○

Polígonos - representados por, no mínimo, três vértices conectados, sendo que o primeiro vértice possui coordenadas idênticas ao do último, gerando, assim, polígonos fechados que definem elementos geográficos com área e perímetro. Exemplos: limites políticoadministrativos (municípios, estados), classes de mapas temáticos (uso e cobertura do solo, pedologia), etc.

No modelo matricial a superfície é concebida como contínua, organizada em linhas e colunas, onde cada pixel representa uma área no terreno cuja dimensão define a resolução espacial correspondendo, quando o arquivo está georreferenciado, às coordenadas

x e y, respectivamente. Também

denominado raster, cada pixel pode apresentar um valor referente ao atributo a ser analisado.

O formato raster se faz adequado para armazenar imagens da superfície terrestre geradas, a partir da detecção e do registro da radiação eletromagnética refletida ou emitida por uma área da superfície terrestre, através de um sensor transportado em um veículo aéreo ou orbital.

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FONTES DE DADOS ESPACIAIS A quantidade e diversidade de fontes de informação requer certa minúcia na metodologia de captação de dados, principalmente ao que concerne à definição de parâmetros, fontes e indicadores dos dados necessários, verificação de dados existentes disponíveis, bem como seu nível de confiabilidade e ainda a metodologia de geração e coleta de dados digitalizáveis. Os elementos geográficos representam e descrevem os eventos e os fenômenos do mundo real através de duas componentes associadas à uma localização geográfica (Figura 2), segundo Francisco13 (2014, p.03-04): ○

Gráfica ou espacial – corresponde aos planos de informação ou camadas que descrevem a localização registrada pelo sistema de coordenadas geográficas, sistema de coordenadas da projeção ou sistema de coordenadas com uma origem local; geometria que fornece informações sobre área, perímetro e forma; a topologia que possibilita estabelecer as relações espaciais entre os elementos geográficos.

○

Não-gráfica ou não-espacial ou alfanumérica – descreve os atributos temáticos e temporais dos elementos geográficos, representados em forma de tabela estruturada ou de um banco de dados convencional relacionando-se com a componente gráfica através de identificadores comuns, denominados geocódigos.

Figura 2: Estrutura dos dados em um SIG

Fonte: Autoria própria (2021).

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SISTEMAS DE GEORREFERENCIAMENTO No dia a dia, para nos localizarmos, costumamos usar pontos de referência. Ao dizer por qual caminho alguém deve seguir, podemos mudar as referências de acordo com o conhecimento daqueles aos quais queremos dar as instruções. Por exemplo, “seguir na direção Nordeste por 100 metros e depois dobrar a Sudeste” pode significar a mesma coisa de “subir a avenida, passar por duas ruas e dobrar a direita na terceira rua”, depende apenas se a referência do navegador é uma bússola ou um mapa.

Sempre, ao informar uma localização qualquer em um meio digital, são necessários um ponto de referência - também chamado de ponto zero, centro de referência ou origem - para uma representação da superfície terrestre e de um sistema de coordenadas. Vale dizer aqui também que para trabalhar com Geoprocessamento e conseguir definir as referências de sistemas, para garantir a localização correta e adequada de projetos, os conceitos de Datum, Sistema de projeção e EPSG são essenciais.

Sistema de projeção de coordenadas é uma medida de conjuntos de coordenadas representadas por figuras matemáticas que tentam aproximar ou coincidir o formato da Terra. O Sistema de Projeção mais conhecido e utilizado desde a época das grandes navegações é o sistema de coordenadas geográficas, que é um sistema esférico, ou seja, aproxima a geometria terrestre a uma esfera, e é baseado no deslocamento em medidas angulares (graus minutos e segundos) em relação a linha do Equador (Latitude) e do Meridiano de Greenwich (Longitude).

Já um sistema mais usual atualmente é o de coordenadas planas conhecidas por Universal Transversor de Mercator – UTM, que baseia-se em várias projeções de um prisma elipsoidal para dividir o mundo em 60 fusos de 6º de longitude. Cada fuso desse é chamado de zona, que tem seu próprio sistema de coordenadas interno medido em metros, de coordenada Y de referência partindo a partir do Equador para todas as zonas (0,00 m para o hemisfério Norte e 1.000.000,00 m para o hemisfério Sul) e coordenada X de referência partindo a partir do seu meridiano central (de valor 500.000,00 m na linha do meridiano central de cada zona).

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Figura 3: Representação das zonas.

Fonte: Autoria própria (2021).

Porém, por mais que se divida o planeta em zonas, devido ao seu formato geóide irregular, diferentes eixos de posicionamento das diferentes geometrias propostas vão representar melhor diferentes áreas. Enquanto a geometria do modelo de representação pode ser definida pelo sistema de coordenadas, o posicionamento desses eixos é definido pelo Datum.

O sistema de referência Datum é um modelo matemático teórico de representação da superfície terrestre que se prende à necessidade de representar a Terra em modelos de duas dimensões mantendo os cruzamentos em ângulos retos dos meridianos e paralelos, gerando uma representação adequada. Data que tem seu eixo de referência coincidindo com o centro geométrico da Terra são chamados de geocêntricos. Ao se aproximar esse modelo matemático às medidas de uma região específica da Terra

(podendo,

consequentemente,

afastar

esse

novo

modelo

da

representação real de outras regiões), transpõe-se o eixo de referência do modelo em relação ao chamado eixo real da Terra, gerando um Datum não geocêntrico.

No Brasil, os principais Data já foram o Córrego Alegre (adotado na década de 50, tinha como vértice o ponto Córrego Alegre e o elipsóide Internacional de Hayford de 1924 como superfície de referência, de posicionamento e orientação determinados astronomicamente, não geocêntrica) e o SAD69 (não geocêntrica, a imagem da Terra é definida por um elipsóide do sistema geodésico de referência — GRS-67, ou seja, topocêntrica). Em 2005, a padronização do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE – apontava o uso do Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas, o SIRGAS2000

(geocêntrico),

padrão

amplamente

utilizado

atualmente

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(Santiago e Cintra Geo-Tecnologias, 2018) 14. Por fim, outro Datum que tem destaque e foi difundido por estar sendo usado nos equipamentos GPS devido ao seu uso nos Estados Unidos, o WGS84, apesar de também ser geocêntrico, possui pequenas deformações para a América do Sul em geral em relação ao SIRGAS2000.

Mas o Sistema de Referência de Coordenadas – SRC – é o sistema interno em programas de geoprocessamento e representação geodésica que combinam em um modelo dimensional, um Datum com um sistema de projeção de coordenadas. No ambiente do QGis, é possível deparar-se com a sigla EPSG, que significa European Petroleum Survey Group, em tradução livre, Grupo de Pesquisa Petrolífera Europeia. Este órgão recolheu os sistemas diferentes e os codificou, combinando Datum e sistemas de coordenadas para diferentes regiões do globo, gerando uma lista numérica de diferentes modelos de representação terrestre chamados EPSG.

FOTOGRAMETRIA: O QUE É E SEUS TIPOS A fotogrametria, entendida com ciência e tecnologia para obter informações rápidas e confiáveis de determinadas áreas, através de processo de registro, interpretação e mensuração de imagens, tem se transformado, nos últimos anos, numa ferramenta indispensável para o acompanhamento e controle da expansão das cidades, assim como as conseqüências que esse fenômeno ocasiona (ARIAS, 2005, p. 25) 15.

O conceito apresentado por Arias (2005)15 está intimamente relacionado com o processo de crescimento urbano desordenado pelo qual o Brasil passou, fruto de uma industrialização e êxodo rural intensos. Para se ter uma ideia, na década de 1950, o País possuía uma população de pouco mais de 51 milhões de habitantes e atingiu; em 2010, a marca de 190 milhões de pessoas

14

Santiago e Cintra Geo-Tecnologias. Sistema de referência e DATUM e de Coordenadas.

31 de Agosto de 2018.

Disponível em: <https://www.santiagoecintra.com.br/blog/geo-tecnologias/sistemas-de-referenciadatum-e-de-coordenadas>. Acesso em: 20 de dezembro de 2020.

15

ARIAS, Cristina Vanessa Florentin. Fotogrametria e Educação Continuada como ferramentas para o Planejamento e Controle do Desenvolvimento Urbano Sustentável. 2005. 109 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis - SC.

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(IBGE, 2010) 16, resultando em um crescimento da população urbana de cerca de 30% em 1950 para mais de 80% em 2010. Para o ano de 2020 é esperado que este número ultrapasse os 209 milhões de habitantes.

Uma série de conceitos estão por trás do que se entende por fotogrametria.

Tommaselli (2009) 17 aponta que esses são: videogrametria, fotogrametria em tempo real, fotogrametria digital, entre outras. Em resumo, todas se referem a dados coletados de forma digital e que são convertidos em uma imagem. A evolução dos métodos do processamento dos dados se dava inicialmente com suporte de equipamentos tecnológicos, tendo em vista a ausência de computadores na época, sendo essa definida como fotogrametria analógica.

Com a introdução do uso computacional e, consequentemente, uma melhor precisão em relação a instrumentação analógica, tem-se a denominada fotogrametria analítica. Por fim, as novas técnicas de captura de imagens tornam o uso de outras ferramentas dispensáveis, fazendo com que apenas para a fase de digitalização ou scanner estes sejam necessários no que se conhece por fotogrametria digital - é válido apontar que algumas câmeras modernas já permitem a supressão desses modelos de escanear.

Tendo em vista que a fotogrametria se apropria do acompanhamento de crescimento das cidades, é necessário entender que a mesma se divide em duas subcategorias, sendo estas a fotogrametria métrica e a fotogrametria interpretativa.

INTERPRETATIVA

MÉTRICA

Se baseia na observação e entendimento de objetos e seus significados de acordo com com a interpretação fotográfica.

É voltada para as medições de fotos, de tal maneira a se determinar o posicionamento relativo de quaisquer pontos (áreas, distâncias, ângulos, mosaicos, entre outros).

IBGE. Sinopse do Censo Demográfico de 2010. 2010. Disponível em: <https://censo2010.ibge.gov.br/sinopse/index.php?dados=4&uf=00>. Acesso em: 09 set. 2020.

16

TOMMASELLI, Antonio M. G. Fotogrametria Básica - Introdução. 1. ed. [S.l.: s.n.], 2009. cap. 1, p. 1-3. v. 1. Disponível em: <http://www.faed.udesc.br/arquivos/ id_submenu/891/introducao_a_fotogrametria.pdf>. Acesso em: 09 set. 2020.

17

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Dada a possibilidade de se trabalhar com imagens, sejam estas advindas de satélites ou aerofotogramétricas, Monteiro et al. (2015) 18 aponta que é possível trabalhar com uma série de imagens ou sobreposições destas para se extrair informações e compor estudos, podendo essas serem de origem vetoriais (shapefile). Isto é, aquelas que são linhas, pontos ou geometrias, ou matriciais (raster), ou seja, uma matriz de pontos como em uma grade ou mosaico.

Aponta-se aqui também as múltiplas possibilidades de se estudar fenômenos que englobam o uso do solo, viários ou mesmo de cadastro urbano com base nessas imagens, onde o tratamento que se dá a elas compõem mapas em um SIG.

GPS Desenvolvido e finalizado pelo Sistema de Defesa dos Estados Unidos nas décadas finais do Século XX, o Sistema de Posicionamento Global (GPS) é um elemento imprescindível para a humanidade nos dias de hoje. É uma ferramenta essencial na aerofotogrametria - método em que se utilizam imagens aéreas para a geração de dados - e se destaca pela sua agilidade e, sobretudo, a velocidade em que se pode definir a localização de um ponto no globo terrestre, fazendo com que o seu uso se difunda tanto em área como em utilidades distintas, das quais destacam-se a cartografia e navegação (ZANOTTA; CAPPELLETTO; MATSUOKA, 2011)19.

Este sistema funciona de acordo com três segmentos: espacial, de controle e do usuário. O primeiro corresponde aos 24 Satélites distribuídos em seis planos orbitais distribuídos de maneira igual. O controle é o item responsável por monitorar e atualizar as informações de forma constante de cada um dos

18

MONTEIRO, Gabriela de Oliveira et al. Uso de técnicas de Geoprocessamento e imagens de Sensoriamento Remoto para elaboração de carta de Uso de Solo da Região Metropolitana de São Paulo como fomento ao planejamento urbano e regional. 2015. Disponível em: <https://www.mackenzie.br/universidade/laboratorio/ ee/labgeo/trabalhos-desenvolvidos/trabalhos-2015/uso-de-tecnicas-degeoprocessamento/>. Acesso em: 09 set. 2020.

19

ZANOTTA, Daniel Capella; CAPPELLETTO, Eliane; MATSUOKA, Marcelo Tomio. O GPS: unindo ciência e tecnologia em aulas de física. Revista Brasileira de Ensino de Física, [S.l.], v. 33, n. 2, p. 1-6, 2011.

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satélites. E o último equivale aos meios receptores das informações, cujo fator finalidade estará diretamente relacionado ao item precisão (ZANOTTA; CAPPELLETTO; MATSUOKA, 2011)19.

De acordo com Xavier da Silva (2009) 20, o uso do GPS é recorrente em diversas áreas científicas que vão desde as Engenharias, até mesmo ao meio ambiente.

Posto isso, o autor identifica ainda que há níveis de exatidão e precisão relacionados ao GPS, conforme apresentado pelo Infográfico 1, onde, em cada uma delas, aponta-se para o custo, precisão e/ou usabilidade.

Infográfico 1: Características de precisão para níveis de trabalho.

Fonte: Autoria própria (2021).

Apesar de sua criação estar associada a um contexto militar, o uso do GPS perpassa por uma série de aplicações que, conforme Rosa (2013) 21 se subdividem em: Transportes/Deslocamentos, Militar, Locação de Obras na Construção Civil, Defesa Civil, Esportes e Lazer, Topografia e Geodésia e Mapeamento e Geoprocessamento, sendo estes últimos os itens de enfoque pelo presente trabalho.

XAVIER da Silva, Jorge. O que é Geoprocessamento? Revista do Crea RJ, v. 79, p.

42-44, 2009.

20

21 ROSA, Roberto. Introdução ao Geoprocessamento. Apostila do Laboratório de Geoprocessamento do Instituto de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia, 2013.

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O autor aponta ainda que no caso do Geoprocessamento, sua aplicação se dá voltada para a coleta de dados, ou seja, coordenadas que representam uma referência para a localização dos objetos mapeados, amplamente associados aos sistemas de informação geográficas em serviços que envolvem Cadastros Urbanos e Monitoramentos Ambientais. Posto isso, ressalta-se ainda as vantagens advindas entre a associação do GPS ao mapeamento nos fatores tempo, praticidade e confiabilidade nos resultados obtidos.

O uso dessa ferramenta é de suma importância para o contexto de cidade do Século XXI, onde a demanda por instrumentos de gestão aplicadas ao território urbano surgem repentinamente e, consequentemente, a velocidade de resposta deve ser ainda mais rápida do que a solicitação. Sabendo disso, é relevante citar a possibilidade de integração entre os diversos modelos e instrumentos aqui discutidos com múltiplos Softwares existentes no Mercado, dentre eles, o QGIS. Sendo assim, embora criado para uma finalidade que envolvia explosões militares e inicialmente ser de uso restrito, o que pode gerar controvérsias em relação a sua origem e finalidade, a evolução desse sistema para a universalização do que se conhecesse hoje em smartphones e a sua aplicação para a fotogrametria e sensoriamento remoto, são indispensáveis para a construção de conhecimento abordada pelos capítulos seguintes.

CONSIDERAÇÕES FINAIS Devido a sua multidisciplinaridade muitos são os termos, conceitos, técnicas e softwares que compõem o universo do Geoprocessamento, isso significa que o caminho a ser trilhado será rico, tão rico em novas informações quanto for a curiosidade do leitor em adentrar nele. Também será uma trilha que deve ser explorada muitas e muitas vezes, pois a cada nova tentativa um novo conhecimento se desvendará. As técnicas e métodos que virão a seguir são fruto da prática de construção do conhecimento adquirido, da mesma forma que esperamos que o façam.

“O processo de aprendizagem é uma sequência de erros.”

Rogério Taygra

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CAPÍTULO 01 Primeiros passos com o SIG

OBTENÇÃO DO QGIS O QGis é um Software gratuito e livre, e pode ser baixado no portal do projeto, pelo site (www.QGis.org), após isso é só clicar em Baixar agora.

Na página que irá ser aberta, procure as versões enquadradas como Long term release repository, que já são estáveis, e identifique qual a versão mais adequada para sua máquina (32 ou 64 bits), indica-se optar pela versão abaixo da suportada por sua máquina, visando a melhor funcionalidade do Qgis.

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O Instalador será baixado e após baixado, o usuário deverá ir até a pasta de Downloads em seu computador e clicar no instalador, assim abrirá uma janela, na qual pergunta se deseja executar a instalação, clique em Executar e siga os comandos: Clicar em Próximo (1) no assistente de instalação e concordar com o acordo da licença (2).

1

2

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3

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Escolha o local onde você deseja que a pasta do QGIS seja instalada, o recomendado é que você não altere e apenas clique em Próximo (3), e assim irá salvar diretamente na sua área de trabalho. Posteriormente, clique em Instalar (4).

4

5

E por fim, clique em Terminar (5) para concluir a instalação.

INICIANDO O PROGRAMA Após a conclusão da instalação do QGis, será criada uma pasta em sua área de trabalho. Dentro desta, encontram-se disponíveis um conjunto de programas associados ao QGis, e que, para aqueles que estão iniciando no uso do programa, pode gerar algumas confusões. Para iniciar o programa corretamente, clique na opção QGIS Desktop 3.4.6 with GRASS 7.6.1 ou clique na opção QGIS Desktop with GRASS, de acordo com a versão baixada, para abrir o programa. Esta opção é ideal quando se trabalha com dados espaciais, as outras dizem respeito a outras formas de trabalho com mapas.

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O QGis apresenta uma interface amigável e intuitiva, que pode ser modificada e customizada de acordo com as suas necessidades. Abaixo pode ser visualizada a tela inicial da área de trabalho do QGis, destacando as suas principais partes.

CRIAÇÃO DE UM NOVO PROJETO Para iniciar um novo projeto, vá até a barra de menu do programa e clique em Projeto (1) e em seguida em Salvar (2).

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Crie uma pasta no Disco Local “C” do seu computador, visando melhorar o acesso dos arquivos que serão utilizados no projeto, diminuindo assim as possibilidades de erros, e defina um título para seu projeto. É fundamental que não se usem acentos, espaço ou outros caracteres especiais, para evitar erros de processamento.

Após criar o projeto, vamos iniciar a sua configuração. O primeiro passo será definir o Sistema de Referência de Coordenadas (SRC) do projeto. O SRC pode ser compreendido como a combinação entre o sistema de Projeção e o

O sistema de projeção é constituído por uma fórmula que torna as coordenadas geográficas, a partir de sua superfície esférica (elipsoidal), em coordenadas planas, que correspondem entre si.

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Você sabia?

?

DATUM do projeto.

DATUM faz menção ao sistema de referências. Do plural data, no qual o nome vem do latim, dado referente a detalhe. Esse sistema é de suma importância, uma vez que, ele se prende à necessidade de projetar um objeto curvo e a 3 dimensões (a Terra), como referência, em um plano, e as duas dimensões se mantendo. No entanto, os cruzamentos em ângulos retos dos meridianos e paralelos (o mapa), ou seja, o DATUM faz a medição a partir de parâmetros e pontos de controle utilizados para definir a forma tridimensional da Terra.

Clique no ícone EPSG no canto inferior direito da área de trabalho do QGis (1); Escolha a aba SRC (2); No campo Filtro (3) digite o código EPSG correspondente ao seu projeto, no caso da área abordada nesta apostila, que compreende a capital do estado do Rio Grande do Norte, usaremos o EPSG: 31985 que corresponde ao Datum Sirgas 2000 e Projeção UTM Zona 25 Sul. No entanto, atente para a zona que sua região está inserida, como mostra a figura; Clique no SRC desejado (4); Finalize a configuração do SRC clicando em OK (5).

O Sistema de referência de coordenadas (SRC) – é um sistema de coordenadas, seja local, regional ou global no qual se utiliza para localizar coisas no espaço. A referência espacial é constituída de uma projeção cartográfica, datum geodésico e unidades de medidas. Há uma vasta quantidade de sistemas dessa referência e para cada código identificador existe uma assinatura relacionado chamado EPSG (European Petroleum Survey Group), este quando inserido errado, não irá referenciar o local exato

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desejado. Ocorrerá que o seu mapa será mostrado de acordo com as referências inseridas.

Agora

iremos

configurar

as

opções

do

nosso

projeto.

Clique

em

Configurações (1) e em seguida em Opções (2).

No menu Opções, ative a aba SRC (1) e marque a opção Prompt para SRC (2).

Isso fará com que cada nova camada que seja inserida no projeto tenha seu SRC definido pelo usuário, e não automaticamente pelo sistema.

A etapa seguinte de configuração diz respeito a aderência entre os objetos, semelhante ao OSNAP do AutoCAD. As configurações de aderência tem a 36 | P á g i n a Pá g i na | 37

função de aproximar o cursor para que haja precisão nos clicks e ao desenhar uma feição ou contorna-la evitando erros de sobreposição. Para ativar a aderência aos vértices e segmentos das camadas, vá novamente ao menu Projeto (1) e clique em Opções de Aderência (2). Configure as opções conforme apresentado abaixo (3).

Agora o projeto já encontra-se configurado e poderemos iniciar os trabalhos em ambiente SIG.

SALVANDO O PROJETO AUTOMATICAMENTE O plugin autoSaver pode ajudar a evitar a perda total ou parcial do projeto quando ocorre algum erro no QGIS por algum motivo como exceder a capacidade de processamento da máquina, o que é normal, e você tenha esquecido de salvar boa parte do trabalho tendo assim que refazê-lo. Com este plugin é possível programar para salvar a cada determinado intervalo de tempo. Para isso você irá precisar instalar um complemento em Menu Complementos (1) , Gerenciar e instalar complementos (2), na caixa de pesquisa

digite

o

nome

da

ferramenta

“autoSaver”

(3),

Instalar

complemento (4) e fechar.

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Após instalado deve-se configurar esta ferramenta, ela pode ser acessada também no menu Complementos (1), autoSaver e autoSaver current project (2), ao abrir a janela de configurações habilite o recurso de Gravação automática, Enable auto saver (3), e em seguida insira o intervalo de tempo em minutos que deseja salvar o seu projeto (4) e clique em OK (5). Nesta janela

Vídeo-aula

é possível salvar também as camadas que estão em edição automaticamente.

Quer ver a vídeo-aula dos primeiros passos com o QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 02 Construção da Base de Dados

CONSTRUÇÃO DA BASE DE DADOS INICIAL A forma mais comum e confiável para construção da base de dados geográficos do SIG de gestão territorial é por meio da obtenção de arquivos vetoriais e matriciais correspondentes aos limites da área de estudo a partir de fontes públicas. Considera-se aqui que apesar de ser demonstrado neste documento a construção de um SIG para gestão territorial do Rio Grande do Norte, é possível aplicar as mesmas técnicas para obter resultados em outros estados ou a consulta de outras fontes para atuação em qualquer território.

AQUISIÇÃO DE ARQUIVOS VETORIAIS DO IBGE O modo de obter os arquivos vetoriais referentes aos setores censitários do estado do Rio Grande do Norte é acessar o Portal de Mapas do IBGE (portaldemapas.ibge.gov.br), posteriormente, clique na aba Galeria (1) e Recortes para Fins Estatísticos (2).

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Dentro de Recortes para Fins Estatísticos, abra a opção Malha de Setores Censitário (1), selecione a fonte de dados mais atual, que nesse caso é 2019 (2) e clique nos UFs (3) para mostrar os shapefiles dos estados do Brasil.

Busque pelo estado do Rio Grande do Norte – Setores Censitários 2019 – SHP (1) e baixe a pasta referente ao arquivo vetorial (2). A pasta baixada estará zipada, então você deverá descompactá-la e copiá-la para a pasta do seu projeto no Disco Local (C:).

AQUISIÇÃO DE ARQUIVOS VETORIAIS DA ANA No Portal de Metadados da ANA (metadados.ana.gov.br/), é possível baixar arquivos vetoriais que compõe a malha hídrica, tais como: rios, bacias hidrográficas, nascentes, exutórios e etc.

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Suponha que o nosso objetivo é a aquisição dos arquivos vetoriais dos rios.

Acesse o site da ANA e realize uma busca relacionada a rios, no caso, Hidrografia no Brasil (1), após isso, busque por BASE HIDROGRÁFICA OTTOCODIFICADA MULTIESCALAS 2013 (2) na barra de rolagem vertical e clique em Metadados (3).

Nos metadados, mostrará informações quanto a esses dados, como: data, resumo, finalidades, link para baixar os shapefiles de Rios (1), sistema de referência (2) e o tipo de codificação binária com relação aos caracteres (3).

Descompacte o zip e copie para a pasta do seu projeto no Disco Local (C:).

AQUISIÇÃO DE ARQUIVOS VETORIAIS DO BDIA A forma de conseguir informações ambientais quanto ao solo, vegetação e geologia do Brasil está no site do BDIA (https://bdiaweb.ibge.gov.br/).

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Considere que precisamos do shape da vegetação do estado do Rio Grande do Norte. Sendo assim, clique em Vegetação (1).

A fim de delimitar os dados da vegetação, clique em Estados (1) no Tipo de Recorte e Rio Grande do Norte (2) em Recorte. Será aberto um menu com dados qualitativos e quantitativos da cobertura do solo deste estado, para obtê-los, clique em Exportar (3).

É necessário informar o tipo dos dados e o que deseja baixar. Portanto, clique em Dados Vetoriais (1), Vegetação – Área – Rio Grande do Norte (2) e Finalizar Exportação (3) para iniciar o download.

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AQUISIÇÃO DE ARQUIVOS MATRICIAIS DO TOPODATA O projeto TOPODATA possui um Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil.

Em outras palavras, contém arquivos, do tipo raster, com dados espaciais sobre relevo, como: altitude, declividade, relevo sombreado e outros relacionados. Ademais, fornece Modelo Digital de Elevação (MDE) em cobertura nacional.

Os arquivos foram produzidos a partir dos dados da Missão Topográfica Radar Shuttle (Shuttle Radar Topography Mission - SRTM) disponibilizados pelo Serviço Geológico dos Estados Unidos (United States Geological Survey USGS). Para baixa-lo, acesse o site (http://www.dsr.inpe.br/topodata) e depois clique em Acesso (1).

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43 | P á g i n a

Acesse http://www.webmapit.com.br/inpe/topodata/ (1) para ver os arquivos com recurso interativo do Google Maps e/ou OpenStreetMap.

Considere que a área de estudo se localiza na cidade de Natal/RN. Clique na quadrícula, conhecida também como folha, que contém este município (1) e, em seguida, Altitude (2) para baixar o arquivo raster.

Para finalizar, descompacte zip e copie para a pasta do seu projeto no Disco

Vídeo-aula

Local (C:).

Quer ver a videoaula de como baixar shapefiles do IBGE, BDIA, ANA e projeto TOPODATA? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 03 Delimitação da Área de Interesse

DELIMITAÇÃO DA ÁREA DE INTERESSE No nosso SIG, consideraremos os conjuntos habitacionais como nosso nível básico de organização do território e usaremos o Conjunto Habitacional Gramoré, localizado na Zona Norte da cidade do Natal-RN, como estudo de caso.

Contudo, o objetivo deste trabalho é fornecer subsídios a fim dos

usuários ter autonomia e capacidade de repetir e adaptar os procedimentos aqui apresentados em outros conjuntos habitacionais, bairros, zonas administrativas, distritos ou qualquer outra forma de organização territorial do município, de forma a possibilitar o trabalho e análise de dados em todos os níveis de divisão territorial, atendendo às demandas específicas de cada projeto.

INSERINDO OS ARQUIVOS VETORIAIS NO PROJETO Para inserir um arquivo do tipo vetorial no QGIS, como: shapefile (.shp), planilhas eletrônicas do Excel (.xlsx), arquivos do Google Earth (.kml), projetos do autocad (.dxf) ou outro arquivo que compõe o SIG, você deve ir na guia Camadas (1), posteriormente em Adicionar Camada (2) e em seguida clicar em Vetorial (3).

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Outro modo de inserir uma camada vetorial é clicando no ícone Vetorial (1) no gerenciador de camada e procurar a pasta onde seu arquivo está alocado (2).

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Na pasta do projeto, clique no arquivo correspondente aos setores censitários do RN. Observe que há na pasta diversos arquivos, entre eles, um com a extensão (.shp) (1), que deve ser selecionado e aberto, com duplo clique. Outro modo de abri-lo é selecionando (1) e clicando em Abrir (2).

No menu seguinte, clique em Adicionar (1) e em Close (2). O arquivo vetorial será carregado na tela do seu projeto.

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Vamos agora conferir os atributos desse arquivo, pois as informações (conteúdo) associadas aos polígonos (forma) podem ser úteis no processo de ordenamento do território. Clique com o botão direito sobre a camada vetorial (1) para visualizar as opções da camada e, posteriormente, clique em Abrir Tabela de Atributos (2).

A tabela de atributos, vista a seguir, contêm linhas e colunas, estas estão associadas a cada feição (setores censitários) e campos sobre determinados conteúdos, respectivamente. Chama-se atenção para os seguintes campos: NM_MUN (Nome dos Municípios) que se refere aos municípios do estado do 48 | P á g i n a Pá g i na | 49

Rio Grande do Norte (1) e NM_SUBDIST (Nomes dos subdistritos) que contém as divisões administrativas deste estado (2). Essa informação será usada para delimitação de nossa área de estudo.

FILTRO PARA DELIMITAÇÃO DA ÁREA DE INTERESSE Para separar uma zona das demais no arquivo vetorial, iremos aplicar a função filtro. Clique com o botão direto sobre a camada (1) e escolha a opção Filter (2).

O conjunto habitacional Gramoré localiza-se na Zona Norte do município de Natal/RN. Desse modo, as colunas NM_MUN e NM_SUBDIST da tabela de atributos devem estar ligadas com o município de Natal e a Região

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Administrativa (R.A.) Norte (Zona Norte), respectivamente. No menu da ferramenta de consulta, dê um duplo clique no campo de interesse NM_MUN (1), clique no operador “=” (2), e em seguida clique em Tudo (3). Todas as opções disponíveis para a coluna NM_MUN serão apresentadas. Procure por Natal (4) e dê um duplo, após isso clique em AND (5) a fim de impor a segunda condição da área filtrada.

Volte ao menu da ferramenta de consulta, dê um duplo clique no campo de interesse NM_SUBDIST (6), clique no operador “=” (7), e em seguida clique em Tudo (8), busque por R.A. Norte (9) e dê um duplo. Para finalizar, clique em OK (10).

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Você perceberá que, agora, o arquivo apresentará apenas as áreas correspondentes à Região Administrativa Norte de Natal. É importante destacar que a função filtro não exclui as outras áreas da camada, mas sim, torna visível as feições de interesse (filtrados), isto é, se o usuário usar esta ferramenta novamente e clicar em Limpar, mostrará todas as feições do estado do Rio Grande do Norte.

Para obtermos um novo arquivo contendo apenas os setores censitários da Zona Norte de Natal, criaremos uma camada a partir do filtro aplicado sobre o arquivo original. Clique com o botão direito do mouse sobre a camada (1), busque a opção Exportar (2) e clique em Salvar Feições Como (3).

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No menu que será aberto, pode-se definir o formato do arquivo que será salvo (1). Sendo assim, podemos exportar este arquivo para trabalhar em outros softwares como, por exemplo, Autocad (2), Google Earth (3) e Microsoft Excel (4).

Neste mesmo menu, defina o formato do arquivo como Shapefile (1), indique a pasta onde o mesmo será arquivado e defina o nome Zona_Norte (2), defina o Sistema de Referência de Coordenadas, SIRGAS 2000/UTM zone 25S (3), deixe marcada a opção Adicionar arquivo salvo ao mapa (4) para que a nova camada criada seja imediatamente inserida ao projeto. Por fim, clique em OK (5).

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Repare que a camada ZONA_NORTE foi criada e inserida no projeto (1). Como não precisaremos mais da camada completa dos setores censitários do Rio Grande do Norte, iremos removê-la do nosso ambiente de trabalho. Clique com o botão direito do mouse sobre a camada original dos setores censitários (2) e a remova do projeto clicando em Remover Camada (3).

SELEÇÃO DE FEIÇÃO PARA DELIMITAÇÃO DA ÁREA DE INTERESSE Nosso próximo objetivo será delimitar uma área de trabalho dentro da Zona Norte de Natal/RN, correspondente ao conjunto habitacional Gramoré. Nesse caso, a aplicação do filtro não servirá pois o shapefile fornecido pelo IBGE não traz informações sobre a denominação dos conjuntos habitacionais em sua tabela de atributos.

Para solucionar o problema iremos usar outra ferramenta, denominada Seleção de feição por simples clique. Ative a ferramenta clicando sobre o ícone da seta sobre o quadrado amarelo disponível na Barra de Ferramentas (1) e em seguida clique sobre as feições desejadas. Para selecionar mais de uma feição de uma vez, mantenha o “Ctrl” pressionado (2). Para cancelar as seleções realizadas clique em Desfazer Seleção (3) ou clique diretamente sobre a feição selecionada. As feições selecionadas serão ressaltadas na cor amarela, e para sair do modo de seleção clique sobre ícone da “mão” denominada Panorâmica do Mapa (4).

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53 | P á g i n a

Clique novamente com o botão direito do mouse sobre a camada, busque por exportar

e

em

seguida

Salvar

Feições

Como,

conforme

descrito

anteriormente. No menu que será aberto, repita os passos para salvar um novo shapefile: defina o nome e o local onde o arquivo será salvo e, dessa vez, marque a opção Salvar somente as feições selecionadas (1), para que o novo arquivo que será criado contenha apenas os setores censitários que compõem o Conjunto habitacional Gramoré.

A camada referente ao Gramoré será criada e adicionada ao projeto (1), e, para evitar erros e reduzir o “peso” do projeto, remova a camada Zona Norte.

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Vídeo-aula

Quer ver a videoaula do processo de adição de camadas vetoriais no QGIS e delimitação da área de estudo?

Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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55 | P á g i n a

!

SAIBA MAIS! Aplicação e significado dos Operadores da função filtro: Operadores

Aplicação na formula

Significado

=

"NM_MUN" = 'Natal'

Filtra o atributo igual a Natal

>,>=,<,<=

CD_DIST" <= '240600705'

Os dados quantitativos menor ou igual a 240600705 serão filtrados

!=

"NM_MUN" != 'Natal'

Filtra todos diferente de Natal

LIKE

"NM_MUN" LIKE 'Natal'

Texto Igual a Natal será filtrado, considera letras maiúsculas e minúsculas

ILIKE

"NM_MUN" ILIKE 'natal'

Texto Igual a Natal será filtrado, não considera letras maiúsculas e minúsculas

%

"NM_MUN" ILIKE '%na%'

% representa caracteres, portanto, se “na” estiver em algum local da palavra, será filtrado

AND

OR

"NM_MUN" = 'Natal'

A área filtrada terá duas condições: ser

AND

de Natal e da Zona Sul. Portanto, será a

"NM_SUBDIST" = 'R.A. Sul'

Zona Sul de Natal

"CD_DIST" > '241445605'

Filtrará os códicos maior do que

OR

241445605 ou menor igual a

"CD_DIST" <=

240390505

'240390505' IN

"NM_MUN" IN

Filtrará os atributos que estiver dentro

('Natal','Mossoró')

do parênteses, no caso, Natal e Mossoró.

IN NOT

"NM_MUN" NOT IN

Filtrará os atributos que não estiver

('Natal','Mossoró')

dentro do parênteses, no caso, todos com exceção de Natal e Mossoró.

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!

SAIBA MAIS! 22 Arquivos obrigatórios que compõem um shapefile: Extensão

Finalidade

.shp

Geometria de operação

.shx

Índice da geometria do recurso

.dbf

Informações de atributo

Arquivos que podem compor um shapefile: Extensão .prj

Finalidade sistema de coordenadas e informações de projeção em um formato de texto bem conhecido ou WKT

.idx

arquivo de indexação do AutoCAD, o mesmo formato de arquivo é utilizado por ESRI

.sbn e

índice espacial

.sbx .shp.xml

metadados geoespaciais no formato XML

.cpg

código de arquivos de página

22

Autodesk Knowledge Network – Autocad Map 3D. Arquivos necesários que compõem um shapefile. 2 de Novembro de 2014. Disponível em: https://knowledge.autodesk.com/pt-br/support/autocad-map-3d/learn-explore/caas/ sfdcarticles/sfdcarticles/PTB/Required-files-that-make-up-a-shapefile.html.

Acesso em: 02 de Jan. De 2021.

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CAPÍTULO 04 Adição de Imagens ao Projeto

TRABALHANDO COM IMAGENS (RASTER) Os arquivos do tipo imagem, também conhecidos como arquivos matriciais ou raster, constituem parte fundamental dos projetos de ordenamento territorial. As imagens são fontes de dados importantes da superfície terrestre, e o uso delas em projetos serve para inúmeras funções, que vão desde caracterização do uso e ocupação do solo, geração de diferentes tipos de mapas, até a obtenção de medidas precisas dos objetos presentes na imagem por meio da vetorização supervisionada ou automatizada.

Para adicionar uma camada do tipo imagem, clique no ícone Raster disponível no gerenciador de camadas (1) e indique o caminho onde o arquivo se encontra salvo (2).

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No menu que será aberto, você perceberá que o QGIS possibilita trabalhar com 72 formatos diferentes de imagem (1), sendo a mais comum delas o TIFF ou GEOTIFF (2), e o JPEG.

Isso quer dizer que praticamente qualquer arquivo de imagem pode ser adicionado ao projeto, incluindo fotografias antigas e mapas digitalizados, imagens obtidas por sensores orbitais e, como tem sido mais comum, imagens obtidas pelos famosos “DRONES”, tecnicamente denominados VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados). As imagens aéreas da atualidade nos permitem uma excelente precisão, o que anteriormente infelizmente não ocorria, já que as câmeras não tinham a capacidade de reproduzir imagens de grandes dimensões e com qualidades elevadas. A principal exigência para que uma imagem seja usada em um ambiente SIG é que a mesma esteja associada a uma localização geográfica, ou seja, esteja georreferenciada. No “Apêndice A” deste guia encontra-se disponível um tutorial com o passo-apasso para o georreferenciamento de imagens no QGIS. Todavia, como as imagens obtidas por sensores e VANTs ainda necessitarão ser georreferenciadas, e este processo exige conhecimentos técnicos, há duas alternativas com boa precisão e confiabilidade, que são o emprego de imagens de satélites fornecidas por diversos provedores, que já estão associadas a uma localização, sendo o mais conhecido deles o Google e imagens fornecidas por sensores do tipo LANDSAT. A utilização dessas

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59 | P á g i n a

imagens se dá principalmente pelo baixo custo e a facilidade para obtenção, do que das fotografias aéreas.

Os dados coletados pelos sensores remotos, principalmente os que estão em um satélite, têm trazido inúmeros benefícios no tocante ao diagnóstico dos processos ambientais, socioeconômicos e político-culturais da ocupação dos espaços geográficos, facilitando ainda a elaboração e desenvolvimento de projetos relacionados a tais aspectos. No tópico a seguir demonstraremos como adicionar uma imagem de satélite do Google ao seu projeto.

PRINCIPAIS COMPLEMENTOS Os complementos surgem como facilitadores de processos dentro dos projetos no QGIS. Na área de inserção de imagens possuem uma diversidade de plugins com essa finalidade, contudo será destacado três deles que possuem um desenvolvimento satisfatório e facilidade em sua instalação e aplicação, além da possibilidade de adicionar imagens da base de dados do Google, podendo ser através do Google Maps, Google Earth, entre outros. São eles: Quickmapservices, Openlayers pluguin e o HCMGIS.

QUICKMAPSERVICES Trata-se de um plugin que auxilia na inserção de imagens de satélite, possibilitando uma camada Web ao projeto QGIS. As camadas inseridas podem ser adicionadas a partir de ferramentas que possuem o serviço online de mapeamento.

Para isso, é necessário instalar o complemento que fornece mapas de diversos provedores, denominado “QuickMapServices”. Na barra do menu, clique em Complementos (1) e em Gerenciar e Instalar Complementos (2).

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No menu que será aberto, digite a palavra QUICK no buscador de complementos (1). Vários complementos serão disponibilizados. Clique sobre a opção desejada QuickMapServices (2) e em Instalar Complemento (3). O complemento será instalado em seguida.

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Após a instalação do complemento, vá até a caixa de menu e clique em Web (1). Selecione QuickMapService (2) e você perceberá que apenas algumas opções de provedores de mapa serão disponibilizadas. Para liberar todos os provedores (incluindo o Google) clique em Settings (3).

No menu de configuração, selecione a aba More Services (1) e clique em Get contributed pack (2). Após a atualização das configurações, clique em Save (3).

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Ao acionar novamente o QuickMapServices, você perceberá que novos provedores de mapas foram liberados. Vá até a opção Google (1) e adicione a camada do Google Satélite (2).

A imagem de satélite do Google Earth será carregada ao projeto (1) com ênfase para nossa área de estudo. Antes de abrir a imagem pelo plugin, é importante adicionar uma camada vetorial com a delimitação da área a ser estudada, seja a delimitação de países, estados, ou até mesmo quadras para que a imagem seja aberta no local desejado, caso contrário a imagem gerada pode ser carregada de forma ampla, dificultando a localização da área ou até mesmo travar a máquina utilizada.

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Para visualizar em detalhes do conjunto Gramoré, vamos alterar o estilo (simbologia)

de

nossa

camada

vetorial,

tornando

o

preenchimento

transparente. Clique com o botão do mouse sobre a camada vetorial (1) e acesse as Propriedades da Camada (2).

Selecione a aba Simbologia (1). Clique sobre a opção Preenchimento simples (2) e no campo Cor do preenchimento clique na seta ao lado barra colorida (3).

Escolha a opção Preenchimento Transparente (4). Para finalizar, clique em Apply e OK.

O resultado da configuração pode ser visto logo a seguir.

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Na imagem acima foi destacada a parcela utilizando a marcação das quadras para não só delimitar a área de estudo, mas também mostrar a fidedignidade da imagem de satélite obtida através do componente.

OPENLAYERS PLUGUIN Este complemento permite a visualização de camadas de mapa (WMS) em seu projeto QGIS de maneira rápida e prática. A instalação também é feita através

da

aba

de

menu

Complementos

>

Gerenciar

e

instalar

complementos. Essa ferramenta é considerada experimental, então antes de visualizá-la na busca é necessário ativar uma função dentro do QGIS, indo em opções (1) e em seguida selecionando “mostrar também os componentes experimentais” (2).

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Após esse procedimento, na aba de busca digite Openlayer (1) e em seguido aceite a instalação (2).

Após a instalação o seu acesso se dá através do menu Web (1) em seguida OpenLayers plugin (2). Feito isso aparecerá uma gama de opções de caminhos referenciados por satélite para a inserção.

Por ser um componente que utiliza as informações de satélites ligados diretamente aos sistemas web. Para facilitar a inserção das imagens de uma determinada área de estudo, é necessário fazer a sua delimitação através de camadas ou vetores. Não feito isso a imagem ou mapa pode demandar mais tempo para abertura e abranger uma área maior.

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HCMGIS Assim como os demais complementos apresentados acima, o HCMGIS permite a inserção de imagens via satélite aos projetos do QGIS, além dessa funcionalidade ele possibilita também a inserção de base de dados, entre outras funcionalidades.

A sua instalação é feita através do gerenciador de complementos, inserindo o nome HCMGIS na busca (1) e em seguida aceitando a instalação (2).

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Concluída a instalação uma nova aba será adicionada aos menus (1) por onde é feito o acesso às funcionalidades da ferramenta. Nela é possível escolher através de qual base deseja inserir a sua imagem/mapa para trabalhar em seu projeto (2).

Assim como as demais ferramentas é necessário a delimitação da área para

Vídeo-aula

a utilização e otimização da área.

Quer ver a videoaula do processo de inserção de imagens de satélite ao QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 05 Vetorização e Georreferenciamento de Imagens

GEORREFERENCIAMENTO DE UMA IMAGEM O georreferenciamento de uma imagem (arquivo Raster ou matricial) é o processo pelo qual se relaciona as coordenadas da imagem (pixel) as coordenadas geográficas de um mapa. Este processo utiliza feições possíveis de serem identificadas de modo preciso tanto na imagem como no mapa, possibilitando criar correspondência entre as mesmas a partir de Pontos de Controle. Nesse tutorial veremos como georreferenciar uma imagem (arquivo Raster) no QGIS a partir de pontos de coordenadas conhecidas, bem como vetorizar o mesmo de maneira manual.

ATENÇÃO! Nesse tutorial, será utilizada a versão 2.18 do QGIS. Outras versões mais atualizadas podem não possuir mais as ferramentas necessárias para o trabalho aqui descrito!

Para exemplificar o processo de georreferenciamento, utilizaremos a imagem correspondente ao mapa das bacias hidrográficas do Rio Grande do Norte disponível no site da Secretaria de Estado do Meio Ambiente e dos Recursos Hídricos

(SEMARH),

no

link

http://servicos.searh.rn.gov.br/semarh/sistemadeinformacoes/consulta/cBaci a.asp .

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69 | P á g i n a

Inicialmente, abra um novo projeto no QGIS. Na aba Raster (1), selecione e ferramenta Georreferenciador (2).

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Um novo menu flutuante irá se abrir. Para iniciar o processo de georreferenciamento, clique no ícone Abrir Imagem (1) conforme ilustrado abaixo.

Agora selecione a pasta onde o arquivo que você deseja georreferenciar se encontra, selecione a imagem e clique em abrir.

O passo seguinte será indicar o Sistema de Referência da imagem. Se você deseja georreferenciar uma imagem, é necessário anterior conhecimento de coordenadas reais. Utilize-se destas para conhecer sua região de interesse e seu SRC, que pode ser selecionado conforme mostrado no Capítulo 01 deste livro. No nosso caso, utilizaremos o WGS84 (EPSG: 4326).

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Sua imagem será adicionada ao painel do Georreferenciador. Agora selecione a opção Adicionar Ponto, como destacado a seguir.

O passo seguinte será clicar nos pontos que servirão de referência para o processo de georreferenciamento. É importante escolher pontos que tenham coordenadas conhecidas e que sejam de fácil identificação. No nosso caso, a imagem utilizada já possui uma grade de coordenadas, o que facilita o processo, pois podemos utilizar como referência os pontos de cruzamento das linhas da grade. Caso sua imagem não possua grade de coordenadas, você poderá utilizar elementos visíveis (notáveis) da paisagem, como cruzamentos de ruas, vértices de edifícios, ou acidentes geográficos, como rios, vales, montanhas, serras ou até limites de vegetação ou urbanos que coincidam com os limites de interesse.

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A quantidade de referências necessárias não é fixa, mas se recomenda utilizar pelo menos 4 pontos (1, 2, 3 e 4). No nosso caso, usamos os pontos correspondentes ao cruzamento das linhas da grade da imagem, cujas as coordenadas podem ser consultadas abaixo:

Ponto

Longitude

Latitude

1

38°00’ 00”W

05°00’ 00”S

2

36°00’ 00”W

05°00’00”S

3

38°00’ 00”W

4

36°00’ 00”W

07°00’00’S

07°00’00’S

Após clicar em cada ponto de referência um novo menu flutuante será aberto, e nele você deverá inserir as coordenadas correspondentes. Perceba que, a partir da imagem que queremos georreferenciar, no caso, um mapa, foi possível definir tais coordenadas, porém, outros pontos notáveis (como os cruzamentos de rua ou vértices de quadra anteriormente citados) podem ter sua coordenada aproximada definida com auxílio de softwares como o Google

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Earth, contanto que se tenha certeza da relação entre o ponto de interesse e o mostrado no mesmo.

É importante destacar que a forma de inserir as coordenadas é fundamental para que o processo de georreferenciamento seja bem-sucedido. Não se deve utilizar símbolos como (°) ,(‘) ou (“), sendo os graus, minutos e segundos separados apenas por espaço. Caso a longitude seja Oeste e a latitude Sul, deve-se utilizar o sinal de menos antes, como pode ser visto na tabela abaixo.

Ponto

Coord. x

Coord. y

1

-38 00 00

-05 00 00

2

-36 00 00

-05 00 00

3

-38 00 00

-07 00 00

4

-36 00 00

-07 00 00

Uma vez que todos os pontos de referência tenham sido inseridos, você deverá configurar o processo de transformação. Para isso, clique no ícone destacado a seguir.

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Agora configure a transformação indicando o Tipo de transformação como Polinomial 1 (1) e o Método de reamostragem como Vizinho mais próximo (2). Depois Selecione o SRC alvo mantendo o WGS84 (3), indique o local onde a imagem georreferenciada será salva (4) e marque a opção onde indica Use 0 para transparência quando necessário (5). Por último, confirme com OK (6).

Para finalizar o processo de georreferenciamento, basta clicar no ícone Iniciar Georreferenciador (1), destacado na ilustração que segue. A imagem georreferenciada será carregada na página principal do QGIS.

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Agora você irá perceber que ao passar o cursor do mouse sobre a imagem as coordenadas correspondentes serão mostradas na caixa de informações

?

É possível que a imagem do mapa utilizado tenha uma escala muito grande, e, ao clicar em um ponto deste mapa, o mouse possa não estar no local exato do interesse devido à falta de resolução da imagem, podendo ocasionar erros.

Portanto, quanto maior a resolução da imagem, maior a precisão do georreferenciamento.

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Você sabia?

existente na parte inferior da tela do QGIS.

VETORIZAÇÃO MANUAL DE UM MAPA O procedimento, no qual o vetor é criado tomando como base a imagem de referência é denominado “vetorização”. Os vetores podem ser representados por três geometrias básicas (pontos, linhas e polígonos) e o processo de vetorização pode ser usado para diversas finalidades, como mapeamento de ruas (linhas), mapeamento de locais de interesse como paradas de ônibus e hospitais (pontos) ou quadras de uma avenida, telhados de uma edificação e até limites de regiões censitárias, conjuntos ou municípios (polígonos).

Agora que a imagem (raster) já se encontra georreferenciada, vamos dar início ao processo de vetorização. Para isso, clique na ferramenta Shapefile (1) e escolha a opção Polígono (2). Defina o Sistema de Referência (3) e confirme com OK (4), conforme demonstrado a seguir.

Escolha uma pasta de destino para o novo shapefile e defina o seu nome. É recomendado nomear de forma a fazer referência ao SRC utilizado. No caso, adicionamos o arquivo como Bacia_hid_RN_WGS84.

Pá gin a | 78

77 | P á g i n a

Observe que o novo arquivo Shapefile será automaticamente adicionado ao projeto. Seguindo, devemos criar feições para este arquivo.

Clique no ícone do lápis amarelo, Alternar Edição (1), e em seguida em Adicionar Feição (2), como destacado na imagem que segue. Você irá reparar que o cursor assumirá a forma de uma mira.

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Agora utilizando a mira, clique com o botão esquerdo do mouse nos pontos correspondentes aos limites do polígono que se deseja vetorizar, contornando todo o seu perímetro. Nesse caso, iremos vetorizar as bacias hidrográficas do RN, iniciando pela Bacia do Piranhas-Açú.

Após contornar toda a área desejada, clique com o botão direito do mouse para encerrar o processo de adição de feição.

Uma caixa de texto irá aparecer pedindo que você insira o ID (identificação) da feição. Neste caso, como as bacias já se encontram numeradas, nós colocaremos o número 2 (dois) que corresponde a Bacia do Piranhas-Açú.

Caso a feição que você esteja vetorizando não possua uma predefinição de 79 | P á g i n a Pá gin a | 80

identificação, você mesmo poderá criá-la. É importante destacar que, feições de classes diferentes (bacias diferentes, por exemplo) devem ter números de ID diferentes, enquanto feições de uma mesma classe devem ter números de ID iguais.

Para finalizar o processo de vetorização, clique no ícone Salvar Edição (1) (disquete com um lápis) e em seguida clique novamente no ícone Alternar Edição (2) (lápis amarelo).

A feição foi vetorizada. Caso deseje vetorizar as outras bacias (ou outra feição qualquer do seu projeto), basta clicar mais uma vez em Alternar Edição e Adicionar Feição, repetindo os passos anteriormente descritos. Só não se esqueça de alterar o ID.

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Vídeo-aula

Quer ver a videoaula do processo de georreferenciamento de imagens no QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

VETORIZAÇÃO MANUAL POR IMAGENS DE SATÉLITE Anteriormente, vimos como obter arquivos vetoriais a partir de bases de dados oficiais ou de georreferenciamento e vetorização de mapas, e, a partir desses, como criar novos arquivos por meio de filtros e seleções. Agora, veremos como criar um shapefile do zero, tomando como base elementos identificáveis na imagem de satélite do Google. Uma forma de abrir as imagens de satélite do Google no QGIS é mostrada no Capítulo 04 deste livro.

Em nosso exemplo, desejamos criar um arquivo vetorial com a localização (pontos) dos equipamentos comunitários das áreas de lazer (quadras e praças) do conjunto Gramoré. Para criar um novo vetor, clique no ícone Shapefile disponível no gerenciador de camadas (1). Na aba de Criação do arquivo, defina o nome (EQUIPAMENTOS_LAZER) e o local onde o mesmo ficará salvo (2). Escolha o tipo de geometria, no caso, Multipoint (3) e confirme a criação da camada clicando em OK (4).

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81 | P á g i n a

Uma nova camada aparecerá em seu projeto (1), mas como você poderá visualizar, essa ainda não possui nenhuma feição associada. Para criarmos as feições (pontos correspondentes à localização dos equipamentos de lazer), devemos clicar sobre o ícone representado por um lápis amarelo denominado Alternar Edição (2), seguido de Add Point Feature (3).

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O passo seguinte será identificar as feições de interesse na imagem de satélite e, quando as encontrar, clicar sobre estas. Na ilustração abaixo, vemos a criação de um ponto referente a uma quadra de esportes (1).

Para cada ponto criado, será aberto um menu onde deverá ser informado o número que servirá como identidade (id) do ponto (1). No nosso exemplo, adotou-se o número 1 para quadras e 2 para praças. Após inserir o id, clique em OK (2).

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83 | P á g i n a

Marcados todos os pontos correspondentes aos equipamentos comunitários de lazer, salve as edições na camada (1) e desative a opção Alternar Edição (2). Os pontos criados poderão ser visualizados em seguida.

Os mesmos passos podem ser usados para vetorizar outras feições de interesse do projeto. No exemplo abaixo, criamos um vetor do tipo linha para representar as ruas que são atendidas pela rota do ônibus no conjunto habitacional, e um vetor do tipo polígono para representar as áreas verdes.

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ANÁLISE ESPACIAL: ALCANCE DE EQUIPAMENTOS COMUNITÁRIOS Além de possibilitar a adição, manipulação e criação de arquivos vetoriais e raster, o trabalho em ambiente SIG permite o desenvolvimento de análises espaciais que podem auxiliar no processo de avaliação e tomada de decisão para gestão territorial. Uma das mais conhecidas dessas ferramentas é a análise do alcance de equipamentos comunitários.

A partir da visualização do raio de influência de um equipamento (praças por exemplo) é possível verificar (em caráter preliminar) se a disposição desses atende todas as áreas de uma região, se existem zonas sub atendidas, ou áreas com elevada concentração de equipamentos (recursos mal alocados).

No QGIS, essa análise é realizada com o auxílio da ferramenta Buffer, que serve para criar polígonos em uma distância específica ao redor de feições selecionadas.

Para

acessá-la,

EQUIPAMENTOS_LAZER

(1),

selecione

clique

em

a

Vetor

camada (2),

de

escolha

pontos a

opção

Geoprocessamento (3) e em seguida clique em Buffer (4).

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85 | P á g i n a

No

menu

que

será

aberto,

escolha

como

camada

de

entrada

EQUIPAMENTOS_LAZER (1) indique o valor do raio de alcance (2), e clique em Executar (3). Cada usuário pode se utilizar de uma metodologia diferente para definir o alcance de um equipamento qualquer, seja uma literatura de referência ou um documento como um plano diretor de uma determinada cidade. Nesse caso, conforme a metodologia apresentada por Castello (2015) 23, o alcance definido é de 600 metros.

Uma nova camada será criada e adicionada ao projeto (1) contendo os raios de alcance dos equipamentos comunitários de lazer do conjunto habitacional Gramoré.

Castello, Iara Regina. Equipamentos Urbanos, Grupos Hierárquicos, Parâmetros de Localização e Caraterísticas Gerais. 2013.

23

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Para facilitar a análise do produto gerado, altere a simbologia da camada Buffered, colocando o preenchimento transparente e o contorno vermelho, conforme apresentado abaixo. A simbologia pode ser alterada conforme mostrada no Capítulo 01 deste livro.

Observe que o arquivo Buffered é temporário, ou seja, não está salvo na pasta do projeto e que, caso o projeto seja fechado ou o software apresente mal funcionamento, a camada será perdida. Para evitar que isso ocorra, clique com o botão direito sobre a camada (1) escolha a opção Exportar (2) e salve a feição como um arquivo permanente (3).

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87 | P á g i n a

Após, salvar o arquivo em sua pasta, analise o resultado com atenção. O que o mapa lhe mostra? A localização dos equipamentos foi bem planejada?

Existem áreas sub-atendidas? Existem equipamentos subutilizados? Lembrese, o geoprocessamento é apenas um meio para se chegar a uma conclusão.

Mais importante que os mapas gerados, são as informações que podem ser obtidas a partir deles e, principalmente, em conjunto com eles.

ANÁLISE ESPACIAL: DENSIDADE DE EQUIPAMENTOS (KERNEL) Outra alternativa para análise da distribuição de equipamentos comunitários é por meio da verificação da densidade de pontos ou, como é mais conhecido, Estimativa da Densidade de Kernel. O termo Kernel vem do inglês e significa núcleo, e para o geoprocessamento, o termo representa um método estatístico de estimação de curvas de densidades, uma alternativa para análise geográfica do comportamento de padrões de distribuição de eventos pontuais. Devido ao resultado gráfico gerado por esse método, ele também é conhecido como mapa de calor, onde as regiões de colorações “mais quentes” (vermelho e laranja) possuem maior concentração do aspecto observado e as de colorações “mais frias” (verde e azul), menor concentração.

Para realizar a análise de densidade de pontos no QGIS, vá até a opção Processar na caixa de menu (1) e clique em Caixa de ferramentas (2). Uma nova aba será aberta no lado direito do visualizador de mapas (3).

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No buscador de ferramentas digite a palavra Calor (1) e em seguida Clique na opção Mapa de Calor (2).

A ferramenta para criação do mapa de densidade será aberta. Selecione a camada de pontos EQUIPAMENTOS_LAZER (1), e informe o raio usado para estimativa da densidade (2). No caso deste estudo, usamos o valor do raio de alcance (600 metros). Após definir o raio, clique em Executar (3).

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Após a conclusão do processo, será gerada uma camada temporária do tipo raster denominada Heatmap (1), com a coloração definida em escala de cinza.

Para alterar a coloração do mapa de densidade de pontos e possibilitar uma melhor interpretação dos resultados, vamos modificar suas propriedades.

Abra as propriedades da camada com dois cliques em seu nome e acesse a aba Simbologia. Em Tipo de renderização escolha Banda simples falsa-cor (1), no método de interpolação selecione a opção Linear (2) e escolha a rampa de cores no campo Gradiente de cores. Nesse caso sugerimos a rampa Spectral (3).

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Selecionada a rampa de cores, clique em Classifica (4) para ver a distribuição das cores. Repare que conforme a classificação, quanto maior a densidade pontos correspondentes aos equipamentos comunitários de lazer, mais azulado ficará a imagem. O mais comum é que se use cores em tons de vermelho para representar eventos mais intensos (maior densidade, por exemplo) e para conseguir esse efeito, basta clicar em Inverter Gradiente de Cores (5).

Agora faremos o ajuste na transparência da camada, para que seja possível visualizar a imagem de satélite abaixo. Acesse a aba Transparência e reduza a opacidade da camada para 75% (1).

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91 | P á g i n a

Percebe-se que existe o adensamento de equipamentos de lazer na porção sul do conjunto (mancha avermelhada). Quais as causas podem ter propiciado esse adensamento? Quais as implicações do aumento da densidade de equipamentos sobre qualidade urbanística do conjunto?

ÍNDICES DA ANÁLISE ESPACIAL URBANA DE EQUIPAMENTOS COMUNITÁRIOS O Estado tem, entre tantos dos seus papéis fundamentais, a promoção de ações de organização da estrutura socioespacial que satisfaçam as necessidades fundamentais dos cidadãos. Entre estas ações, a implantação das estruturas chamadas equipamentos comunitários são as que refletem mais diretamente a relação entre as necessidades da sociedade e os diversos serviços que possam ser oferecidos. Estes podem ser implementados de acordo com diversas políticas públicas, e é necessário que haja legislação e normas para determinar as definições e parâmetros para esta implantação.

Estes equipamentos, para que possam ser eficientes, ou seja, gerarem o melhor resultado a partir dos recursos nestes investidos, dependem também, entre diversos fatores de adequação para atendimento à população, de sua boa localização geográfica e distribuição na malha urbana. Sabendo que algumas

cidades

no

país

cresceram

de

forma

não

planejada,

o

desordenamento urbano teve que ser sanado com o passar do tempo a partir do uso de ferramentas de gestão, entre os mais importantes, os planos diretores das cidades. O desordenamento e a falta destas ferramentas podem 92 | P á g i n a Pá g i na | 93

gerar

concentração

ou

má

alocação

de

recursos,

aumentando

as

desigualdades sociais.

Por se tratar de uma tecnologia de sistemas de informações geográficas (SIG), é uma excelente ferramenta no auxílio do planejamento urbano, pois através desta, é possível simular as melhores áreas para implantação de novos equipamento comunitários, calcular suas áreas e em seguida, com auxílio de uma planilha eletrônica, calcular a área total de cobertura e potencial de cobertura, calcular área de sobreposição entre equipamentos e também descobrir os índices, tanto de cobertura como de desperdício. Será utilizado a localização dos equipamentos comunitários de lazer do conjunto Gramoré.

Para chegar a esses resultados, inicialmente é necessário construir um banco de dados, como mostrado no Capítulo 02 e Capítulo 03 deste livro, posteriormente criar o mapa de Kernel e dissolver para criar a área de cobertura, a partir da aba Vetor (1), Geoprocessamento (2), acessando a ferramenta Dissolver (3).

Em seguida, dissolver e extrair para salvar a camada e abrir a tabela de atributos para calcular a área. Selecione a camada a ser dissolvida (1) e clique em OK (2).

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Para poder calcular os índices desejados, antes é necessário realizar alguns cálculos. Clicando com o botão direito em cima da camada (1), é possível Abrir tabela de atributos (2).

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Primeiro, ativa-se a edição da mesma clicando no ícone do lápis amarelo (1), e para fazer o cálculo da área, clica-se no ícone Calculadora de campo (2).

Logo em seguida, denomina-se o nome da coluna a ser criada como AREA_M2 (1), para indicar a grandeza e sua medida, e também se configura o Tipo do novo campo como número decimal (real) (2). Para calcular a área, deve-se clicar em Geometria e posteriormente, procurar o algoritmo $area (3), que dá a área do elemento em metros quadrados. Depois é só clicar em Ok (4).

Pá gin a | 96

95 | P á g i n a

O resultado aparecerá na tabela de atributos e é necessário Salvar alterações (1) e desativar o Modo de edição (2) para que o resultado fique armazenado.

Esta área, portanto, é a área realmente coberta pelos equipamentos ali dispostos, chamada de Cobertura Real (m²). Analisando matematicamente, é possível propor mais algumas medidas para a utilização dos dados obtidos.

Sabendo que existiam 10 equipamentos comunitários e que seu raio de abrangência era de 600 metros, é possível calcular qual seria a Cobertura Potencial, ou seja, o máximo em área que estes equipamentos podem abranger, pela equação: 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃 (𝑚𝑚𝑚𝑚2 ) = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝐶𝐶𝐶𝐶²

Onde n é o número de equipamentos e r é seu raio de abrangência em metros. Portanto, a partir disto, é possível calcular a área máxima de abrangência ou Cobertura Potencial dos 10 equipamentos.

A área que deveria ser transformada em área de Cobertura Potencial e não foi é chamada Área em Intersecção, justamente pelo fato de que existe uma zona coberta duas ou mais vezes por diferentes equipamentos. Portanto, esta área pode ser calculada por: Á𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐼𝐼𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝐼𝐼𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶çã𝐶𝐶𝐶𝐶(𝑚𝑚𝑚𝑚2 ) = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃(𝑚𝑚𝑚𝑚2 ) − 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶(𝑚𝑚𝑚𝑚2 )

Eficiência é uma medida que reflete quanto de um trabalho ou recurso implicado torna-se realmente um resultado. Pensando nisso, a eficiência da 96 | P á g i n a Pá g i na | 97

cobertura destes equipamentos pode ser calculada por quanto da sua abrangência potencial se transformou realmente em uma área de cobertura de serviços, podendo ser calculada por: 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃ê𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃(%) =

𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 (𝑚𝑚𝑚𝑚2 ) ∗ 100 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃 (𝑚𝑚𝑚𝑚2 )

Sabendo disso, é possível calcular os índices propostos e gerar a seguinte tabela de resultados:

Quantidade

10

Cobertura

Cobertura

Área em

Potencial (m²)

Real (m²)

Intersecção (m²)

11.309.733,55

2.922.536,92

8.387.196,63

Eficiência %

25,84%

A partir dessa análise, foi possível determinar que o recurso investido em Equipamentos Comunitários de lazer (como visto no exemplo), no que se refere somente à sua potencial área de cobertura, tem uma eficiência de 25,84%.

Outras análises que podem ser feitas envolvem não apenas a cobertura dos equipamentos quanto à sua análise espacial. É possível calcular quanto da área de um conjunto ou bairro é atendida ou não pelos equipamentos urbanos de qualquer tipo, que áreas de um município podem estar sendo super atendidas ou sub-atendidas por questões políticas. Com esta mesma análise espacial do Mapa de Kernel, podemos analisar onde foram concentrados os investimentos de uma gestão pública. O limite para os tipos de análises é definido apenas pela quantidade de informação disponível ao pesquisador. É responsabilidade dele se utilizar de forma correta das suas ferramentas para definir quais índices e análises o mesmo deseja produzir e

Vídeo-aula

chegar às informações que o mesmo necessita.

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Pá gin a | 98

97 | P á g i n a

CAPÍTULO 06 Cadastramento de Parcelas

USO DE ARQUIVOS GERADOS NO CAD (DWG) Uma das maiores vantagens do trabalho em ambiente SIG é a possibilidade de uso de diferentes fontes e formatos de arquivos. No âmbito do ordenamento territorial, é comum a produção de plantas com a localização georreferenciada da delimitação dos lotes dos conjuntos habitacionais, arruamentos e demais elementos da infraestrutura urbana com o auxílio dos programas de CAD. Essas plantas normalmente são arquivadas em órgãos municipais como secretarias de urbanismo e obras, companhias de saneamento,

órgãos

de

licenciamento

e

fiscalização

ambiental,

e

representam uma importante fonte de dados para gestão municipal.

O projeto de Regularização Fundiária Urbana das Unidades Habitacionais dos Diversos Municípios que compõem o Estado do Rio Grande do Norte/REURB’s, da Universidade Federal Rural do Semi-Árido/UFERSA, possuem, por meio de levantamentos topográficos no conjunto Gramoré em Natal - RN arquivos com os limites dos lotes e quadras.

Os dados para o levantamento foram obtidos por meio da Estação Total Geodetic GD2i para a coleta de coordenadas locais utilizando o método das irradiações com poligonais abertas, e posteriormente o levantamento foi georreferenciado por meio do GNSS (RTK) CHC X91 através de pontos coletados. É possível exemplificar com o arquivo em DWG com os lotes do conjunto habitacional Gramoré.

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ADEQUAÇÃO DO ARQUIVO CAD O primeiro passo para aproveitamento dos dados CAD em um SIG é sua preparação, que irá depender das necessidades do seu projeto. No caso específico de cadastramento de parcelas, precisaremos dos limites dos lotes, que por sua vez devem ser representados por poligonais fechadas. Para que o SIG interprete as linhas do ambiente CAD como limites dos lotes, faz-se necessário que os mesmos sejam polilinhas fechadas para cada lote. Assim, necessita-se adequar o arquivo produzido pela equipe REURB’s ajustando assim no próprio sistema CAD. Portanto, para preparar o arquivo de forma a ser reconhecido pelo SIG, precisa-se seguir os procedimentos ainda no AutoCAD (1) acesse as camadas do projeto, (2) crie um Layer (3) denominado LOTE.

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Em seguida, torne a camada LOTE corrente e acione a ferramenta Boundary digitando o atalho BO + ENTER (1). Na caixa de configuração que será aberta, desmarque a opção de Detecção de ilhas (2), e no tipo de objeto escolha Polyline (3). Concluída a configuração, clique em Pick Points (4).

O passo seguinte será clicar na área interna correspondente a cada um dos lotes. Após clicar em todos, você perceberá que os limites de cada feição ficarão com cor azul, indicando que foram selecionados. Conclua a operação pressionando o ENTER.

100 | P á g i n a Pá g i na | 101

Posteriormente, acesse novamente as camadas do projeto e desligue o Layer LOTE (1). Isso fará com que os objetos recém-criados fiquem temporariamente invisíveis, possibilitando que realizemos a limpeza do arquivo.

Com o Layer LOTE desligado, selecione e delete todas as outras feições (1).

Religue o Layer LOTE e você perceberá que somente os objetos correspondentes aos limites dos lotes da Quadra 1 permanecem no arquivo (2). Salve o arquivo alterado em formato reconhecido pelo SIG (.dxf) na pasta do projeto.

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INSERINDO ARQUIVO CAD E CONVERSÃO PARA SHAPEFILE Para inserir o arquivo .dxf no projeto, clique em Adicionar Camada Vetorial (1), e em seguida indique o local onde este foi salvo (2). No campo correspondente aos tipos de arquivos visíveis, escolha a opção Todos arquivos (3) e selecione aquele que corresponde aos lotes da quadra 1 do Conjunto Gramoré (4), clicando em Abrir (5) logo em seguida.

Será aberta uma caixa de configuração onde deverá indicar o Sistema de Referência de Coordenadas (SRC) correspondente ao arquivo. No campo Filtro digite o código EPSG: 31985 (1) e escolha o SRC SIRGAS 2000/UTM zone 25S (2) e clique em OK (3). Lembre-se que o SRC irá depender da sua área de 102 | P á g i n a Pá g i na | 103

estudo, do sistema de projeção adotado no projeto e do DATUM selecionado como explicado no Capítulo 01.

O arquivo será imediatamente inserido no projeto, como pode ser visto na ilustração a seguir. Deve-se perceber, no entanto, que a camada inserida é do tipo linhas e, principalmente, por estar no formato DWG não pode ser associada com nenhum dado (atributo). Por essa razão, devemos converter a camada para polígono, e formato shapefile.

Em seguida, na caixa de ferramenta do QGIS, clique em Vetor (1) e acesse a opção Geometrias (2). Você perceberá que várias opções de alteração de

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103 | P á g i n a

geometrias serão disponibilizadas. Para converter a camada, escolha a opção Linhas para polígonos (3).

O algoritmo para conversão da camada será aberto. Escolha a camada que você deseja converter (1), marque a opção Abrir para o novo arquivo criado (2) e clique em Executar (3).

A nova camada será criada e adicionada ao projeto. É importante alertar que essa nova camada é temporária, e será excluída caso o projeto seja fechado.

Para evitar que isso ocorra exporte a camada e salve como shapefile. Após isso poderá excluir a camada temporária do projeto. A Figura X representa a nova camada.

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CONFIGURANDO ATRIBUTOS Com a camada shapefile dos lotes devidamente salva, acesse sua tabela de atributos. Você perceberá a existência de muitas colunas relacionadas as feições originais geradas no CAD. Como esses dados não interessam para o projeto, iremos excluí-los. Ative o Modo de Edição (1) e clique na opção Excluir Campo (2). Na caixa de seleção que será aberta clique sobre os nomes das colunas que desejamos deletar (3) e clique em OK (4). Para concluir a operação, clique em Salvar alterações (5).

Ainda na tabela de atributos, vamos criar uma nova coluna para atribuir códigos identificadores para cada uma das feições (lotes). Ative novamente a edição da camada (1) e clique em Novo Campo (2). Na aba Adicionar Campo

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defina o nome da nova coluna, nesse caso “CODIGO” (3), escolha o tipo Texto (4) e determine seu comprimento – recomendamos 10 caracteres (5). Para concluir a criação da nova coluna clique em OK (6).

A nova coluna (CÓDIGO) será adicionada ao shapefile. O passo seguinte será adicionar os dados correspondentes ao código de cada lote. A definição do código irá depender da natureza de cada projeto. No nosso exemplo, optamos por um código constituído pelas iniciais do conjunto habitacional número da quadra e o número do lote. Nessa lógica, o código correspondente ao lote 1 da quadra 1 do conjunto Gramoré será identificado como GR11.

Para saber qual linha da tabela de atributos corresponde à cada lote basta selecionar a feição desejada no mapa (1) para que a linha correspondente na tabela de atributos fique destacada na cor azul (2), bastando clicar sobre a célula e digitar o código correspondente (3).

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CÁLCULO DE ÁREA DOS LOTES (CALCULADORA DE CAMPO) Agora que nosso arquivo de lotes já se encontra devidamente organizado e com as parcelas identificadas, podemos fazer algumas operações para extrair novas informações, dentre elas a área de cada um dos lotes. Para calcular a área de um polígono no QGIS, utiliza-se a calculadora de campo, que pode ser acessada na barra de ferramentas clicando sobre o ícone em forma de ábaco (1).

Na Calculadora de Campo marque a opção Criar um novo campo (1) e o nomeie como AREA_M2 (2). Selecione o tipo como número decimal (3) e defina o comprimento do campo como 10 e precisão igual a 3 (4). Abra as

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ferramentas de cálculo de Geometria (5) e clique duas vezes sobre a função $area (6). Você verá a prévia da saída do cálculo – resultado, na parte inferior caixa de expressão (7). Para concluir, clique em OK (8).

Repare que um novo campo contendo a área de cada lote foi adicionado na tabela de atributos (1). Finalize a operação salvando as alterações (2), e desativando a Edição da Camada (3).

UNIR DADOS DE UMA PLANILHA À CAMADA Como vimos anteriormente, é possível atribuir dados a uma feição manipulando diretamente a tabela de atributos da camada. Contudo, esse processo é repetitivo e demasiadamente manual, chegando ao ponto de ser 108 | P á g i n a Pá g i na | 109

inviável em projetos onde existe uma grande quantidade de dados associado às camadas.

Para essas situações é possível unir uma planilha eletrônica (do Excel, por exemplo) a tabela de atributos, bastando para isso que entre elas exista um identificador comum. Em nosso exemplo, desejamos unir os dados referentes aos proprietários dos lotes, e usamos como identificador o campo código (1).

Vá em adicionar uma nova camada vetorial, selecione o arquivo que contém a planilha (1) e clique em Abrir (2).

Pá gin a | 110

109 | P á g i n a

Perceba que uma nova camada, representada por um ícone de tabela, foi adicionada ao projeto (1).

A etapa seguinte será realizar a união entre os polígonos que representam os lotes

e

os

dados

da

planilha.

Selecione

camada

de

polígonos

(GRAMORE_Q1_P) clique com o botão direito do mouse e acesse suas propriedades. Nas propriedades da camada, selecione a aba Uniões (1) e clique em Adicionar nova união (2).

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Na caixa de configuração da união, defina primeiramente qual a planilha que será unida aos lotes (1). Em seguida, indique primeiro qual campo da planilha contém o código que será usado como referência para união (2) e qual campo da camada de polígonos possui a mesma identificação (3). Em nosso exemplo, ambos os campos possuem o mesmo nome (CODIGO) mas eles podem ser diferentes, desde que os identificadores sejam exatamente iguais. Marque a opção Joined Fields (4) e marque os campos que você deseja unir (5). Para concluir, clique em OK (6).

Ao abrir novamente a tabela de atributos da camada você perceberá que agora todos dados da planilha estão unidos ao shapefile de lotes da quadra 1 do conjunto Gramoré. É importante reforçar, mais uma vez, que essa união é

Pá gin a | 112

111 | P á g i n a

temporária, e será perdida caso o projeto seja fechado. Para evitar que isso aconteça, exporte a camada e salve o arquivo como um novo shapefile, para

Vídeo-aula

que esses dados sejam unidos permanentemente à camada.

Quer ver a vídeo-aula do processo de cadastramento de parcelas e importação de dados para o QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 07 Identificação por rótulos e categorias de uso

INTRODUÇÃO Rótulos são componentes importantes para trabalho em geoprocessamento, pois ilustram de forma textual uma característica da feição. O seu objetivo é apresentar informações relevantes na produção de materiais cartográficos, como nome de um município, nome de uma região, área de um polígono, densidade demográfica, entre outros. Isto é, apresentar qualquer atributo que seja alvo de seu estudo. Todas as informações disponíveis na tabela de atributos da feição, podem ser representadas sobre o mapa de maneira individual ou simultânea. Além disso, é importante destacar que a apresentação de uma informação deve estar legível para que não dificulte sua interpretação.

Por sua vez, a categorização por cores trata-se da definição visual das informações por meio do uso de cores, possuindo – teoricamente – a mesma funcionalidade que os rótulos. Vejamos como essas ferramentas funcionam:

IDENTIFICAÇÃO POR RÓTULOS Como citado anteriormente, os Rótulos ilustram de forma textual uma característica da feição. Para melhor compreensão da aplicação dessa ferramenta em nossos trabalhos, vamos imaginar a seguinte situação: você, como responsável pelo ordenamento fundiário de uma dada região, precisa identificar os lotes de uma quadra para uma futura análise individual deles.

Para isso vamos utilizar a propriedade Rótulos para nomear cada lote através de um código. O primeiro procedimento para exibição dos rótulos, é unir as informações (atributos) aos dados vetoriais – sejam eles pontos, polígonos ou vetores

–

conforme

demonstrado

no

capítulo

06

(Capítulo

06

–

Cadastramento de parcelas). Caso sinta dificuldade em realizar essa etapa, reveja o capítulo.

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113 | P á g i n a

Com os atributos devidamente unidos à camada dos lotes, podemos agora exibir os dados associados a cada uma das parcelas por meio dos rótulos.

Clique com o botão direto do Mouse sobre a camada (1) e acesse as propriedades (2).

Nas Propriedades da Camada, selecione a aba Rótulo (1) e escolha a opção Single Labels (2) – que quer dizer Rótulo Simples. Escolha a coluna que será usada para rotular as feições no campo Rotular com (3). Nesse caso optamos pelo campo CODIGO. Defina o padrão de formatação do texto que será usado para rotular a camada (4) e clique em Apply (5). Para finalizar clique em OK (6).

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Os códigos de identificação dos lotes serão mostrados junto às feições, o que facilita no processo de interpretação e análise dos mapas.

Além dos rótulos simples, temos a opção de Rótulos Baseados em Regras.

Essa opção requer conhecimentos em programação e linguagem de programação básica, o que não é do interesse deste material. De forma resumida, a rotulação baseada em regra é feita por meio da criação de um filtro, onde os rótulos podem ser exibidos ou não, de acordo com essa regra posta. Por exemplo, se queremos que apenas os municípios com mais de 20 mil habitantes tenham seus nomes exibidos, devemos criar uma regra com

Em todas as janelas secundárias do QGIS, ou seja, aquelas que servem para a configuração de uma ferramenta ou opção, existe um Botão de Ajuda localizado ao lado do botão Apply, que redireciona para uma página web que contém informações de como realizar uma configuração básica.

FORMATAÇÃO DOS RÓTULOS Em casos da existência de muitos polígonos (lotes, quadras, bairros etc.), pode ocorrer a sobreposição dos rótulos, dificultando a leitura e interpretação das informações no mapa. Para amenizar problemas como esse, é necessário modificar algumas configurações dentro da opção Rótulos Simples (Single Labels) na propriedade Rótulos. Inclusive, há uma janela nessa opção chamada Amostra de Texto (1) que exibe preliminarmente como o texto será apresentado, antes da aplicação.

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Você sabia?

?

essa condição.

A primeira opção que pode ser configurada é Texto (1). Nela, é possível escolher a fonte desejada e editar adequadamente o estilo do texto (negrito, sublinhado, etc.) (2). Também é importante se atentar para o tamanho do texto (3) e verificar no compositor (veja como visualizar no compositor de impressão no Capítulo 14 – Elaboração e Impressão de Mapas) de impressão se está adequado, uma vez que, por se apresentar com tamanho inapropriado no projeto, também não estará adequado para a impressão. Ademais, também é possível alterar a cor e a opacidade do texto (4). É importante lembrar que a escolha da cor do texto deve ser levada em consideração a coloração dos elementos da camada, uma vez que se o texto e a camada possuírem a mesma cor, se tornará ilegível, ou seja, atente-se na relação de cores entre os dois elementos (texto e camada).

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A Formatação (1), por sua vez, define as formatações das linhas de texto presentes no rótulo (altura e alinhamento). Essa opção trabalha com formatação em geral, como tipo de caixa, espaçamento, quebra de texto, alinhamento, entre outros (2).

Outra opção é o Buffer (1) que é importante por criar um contorno ao redor do texto com o objetivo de facilitar a visualização da informação no mapa. Essa ferramenta é necessária quando há polígonos com linhas que sobrepõe o texto de mesma cor, impossibilitando a visualização. Essa opção também é importante quando a paleta de cores usada no mapa dificulta a leitura.

Para a configuração do Buffer é necessário selecionar a aba que trata sobre ele (1). Ao selecionar a opção Desenhar buffer de texto (2), é possível perceber que há um conjunto de configurações que ajudam no modo como esse contorno será apresentado, como tamanho, cor, opacidade, estilo e modo de mesclagem (3). Você pode observar previamente como o texto vai ficar na Amostra de texto (4).

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A opção Fundo (1) é ativada marcando a opção Desenhe fundo (2). Ela é utilizada para desenhar o fundo do texto, bem como, seu formato, seu tamanho, sua rotação, seu deslocamento, seu raio, sua opacidade, etc. (3).

Já no campo Sombra (1), que é ativada clicando na opção Desenhar sombra (2), é utilizada, como o próprio nome já sugere, para apresentar a sombra do rótulo, bem como, para a configuração do deslocamento, raio de desfocagem, opacidade, escala, cor e modo de mesclagem (3) da sombra. Você pode observar como o texto vai ficar na Amostra de texto (4).

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Na opção Frases de destaque (1), é possível estabelecer uma “linha de chamada” para quando se existe um aglomerado de rótulos e em virtude da escala, não é possível exibi-los sobrepostos às feições. Para usar essa configuração, basta clicar em Desenhar Frases de Destaque (2), e configurar o estilo da linha, comprimento da linha, o deslocamento em relação à feição, deslocamento entre a informação do rótulo e a linha, bem como estabelecer onde o início da linha estará alocada na feição (3). Para finalizar, basta clicar em Apply (4) e em seguida em OK (5).

Na opção Posição (1) é possível escolher o parâmetro que definirá a posição do rótulo no mapa (2), em função da borda, do centróide, entre outros parâmetros, nesse caso, o recomendado é utilizar a opção Ao redor do centróide (3). O centróide é o ponto central do polígono, o que garante que o

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rótulo seja apresentado na parte interna do polígono. Logo embaixo terão inúmeras configurações (4) que podem variar de acordo com a escolha do parâmetro feita na primeira opção (posição). A opção forçar ponto no interior do polígono (5), como o próprio nome já diz, evita que o Rótulo seja posto dentro dos limites que compreende a feição.

Outra opção é Renderização (1). Nessa ferramenta existem diversas opções para melhorar a visibilidade dos rótulos. Uma bastante utilizada, para casos de mais uma camada no projeto, é Obstáculos (2). Em casos em que existem mais de uma camada no projeto, pode acontecer de surgir uma necessidade de rotular as camadas de cima e de baixo, e desse modo gerar um conflito de visualização entre os rótulos das camadas. Se a camada que está sendo configurada no momento for a que deve ser prioritariamente representada em detrimento das outras camadas, é preciso alterar a opção de peso (3), isto é, para um nível maior. No nosso caso, essa opção não é interessante pois estamos trabalhando com apenas uma camada.

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MOVER E ROTACIONAR RÓTULOS Quando trabalhamos com o Rótulos Simples, geramos e modificamos os rótulos em conjunto. Entretanto, podem surgir ocasiões em que é necessário a modificação do rótulo individualmente, precisando movê-lo ou rotacioná-lo para que melhore a sua leitura e interpretação no projeto.

Para situações como essa, podemos usar as opções Mover um rótulo ou diagrama e Girar um rótulo, que podem modificar algumas configurações do rótulo diretamente no projeto. Se as ferramentas da opção Rótulo não estiverem disponíveis na barra de ferramentas, você deve clicar com o botão direito na mesma e marcar a caixa Rótulo (1).

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Ao selecionar essa opção, será exibido um conjunto de ícones (ferramentas) (2) que viabilizam a modificação direta dos rótulos.

Você vai selecionar a opção Mover rótulo ou diagrama (1), e depois clicar em algum rótulo que está sobre seu mapa (2). Note que logo em seguida vai abrir uma janela, nessa janela você vai escolher o atributo CODIGO (3), depois clicar em OK (4). Ao fechar a janela, clique em cima do rótulo que deseja mover e escolha a sua posição (5).

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Além de mover o rótulo sobre seu mapa, você também pode girá-lo de acordo com a necessidade de seu projeto. Para fazer isso, vá na opção Girar um rótulo (1), clique sobre o rótulo que deseja girar e escolha a angulação que vai aparecer após o clique (2). Ao finalizar seu trabalho, selecione a ferramenta

Vídeo-aula

Deslocar Mapa (3) para sair do comando.

Quer ver a vídeo-aula de como realizar a identificação por rótulos e categorização por sua formatação e posição no projeto do QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CLASSIFICAÇÃO POR CORES Além de identificar as feições com uso dos rótulos, podemos também separar visualmente os lotes em função de suas categorias. Para facilitar a compreensão, digamos que você, responsável pelo ordenamento fundiário dessa região, deseja identificar no mapa quais são, por exemplo, os lotes usados para fins residenciais. Primeiramente, devemos lembrar que essas informações já devem estar contidas na tabela de atributos da nossa camada, conforme demonstrado no capítulo 06 (Capítulo 06 – Cadastramento de Parcelas). Caso sinta dificuldade em realizar essa etapa, reveja o capítulo.

Queremos fazer com que essa informação seja usada para a classificação dos lotes.

Acesse novamente as propriedades da camada, mas dessa vez procure pela aba Simbologia (1). No campo para definição do tipo de simbologia escolha Categorizado, recomendado para variáveis do tipo qualitativa (2), e escolha a coluna que corresponde ao USO do lote (3) ou outra informação que deseja utilizar como parâmetro. Defina o gradiente de cores que deseja usar (4) e clique em Classifica (5). Será exibida uma amostra da classificação realizada.

Vale ressaltar que a cor e o texto da Legenda podem ser alterados, bastando para isso clicar duas vezes sobre os ícones correspondentes, e selecionar a cor e/ou texto desejados. Para concluir, clique em Apply (6) e em OK (7).

Perceba que agora cada lote apresenta a cor (simbologia) correspondente ao tipo de uso, sendo os de cor roxo, os lotes comerciais, os azuis, os lotes 124 | P á g i n a Pá g i na | 125

residenciais e os mistos são os verdes.

CATEGORIZAÇÃO POR DIAGRAMAS A propriedade Simbologia não é a única que pode fazer a separação visual dos lotes em função de suas categorias. É possível adicionar gráficos sobrepostos aos mapas para relacionar a quantidade de cada “cor” existente no projeto. Essa opção é importante para fazer comparativo de variáveis que se complementam. Vamos supor que agora, o seu objetivo, como responsável pelo ordenamento fundiário da região, seja fazer uma análise no mapa da quantidade de lotes que são usados para fins residenciais, comerciais ou mistos em uma quadra, isto é, nossa preocupação não estar em saber a finalidade individual do lote, mas em fazer uma caracterização de uma dada quadra. Essa análise, intuitivamente, pode ser aplicada para contextos de bairros, cidades, países etc.

Antes de começarmos a aplicar o diagrama, precisamos dissolver a quadra, ou seja, vamos transformar todos os lotes desta quadra em um só elemento, isso fará com que as informações fiquem concentradas e facilite o estudo comparativo entre as variáveis alvo de nosso estudo. Para isso, vá até a opção Vetor (1), selecione Geoprocessamento (2) e escolha a opção Dissolver (3).

Note que será aberta uma janela logo em seguida.

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Ao abrir a janela da opção Dissolver, você deve ir até a camada de entrada e seleciona a camada que você deseja dissolver (1). Após escolher clique em executar (2) e aguarde o processamento da aplicação (3). Ao finalizar o processamento, feche a janela, clicando em Close (4).

Observe que apareceu uma nova camada com o nome Dissolvido (5) no seu projeto. Lembre-se de exportar essa nova camada.

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Vá até a nova camada e abra a tabela de atributos. Note que todas as informações individuais dos lotes foram mescladas em apenas uma. Antes de adicionarmos os diagramas ao projeto, devemos acrescentar algumas informações na tabela de atributos. Observe que todas as informações sobre a finalidade do lote foram “anuladas”, por isso, você precisará acrescentar novos campos para continuar o trabalho.

Como não estamos trabalhando com os lotes individualmente, vamos adicionar três novos campos para os tipos de uso dos lotes (residencial, comercial e misto), nesse caso, precisamos saber apenas a quantidade de cada uso na quadra. Primeiramente vá em Alternar modo de edição (1) e depois em Novo campo (2). Na nova janela que será aberta, coloque o nome da nova coluna (3) e clique em OK (4). Repita isso para os três campos.

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Após a adição dos três novos campos, você pode alterar a informação clicando sobre o espaço vazio abaixo do campo (1). Após realizar as alterações, salve as modificações (2) e clique novamente em Alternar modo de edição (3) para sair do comando. Feche a tabela de atributos.

Com as informações adicionadas, podemos finalmente gerar nosso diagrama.

Para isso abra as propriedades da camada dissolvida e selecione a opção diagrama (1). Neste caso, utilizaremos o Histograma (2), mas existem outras opções de diagrama como Diagrama de texto e Gráfico de Torta. Após clicar em Atributos (3), escolha o campo (4) que formará o histograma e clique no botão de adição (5), faça isso para todos os campos que necessitem da representação. Repare que à medida que você vai adicionando o campo ele aparece na aba Atributos assinados (6), onde é possível mudar a cor e nome que serão apresentados no gráfico para cada campo.

É bem provável que, ao clicar em Apply, o diagrama não tenha aparecido, se isso acontecer, vá em Tamanho (1). Depois, em Unidades de tamanho coloque Milímetros (2) e mantenha o tamanho escalado marcado (3) (você deveria marcar “tamanho fixo” se estivesse trabalhando com Gráfico de torra). Além disso, em Valor máximo e Comprimento da barra (4) ajuste os valores de 128 | P á g i n a Pá g i na | 129

acordo com a necessidade de seu projeto, lembrando que valor máximo deve ser diferente de zero. Por fim, clique em Apply (5) e em OK (6).

Repare que o histograma foi gerado. Use as ferramentas explanadas acima

Vídeo-aula

para mover ou girar o diagrama da maneira que desejar.

Quer ver a vídeo-aula de como fazer a categorização por cores e aplicar diagramas no QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 08 Modelos Digitais de Elevação

INTRODUÇÃO

À

MODELAGEM

DIGITAL

DO

TERRENO

(MDT)

APLICADO À REGULARIZAÇÃO FUNDIÁRIA URBANA O Modelo Digital de Terreno (MDT), em inglês, Digital Terrain Model (DTM), é um modelo matemático aproximado, para Felgueiras (1999) 24 o MDT tem como objetivo criar modelos digitais que vão representar a variabilidade do fenômeno na região a ser estudada. Para fins de Regularização Fundiária Urbana, a geração do MDT (também conhecido como Modelo Digital de Elevação - MDE, ou ainda Modelo Digital de Superfície - MDS), é importante para a geração de arquivos, como por exemplo, o Projeto de Regularização Fundiária. Este, por sua vez, reúne um conjunto de produtos gráficos e narrativos que discriminam as características urbanísticas do local ao qual se deseja regularizar, bem como informações referentes às modificações necessárias a serem realizadas na infraestrutura existente deste local.

Uma das aplicações do geoprocessamento de MDT ocorre na geração de curvas de nível de terreno, classificando por meio de linhas que circundam os diversos intervalos de altitudes presentes no terreno. Tal classificação será feita com a sequência de procedimentos a serem mostrados neste capítulo.

UTILIZAÇÃO DE ARQUIVOS DE SATÉLITE PARA MODELAGEM DIGITAL DA ELEVAÇÃO (MDE) Para a elaboração de modelos de elevação do terreno através de arquivos provenientes de satélite, é importante o conhecimento de alguns termos que facilitem a compreensão do assunto. A tecnologia que os satélites utilizam para a obtenção de dados que possibilitem a determinação da altura do

FELGUEIRAS, Carlos Alberto. ANÁLISES SOBRE MODELOS DIGITAIS DE TERRENO EM AMBIENTE DE SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS. Instituto de Pesquisas Espaciais - INPE, [S. l.], 1999. Divisão de Processamento de Imagens (DPI), p.

1-12.

24

130 | P á g i n a Pá g i na | 131

terreno é o Radar. Neste sentido, são emitidos através da utilização de sensores ativos uma fonte de radiação artificial sobre a superfície terrestre.

Esses feixes de ondas eletromagnéticas se espalham sobre a superfície terrestre num intervalo de tempo programado e retornam o radar, que por sua vez, determinará as distâncias deste ao objeto, formando o modelo digital de elevação do local. Esse método de imageamento pela utilização de radar é conhecido como SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). Outro método semelhante e bastante conhecido é o Advanced Spacebone Thermal Emissiona and Reflection Radiometer (ASTER), que utiliza de princípios semelhantes para a obtenção das informações, entretanto, com resoluções mais altas.

A fim de estudo, para a obtenção de imagens com essas características, vamos utilizar a Plataforma do Serviço Geológico dos Estados Unidos (United States Geological Service - USGS), uma vez que este possui uma ampla gama de satélites, sensores e imagens, que podem ser selecionadas e categorizadas previamente para a realização de análises mais precisas, e várias destas estão disponíveis gratuitamente.

Neste caso, a partir da URL https://earthexplorer.usgs.gov/ é possível acessar a aba Earth Explorer do portal da USGS. Se trata da ferramenta de análise do globo terrestre e imagens de satélite deste serviço. É importante mencionar, entretanto, que outros serviços com esta mesma finalidade estão disponíveis para o usuário que deseja fazer análises espaciais do terreno. Entre eles, existe o Banco de Dados Geomorfológicos do Brasil do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

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Para a localização do ambiente em que se deseja trabalhar (ou seja, a cidade, bairro etc.). O Earth Explorer possui um método de seleção da localidade através de Geo-Códigos. Para tal, clicando em select a geocodin method (1).

Três opções ficarão disponíveis para o usuário, são elas: ●

Adress/Place : Esta é a localização por endereço ou lugar, na qual o usuário poderá digitar o local ao qual deseja trabalhar e o algoritmo localizará o ponto central o marco que determina a área e buscará imagens em que este ponto esteja imerso);

●

Feature (GNIS) : Localização por características. Para tal, o sistema necessitará que o usuário indique quais características está

buscando

na

imagem,

sejam

elas:

administrativas,

hidrográficas, topográficas etc., para que só então se determine quais imagens que podem ser utilizadas à cargo de estudo); ●

Path/Row : que se trata do método de seleção por indicação de caminho. Também chamado de WorldWide Reference System (WRS). Para tal, é utilizado um caminho, ou código, que representa determinada porção do globo terrestre. Desta forma, cada porção indicada possui um Path/Row específico, como indicada na figura abaixo, retirada do Portal USGS.

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Fonte: Portal USGS (2020).

Para este exemplo, utilizaremos a primeira opção, ou seja, a seleção por localidade (Adress/Place), e digitaremos na barra de busca a cidade de Pau dos Ferros (1) e confirmaremos a localidade clicando em Show (2) e na barra de resultados encontrados clique em Pau dos Ferros- RN, Brasil (3) para que as coordenadas que correspondem ao marco do município em questão sejam carregadas.

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Tão quanto antes o usuário selecionar a localidade desejada, as coordenadas ficarão apresentadas na tela (1), bem como o município ou bairro em questão apresentado no mapa geral da aplicação (2). Para a finalização da seleção dos critérios de busca, o sistema necessita que o usuário determine qual período deseja analisar, ou seja, qual será o Date Range da busca das imagens.

Entretanto, o usuário deve atentar-se nesse passo, uma vez que como o Earth Explorer trata-se de um sistema americano de análise e obtenção de imagens, as configurações de data seguem o padrão americano, que se difere do padrão brasileiro por solicitar que o valor do mês antecipe o dia, ou seja MM/DD/YYYY correspondente a Mês/Dia/Ano. Neste caso, foi selecionado o período que vai de do dia 01 de janeiro de 1980 (01/01/1980) à 31 de dezembro de 2019 (12/31/2019) (3).

Por fim, o usuário deverá confirmar as informações selecionadas clicando em Data Sets (4). O sistema, por sua vez, encaminhará o usuário para a seleção de outras informações importantes no processo de busca, como os dados de satélite e sensor. O período selecionado é longo, uma vez que dados de altimetria independem da data de obtenção da imagem, e o relevo nesse caso praticamente não se modifica com o tempo.

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Na aba Data Sets, serão oferecidas algumas opções ao usuário, cada uma delas possui uma funcionalidade ou servem para a análise de um determinado

tipo

de

dado

ou

recurso.

Por

exemplo,

as

imagens

caracterizadas por Vegetation Monitoring são aquelas utilizadas para a realização de análises de cobertura vegetal e verificação de impactos sofridos pela vegetação em determinada localidade do planeta, por exemplo.

Para o nosso caso de estudo, utilizaremos as imagens referentes ao Digital Elevation (1) (Elevação digital, na tradução livre para o português). Dentro da opção, informações secundárias são fornecidas, e, dentre elas, estão dispostas as imagens provenientes de SRTM, que serão aquelas que utilizaremos para o estudo em questão. Desse modo, foi selecionada a imagem SRTM Void Filled (2) e dado o comando results para a obtenção de resultados (3).

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Para realizar o download dos arquivos o usuário deverá clicar no item referente a download da imagem a qual deseja analisar (1). É importante mencionar que é necessário, em alguns casos, que o usuário possua login e senha no sistema para poder realizar o download dos arquivos e em outros casos mais específicos, torna-se necessário realizar-se uma solicitação do arquivo para a coordenação do programa e em caso de aprovação, a imagem é fornecida para download através de link exclusivo enviado ao e-mail cadastrado.

Para evitar maiores problemas, torna-se interessante verificar qual arquivo se está requerendo antes de realizar o download propriamente. Deste modo, geralmente, os arquivos com maiores dimensões apontam que neles estarão contidas as imagens necessárias para a realização da análise. Os arquivos com menores dimensões geralmente representam macro dados da imagem ao qual se pleiteia. O arquivo escolhido para download foi o GeoTiff, característico de imagens do tipo Raster que podem ser lidas pelo QGIS (2).

Para carregar o arquivo baixado no QGIS, o usuário deverá abrir a aplicação e em seguida, na barra de ferramentas clicar na opção Camada (1), e em Adicionar Camada (2), encontrar a opção Raster (3), que fará com que o software identifique as imagens no formato GeoTiff.

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Selecione a fonte de dados (4) e clique em adicionar (5), desta forma a imagem será adicionada ao ecrã do projeto em questão e será possível trabalhar com ela. Para fechar o Gerenciador de fonte de dados, clique em Close (6).

Para trabalhar com um município ou bairro, devemos adicionar a camada que possui a forma (Poligonal) que determina essa porção territorial e a localiza no globo terrestre. O tipo de arquivo usual para este fim é o ShapeFile, amplamente debatido nesta literatura. Para adicionar um arquivo vetorial no QGIS, na barra de ferramentas o usuário deverá localizar a opção Camada (1), percorrer o cursor do mouse até Adicionar Camada (2) e encontrar a opção Vetorial (3).

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Um procedimento análogo à inserção da camada Raster deverá ser executado. Deste modo, deverão ser seguidos os passos (4), (5) e (6) para a efetivação da adição da informação.

Caso o arquivo inserido não represente exatamente a feição que se deseje trabalhar. Por exemplo, para este caso foi adicionado o ShapeFile referente à região que corresponde a Microrregião Oeste Potiguar, onde a cidade de Pau dos Ferros está inserida. Para criar um arquivo que contenha somente a feição desejada, é importante localizar a feição desejada em um primeiro momento.

Para este caso, foi utilizado a ferramenta de seleção por apontamento (1).

Seleciona-se o município em questão (2). Com um clique com o botão direito do Mouse no Shape do Oeste Potiguar (3), o usuário localizará a opção 138 | P á g i n a Pá g i na | 139

exportar (4) e Salvar Feições Selecionadas como (5).

Para salvar a camada vetorial, deve-se escolher o formato de arquivo (6). Aqui, recomenda-se a utilizar o formato ShapeFile. Determina-se, na sequência, o nome e o diretório que se deseja para o novo arquivo e o SRC (8) da camada, para este caso, utilizou-se o EPSG: 32724 WGS 84/UTM Zone 24S, que corresponde a região geográfica da projeção planimétrica do município de Pau dos Ferros, neste caso se utilizou a o sistema de referência da projeção WSG84 que divide os espaços em coordenadas cartesianas, pois a camada da fonte de dados utiliza tal sistema de referência. Ao confirmar com o “ok” (9), uma nova camada será adicionada à plataforma da aplicação.

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A camada contendo a poligonal do município foi criada e adicionada ao projeto (1). Neste momento, como o que nos interessa é trabalhar com as curvas de nível (Elevação) do Município de Pau dos Ferros, vamos eliminar as informações que serão desnecessárias no projeto. Para realizar um corte de uma camada Raster através de uma camada máscara, o usuário poderá utilizar ferramentas presentes no QGIS. Deste modo, basta localizar a camada Raster na barra de ferramentas do software (2) e encontrar a funcionalidade Extrair (3), e, dentro desta, a opção de extração Recortar raster pela camada de máscara (4) que nos auxiliará neste momento a atingir nosso intento.

A camada de Entrada (5) será aquela que se deseja recortar e a camada máscara (6) aquela que servirá de forma para o recorte. O usuário poderá escolher entre salvar uma camada temporária (7) ou salvar o arquivo gerado em um novo arquivo, sendo recomendado, neste caso, a segunda opção, para evitar perda de dados. Em seguida, poderá executar (8) e fechar a caixa de diálogo após a execução do código, clicando em Close (9).

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Para a obtenção das curvas de nível do local em questão, novamente acessaremos a ferramenta Raster (1), localizada na barra superior, no item extrair (2) e em seguida, Contornos (3). A ferramenta contornos, nesse caso, fará a análise de pontos que estão em mesma cota, sendo possível, desta forma, aferir as curvas de nível do município tratado. Para tanto, é necessário selecionar a camada de entrada (4), que foi nomeada neste exemplo, como Pau_dos_Ferros_Elevation. E realizar a escolha, em seguida, da equidistância entre as curvas (5). Neste exemplo, utilizou-se 15 metros. Em seguida, foi determinado o local e nome para salvamento do arquivo vetorial que contém as curvas (6) e executar o comando para a geração das mesmas (7). Para fechar a caixa da função contorno, será necessário clicar em Close (8).

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Para tornar o projeto mais visual, iremos atribuir cores de acordo com as altitudes para entender como está se comportando o relevo da cidade em questão. Para isso, clicamos com o botão direito do mouse sobre a camada raster que representa a elevação do município em questão (1) e iremos realizar essas configurações na camada propriedades (2). Na camada Propriedades, iremos na opção simbologia, e escolheremos o tipo de renderização “Banda simples falsa-cor” (3). Escolheremos o gradiente de cores como spectral (4) e para tornar mais realista o jogo de cores, iremos inverter o gradiente de cores (5), desta forma, as cores mais frias, como o azul, por exemplo, corresponderá às áreas mais baixas, e os tons quentes, às altitudes maiores.

Clicaremos em Classifica (6), e em seguida em Aplly (7) para aplicar as modificações e em OK (8) para fechar a caixa de diálogo.

Dessa forma, a distribuição de cores do arquivo se adequa ao comportamento real do solo no local analisado. Outro tópico importante na análise de elevação do terreno é a análise do traçado transversal das altitudes. Para realizar esta análise, utilizaremos um complemento do QGIS, disponível na loja virtual da aplicação. Iremos na opção Complementos (1) na barra superior do software e em Gerenciar e Instalar Complementos (2). Ao abrir a caixa de diálogo, o usuário poderá digitar Profile Tool na barra de busca (3). Encontrado o que se procura (4), poderá se proceder com a instalação do mesmo, clicando em instalar (5), e, em seguida, fechar a caixa de diálogo (6) quando emitida a mensagem que informa que o complemento foi instalado corretamente. O Símbolo do Profile Tool (7) é importante para os próximos passos, uma vez que 142 | P á g i n a Pá g i na | 143

este complemento será implementado ao QGIS sugere-se que uma atenção seja dada a ele.

É importante mencionar, entretanto, que o Profile Tool é somente uma das diversas ferramentas para análises do Perfil do Terreno, amplamente utilizado para a elaboração de perfis de corte-aterro, por exemplo. Outros complementos importantes poderiam ser mencionados aqui, como por exemplo, o QGIS2ThreeJS, que elabora um arquivo tridimensional do terreno em questão, e outros tantos diversos. Cabe ao leitor, desta forma, explorar os limites das possibilidades disponíveis e realizar as mais diversas análises que possam auxiliar no desenvolvimento de suas atividades e pesquisas.

Para o traçado do perfil do solo com o Profile Tool, é interessante que seja desativada a camada que contém as curvas de nível do município em questão (1). Em seguida, poderá ser localizada na barra de utilidades do QGIS o ícone correspondente ao complemento Profile Tool (2). Ao clicar neste ícone, uma caixa de ferramentas que contém um plano cartesiano será aberta na parte inferior da área de trabalho do software. Para o traçado do perfil do solo, o usuário deverá tornar ativa a camada referente à altimetria do local (3), clicar em Add Layer (4) e determinar uma reta que se inicia um ponto qualquer (5) e vai até outro local em que deseja (6). A plotagem do gráfico referente ao perfil do solo no local é disposto no plano cartesiano, sendo possível, por exemplo, exportar a imagem referente à análise em um arquivo de imagem PNG ou em um gráfico 3D em DXF que poderá ser utilizado em análise de

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softwares de topografia ou em ambientes CAD e BIM.

Caso se deseje gerar algum produto gráfico do resultado obtido com a geração das curvas de nível, é imprescindível realizar alguns ajustes gráficos prévios. Caso o usuário, por exemplo, deseje rotular as curvas de nível obtidas, ele poderá reativar a camada referente às curvas (1) e clicar com o botão direito do mouse sobre esta para acessar o menu de propriedades do item.

Acessando a opção rótulos, poderá se escolher a opção rótulo simples (3), e a rotulação por elevação (4). Assim, ao lado de cada curva irá aparecer a cota correspondente à altura em questão. Caso desejado, ainda nesta caixa de propriedades poderão ser modificadas algumas configurações, como por exemplo, a fonte, tamanho, disposição, cor etc. Para aplicar o comando, deverá clicar em Apply (5) e em OK (6). Nota-se que os rótulos correspondentes às curvas indicadas foram apresentados na tela.

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Caso desejado, o usuário ainda poderá, por exemplo, exportar o arquivo vetorial que contém as curvas de nível no formato DXF, que irá lhe possibilitar fazer análises em diversos outros softwares com finalidades e resultados que irão depender do seu interesse. Bem como será possível a geração de mapas de impressão, que possibilitarão, por exemplo, compor o resultado de alguma

Vídeo-aula

análise ou protocolo em que esteja trabalhando.

Quer ver a vídeo-aula do processo de utilização de arquivos de satélite para modelagem digital da elevação e traçado de curvas de nível no QGIS? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 09 MDT Topográfico para análise de Corte e Aterro

IMPORTÂNCIA DO CÁLCULO DE CORTE E ATERRO Para Lima et al. (2012) 25, antes de se executar qualquer serviço sobre um terreno, é necessário, por razões técnicas, ambientais e orçamentárias, analisar e adequar às variações nas cotas de altura do terreno do projeto proposto em relação ao terreno natural. Por muitas vezes é preciso proceder mudança nas cotas do terreno, para assim, atender a requisitos dos diversos subsistemas de infraestrutura, explicitando a importância do cálculo de corte e aterro e de todo o processo de terraplanagem de um terreno no prosseguimento de uma obra.

O cálculo do volume de corte e aterro visa aplainar regiões segundo uma altura (cota) desejada para o que se objetiva no terreno em questão. O cálculo dos volumes de corte e aterro baseia-se em três componentes básicos, a cota de corte, o polígono definindo a área para o cálculo e a unidade básica para o cálculo. A cota de corte define um patamar, um plano que intercepta o relevo em estudo. O relevo que se encontrar acima dessa cota é considerado para o cálculo do volume de corte e o que estiver abaixo é considerado para o cálculo do volume de aterro (ROSIM; NAMIKAWA, 1996). 26 Quando os cálculos de corte e aterro são feitos erroneamente, podem acarretar em inúmeros problemas na obra, entre eles gastos financeiros diferentes do planejado, atraso na obra, erros de geotecnia posteriores a execução. Dessa forma, quanto mais simples for essa mensuração e mais

25

LIMA, M. M. X. et al. Aplicação de simulação computacional de terraplanagem para a avaliação de alternativas de implantação de projetos. XIV ENTAC - Encontro Nacional de Tecnologia do Ambiente Construído, Juiz de Fora, p. 2412-2419, 2012.

26

ROSIM, SERGIO; NAMIKAWA, LAÉRCIO MASSARU. Cálculo do Volume de Corte e Aterro usando Modelagem Numérica de Terrenos. VIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Salvador, p. 741-742. 1996.

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rápido for o acesso às informações de volume de corte e aterro, mais fácil e rápido torna-se o processo de geração e avaliação de alternativas de projeto.

Para isso, é importante a utilização de um modelo de informação que torne o cálculo o mais preciso e simples possível.

Para Eastman et al. (2008) 27 o uso sistemas de informações permite gerar de forma automática documentos, desenhos, quantitativos, de forma constante e vinculada. O método a seguir é uma proposição para realizar o cálculo de corte e aterro de um terreno de maneira automatizada e prática, com o uso do software livre QGIS e da ferramenta de planilha eletrônica.

IMPORTANDO PONTOS DE LEVANTAMENTO, VETORIZANDO E GEORREFERENCIANDO Após realizados os levantamentos com os fins previamente descritos, é possível obter-se da Estação Total um arquivo em formato de texto com os dados levantados. Normalmente, dispõem-se na seguinte sequência: nome do ponto coletado, coordenada X do ponto coletado (abscissa), coordenada Y do ponto coletado (ordenada), coordenada Z do ponto coletado (cota), código do ponto (descreve sua função física). É necessário se atentar para qual o separador entre as categorias o modelo ou marca do seu equipamento utiliza, e qual o separador decimal. Essa informação será posteriormente utilizada na hora de trazer tais informações para o QGIS.

27

EASTMAN, C.; TEICHOLZ, P.; SACKS, R.; LISTON, K. BIM Handbook: A guide to Building Information Modeling for owners, managers, designers, engineers, and contractors.

New Jersey: John Wiley & Sons, 2008.

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Para georreferenciar esse levantamento, é necessário ter também um arquivo com pontos correspondentes aos levantados em campo, seja em texto ou seja em pontos vetorizados (pois diferentes aparelhos GPS, GNSS ou quaisquer de finalidade de coleta de coordenadas geográficas podem entregar esse produto de forma vetorizada ou também uma lista de coordenadas). Para que seja

possível

trabalhar

com

arquivos

de

levantamento

topográfico

georreferenciados por pontos com coordenadas, é importante que estas estejam no sistema UTM, para garantir que as medidas serão adicionadas em metros. É necessário também definir a qual zona pertence o levantamento, para definir o SRC do projeto antes de inserir os arquivos. No caso, o levantamento foi feito na Zona 24 Sul, SIRGAS 2000, EPSG 31984. Os pontos normalmente coletados em campo são os pontos de referência como marcos geográficos, pontos de estação e pontos de ré.

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Para trazer um levantamento topográfico ou pontos de coordenadas GPS que se encontrem no formato de texto (.txt) ou em outros formatos em forma vetorial, como planilhas e tabelas, aciona-se o comando Adicionar Camada de Texto Delimitado (1), seleciona-se a camada que possui as coordenadas (2), selecione o formato do arquivo e indique qual os delimitadores dos campos (3), depois selecione as configurações para descartar o cabeçalho do documento e selecione o separador decimal (4), se for vírgula, marque a caixa, pois o separador decimal de ponto é o padrão. Por último, selecione qual o SRC e quais as colunas das coorndenadas X e Y (5), usando o campo de visualização da tabela (6). Por último, Adiconar (7) e Close (8). Abaixo os exemplos dos arquivos de texto da estação e do GPS.

Após adicionado o levantamento e os pontos com coordenadas reais, é necessário georreferenciar levantamento. Antes disso, é necessário fazer a instalação do plugin responsável por esse georreferenciamento. Na aba Complementos (1), clique em Gerenciar e Instalar Complementos... (2) e pesquise por Vector Bender (3) e instale o plugin.

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Habilite as Ferramentas de atração (ímã) do QGis antes de continuar.

Posteriormente, dê dois cliques nas camadas (1) e na aba rótulos clique em Rótulos simples (2), seleciona-se a coluna que possui os rótulos dos pontos em Rotular com (3) para facilitar a posterior identificação dos pontos. Depois, clica-se Apply (4) e OK (5). Depois, deve-se ativar o modo de edição da camada clicando no lápis amarelo, Alternar Edição (6).

Agora, em Complemento (1), na aba Vector Bender (2), abra o Vector Bender (3). Em Layer to Bend (4), selecione a camada que deseja-se georreferenciar, depois o símbolo de adição em Pairs Layers (5), selecione o EPSG do trabalho e perceba que uma nova camada Vector Bender foi criada (6). Esta camada será a camada auxiliar para o georreferenciamento.

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De volta ao QGis, com a camada criada selecionada, clique em Adicionar Linha (1), depois clique inicialmente em um ponto do levantamento não georreferenciado (2) e posteriormente clique em seu correspondente georreferenciado (3), e clique com o botão direito. Perceba que vai ser criado um vetor apontando para o ponto georreferenciado. Repita esse processo para quantos pontos de controle estiverem disponíveis, lembrando que um par de pontos apenas vai mover o levantamento, dois pares de pontos vão mover e rotacionar o levantamento, três pares de pontos vão mexer na escala do seu levantamento e quatro ou mais pares de pontos vão dissolver erros de levantamento. Após realizar todos os vetores, clique em Run (4). O levantamento vai ser georreferenciado! Agora já é possível desativar a edição da camada clicando novamente no lápis amarelo. É aconselhável que selecione-se os pontos, clique-se com o botão direito na camada, e em Exportar e Salvar Feições Selecionadas Como, cria-se uma cópia da camada para trabalhar daí em diante e evitar problemas nos futuros algoritmos.

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A maioria dos pontos do levantamento rotulados como CN são pontos de apoio para a realização do Modelo Digital de Terreno, porém, a área de interesse deve ser vetorizada antes da criação do MDT. Portanto, clica-se em Nova camada shapefile (1), seleciona-se o nome e local para salvar a camada (2), selecionar Polígono em Tipo de geometria (3), seleciona-se o ESPG do projeto (4) e depois OK (5). Com a camada criada selecionada (6), inicia-se sua edição (7), e clica-se em Adicionar Polígono (8). Então, clica-se nos pontos do levantamento (9) para desenhar o polígono que vai ser a área de interesse. Ao finalizar o desenho, clica-se com o botão direito do mouse, define-se um id (número de identificação do polígono), clica em OK (10), e é possível desativar a edição da camada (7).

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Vídeo-aula

Quer ver a vídeo-aula do processo de importação de pontos de um levantamento de Estação Total, seu Georreferenciamento com coordenadas geográficas e vetorização?

Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

TRANSFORMANDO DADOS DE UM LEVANTAMENTO TOPOGRÁFICO PLANIALTIMÉTRICO EM UM MODELO DIGITAL DE TERRENO Para realizar a criação de um MDT a partir do levantamento agora georreferenciado, na Caixa de Ferramentas de processamento (1), pesquise e selecione a ferramenta Interpolação IDW (2). Com o comando ativado, selecione a Camada Vetorial base para o MDT (3), o Atributo de interpolação é a coluna que contém as cotas dos pontos (4). Adicione a seleção ao algoritmo (5), e em Extensão, selecione a opção de Usar Extensão da Camada (6). Clique em Executar (7) e Close (8). O resultado da interpolação é uma camada raster chamada de “Interpolado”.

Como o local necessário para cálculo é apenas a poligonal, se recorta o raster criado apenas para a delimitação da poligonal desejada, em Raster (1), clicase em Extrair (2), Recortar raster pela Extensão da Camada Mascara (3).

Selecione a nova camada MDT como Camada de Entrada (4), o polígono de interesse como Camada de máscara (5), em “Atribua um valor “sem dados” (6), coloque o valor 0 (zero). Por fim, Executar (7) e Close (8) para recortar a camada MDT, quando cria-se a nova camada “Recortado”.

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Após a camada do Terreno ser recortada, está na hora de definir o platô para realizar o cálculo de corte e aterro. Primeiramente, é necessário construir um arquivo de texto com as coordenadas dos quatro vértices utilizados para fazer o polígono da área de interesse. Para tal, na aba Complementos, em Gerenciar complementos, ative o algoritmo nativo do QGis captura de coordenadas (1), clique em Iniciar captura (2) e clique em cima dos vértices (3) e a ferramenta indicará suas coordenadas (4). Copie as coordenadas dos vértices para um arquivo de texto.

Depois, defina as cotas pretendidas para realizar o cálculo de corte e aterro.

Um estudo prévio da área (que deve ser realizado tanto em campo como por meio dos pontos processados no QGIS) definiu que o nível final do terreno em 154 | P á g i n a Pá g i na | 155

sua fachada (frente do terreno) deveria acompanhar o nível da rua, definindo uma cota de valor 100 m, com um declive de 3% para o fundo (sentido do comprimento do terreno, de 30 metros), atingindo 99.1 m de cota ao fundo.

Portanto, o arquivo de texto com as coordenadas (01 e 02 na fachada e 03 e 04 ao fundo) e as respectivas cotas fica com a seguinte formatação:

Adiciona-se estes pontos ao desenho e realiza-se a interpolação dos mesmos, assim como já realizados neste capítulo. A única diferença é que, apesar do processo ser exatamente igual, aqui, aconselha-se a usar a Interpolação TIN (método da triangulação), e não a IDW (inverso das distâncias), por se tratar de uma geometria bem definida. O resultado é uma camada raster que vai ser

?

A interpolação IDW considera que quanto maior a distância, menor a influência de um ponto sobre sua cota, e são criadas regiões de influência daquela cota ao redor dos pontos. A interpolação TIN realiza o processo de triangulação entre pontos vizinhos e interpola as cotas, criando um MDT pela cota dos pontos nessas linhas.

Agora criaremos uma camada raster para definir os valores de corte e aterro.

Em Raster (1), aciona-se a Calculadora raster (2), define-se o nome da camada “CORTE_ATERRO” (3), e escreve-se a expressão definida pela subtração da camada de MDT da camada do platô, ou seja, a “camada raster do platô” – “camada raster do MDT” (4) e OK (5). Os valores do raster serão positivos quando indicarem aterro e negativos quando indicarem corte.

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155 | P á g i n a

Você sabia?

usada como camada de referência para terraplenagem.

Com a camada raster CORTE_ATERRO já definida, é preciso transforma-la em polígonos para calcular o volume de corte e aterro. Em Caixa de ferramentas de processamento, ativa-se o algoritmo Pixels de raster para polígonos (1).

Para gerar os pixels seleciona-se camada raster a ser transformada (2), o nome do campo a ser criado baseado nas características do raster (3), Executar (4) e Close (5).

Para melhorar a visualização da camada criada, em suas propriedades (clicando duas vezes sobre ela), selecione na aba Simbologia a opção Graduado (1), com a Coluna definida pela cota (2). Abrindo a aba Símbolo seleciona-se a Cor do traço como transparente (3). De volta, escolhe-se o Gradiente de cores acinzentado Gray (4),

o total de 10 classes (5), 156 | P á g i n a Pá g i na | 157

Classifica (6), Apply (7) e OK (8). O polígono classificado terá uma aparência similar à de curvas de nível, pois classifica intervalos de cotas de corte e aterro e os classifica.

O cálculo tem como base a multiplicação da área pela diferença de cota para medir-se o volume total de corte e aterro. Para tal, com a camada dos polígonos criada, deve-se entrar na Tabela de atributos da camada de polígonos (1), ativar sua edição (2), e na Calculadora de campo (3), indicar o nome dos novos campos (4), indicar a configuração do campo como número decimal (real) e sua precisão com o máximo de casas possíveis (5), depois, coloca-se o cálculo para os volumes de corte ou aterro (6) e OK (7). Ao finalizar a criação dos campos, clicar Salvar Alterações (8) e desativar o modo de edição (2).

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Detalhando os cálculos, serão criados dois campos: “VOL_CORTE”, que indica o volume de corte em metros cúbicos, e “VOL_ATERRO”, que indica o volume de aterro. No exemplo, o volume de corte é definido pela multiplicação das cotas menores que zero pelas respectivas áreas dos polígonos. Para isso, abrese a aba “Condicionais” e aciona o algoritmo “CASE”, que se mostra “CASE WHEN condition THEN result END”. A condição para o volume de corte é o campo “COTA”, acionado pela aba “Campos e Valores”, ser menor que zero.

O resultado é a multiplicação (símbolo *) da cota pela área, esta pode ser acionada na aba “Geometria”, acionada por “$area”, que devolve a área do polígono em metros quadrados. Portanto, têm-se para os cálculos de corte e aterro em relação à coluna “COTA”, os seguintes algoritmos: Camada VOL_CORTE

Camada VOL_ATERRO

CASE

CASE

WHEN “COTA” < 0

WHEN “COTA” > 0

THEN “COTA” * $area

THEN “COTA” * $area

END

END

Para finalizar e descobrir os volumes necessários de corte e aterro, clique na ferramenta Mostrar resumo estatístico (1), selecione a camada da poligonal criada (2), e selecione o atributo de VOL_CORTE ou VOL_ATERRO (3). Dentro das estatísticas, o espaço Soma (4) indicará o valor do somatório dessa coluna, ou seja, o valor em metros cúbicos necessários de corte (em valores negativos) e aterro (em valores positivos). No exemplo, o terreno analisado exige um 158 | P á g i n a Pá g i na | 159

volume de 233.7 m³ de aterro e seu corte calculado é um volume muito

?

Vale lembrar que fatores como compactação e empolamento não foram levados em consideração, sendo necesária uma análise posterior dos resultados para consideração das características intrínsecas ao comportamento das massas de solo.

Caracterizando a representação das camadas, abaixo é possível visualizar a representação do Terreno Natural, à esquerda, e do Plano do Terreno Regularizado, no centro, ambos com cotas claras mais altas, e escuras mais

Vídeo-aula

baixas, e a indicação das áreas de corte (azul) e aterro (vermelho) à esquerda.

Quer ver a vídeo-aula do processo da transformação dos dados de um levantamento topográfico planialtimétrico em um MDE/MDT e seu cálculo de Corte e Aterro? Acesse o site do Acesso à Terra Urbanizada pelo QR-Code ao lado!

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160 | P á g i n a

Você sabia?

pequeno (apenas 0.0007 m³).

CAPÍTULO 10 Composição RGB

SATÉLITES E BANDAS ESPECTRAIS Geralmente, as imagens provenientes de satélites são um conjunto de arquivos brutos, cabendo ao pesquisador, portanto, definir qual o melhor trato para estas a depender da destinação final dos produtos estudados. Os satélites, por sua vez, produzem imagens relacionando-as às bandas espectrais. O Landsat 8, satélite amplamente utilizado em estudos de carácter ambiental e lançado em 2013, possui diferença significativa quanto ao número de bandas, quando comparado aos seus predecessores, Landsat 7 e 5, respectivamente. A principal modificação do Landsat 8, quando comparado ao Landsat 5, é uma superior resolução espacial das bandas que se dedicam a energia termal (bandas 10 e 11), também como uma melhor resolução radiométrica. Outra mudança considerada importante foi no intervalo de leituras espectrais dedicadas às bandas da região do visível, infravermelho próximo e curto. De acordo com Pavão (2016) 28, todas essas modificações vieram a alterar a contribuição de cada banda na intensidade de radiação registrada no sensor, pois, desta forma, cada intervalo espectral irá emitir radiação em intensidades distintas, conforme os comprimentos de onda presentes no mesmo.

Dentro deste contexto, o satélite Landsat 8 apresenta um total de 11 bandas, distribuídas em dois sensores: O OLI (Operational Land Imager), e o TIRS (Termal Infraed Sensor). Todas essas bandas, em ambos os sensores, apresentam uma resolução temporal de 16 dias, uma área imageada de 170x183km e por fim, resolução radiométrica de 16 bits. As diferenças estão presentes nos sensores presentes em cada banda espectral, além de suas 28 PAVÃO, Vagner Marques; BIUDES, Marcelo Sacardi. EFEITOS DA CORREÇÃO ATMOSFÉRICA EM IMAGENS LANDSAT 8 E DIFERENTES MODELOS DE RADIAÇÃO SOLAR GLOBAL NA ESTIMATIVA DO SALDO DE RADIAÇÃO SUPERFICIAL. Programa de Pós Graduação em Física Ambiental – Universidade Federal do Mato Grosso. 2016.

161 | P á g i n a Pá g i na | 161

respectivas resoluções espectrais e espaciais, conforme apresenta o Anexo 1 – Características do Landsat 8 (USGS, 2020). 29 Além dos satélites mais recentes possuírem recursos adicionais, a qualidade/resolução espacial destes equipamentos evoluiu drasticamente, possibilitando que trabalhemos com precisão através de imagens de satélite para usos no planejamento e concepção na estruturação de ambientes urbanos.

No que concerne à elaboração de composições RGB, primeiramente deve-se ter em mente as finalidades ao qual o estudo se destina. Desta forma, algumas dessas composições usuais são apresentadas no Anexo 2 – Composições usuais (Autoria própria, 2021), além disso, menciona-se os seus principais usos com finalidade acadêmica30.

OBTENÇÃO DAS IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE SATÉLITE Para baixar as imagens espectrais, é necessário acessar a página do Earth Explorer da USGS, por meio do link https://earthexplorer.usgs.gov/ e fazer login ou cadastro gratuito. Após isso, procura-se no mapa (1) a região, estado ou município de interesse. É necessário garantir que a região esteja centralizada e dentro da área de visualização. Na aba Polygon, clica-se em Use Map (2) para usar sua visualização como “cena” ou área de interesse para pesquisar as imagens. Define-se o intervalo temporal no qual se deseja coletar as imagens na aba Date Range (3), pela data de início e fim (no modelo americano mês/dia/ano). Ainda nessa aba, é possível selecionar quais os meses de interesse para a coleta das imagens. Depois clica-se em Data Sets (4).

29

ANACLETO, Lucas Michel de Oliveira; BATISTA, Getulio Teixeira. ANÁLISE ESPACIAL DAS ÁREAS CULTIVADAS COM EUCALIPTO NO TRECHO PAULISTA DA BACIA HIDROGRÁFICA DO PARAÍBA DO SUL–SP. Revista GeoPantanal, v. 11, n. 20, p. 77-92, 2016.

30 DA SILVA, Gleiciane Correia et al. Levantamento da Susceptibilidade a Erosão, Escorregamentos e/ou Movimentos de Massa na APA da Serra do Baturité-CE a Partir do Emprego de Dados SRTM e Imagens Landsat 8. Geologia, v. 29, n. 1, 2016.

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162 | P á g i n a

Agora, para selecionar a fonte dos dados que será usada nesta metodologia, clica-se em Landsat (1), Landsat Collection 1 (2), Landsat Collection 1 Level-1 (3), Landsat 8 OLI/TIRS C1 Level-1 (4), e continua em Additional Criteria (5).

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Você sabia?

?

Escolha anos que não possuam acontecimentos meteorológicos como El Niño e La Niña, e meses mais representativos à média anual para resultados mais generalistas da temperatura, vegetação ou outras características que são refletidas temporalmente.

Para evitar imagens com muita cobertura de nuvens, o que pode comprometer a qualidade da metodologia, em Scene Cloud Cover (1), definese este fator como menor que 20% (2) e finalmente, Results (3).

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Nesta aba, iremos analisar as imagens que são disponibilizadas pela USGS de acordo com os critérios escolhidos. Na aba Search Results, é possível visualizar o catálogo de imagens de satélite, para verificar se estas adequam-se para a metodologia. Clicando em Show Browse Overlay (1), a imagem de satélite no espectro visível é inserida no mapa, o que pode ajudar na análise da cobertura por nuvens. Clicando em Compare Browse (2), abre-se uma janela com diversos dados da imagem, como dia e hora de captação da mesma, porém, o principal interesse nessa aba pode ser a característica Scene Cloud Cover [Cobertura de Nuvens na Cena], onde deseja-se o menor índice percentual possível, lembrando que este índice é dado em percentual da imagem coberta. Escolhida a imagem de interesse, clica-se em Download Options (3) e realiza-se o Download do arquivo GeoTIFF (4). Neste download, irá vir uma pasta zipada com todas as bandas espectrais da cena escolhida e um arquivo .txt com todos os metadado da imagem, ou seja, informações necessárias ao

?

No caso de não encontrar uma imagem com os critérios necessários, é possível realizar nova busca “afrouxando” os critérios nas abas dos processos anteriores (ex. maior percentual de Scene Cloud Cover ou mudar as datas de interesse).

165 | P á g i n a Pá g i na | 165

Você sabia?

seu processamento.

Vídeo-aula

Quer ver a vídeo-aula do processo de obtenção de imagens multiespectrais de satélite pelo Earth Explorer? Acesse pelo QR-Code ao lado!

METODOLOGIA DE COMPOSIÇÃO RGB Para realizar a composição RGB (Red-Green-Blue), primeiro é necessário inserir no projeto todas as imagens (raster) das bandas disponibilizadas pelo satélite (no caso, o Landsat-8, da banda 1 à banda 11) e conhecer suas propriedades espectrais. Clicando em adicionar Raster (1), é possível abrir a pasta onde estão os arquivos de satélite (2), selecionar todas as bandas ou aquelas de interesse (3) que estão identificadas e nomeadas, Abrir (4), Adicionar (5) e Close (6).

Agora, com as bandas inseridas no projeto, é possível realizar a composição. A primeira composição exemplo pode ser a que representa a Cor Natural das imagens. A mesma utiliza para a ordem RGB (Vermelho, Verde e Azul) as bandas que representam as cores reais no espectro, ou seja, bandas 4 (espectro da luz vermelha visível), 3 (espectro da luz verde visível) e 2 (espectro da cor azul visível).

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Clicando em Raster (1), na aba Miscelânea (2), escolhe-se o comando Mesclar (3). Agora procura-se as camadas a serem utilizadas na composição (4), selecionam-se as camadas das banda 4, banda 3 e banda 2, porém, após selecionar as mesmas, é necessário arrastá-las com um clique contínuo do mouse e deixá-las na ordem de utilização (5). Não deixar na ordem pode levar o algoritmo a dar a cor errada para aquela camada. Após clicar em OK (6), selecione a caixa e coloque cada arquivo de entrada em uma banda separada (7), Atribui um valor “sem dados” como zero (8), Executar (9), espere o algoritmo realizar a composição e Close (10).

É necessário lembrar que para cada tipo de representação gráfica, irão ser utilizadas bandas espectrais diferentes. Abaixo, é possível ver o resultado da composição de diferentes finalidades e suas respectivas bandas utilizadas para a Zona Sul da cidade do Natal-RN (centralizada nas imagens).

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É necessário estudar o reflexo de cada tipo de composição Falsa-cor RGB

Vídeo-aula

antes de classificar uma imagem para definir o reflexo de sua ocupação.

Quer ver a vídeo-aula do processo de composição Falsa Cor/ RGB de imagens do Landsat 8 pelo QGIS? Acesse pelo QR-Code ao lado!

REFERÊNCIAS

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Anexo 1 – Características do Landsat 8 (USGS, 2020).

Sensor

Bandas Espectrais

Espacial

B2 (Azul)

0.45 – 0.51 μm

B3 (Verde)

0.53 – 0.59 μm

B4 (Vermelho)

0.64 – 0.67 μm

B6 (Infravermelho

Imager)

Espectral

0.43 – 0.45 μm

Próximo)

(Operational Land

Resolução

B1 (Azul costeiro)

B5 (Infravermelho

OLI

Resolução

Médio)

B7 (Infravermelho Médio)

0.85 – 0.88 μm

1.57 – 1.65 μm

2.11 – 2.29 μm

B8 (Pancromático)

0.50 – 0.68 μm

15 m

B9 (Cirrus)

1.36 – 1.38 μm

30 m

B10 (Infravermelho Termal) TIRS (Termal Infrared Sensor)

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30 m

100 m 10.6 – 11.19 μm

B11 (Infravermelho Termal)

100 m 11.5 – 12.51 μm

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Anexo 2 – Composições usuais (Autoria própria, 2021) Bandas Nomenclatura da composição

Red

Green

Blue

(R)

(G)

(B)

Utilização

Bastante utilizada com a finalidade de análises de uso e ocupação do solo Falsa cor urbano

urbano. Da Silva et al. (2016), utilizaram 7

6

4

de dados SRTM e composições de falsa cor para realizar o mapeamento da área urbana na avaliação de susceptibilidade à erosão da Serra do Baturitpe -CE.

Essa composição é muito utilizada para o estudo da vegetação e do uso e ocupação do solo. Por este motivo, Da Infravermelho vegetação

5

4

3

Rosa et al. (2016) utilizaram técnicas de processamento com esta composição para a identificação do padrão de distribuição de macrófitas aquáticas emergentes.

Utiliza-se desta representação quando Cor natural

4

3

2

se deseja expressar visualmente as imagens conforme o observado pela visão humana.

Utilizada a fim de garantir a distinção Agricultura

6

5

3

visual entre culturas, possibilitando o manejo e identificação destas visualmente.

Penetração Atmosférica

7

6

5

Utilizada a fim de avaliar-se a penetração atmosférica.

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Utilizada em análises da vegetação.

Diversos trabalhos utilizam esta combinação para avaliar as Análise de vegetação

modificações relativas à cobertura 6

5

4

vegetal. Anacleto e Batista (2016), avaliaram áreas cultivadas de Eucalipto na Bacia Hidrográfica do Paraíba do SulSP, por meio da utilização de imagens com composições destas bandas.

Assim como sua predecessora, essa Natural sem atmosfera

7

5

3

composição falsa cor é muito utilizada para a análise da vegetação do local estudado.

Essa combinação é utilizada quando se Saúde vegetal

5

6

2

deseja verificar o estado fenológico da vegetação, sua saúde e desenvolvimento.

Quando se deseja destacar elementos Terra/Água

5

6

4

como a terra e a água, fazendo-se distinção de ambos e facilitar classificação não-supervisionada deles.

Utilizada com finalidade de avaliação de impactos ambientais. Esta composição foi avaliada no trabalho desenvolvido Infravermelho curto

7

5

4

por Rodrigues, Santos e Peres (XXXX) e permitiu realizar a distinção entre regiões alvo de queimadas através do índice de separabilidade em unidades de conservação de região serrana do RJ.

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CAPÍTULO 11 Cálculo de NDVI e determinação de áreas por classe de cobertura do solo

NDVI: Conceito e aplicações O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) possibilita, a partir da análise de imagens, determinar a presença de vegetação em uma determinada área, bem como seu vigor. Este índice vem sendo empregado em pesquisas relacionadas à agricultura de precisão e em estudos ambientais para acompanhamento de desmatamento e desertificação. O NDVI é calculado com base na diferença entre as reflectâncias das bandas do infravermelho próximo e do vermelho, dividido pela soma das reflectâncias dessas duas bandas.

Muito utilizado em pesquisas com sensoriamento remoto, essas duas bandas espectrais (Vermelho e Infra-vermelho) são utilizados para o cálculo do NDVI devido a propriedades que refletem o comportamento da vegetação quando expostos às mesmas, e seu resultado matemático que varia de -1 a 1 reflete a presença de vegetação ou a saúde da mesma, onde quanto maior esse índice, maior a densidade vegetativa do local analisado.

ATENÇÃO! Nesse tutorial, será utilizada a versão 2.18 do QGIS. Outras versões mais atualizadas podem não possuir mais as mesmas ferramentas para o trabalho aqui descrito!

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Cálculo do NDVI Insira as imagens correspondentes a área de estudo. Essas imagens podem ser obtidas por meio do USGS, vide Capítulo 10, onde agora, pode-se baixar as imagens do local de interesse da base de dados do projeto Landsat, baixando o arquivo com todas as bandas espectrais disponíveis. Dependendo de qual a data da imagem, pode ser que a banda espectral possua uma numeração diferente. É necessário então atentar-se quanto à qual banda espectral corresponde ao vermelho e infravermelho para cada missão Landsat. A tabela 31 a seguir mostra as especificações das bandas espectrais do sensor LANDSAT 5.

Sensor

Bandas Espectrais (B1) Azul

TM Thematic Mapper

Resolução Resolução Área Resolução Resolução Espectral Espacial Temporal Imageada Radiométrica (µm) (m) 0.45 - 0.52

(B2) Verde

0.50 - 0.60

(B3) Vermelho

0.63 - 0.69

(B4) Infravermelho Próximo

0.76 - 0.90

(B5) Infravermelho Médio

1.55 - 1.75

(B6) Infravermelho Termal

10.4 - 12.5

120

(B7) Infravermelho Distante

2.08 - 2.35

30

30

16 dias

185 km

8 bits

Para calcular o NDVI precisaremos das bandas correspondentes ao Infravermelho Próximo e Vermelho, Bandas 4 e 3 respectivamente no Satélite LANDSAT 5. Clique em Raster (1), selecione as Bandas 3 e 4 na pasta onde as mesmas se encontram salvas (2) e clique em abrir (3).

Portal Embrapa. LANDSAT : Land Remote Sensing Satellite. Disponível em <https://www.embrapa.br/satelites-de-monitoramento/missoes/landsat>. Acesso em 19 de Dezembro de 2020.

31

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As imagens selecionadas serão adicionadas ao projeto.

Após inserir as imagens é importante conferir qual o sistema de referência usado. Para isso, clique sobre a camada da imagem com o botão direito do mouse (1), e em seguida clique em Propriedades (2).

Na caixa de

propriedades selecione a aba Geral (3) e verifique qual o Sistema de referência – SRC (4), como detalhado no Capítulo 01 deste livro. Neste exemplo, usou-se o SRC WGS84/UTM zone 24S, identificado pelo código EPSG: 32724. Caso deseje, altere o SRC da sua camada, mas tendo sempre o cuidado de colocar todas as camadas no mesmo SRC para evitar erros. Após definir o SRC clique em OK (5).

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Uma vez que o SRC foi definido, vá até o menu Raster (1) e clique em Calculadora Raster (2).

Na Calculadora Raster insira a expressão para o cálculo do NDVI (1). Clique sobre os nomes das Bandas para as inserir na expressão (2) e nos operadores disponíveis (3). Indique o nome e local onde a camada de saída (NDVI) será salva (4), e qual o SRC desejado (5). Para finalizar a operação, clique em OK.

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Os nomes extensos das imagens podem dificultar um pouco a compreensão de início, mas lembre-se que o objetivo é ter expressão: (Banda 4 – Banda 3)/(Banda 4 + Banda 3) Após a conclusão da operação, a imagem correspondente ao NDVI será adicionada ao projeto, cujo formato é o GeoTIFF.

A etapa seguinte será recortar a imagem para delimitar a nossa área de estudo. Neste caso, usaremos como exemplo o município de Angicos no estado do Rio Grande do Norte. Primeiramente, adicione a camada vetorial 177 | P á g i n a Pá g i na | 177

(shapefile) correspondente a área de estudo.

Vá novamente ao menu Raster (1) e escolha a ferramenta Extrair (2), opção Recorte (3).

Na ferramenta cortador, selecione a camada que será cortada, que corresponde a camada de entrada (1), defina o nome e local onde a camada recortada será salva (2), marque a opção “Nenhum valor de dado” (3), selecione a opção “Camada máscara” e indique qual o arquivo vetorial será usado no recorte (4). Para concluir, clique em OK (5).

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O resultado será uma camada com o NDVI apenas da área de interesse: município de Angicos/RN.

Repare na camada do NDVI é possível identificar a faixa espectral em que os pixels da imagem estão compreendidos (1).

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Este valor varia entre -1 e 1, correspondendo ao tipo de cobertura do solo existente. Por exemplo, valores negativos ou próximos a zero correspondem normalmente a corpos d’água, enquanto valores superiores a 0,5 indicam vegetação densa. Desta forma, é possível separar o tipo de uso do solo a partir do NDVI. Para isso, precisamos reclassificar a nossa imagem com base em uma regra de agrupamento ou fatiamento, como se diz no jargão do geoprocessamento.

Utilizaremos o algoritmo r.recode do Grass. Vá até o menu Processar (1) e clique em Caixa de ferramentas (2). Outra forma de chegar a este menu é usando o atalho Ctrl + Alt + T.

Na Caixa de Ferramentas Processamento digite r.recode (1) para buscar o algoritmo desejado, Clique duas vezes sobre o algoritmo para ativá-lo (2).

Antes de iniciar a reclassificação, precisa-se definir as regras para fatiamento.

Neste caso, usaremos as seguintes classes: Valor

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Classe

Uso do solo

-1.00 até 0.00

1

Corpos d’água

0.00 até 0.25

2

Solo exposto

0.25 até 0.50

3

Vegetação esparsa

0.50 até 1.00

4

Vegetação densa

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Definidas as regras de classificação, deve-se criar um arquivo .txt seguindo as regras de sintaxe do r.recode, conforme demonstrado abaixo. Observe que tanto o intervalo entre os valores como a igualdade da classe são representados por 2 pontos (:).

Destaca-se também que para separar os

limites superiores de uma classe e o limite inferior da classe seguinte adicionase 0.00001 a mesma (o número de casas decimais é variável), visando evitar confusões na classificação. Após inserir as regras, salve o arquivo .txt com o nome “reclass NDVI” para facilitar a identificação.

Com o algoritmo r.reclass ativado, selecione o arquivo que você deseja reclassificar (1), insira o arquivo .txt com as regras de reclassificação (2), indique o nome e o local do arquivo onde o arquivo reclassificado será salvo (3), desmarque a opção “Abrir o arquivo de saída depois de executar o algoritmo” (4) e clique em Run (5) para iniciar o processamento.

Concluída a reclassificação, adicione a imagem (Camada Raster) recémcriada.

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Acione mais uma vez as propriedades da camada e selecione a aba Estilo. Em “Tipo de renderização” escolha “Banda simples falsa-cor” (1), como valor mínimo coloque 1 e máximo 4 (2), escolha interpolação linear e defina a rampa de cores desejada (3), selecione o modo “Intervalo igual” e em “Classes” coloque o número 4 (4). Clique primeiramente em Aplicar e depois em OK.

O resultado por ser visto a seguir. É importante notar que a Classe 1, que corresponde aos corpos d’água está na cor vermelha, o que não é esteticamente condizente.

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Para alterar a cor desta classe, basta acionar mais uma vez as propriedades da camada, e na aba estilo, clicar sobre a cor da classe que se deseja modificar (1) e em seguida selecionar a cor desejada (2).

Agora o NDVI está concluído. Por esta imagem é possível perceber que a maior parte do município de Angicos/RN apresenta solo exposto, fato preocupante, principalmente se considerarmos que ele está inserido em uma região de clima semiárido, onde o processo de desertificação vem se acelerando ao longo dos anos.

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Uma sugestão de pesquisa a ser realizada com essa ferramenta é o comparativo do NDVI de uma mesma região para diferentes anos, bem como para períodos secos e chuvosos, onde poderá ser observada a evolução da cobertura de vegetação daquela área com o passar do tempo, de forma a se gerar uma análise acerca da evolução do processo de desertificação ou se as

Vídeo-aula

áreas estão passando por processo de recuperação.

Quer ver a vídeo-aula do processo de Cálculo de NDVI no QGIS? Acesse pelo QRCode ao lado!

Determinação de áreas por classes de cobertura do solo: conversão de raster para vetor Para que se possa calcular a área para cada classe de cobertura do solo, precisa-se inicialmente converter o arquivo de imagem (Raster) para polígonos (vetor). Isso pode ser feito de maneira muito prática usando a ferramenta “Raster para Vetor”. Acione mais uma vez o menu Raster (1), opção converter (2) e clique na ferramenta Raster para Vetor (3).

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No menu da ferramenta, selecione o arquivo de entrada, que se deseja converter (1), defina o nome e local onde a arquivo vetorial será salvo (2), clique em OK (3) para iniciar o processo. A conversão de imagem para polígonos pode demorar algum tempo, especialmente se a imagem for grande.

A camada vetorial será criada e adicionada ao projeto. O passo seguinte será modificar seu estilo de apresentação.

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Abra as propriedades da camada e selecione a aba Estilo. Em “simbologia” escolha “Categorizado” (1), na coluna escolha “DN” (2), defina a rampa de cores desejada (3), clique em “Classifica” (4). Atribua as cores desejadas para cada classe (5). Clique primeiramente em Aplicar (6) e depois em OK (7).

O NDVI na versão vetorial pode ser visto logo abaixo. Agora já é possível determinar a área para cada classe.

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Cálculo de área Para determinar a área, abra a Calculadora de Campo do Qgis, representado por ícone em forma de ábaco (1). Na calculadora, marque a opção “Criar um novo campo” (2), defina o nome do novo campo, neste caso AREA_HA, escolha como tipo do novo campo “número decimal” (3), em geometria clique duas vezes na opção “$area” (4). Esta ferramenta calcula a área em metros quadrados. Insira a barra de divisão / e o denominador 10000 para obter o resultado em hectares (5). Para finalizar, clique em OK (6).

Agora, ao abrir a tabela de atributos da camada (1) é possível perceber que um novo campo de atributo contendo a área de cada polígono foi criado. O 187 | P á g i n a Pá g i na | 187

problema é que estas áreas não estão somadas por classe, e somar cada uma delas seria muito trabalho.

É possível solucionar usando o painel de estatística. No menu Exibir (1), clique em Painéis (2) e habilite Estatísticas (3).

No painel Estatísticas selecione a camada desejada e o campo que contém o atributo de área (1), Marque a opção “Apenas feições selecionadas” (2), deixe apenas uma classe de

cobertura do solo marcada por vez (3), ative a

ferramenta “Selecionar feição por área ou por simples clique” (4), crie um retângulo envolvendo todos os polígonos da existentes na tela (5), Verifique que no painel estatístico possível ver a soma de área de todos os polígonos

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que compõem a classe de cobertura do solo desejada (6). Agora basta repetir

Vídeo-aula

os passos para cada uma das classes.

Quer ver a vídeo-aula do processo determinação e cálculo de áreas por classes de cobertura do solo no QGIS? Acesse pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 12 Temperatura da Superfície por Imagens do Landsat-8

SENSORIAMENTO REMOTO PARA IDENTIFICAÇÃO DE ILHAS DE CALOR URBANAS Atualmente, o sensoriamento remoto tornou-se uma ferramenta capaz de fornecer suporte a diversos estudos da superfície no planeta Terra. Este sensoriamento consiste em um conjunto de técnicas que viabiliza o alcance de relevantes informações na superfície, como por exemplo: objetos, áreas ou fenômenos naturais, por meio do apontamento da radiação eletromagnética com a superfície. Vale ressaltar que a utilização destas técnicas de sensoriamento remoto pode ocorrer por meio de imagens obtidas por sensores dispostos em nível orbital, por fotografias aéreas, suborbital ou imagens de satélite, esta última, o foco deste capítulo.

Dessa forma, vários objetos de estudo podem ser disponibilizados através desses dados, dentre os mais conhecidos, estão o mapeamento contendo enfoque em desmatamento, detecção de queimadas, ou também o monitoramento agrícola. Tudo isso está diretamente relacionado com a obtenção de dados referente à verificação de temperatura nesses locais, conhecidas pelo termo “ilhas de calor”. Partindo dessa premissa, Jensen (2009) 32 utiliza este termo, e explica que estas manchas de calor são geradas em áreas urbanas, na maioria das vezes, causadas pelo desflorestamento e consequentemente substituição da superfície natural do solo por materiais não porosos. Posteriormente, neste capítulo, será explicado o passo a passo deste processo.

Já houve 8 missões para lançamentos de satélite Landsat com o objetivo de mapeamento da superfície terrestre em múltiplos espectros. Dentro deste

32 JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Editora Parêntese, São José dos Campos, SP, 2009.

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190 | P á g i n a

contexto, o satélite, utilizado na metodologia será o Landsat 8, sendo a missão mais recente, e, portanto, a que disponibiliza os dados mais atualizados. Para Pavão (2016) 33, o principal diferencial do Landsat 8 em relação ao Landsat 5, seria o número e uma maior resolução espacial das bandas dedicadas a energia termal (banda 10 e 11 do sensor Thermal Infrared Sensor), também como uma maior resolução radiométrica. Ainda de acordo com o autor, outro fator importante foi a alteração dos intervalos de leitura espectrais dedicados as bandas da região do visível, infravermelho, próximo e curto.

Contudo, um grande problema em pesquisas relacionadas neste contexto de dados orbitais é a influência atmosférica na radiância registrada pelo sensor.

Os principais efeitos causados pela atmosfera são diminuição da faixa de valores digitais possíveis registrados pelo sensor, diminuição do contraste entre superfícies adjacentes e alteração do brilho de cada ponto da imagem (PAVÃO, 2016, p.02)33. Dessa forma, entende-se a importância da correção atmosférica para uma eficiente obtenção dos dados.

Dados orbitais com ou sem correção atmosférica para faixa espectral de ondas curtas utilizados neste tipo de estudo são facilmente obtidos por websites gerenciados pela NASA com ampla escala temporal e diferentes sensores orbitais. De forma semelhante, a correção atmosférica da banda termal é disponibilizada em website específico também gerenciado pela NASA. Neste sistema é solicitado apenas pequeno conjunto de dados de variáveis micrometeorologicas como umidade relativa, temperatura do ar entre outras.

(PAVÃO, 2016, p.03)33 Em todo o processo metodológico utilizado neste trabalho, foram utilizados os métodos fornecidos pela USGS (Serviço Geológico dos Estados Unidos), devido o mesmo ser global e apresentar uma segurança quanto à precisão dos dados.

Este material consiste em números digitais (DN), dimensionados e calibrados que representam dados de imagem multiespectral. Os dados do Landsat 8 adquiridos pelo Operational Land Imager (OLI) e pelo Thermal Infrared Sensor PAVÃO, V. M. Efeitos da correção atmosférica em imagens Landsat 8 e diferentes modelos de radiação solar global na estimativa do saldo de radiação superficial.

2016. 61 f. Dissertação (Pós-Graduação em Física Ambiental) - Universidade de Mato Grosso, Belo Horizonte, 2016.

33

191 | P á g i n a Pá g i na | 191

(TIRS) são disponibilizados em um formato inteiro sem sinal de 17 bits, diferentemente dos seus antecessores de 1-7 que eram gerados em um sensor único e posteriormente entregues em formato inteiro sem sinal de 8

Essas informações citadas anteriormente sobre o Landsat 8 e muito mais podem ser acessadas diretamente no site da própria USGS. Para isso, digitalize o QR Code ao lado.

DEFINIÇÃO DE ILHA DE CALOR O termo “ilha de calor”, também conhecido como “mancha de calor”, ou “ilha de calor urbana”, está diretamente relacionado com o processo de urbanização intenso vivido ao longo do século XX, onde um volume considerável de famílias se deslocou do campo para a cidade de maneira desordenada, sem que o planejamento urbano/ambiental fosse pensado de forma paralela. A ilha de calor constitui-se em um aumento de temperatura nos centros urbanos. Como dito anteriormente, isto é reflexo da substituição de materiais naturais, por não porosos da construção civil, capazes de armazenar calor, sobretudo evitando a reflexão da radiação infravermelha. Áreas com maior número populacional ou menor índice de vegetação, consequentemente

apresentam

uma

temperatura

mais

elevada,

conveniente de grande concentração humana e fatores diversos que podem ocasionar o calor, até mesmo durante a noite, de acordo com Bias, 2003 34.

As ilhas de calor são percebidas em ambientes urbanos devido aos diferentes padrões de refletividade dos vários materiais. Refletividade é a razão entre a energia eletromagnética refletida por um objeto ou material e a energia eletromagnética total incidente nele. A energia que não é refletida tende a ser absorvida pelo material (quando não é transmitida através do mesmo). A energia absorvida é, então, reemitida na forma de ondas com maior

34 BIAS, E. S., BAPTISTA, G. M. M., LOMBARDO, M. A. Análise do Fenômeno de Ilhas de Calor Urbanas, por meio da combinação de dados LandSat e Ikonos. Anais XI SBSR, Belo Horizonte, Brasil, 05-10 abril 2003, INPE, p.1741-1748. Disponível em: http://marte.sid.inpe.br/col/ltid.inpe.br/sbsr/2002/09. 12.18.52/doc/14_005.pdf.

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192 | P á g i n a

Saiba mais!

bits.

comprimento de onda. (BORGES, 2017, p.01) 35.

Entendendo na teoria como é formado este fenômeno, podemos agora partir para a sua execução, utilizando técnicas previstas em (PAVÃO, 2016)33 e de acordo com os órgãos respeitados na área do sensoriamento remoto (como o United States Geological Survey - USGS).

ADICIONANDO A ÁREA DE INTERESSE Clique em Adicionar Camada Vetorial (1), escolha o local do arquivo (2), Adicionar (3) e Close (4) para inserir o arquivo shapefile do estado de onde vai ser exportada a área ou a cidade de estudo. No caso, queremos realizar o cálculo apenas da cidade de Natal-RN.

Portanto, clicou-se na camada do estado “RN_Municipios_2019” (1), depois na ferramenta Selecionar Feições por Área ou Simples Toque (2), enfim, clicase na cidade que se deseja fazer a análise (3).

BORGES, Felipe Parreira de Faria. Análise de Ilhas de Calor Urbanas por Geoprocessamento no Distrito Federal. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso Universidade de Brasília, Brasília, 2017.

35

193 | P á g i n a Pá g i na | 193

Com a cidade selecionada, clica-se com o botão direito em cima da camada (1), seleciona-se Exportar (2), Salvar Feições Selecionadas Como (3), denomina-se o nome e o local para salvar a camada nova “NATAL” (4), seleciona-se o SRC indicado pela zona da cidade (5), e clica em OK (6) para finalizar a exportação. Separa a área de interesse, é possível excluir a camada do estado inteiro.

Agora que já separamos nossa área de interesse, devemos importar as imagens de satélite (raster), porém, apenas as bandas de nosso interesse. Para o cálculo de temperatura, as bandas necessárias do Landsat 8 são a Banda 4, vermelho, Banda 5, infravermelho próximo, e Banda 10, Infravermelho Termal.

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Para adicionar estes arquivos raster ao projeto, clica-se em Adicionar Camada raster (1), procura-se o local onde estão as imagens raster (2) baixadas do site da USGS, com a tecla CTRL pressionada, seleciona-se as Bandas 4, 5 e 10 (3), confirma em Abrir (4), Adicionar (5) ao projeto e pode fechar a caixa de adição (6). As bandas nomeiam-se no arquivo baixado pela indicação do satélite, Landsat 08 (LC08), seguido por uma classificação interna da qualidade das imagens Landsat, grupo L1 (L1TP), seguido da data de captura, ano 2016, novembro, dia 25 (20161125), seguido da data que a imagem foi disponibilizada, ano 2017, Março, dia 17 (20170317), seguidos por mais dois códigos da imagem (01_T1), e a banda espectral no final, Banda 4, por exemplo (B4): LC08_L1TP_214064_20161125_20170317_01_T1_B4

Agora, para estas imagens, só iremos trabalhar com o a área delimitada pelo polígono. Para isso, teremos que recortar a camada raster das bandas espectrais adicionadas. Clique em Raster (1), Extrair (2), recortar raster pela camada de máscara (3). Escolha a Camada de Entrada (4), ou seja, o raster a ser recortado, e a Camada Máscara (5), ou seja, o polígono (Vetor) da cidade de Natal. Para atribuir o valor sem dados (6), digite “0” (zero) e depois clica-se 195 | P á g i n a Pá g i na | 195

Saiba mais!

As bandas 4 e 5 são usadas para fazer a consideração da influência atmosférica e a banda 10 para a obtenção da temperatura em si. Aprofunde-se mais lendo o artigo de Pavão (2016) com a metodologia apresentada pelo QR CODE.

em Executar (7). Repita o processo para todas as camadas adicionadas.

Renomeie a camada após cada processo para diferenciar as bandas espectrais. As camadas criadas foram chamadas de “B10”, “B05” e “B04”.

A sequência de passos agora, envolve dados tirados da revisão bibliográfica do tema como constantes e dados retirados dos metadados das imagens do Landsat 8, e são os meios para se obter a temperatura da superfície com correção atmosférica.

USO DA CALCULADORA RASTER Para os processos não ficarem repetitivos, primeiro, revisaremos o uso da Calculadora Raster, ferramenta utilizada para todos os cálculos da correção atmosférica e temperatura da superfície, e posteriormente, detalharemos as fórmulas. A Calculadora Raster é uma ferramenta que faz operações em cima dos valores de um raster, produzindo um Raster resultado.

Para usá-la, acessa-se o menu Raster (1) e clica-se em calculadora raster. Na sequência de uso, podemos definir o nome da Camada de saída (3), ou seja, a camada que vai ser o resultado das operações. Para realizar operações com Raster já existentes, podemos inseri-los nas fórmulas por meio de dois cliques em cima dos nomes dos rasters disponíveis na aba Bandas raster (4). Para determinar as operações, podemos tanto clicar nos Operadores (5) disponibilizados pela calculadora quando escrever a expressão no espaço de cálculo (6). Ao finalizar a operação, clica-se em OK (7) e o novo raster, resultado

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Vídeo-aula

da operação definida, vai ser adicionada ao projeto automaticamente.

Quer ver a vídeo-aula do processo de cálculo de temperatura da superfície com correção atmosférica com imagens do Landsat 8? Acesse pelo QR-Code ao lado!

O processo detalhado, você acompanha a seguir.

CÁLCULOS PARA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE A) RADIÂNCIA NO TOPO DA ATMOSFERA O cálculo da radiância é feito inicialmente apenas para a Banda 10, intervalo espectral do infravermelho termal, e é dado por: 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑐𝑐𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿

Onde 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 é a radiância (W.m-2.sr-1.μm-1) no topo da atmosfera (top of

atmosphere), 𝑀𝑀𝑀𝑀𝐿𝐿𝐿𝐿 é o fator multiplicativo (RADIANCE_MULT_BAND_10 =

3.3420E-04) e 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿 é o fator aditivo (RADIANCE_ADD_BAND_10 = 0.10000 W.m-

2

.sr-1.μm-1) de correção da radiância disponíveis no documento de metadados

(formato .txt) que acompanha as imagens de satélite, e 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑐𝑐𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑐𝑐𝑐𝑐 são os valores

quantizados e calibrados padrão dos pixels de “B10”. Portanto, o cálculo a ser feito para a radiância no topo da atmosfera (nova camada “Ltoa10”): ("B10@1"*3.3420E-04)+0.10000 197 | P á g i n a Pá g i na | 197

B) REFLECTÂNCIA NO TOPO DA ATMOSFERA O cálculo da reflectância com correção solar, por outro lado, é feito para as Bandas 4 e 5, do vermelho e infravermelho próximo. Para as duas reflectâncias o cálculo é dado por: 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 =

𝑀𝑀𝑀𝑀𝜌𝜌𝜌𝜌 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑐𝑐𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝐴𝐴𝐴𝐴𝜌𝜌𝜌𝜌 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(𝜃𝜃𝜃𝜃𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 )

Onde 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 é a reflectância no topo da atmosfera (top of atmosphere), 𝑀𝑀𝑀𝑀𝜌𝜌𝜌𝜌 é o

fator

multiplicativo

(REFLECTANCE_MULT_BAND_4

REFLECTANCE_MULT_BAND_5 = 2.0000E-05) e 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿

=

2.0000E-05

e

é o fator aditivo

(REFLECTANCE_ADD_BAND_4 = -0.100000 e REFLECTANCE_ADD_BAND_5 =

-0.100000) de correção de reflectância disponíveis no documento de metadados (formato .txt) que acompanha as imagens de satélite, 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑐𝑐𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑐𝑐𝑐𝑐 são os valores quantizados e calibrados padrão dos pixels de “B04” ou “B05”, e 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(𝜃𝜃𝜃𝜃𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 ) é o seno do ângulo zenital disponível no arquivo de metadados

(SUN_ELEVATION = 61.90682358 graus). Portanto, os cálculos a serem feitos para a reflectância no topo da atmosfera (novas camadas “R04” e “R05”): (("B04@1"*2.0000E-05)-0.100000)/0.8821829544 (("B05@1"*2.0000E-05)-0.100000)/0.8821829544

C) NDVI Para o cálculo do NDVI, têm-se: 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼 =

𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖

Onde 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 é a reflectância da banda do infravermelho próximo (“R05”) e 𝜌𝜌𝜌𝜌𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 é a

reflectância da banda do vermelho (“R04”). Portanto, calcula-se pela fórmula (nova camada “NDVI”): ("R05@1"-"R04@1")/("R05@1"+"R04@1") D) RADIÂNCIA DA BANDA TERMAL CORRIGIDA Para corrigir a Radiância da banda do infravermelho termal, primeiro é necessário o cálculo de algumas variáveis. A primeira dela é o Fator de Cobertura, definido por:

Pá gin a | 198

198 | P á g i n a

𝐹𝐹𝐹𝐹𝑐𝑐𝑐𝑐 = �

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚í𝑛𝑛𝑛𝑛 �² 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚á𝑥𝑥𝑥𝑥 − 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚í𝑛𝑛𝑛𝑛

Sendo 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚á𝑥𝑥𝑥𝑥 (NDVI máximo) possível igual a um (01), e o 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚í𝑛𝑛𝑛𝑛 (NDVI mínimo) possível igual a um negativo (-01), têm se a fórmula do fator de cobertura (nova camada “FC”): (("NDVI@1"+1)/2)^2 Posteriormente, obtém-se a constante de emissividade, que pode ser calculada por: Ɛ0 = Ɛ𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝑐𝑐𝑐𝑐 + Ɛ𝑔𝑔𝑔𝑔 ∗ (1 − 𝐹𝐹𝐹𝐹𝑐𝑐𝑐𝑐 ) ∗ (1 − 1,174 ∗ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝑐𝑐𝑐𝑐 ) + 1,7372 ∗ 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐶𝐶𝐶𝐶 ∗ (1 − 𝐹𝐹𝐹𝐹𝑐𝑐𝑐𝑐 )

Onde Ɛ0 é a emissividade da superfície, Ɛ𝑖𝑖𝑖𝑖 é a emissividade da vegetação (de

valor 0.985 por Pavão, 2016), Ɛ𝑔𝑔𝑔𝑔 é a emissividade do solo (de valor 0.960 por

Pavão, 2016) e 𝐹𝐹𝐹𝐹𝑐𝑐𝑐𝑐 é o fator de cobertura previamente calculado, resultando no

cálculo (nova camada “E”):

0.985*"FC@1"+0.96*(1-"FC@1")*(1-1.174*"FC@1")+1.17372*"FC@1"*(1-"FC@1") Finalmente, corrige-se a Radiância Espectral da banda do espectro de infravermelho termal por meio do cálculo: 𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑇𝑇𝑇𝑇 =

𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑢𝑢𝑢𝑢 − (1 − Ɛ0 ) ∗ 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑑𝑑𝑑𝑑 Ɛ0 ∗ 𝜏𝜏𝜏𝜏

Onde 𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑇𝑇𝑇𝑇 é a Radiância Espectral corrigida (W.m-2.sr-1.μm-1), 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 é a radiância

espectral no topo da atmosfera (“Ltoa10”) (W.m-2.sr-1.μm-1) e Ɛ0 é a emissividade

da superfície previamente calculada (“E”).

𝐿𝐿𝐿𝐿𝑢𝑢𝑢𝑢 , 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑑𝑑𝑑𝑑 , 𝜏𝜏𝜏𝜏 são a radiância emitida pela superfície (W.m-2.sr-1.μm-1), a radiância

recebida pela superfície (W.m-2.sr-1.μm-1) e a transmissividade da atmosfera, obtidas

a

partir

de

http://atmcorr.gsfc.nasa.gov./.

Para

obter

essas

informações, a partir do link de correção atmosférica da NASA, informa-se o ano, mês, dia, hora e minuto (1) disponíveis nos metadados das imagens, depois a Latitude e Longitude em graus decimais da imagem (2), também disponíveis nos metadados, seleciona-se a opção do Landsat 8 (3) e Calculate (4). O site oferecerá, entre os dados de detalhes do cálculo, as três variáveis 199 | P á g i n a Pá g i na | 199

prontas para uso no cálculo (5).

Calcula-se, então, a Radiância espectral corrigida (nova camada “LT10”): ("Ltoa10@1"-3.66-(1-"E@1")*5.49)/("E@1"*0.57) E) TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE COM CORREÇÃO ATMOSFÉRICA Finalmente, para obter-se um raster que reflita a Temperatura Superficial com correção atmosférica, calcula-se a mesma pela seguinte fórmula: 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑠𝑠𝑠𝑠 =

𝐾𝐾𝐾𝐾2 − 273.15 𝐾𝐾𝐾𝐾1 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ( 𝐿𝐿𝐿𝐿 + 1) 𝑡𝑡𝑡𝑡

Onde 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑠𝑠𝑠𝑠 é a Temperatura da Superfície (Graus Celsius), K1 e K2 correspondem a constantes termais para banda 10 espectral do infravermelho termal

apresentadas nos metadados (K1_CONSTANT_BAND_10 = 774.8853 W.m-2.sr1

.μm-1 e K2_CONSTANT_BAND_10 = 1321.0789 Kelvin) e 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡𝑡𝑡 é a Radiância

espectral corrigida (W.m-2.sr-1.μm-1). Portanto, obtém-se o cálculo para a Calculadora raster (nova camada “Temp-C”).

1321.0789/ln(774.8853/“LT10@1”+1)-273.15

O resultado da camada aponta as temperaturas em graus Celsius máxima e mínimas em escala de cinza. No caso da cidade de Natal, as zonas mais escuras (de menor temperatura, mais próximas aos 19 ºC) indicadas se dão devido a cobertura de nuvens, e não a real temperatura da superfície. Para fins 200 | P á g i n a Pá gin a | 200

de representação e identificação das ilhas de calor urbanas, é necessário classificar os intervalos de temperatura da figura.

Na pesquisa na Caixa de Ferramentas de processamento, digite reclass e selecione a ferramenta GRASS r.reclass (1) que servirá para classificar os intervalos da imagem raster de temperatura. Escolha a camada da temperatura “Temp-C” (2), e posteriormente, indique os intervalos de valores (3) por meio da metodologia demonstrada, onde os valores de pixel que representam 19ºC até os 21ºC vão ser uma classe chamada de 20, escrevendo “19 thru 21 = 20”, e daí por diante, “21.1 thru 23 = 22” até atingir um valor mais alto que o valor máximo do Raster da temperatura. Finalizado esse processo, clique em Executar (4) e Close (5).

201 | P á g i n a Pá g i na | 201

F) IDENTIFICAÇÃO DAS ILHAS DE CALOR A identificação das ilhas de calor pode ser realizada incialmente de forma visual. Categorizando as cores do raster por uma paleta de cores de temperatura (Spectral), foi possível chegar ao resultado onde podemos analisar a cidade e relacionar a densidade urbana (mais nítida pelo mapa de NDVI) ao aumento de temperatura da superfície.

Se for necessário, é possível também usar a ferramenta reclass, como descrito no Capítulo 10 - Cálculo de NDVI e determinação de áreas por classe de cobertura do solo. Assim, é possível depois realizar cálculo de áreas com base nos intervalos de temperatura selecionados.

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CAPÍTULO 13 Plantas Individuais e Memoriais Descritivos

IMPORTÂNCIA DAS PLANTAS INDIVIDUAIS DE LOTES E MEMORIAIS DESCRITIVOS NA REURB A terra, fonte de sustento, também tem sido motivo de muitas guerras, no Brasil, muitos conflitos ocorrem envolvendo a posse de terras. Diante disso, cada vez mais, a legislação exige maior precisão as especificações técnicas para registro de propriedade, sendo necessária além de informações descritivas, informações precisas sobre o posicionamento, além disso, há necessidade de situar a porção de terra sobre uma base cartográfica. A planta e o memorial descritivo são documentos técnicos que trazem as informações supracitadas (Siviero, 2005) 36.

O memorial descritivo é um documento de cunho qualitativo e quantitativo que tem a finalidade de descrever uma área que está sendo mapeada. À fins de regularização fundiária, o memorial descritivo, seja ele da gleba analisada ou de um lote, é de extrema importância para possibilitar a identificação daquela região em um sistema de referência global, evitar erros e incoerências, como a incidência de um lote em um terreno adjacente. A planta, por sua vez, se refere a representação gráfica das informações posicionais descritas no memorial, através da representação das coordenadas dos vértices contidos no memorial, objetivando a visualização da forma da área mapeada, seus limites e detalhes.

SIVIERO, Idacir Antonio. Uma proposta de memorial descritivo para georreferenciamento de imóveis rurais atendendo à Lei 10.267/01. 2005.

Dissertação (Pós-Graduação em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Santa Catarina.

36

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Desta forma, aos grifos da legislação que rege a REURB, Lei 13.465/2017 37, em seu artigo 35, que trata dos requisitos mínimos contidos no projeto de regularização fundiária, a planta e o memorial descritivo são alguns destes itens, tratados no item II e V, respectivamente.

Estes, por sua vez, serão munidos de informações essenciais sobre o terreno, como: as medidas perimetrais, área total, coordenadas georreferenciadas dos vértices definidores de seus limites, os confrontantes, números das matrículas ou transcrições atingidas, indicação dos proprietários identificados e ocorrência de situações de domínio privado com proprietários não identificados em razão de descrições imprecisas dos registros anteriores, etc.

A elaboração do memorial descritivo pode se dar por meio de uma estrutura mais simples, demandando menos tempo para o trabalho, ou pode ser elaborado de forma mais completa, contemplando maiores detalhes e informações, sendo dessa forma, mais fácil de ser aprovado pelos órgãos competentes. As plantas e os memoriais descritivos devem conter as informações do responsável técnico, como nome e número do registro no respectivo conselho de classe, de acordo com a Lei 13.465/2017 tais documentos devem estar assinados por profissional legalmente habilitado, com prova de anotação de responsabilidade técnica no respectivo conselho de fiscalização profissional. À fins de estudo, neste capítulo será tratado como deve-se proceder para a geração de memoriais descritivos no QGIS. Uma vez que as plantas podem ser geradas através da criação de compositores de impressão e este assunto já foi mencionado nesta obra, este tópico será suprimido. Entende-se, portanto, que o leitor já tenha as ferramentas necessárias para a sua elaboração.

37 Brasil. Lei nº 13.465 de 11 de Julho de 2017. Dispõe sobre a regularização fundiária rural e urbana, sobre a liquidação de créditos concedidos aos assentados da reforma agrária e sobre a regularização fundiária no âmbito da Amazônia Legal; institui mecanismos para aprimorar a eficiência dos procedimentos de alienação de imóveis da União.

Planalto, Brasília – DF. Disponível em <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2015-2018/2017/Lei/L13465.htm>.

Acesso em: 03 de setembro de 2019.

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GERAÇÃO DE MEMORIAL DESCRITIVO Para o caso de estudo, foi selecionado a poligonal da gleba do conjunto habitacional Eldorado, localizado na cidade de Natal-RN, proveniente de trabalhos realizados pelo Núcleo de Pesquisa e Extensão Acesso à Terra Urbanizada através do Projeto intitulado “Regularização fundiária das diversas unidades habitacionais dos diversos municípios que compõem o estado do Rio Grande do Norte - REURB”.

Este arquivo, inicialmente disponibilizado em formato .dwg, proveniente geralmente de softwares com interface CAD necessita ser convertido para um formato em que há a possibilidade de trabalho no QGIS. Desta forma, a primeira etapa nesse processo se trata de realizar essa conversão no próprio Autocad. Para isso, iremos no menu superior acesse a opção Arquivo (1) Salvar como (2) - Escolher o nome do arquivo final (3) e selecionar o formato escolhido (4), para este caso, .dxf , e Save (5).

No QGIS, é necessário iniciar um novo projeto, e no menu superior, acesse a opção Camada (1) - Adicionar uma nova camada (2) - Vetorial (3). Em seguida, seleciona-se a fonte do arquivo (4), selecione Adicionar (5) para adicionar o arquivo a tela de trabalho e Close (6) para fechar a caixa de diálogo que está aberta.

205 | P á g i n a Pá g i na | 205

Seleciona-se o SRC do projeto e ajustar o SRC da camada adicionada previamente para corresponder à região em qual a cidade de Natal-RN está localizada. Para tanto, no canto inferior da tela, o usuário deverá identificar a opção EPSG (1), que por padrão estará configurada em “4326”. Ao clicar nessa opção, uma caixa de opções será exibida na tela. O usuário poderá proceder com a seleção realizando um filtro do sistema de referência desejado (2) para encontrar com maior facilidade. Para a cidade de Natal-RN, o sistema que utilizaremos

será

o

SIRGAS

2000/UTM

Zone

25

S

(Cujo

código

correspondente é o “31985”) (3). Ao selecionar, uma pré-visualização da área correspondente será exibida (4) e em seguida é necessário clicar em Apply (5) e em seguida, em Ok (6).

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Neste momento, provavelmente, a exibição da poligonal não estará mais disponível na tela, fazendo com que o usuário acredite que errou no decorrer do processo. Entretanto, neste caso, o ocorrido é que, deve-se configurar não somente o SRC do projeto, disposto na imagem acima, mas também o SRC correspondente à camada ativa. Desta forma, basta clicarmos sobre o nome da camada em questão com o botão direito do mouse (1) - Configurar SRC (2) - Configurar SRC da camada (3). Novamente selecionaremos o sistema de referências SIRGAS 2000/UTM Zone 25S (4), e selecionaremos Ok (5) para confirmar o comando. Essa ação reexibirá a poligonal referida no contexto do projeto.

207 | P á g i n a Pá g i na | 207

Para a geração de memoriais descritivos no QGIS, é necessário realizar a instalação do complemento Azimuth and Distance Calculator. Este calcula azimutes e distâncias para uma feição selecionada e, a partir da inserção de informações, como os confrontantes do terreno e outras informações técnicas, podemos elaborar o memorial descritivo da gleba ou lote em questão. Para instalar o complemento, o usuário deverá ir até a opção Complementos (1) - Gerenciar e instalar um complemento (2), deste modo, a loja do QGIS atualizará com a informação necessária e poderá ser realizada a busca de tal no banco de dados (3) e a consequente instalação (4). Finalizado o processo, a loja de complementos poderá ser fechada na opção Close (5).

Segundo alguns relatos presentes em fóruns respectivos aos distintos usos do

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software, o QGIS em suas versões 3.0 e superior, até mesmo a versão 3.4 (que se trata da versão mais estável atualmente) estão apresentando problemas na execução desse complemento. Desta forma, para evitar esse problema, que está vinculado à realização do processo em um arquivo multipartes, converteremos o arquivo inicial da poligonal do conjunto para um arquivo do

?

O GeoPackage é um formato de arquivo aberto para informações Geoespaciais cuja a extensão é o .gpkg, desenvolvido em 2014 pela OGC (Open Geoespacial Consortium).

Fonte: http://forest-gis.com/2018/02/geopackage-saiba-mais-sobre-o-formatoque-pretende-substituir-o-shapefile.html/

Para efetivar essa conversão, o usuário deverá localizar na parte superior do programa em sua barra de ferramentas a opção de trabalho com Vetor (1) Geometrias (2) - Multipartes para partes simples (3) e em seguida, escolher a camada de entrada, que será a correspondente a poligonal do conjunto (4) e a ação que deverá ser realizada com a camada de saída. Neste caso, escolhemos salvar no GeoPackage (5) e executamos o comando (6). Por definição, ao final do processo o QGIS importará o arquivo com a nomenclatura Partes únicas.

No intuito de seguir com o trabalho, antes de tudo, devemos selecionar a feição

Partes

únicas

(1).

Em

seguida,

devemos

localizar

o

item

correspondente ao complemento na barra de ferramentas do QGIS (2) e acessar a opção Calcular Azimutes e Distâncias (3).

209 | P á g i n a Pá g i na | 209

Você sabia?

tipo partes simples e formato GeoPackage.

Uma caixa de diálogo do complemento será aberta, sendo necessário a configuração de alguns parâmetros para a geração do memorial descritivo referente à área de estudo. Inicialmente, é necessário determinar a convergência meridiana, sendo esta informação calculada automaticamente pela aplicação ao clicar em Calcular a convergência baseada no centroide da geometria (1). O número de casas decimais das coordenadas poderá ser definido à critério do usuário. Para este exemplo, utilizamos o padrão utilizado em documentação cartorária, 4 casas decimais após a vírgula (2) e o prefixo dos vértices foi definido pela letra “V”, utilizado comumente no projeto REURB (3). (Obs.: Os confrontantes devem ser indicados nessa etapa, para este exemplo eles não foram adicionados, mas em um caso real devem ser indicados, e, quando feito isto, eles ficam visíveis no memorial final). Em seguida procede-se pelo cálculo da estruturação e segue-se ao salvamento do

?

Convergência meridiana é o ângulo C, que em um determinado ponto P, é formado pela tangente ao meridiano deste, e a paralela ao meridiano central.

Desta forma, a convergência meridiana é o ângulo formado entre o norte verdadeiro e o norte de quadrícula.

Fonte: https://www.youtube.com/watch?v=Fl3-j5_bzuE

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210 | P á g i n a

Você sabia?

projeto desejado (4).

Neste momento, o software exigirá algumas informações importantes à confecção de um memorial descritivo, que deverão ser fornecidas pelo responsável pela regularização (1). Após o correto preenchimento das mesmas, pode-se definir o diretório para salvamento dos arquivos que serão gerados (2) e sua consequente criação (3). Uma janela será exibida indicando que os arquivos foram salvos com sucesso.

Neste momento, nos cabe analisar a consistência dos arquivos gerados e sua utilidade para a finalidade a qual buscamos. Ao abrir o diretório selecionado para o salvamento dos arquivos, o usuário poderá perceber que foram gerados 4 arquivos, 3 deles no formato .txt (analítico, área e selo), possibilitando sua análise no bloco de notas, e um arquivo .html (sintético), este último, pode ser aberto em um navegador web.

211 | P á g i n a Pá g i na | 211

Abriremos

o

arquivo

“analítico”,

copiaremos

suas

informações

e

trabalharemos com o mesmo em um software editor de texto, como o Microsoft Office Word ou o Libre Office, e editaremos o arquivo até corresponder ao formato desejado. Após algumas edições básicas podemos chegar a um resultado satisfatório (1). É importante, entretanto, que o responsável pelo procedimento realizado tenha noção crítica sobre o documento gerado. Entre as percepções possíveis a serem relatadas, está o fato de que o complemento Azimuth and Distance Calculator distribui a numeração

no

padrão

americano,

substituindo,

portanto,

a

vírgula

comumente utilizada para a separação das casas decimais pelo ponto. Cabe ao usuário, portanto, realizar a modificação manual ou utilização de ferramentas como Localizar e substituir para realizar essas modificações necessárias.

Deve-se observar para que todas as informações necessárias estejam presentes no produto final, que esteja contido nesse, informações como área, perímetro, número da matrícula do imóvel, município. Como também atentar para a transcrição dos dados referentes aos confrontantes, azimutes, distâncias e coordenadas dos respectivos vértices que formam a poligonal, de forma a que haja garantia da caracterização adequada da área levantada.

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212 | P á g i n a

O resultado final, obtido na figura acima foi verificado quanto a sua semelhança com produtos obtidos em outros softwares que possuem como finalidade

o

trabalho

em

produtos

provenientes

de

levantamentos

topográficos obtidos pelo projeto REURB, apresentando grau de acurácia elevado. O resultado obtido pelo projeto REURB pode ser visualizado abaixo.

213 | P á g i n a Pá g i na | 213

Vídeo-aula

Quer ver a vídeo-aula do processo elaboração de plantas e memoriais descritivos de lotes/glebas no QGIS? Acesse pelo QR-Code ao lado!

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CAPÍTULO 14 Elaboração e Impressão de Mapas

ELABORAÇÃO E IMPRESSÃO DE MAPAS O mapa pode ser entendido como uma representação cartográfica de uma determinada área do espaço sendo utilizado também para apresentar diversas outras informações sobre uma determinada região da superfície terrestre em escala reduzida. É através de um mapa que podemos representar de forma facilitada o que estamos desenvolvendo no ambiente digital, para que a partir dele seja possível a compreensão da forma mais clara possível dos diversos elementos que possam ser estudados.

De acordo com Archela e Théry (2008) 38, grande parte dos brasileiros não possuem conhecimentos suficientes para a leitura de um mapa devido ao pequeno grau de importância que é dado ao estudo da cartografia no ensino formal e até mesmo a pouca difusão dos mapas de uso cotidiano.

Ainda de segundo Archela e Théry (2008), os mapas fazem parte de nosso cotidiano e estão em todos os lugares que possa se imaginar, tais como jornais, revistas, canais de TV, dentre outros meios de comunicação. Estes mapas podem ser apresentados em diferentes grupos cada um com suas especificidades de representação, assim são divididos em 5 principais grupos que são mapas físicos, mapas econômicos, mapas demográficos, mapas políticos, mapas históricos.

Todos esses tipos de mapas devem conter alguns itens obrigatórios para que seja possível a leitura do mapa de forma simples e de melhor entendimento, são esses: título, coordenadas e rosa dos ventos, legenda, escala gráfica, fontes das bases cartográficas, autoria e data.

ARCHELA, Rosely Sampaio; THÉRY, Hervé. Orientação metodológica para construção e leitura de mapas temáticos. Confins – Revista Franco-brasileira de Geografia.

Número 3, 2008.

Disponível em: <https://journals.openedition.org/confins/3483>. Acesso em: 19 de Dezembro de 2020.

38

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TIPOS DE MAPAS MAPAS FÍSICOS Os mapas físicos são aqueles que trazem consigo a representação da superfície da terra (geomorfológico), como relevo, hidrografia, clima, vegetação, entre outros aspectos. A figura a seguir (IBGE, 2007) representa o mapa físico do brasil apresentado informações sobre a altitude e sobre a profundidade dos oceanos no ano de 2007.

MAPAS ECONÔMICOS Os mapas econômicos retratam as atividades e distribuições econômicas de uma determinada área de interesse. Podem também apresentar informações sobre o PIB, IDH, dentre outros de determinadas regiões. A figura a seguir (IBGE, 2017) exemplifica de forma clara um exemplo de mapa econômico, sendo apresentado o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) no ano de 2017 no mundo.

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216 | P á g i n a

MAPAS DEMOGRÁFICOS Os mapas demográficos ilustram como está situada a população de determinada região, através de índices populacionais, taxas de analfabetismo, migrações e etc. A figura a seguir (IBGE, 2017) destaca de forma clara um exemplo de mapa demográfico, mostrando a distribuição da população por cor e raça no Brasil no ano de 2017.

217 | P á g i n a Pá g i na | 217

MAPAS POLÍTICOS Os mapas políticos são aqueles que corresponde na representação de divisas e fronteiras entre países, estados, cidades e etc. A figura a seguir (IBGE, 2015) apresentada especifica um exemplo de um mapa político, sendo no exemplo apresentado o mapa político dos estados do Rio Grande do Norte e da Paraíba.

MAPAS HISTÓRICOS Os

mapas

históricos

são

aqueles

utilizados

na

representação

de

acontecimentos durante algum período histórico. Geralmente esses mapas se apresenta com uma aparência envelhecida devido ao tempo ao qual este foi desenvolvido, sendo estes muito importante no estudo dos povos antigos sobre sua concepção do espaço e suas descobertas à época. A figura (Villa, 2015) apresenta um mapa histórico do morro do castelo no estado do Rio de Janeiro em meados do século XIX.

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218 | P á g i n a

CRIANDO E CONFIGURANDO UM NOVO MAPA NO QGIS Tão importante como reunir os mais diferentes tipos de dados espaciais em um mesmo ambiente de trabalho para análise e tomada de decisão (SIG) é a capacidade de produzir documentação externa ao ambiente digital para uso no dia a dia pelos gestores, fiscais, analistas e a população de forma geral. Para isso, precisamos dos mapas temáticos.

Mapas temáticos são um tipo particular de mapa que não buscam apenas representar a superfície de parte do planeta (mapas sistemáticos), mas sim apresentar um fenômeno espacial específico (tema), sendo os mais comuns deles os mapas políticos, mapas de densidade demográfica, mapas de distribuição de renda, mapas de uso de solo, dentre outros.

No caso de nosso estudo, desejamos produzir um mapa referente a um tema específico, que diz respeito ao uso dos lotes do conjunto habitacional Gramoré.

219 | P á g i n a Pá g i na | 219

Para isso, vamos dar início à criação do mapa abrindo um novo compositor de mapas no QGIS (1). Defina um nome para o novo compositor (2) e clique no OK (3).

Uma nova tela será aberta, e em seu centro podemos ver uma representação de uma folha de papel em branco.

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220 | P á g i n a

Primeiramente precisamos definir qual o formato da folha de nosso mapa. Por padrão, o QGIS traz a folha no formato A4 com orientação em paisagem. Para alterar o formato, clique com o botão direito sobre a folha (1) e escolha a opção Page Properties (2).

Nas propriedades do item, defina o Tamanho (1) e a Orientação desejada (2).

Em nossos exemplos, escolhemos o tamanho A3 na orientação paisagem.

221 | P á g i n a Pá g i na | 221

Com o tamanho da folha definido, escolha a ferramenta Adicionar Mapa (1) e clique na folha desenhando um retângulo (2). Você perceberá que a camada ativa no QGIS será adicionada à folha. Para centralizar o desenho use a ferramenta Mover mapa (3) e, quando o tiver colocado na posição desejada, clique na ferramenta Selecionar/Mover item (4).

Clique sobre o mapa e na aba de Propriedades do Item defina a escala (digite o valor do denominador) do mapa (1). Nesse exemplo optamos por 1/500, após definir a escala, role a barra de rolagem (2) das propriedades em busca da opção Grades.

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222 | P á g i n a

GRADE DE COORDENADAS A grade de coordenadas, como o próprio nome sugere, é definido como um conjunto de coordenadas que estão em torno da região ou objeto analisado e que juntas formam no mapa uma grade. É através deste que é possível a localização de objetos no mapa de forma precisa, sendo muito utilizado na orientação de projetos em determinadas regiões.

Para adicionar uma grade de coordenadas a um mapa, é necessário ir na aba Grades (1) clique em Adicionar nova grade (2) e em Modificar grade (3).

Escolha o tipo de Grade, que pode ser sólida, em cruz ou apenas as marcações de coordenadas (1), defina o SRC da grade, que normalmente é a mesma do projeto (2) e o espaçamento entre as linhas de grade (3). Escolha a unidade de intervalo como a unidade do mapa (metros) e ajuste o valor do espaçamento (tentativa e erro). No exemplo usamos o espaçamento de 50 metros tanto para as linhas de grade do eixo X como para o eixo Y.

223 | P á g i n a Pá g i na | 223

Acesse a aba Moldura (1) e defina o Estilo de moldura do mapa (2).

Experimente os diferentes estilos de molduras possíveis. Podemos também definir Espessura da linha de moldura (3) e sua cor, que irá depender da preferência pessoal e da escala de trabalho. Recomendamos o valor 0,30 mm e a cor preta.

Continue descendo pela barra de rolagem das Propriedades do item e marque a opção Draw Coordinates (1). Observe que possui várias possibilidades de configuração para cada um dos lados do quadro de coordenadas (2). Experimente cada uma delas.

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224 | P á g i n a

ESCALA GRÁFICA Como é de conhecimento, os mapas representam uma determinação de algum local no espaço, ou seja, é um espaço que foi reduzido ou ampliado para ser inserido em uma folha ou algo similar, assim existe uma relação proporcional entre o tamanho do espaço real e da representação na folha. Por exemplo, só é possível representar o estado do Rio Grande do Norte em uma folha de papel A4 se conseguimos reduzi-lo ao ponto que caiba na mesma, da mesma maneira para representar o Brasil ou até mesmo o continente, sempre respeitando as diferentes proporções entre o real e o representado, essa proporção é chamada de ESCALA, cujo existem em duas formas diferentes, escala numérica e escala gráfica.

A escala numérica é representada por uma razão de números, onde no numerador geralmente está representada o tamanho do espaço no mapa (geralmente em cm) e no denominador equivale ao tamanho real do espaço e quantas vezes aquele espaço foi reduzido para caber na folha, por exemplo: E=1:1000 Essa representação de escala nos indica que a cada 1 cm no papel representa 1000 cm no espaço real, ou seja, se nesse mapa existir uma rua que seu comprimento seja de 20 cm, no espaço real essa rua terá um comprimento de 20.000 cm, ou melhor dizendo, 20 metros.

225 | P á g i n a Pá g i na | 225

A escala gráfica é semelhante à escala numérica, o conceito é o mesmo, o que muda é sua representação, cujo utiliza linhas que divide de formas iguais determinado trecho (geralmente 1cm), e a cada trecho, informa o equivalente no tamanho real.

A vantagem dessa escala é que ela aparenta ser mais didática e nos dar uma melhor apresentação do que uma escala.

De maneira prática, vejamos agora o passo-a-passo de como podemos fazer para criar uma escala em um mapa através de ferramentas do QGIS. Para adicionar a escala gráfica ao mapa, ative a ferramenta Adicionar nova escala ao layout (1) e clique sobre a folha do mapa (2). Uma nova escala gráfica será automaticamente gerada.

Clique sobre a escala criada e altere suas características nas Propriedades do item. Defina o estilo, aqui selecionado Caixa dupla (1), indique as unidades da barra de escala (2) e escolha o Rótulo para as unidades (3). Você pode definir também o número de segmentos do lado esquerdo e direito do “0” da escala (4), e a espessura (tamanho) que cada segmento representará (5). Em seguida, é possível ver o resultado.

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226 | P á g i n a

O resultado das configurações pode ser visto logo em seguida.

LEGENDA A legenda é um item fundamental nos mapas temáticos, pois é exatamente a partir dela que o leitor identifica com maior facilidade qual o tema tratado no mapa e qual as classes apresentadas, conseguindo assim passar ao leitor do mapa o que estamos querendo mostrar, é na legenda que é identificado os símbolos e assim compreendido o mapa em geral. Ela facilita a comunicação, fazendo com que o mapa consiga realizar seu objetivo, que é informar e fornecer dados acerca de elementos existentes no espaço geográfico. Essa comunicação pode ser formada por várias cores ou simbologias que são utilizadas para representar qualquer tipo de fenômeno 227 | P á g i n a Pá g i na | 227

do mapa, apresentando assim 3 tipos principais: Lineares, Pontuais e Zonais.

Os lineares, são usados para representarem elementos naturais ou artificiais, sua principal informação está na extensão, cuja representação é por linhas, tendo como exemplo a representações de estradas, ferrovias, rios, córregos e etc.

Os pontuais são utilizados quando o objetivo é transmitir uma informação de existência, quando não é de interesse saber a área daquele elemento, como é o caso de representações de capitais em mapas pequenos, utilizando um ponto, ou representação de que existe um aeroporto na área, utilizando o símbolo de um avião, e etc.

Os zonais são aquelas, que são representadas por polígonos, apresentam uma zona, cujo a área, a extensão e a largura são de interesse do leitor. Essas são utilizadas para representação de inúmeros elementos, como a indicação de regiões políticas, áreas de vegetação, diferenciação de solos, áreas ocupadas por lotes, etc.

Na prática, para adicionar uma legenda utilizando o QGIS, é necessário ativar a ferramenta Adicionar nova legenda ao layout (1) e clique sobre a folha do mapa (2). Uma nova escala legenda será automaticamente gerada. Nas Propriedades do Item desmarque a caixa Auto update (3) para evitar que qualquer modificação retorne as configurações das legendas para o modo default. Perceba que os itens da legenda aparecerão tal qual no ambiente de trabalho do QGIS. Para alterar as configurações da legenda (inclusive os nomes) clique o item desejado (4) em Editar item (5). Uma nova janela de configuração será aberta onde você poderá alterar o nome da categoria (6).

Você pode também alterar a ordem dos elementos da legenda (7) ou até mesmo adicionar ou excluir categorias (8).

Pá gin a | 228

228 | P á g i n a

NORTE E MAPA DE LOCALIZAÇÃO REGIONAL (IMAGENS) O Norte é definido como um ponto cardeal, ou seja, um ponto que possui orientação tomada a partir da superfície terrestre, sendo que este tem a direção do polo norte geográfico, não podendo ser confundido com o polo norte magnético, visto que este possui um pequeno deslocamento com relação ao geográfico. Uma forma bem simples de verificar a direção do norte seria ao estender o braço direito a sua frente na posição onde nasce o sol.

Para se orientar na interpretação dos mapas, precisamos indicar o norte dos mesmos, sendo normalmente voltado para cima quando os mapas estão posicionados em sua posição original de quando foi obtido inicialmente, caso você rotacione o mapa, será necessário rotacionar o norte na mesma angulação. Por exemplo, ao adicionar um mapa em sua posição real (norte indicado para cima) teve-se que rotacionar o mapa em um ângulo de 45° para melhor posicioná-lo, assim o norte deve ser também rotacionado em 45°.

Vamos agora colocar um norte no mapa de localização regional da nossa área de estudo. Para isso usamos o recurso de Adicionar nova imagem ao layout (1). Com a ferramenta ativa, clique no local do mapa onde você deseja inserir o Norte (2), e busque pela imagem previamente salva em sua pasta de trabalho (3) ou então pode-se também utilizar o Norte definido como modelo pelo próprio QGIS, para isso, basta clicar em procurar diretório (search directories), nele será disponibilizado diversos modelos. Defina o Modo de redimensionamento e Posição da imagem (4).

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Para inserção do mapa de localização regional (Zona Norte de Natal), deve-se utilizar uma imagem ou shapefile salvo a partir de banco de dados fornecidos por instituições ou órgãos públicos que estudam o espaço geográfico, como é o caso do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Para adicionar este mapa basta seguir os passos descritos no Capítulo 07 – Identificação por Rótulos e Categorias de Uso, na parte de inserção de mapa, em seguida escolha o local e o tamanho para seu mapa. É válido ressaltar que para este processo é necessário ter os arquivos vetoriais correspondentes a localização.

Este mapa é utilizado para identificar a localização da região analisada (neste caso o Gramoré) dentro do estado ou ao município que este pertence, sendo importante para que o leitor possa se situar onde o estudo está sendo realizado. Perceba que as posições do Norte, da legenda e da escala gráfica, bem como a própria composição de cores do mapa, podem ser alteradas a qualquer momento, a depender de sua necessidade ou gosto pessoal. A seguir, tem-se o resultado obtido a partir dos passos apresentados neste tópico.

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RÓTULOS (TEXTOS) Os rótulos ou caixa de textos, devem ser usados para complementar e facilitar a interpretação dos elementos gráficos do mapa, bem como para a adição de títulos ou demais informações que sejam necessárias a interpretação dos dados apresentados pelo mapa.

Para adicioná-los, ative a ferramenta Adicionar novo rótulo ao layout (1). Com a ferramenta ativa, clique no local do mapa onde você deseja inserir o rótulo (2), e digite o texto desejado no campo Main Properties (3). Você também pode configurar a fonte, tamanho, cor e posição do texto (4).

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TABELA DE ATRIBUTOS Para tornar o mapa ainda mais rico em informações, podemos inserir também a tabela de atributos, esta exibe informações sobre as feições de camadas previamente selecionadas. Quando associadas aos nossos lotes, estas podem fornecer informações referentes aos lotes, tais como área, proprietário, número do lote, número da quadra bem como informações sobre o proprietário.

Para criar uma tabela de atributos será necessário acionar a ferramenta Adicionar nova tabela de atributos ao layout (1). Com a ferramenta ativa, clique no local do mapa onde você deseja inserir a tabela (2), e clique na opção Atributos, para configurar a tabela (3).

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Na caixa de configuração que será aberta, selecione as colunas que deverão ser excluídas do mapa (1). Nesse caso optamos manter apenas as colunas CODIGO, AREA, QUADRA, LOTE, ENDEREÇO e USO e apagar as demais (2).

No campo Classificar, escolha o atributo LOTE e a ordem de classificação Ascendente (1). Para finalizar, clique em OK (2).

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A tabela de atributos devidamente configurada e ordenada pode ser vista logo a seguir.

IDENTIFICAÇÃO E IMPRESSÃO DO MAPA Iremos usar novamente a ferramenta Rótulos (textos) para identificar o nosso mapa e apresentar seus dados cartográficos básicos, conforme demonstrado na ilustração abaixo.

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Concluída a construção do mapa, pode-se, portanto, realizar a sua impressão, sendo que esta pode ser feita tanto por meio da exportação do arquivo para formatos de imagem como JPEG (1) como também para PDF (2). O exemplo que segue apresenta a exportação para JPEG. Após escolher o formato de exportação (3), indique o local e o nome com o qual o mapa será salvo (4).

Clique em Salvar para concluir o processo (5).

Na caixa de configuração que será aberta, defina a resolução da imagem que será gerada (mínimo de 300 dpi) (1) e clique em Save (2).

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O mapa impresso pode ser visto logo abaixo. Espero que o resultado seja satisfatório. Caso não, fique à vontade para alterar o que julgar necessário.

Lembre-se, existem vários caminhos para se chegar ao mesmo lugar.

Vídeo-aula

Encontre o seu!

Quer ver a vídeo-aula do processo de elaboração de mapa pelo QGIS? Acesse pelo QR-Code ao lado!

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PLOTANDO OUTROS TIPO DE MAPAS MAPA DO CÁLCULO DO NDVI Para a plotagem do mapa de NDVI de uma região é necessário inicialmente seguir todas as orientações expostas no capítulo 11, deste livro e seguir também os mesmos passos informados anteriormente neste capítulo. Mas antes de ver o resultado final do mapa mudemos primeiramente a orientação do mesmo, para isso lembramos que devemos ir na janela de propriedades da página (1), vamos configurar as configurações de formato, mudando de modo paisagem para modo retrato (2) e em seguida fazendo os ajustes de guia (3) para melhor encaixarmos o mapa principal, o título, a legenda e o mapa de localização.

Em seguida pode-se adicionar texto ou rótulos que poderão indicar o título do projeto, bem como outras informações relevantes e que sejam necessários a interpretação deste, adição de legenda para traduzir ao leitor o que o mapa quer apresentar, escala e a grade de coordenadas. Desta forma, pode-se chegar no mapa apresentado abaixo.

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MAPA DO ÍNDICE DE TEMPERATURA Análogo

aos

procedimentos

de

plotagem

anteriores,

é

possível

a

representação do índice de temperatura da cidade de Natal.

Assim, é possível perceber que o software QGIS é uma ferramenta base muito poderosa, que nos permite fazer inúmeros trabalhos, desde plotagem e rotulação de lotes, cálculo de corte e aterro, até estudos de vegetação e temperatura, dentre outras tarefas.

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CONSIDERAÇÕES FINAIS Existem diversos caminhos para chegar a um mesmo lugar. Ao traçar esse caminho, olhamos para os lados e compreendemos que existem caminhos diferentes, as vezes melhores ou piores, as vezes tais comparações não cabem. No mundo das ciências também é assim. Existem diferentes formas de se chegar a um resultado requerido, e aqui, encontramos algumas formas de realizar diferentes análises com o olhar sobre o espaço urbano.

Define-se então o QGIS como sendo a oficina ou o escritório, o Geoprocessamento como sendo a técnica para poder melhor usar as ferramentas e o ambiente urbano como a matéria-prima. O resultado desse trabalho, por outro lado, não são apenas mapas e gráficos compostos por paletas de cores representativas, mas sim, o conteúdo teórico que eles defendem. Podendo esse produto ser a manifestação da ocupação urbana de um povo, portanto fazendo parte de sua história e cultura, um “mapinha” traz um valor agregado imensurável. O produto bem afinado pode ser a maior defesa de uma tese, agregar valor a uma ideia ou ser a peça chave ao convencimento de um argumento geopolítico. Que tese? Qual ideia? Convencer a quem sobre o que? São esses os objetivos que cada usuário vai aprender a gerar de acordo com a necessidade que o levou até o QGIS. Propusemos o pensamento crítico a cada capítulo, provocando o leitor a entender que aquela mera análise tem um valor maior que os números e cores que seus olhos captavam.

Se o objetivo desse livro era introduzir iniciantes ao uso de QGIS para análises espaciais, se era ajudar Arquitetos, Urbanistas e Engenheiros a aumentar o arsenal de ferramentas para estudos urbanos ou se era apresentar ferramentas simples que podem auxiliar profissionais envolvidos com Geoprocessamento, os Geodata Scientists, seus autores acreditam que seus objetivos foram atingidos. A inspiração desse livro é a vivência com as dificuldades reais de um núcleo de pesquisa e extensão com as temáticas urbanas, o Acesso à Terra Urbanizada. Portanto, acreditamos que se as questões aqui debatidas foram de bom proveito para um corpo técnico altamente plural, formado por diferentes profissionais que trabalham diariamente com tais temáticas. Qualquer cientista, pesquisador ou estudante também pode fazer um ótimo proveito deste material.

Todos os envolvidos nessa produção esperam que o leitor tenha as melhores impressões e absorva tudo que foi repassado, e não apenas isso, que vá além, encontre novos caminhos e compartilheos com a comunidade científica, gerando novas ondas de conhecimento e inspiração.

Vinícius Navarro.

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GLOSSÁRIO Arquivos Vetoriais:

É composto por uma estruturação de elementos gráficos (pontos, linhas e polígonos), onde utiliza um sistema de coordenadas para a sua representação. Os pontos são representados por apenas um par de coordenadas, ao passo que linhas e polígonos são representados por um conjunto de pares de coordenadas.

Fonte: FITZ, P. R. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina de Textos, 2008. 160 p.

Arquivos (Raster):

matriciais

Tem uma estruturação representada por uma matriz com n linhas e m colunas, M (n,m), na qual cada célula, denominada de pixel (elemento de imagem), apresenta um valor z que pode indicar, por exemplo, uma cor ou tom de cinza a ele atribuídos. Produtos advindos do sensoriamento remoto, como imagens de satélites e fotografias áreas digitais.

Fonte: FITZ, P. R. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina de Textos, 2008. 160 p.

Atributos:

É uma informação de uma feição. Por exemplo, o nome de uma cidade (representada por um polígono), ou as coordenadas de um ponto, etc. Cada feição pode conter inúmeros atributos. No QGis, eles estão organizados em uma espécie de planilha, que é a tabela de atributos, onde constam todas as informações de cada feição. As tabelas são construídas para cada camada que se insere no programa.

Fonte: SÃO PAULO. Governo do Estado de São Paulo. Secretaria de Estado do Meio Ambiente. Tutorial básico QGIS para o programa município verde azul.

2018.

Disponível em: http://arquivos.ambiente.sp.gov.br/municipioverdeazul/2018/07/TU TORIAL_BASICO_QGIS_PARA_O_PROGRAMA_MUNICIPIOVERDEA ZUL.pdf. Acesso em: 13 jan. 2021.

Azimute:

O azimute é o ângulo formado entre o Norte e o alinhamento. Esse ângulo varia de 0º a 360º e é contado no sentido horário.

Fonte: CARVALHO, Edilson Alves de. Leituras cartográficas e interpretações estatísticas I: geografia / Edilson Alves de Carvalho, Paulo César de Araújo. – Natal - RN: EDUFRN, c 2008. 248 p.

Azimuth and Distance Calculator:

Se refere a um plugin presente no software QGIS, que tem por objetivo criar linhas ou polígonos com base em azimutes e distâncias informadas pelo usuário.

Fonte: CLICKGEO. QGIS: como utilizar o azimuth and distance plugin. Como utilizar o Azimuth and Distance Plugin. Elaborado por Anderson Medeiros.

Disponível em: https://www.clickgeo.com.br/qgis-azimuth-and-distance-plugin/.

Acesso em: 13 jan. 2021.

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Bandas espectrais:

Largura da onda que denomina cada faixa do espectro luminoso.

Fonte: INPE. Sensoriamento Remoto.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_sen.h tml. Acesso em: 14 jan. 2021.

Convergência Meridiana:

A convergência meridiana plana num ponto é definida pelo ângulo formado entre o norte verdadeiro e o norte de quadrícula. É função de suas coordenadas e seu valor é nulo no meridiano central do fuso.

Fonte: LAGEO. Convergência Meridiana. Disponível em: https://www.ufrgs.br/lageo/calculos/converg_exp.html. Acesso em: 13 jan. 2021.

Densidade de Kernel:

O método de estimação de densidades através de um núcleo (Kernel) é uma técnica não paramétrica para estimação de curvas de densidades no qual cada observação é ponderada pela distância em relação a um valor central, o núcleo.

Fonte: Portal Action. 4.3.1 - ESTIMAÇÃO NÃO PARAMÉTRICA DE DENSIDADES: MÉTODO DO NÚCLEO. Disponível em: http://www.portalaction.com.br/analise-de-capacidade/.

Acesso em: 14 jan. 2021.

Datum:

Conjunto dos parâmetros que constituem a referência de um determinado sistema de coordenadas geográficas, e que inclui a especificação do elipsóide de referência, bem como a sua posição e orientação relativamente ao globo terrestre.

Fonte: APRH, Associação Portuguesa dos Recursos Hídricos.

Glossário: Datum Geodésico. 2007. Revista de Gestão Costeira Integrada.

Disponível em: https://www.aprh.pt/rgci/glossario/datum-geodesico.html. Acesso em: 13 jan. 2021.

Emissividade:

Razão entre a radiância de um corpo numa dada temperatura e a radiância de um corpo negro na mesma temperatura.

Fonte: Thermal Engeneering. O que é emissividade. Disponível em: https://www.thermal-engineering.org/pt-br/o-que-eemissividade-emissividade-de-materiais-definicao/. Acesso em: 14 jan. 2021.

EPSG:

A sigla EPSG vem do nome do Grupo Europeu de Pesquisa Petrolífera (European Petroleum Survey Group), que foi a entidade que organizou por meio desses códigos numéricos os Sistemas de Referência de Coordenadas (SRC) do mundo.

Fonte: CLICKGEO. Lista dos Códigos EPSG mais Usados no Brasil.

Elaborado por Anderson Medeiros.

Disponível em: http://www.clickgeo.com.br/codigos-epsg-brasil/. Acesso em: 13 jan. 2021.

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Feição:

Cada unidade de uma camada. A feição pode ser linha, ponto ou polígono, dependendo do tipo da informação a ser representada.

Fonte: SÃO PAULO. Governo do Estado de São Paulo. Secretaria de Estado do Meio Ambiente. Tutorial básico QGIS para o programa município verde azul.

2018.

Disponível em: http://arquivos.ambiente.sp.gov.br/municipioverdeazul/2018/07/TU TORIAL_BASICO_QGIS_PARA_O_PROGRAMA_MUNICIPIOVERDEA ZUL.pdf. Acesso em: 13 jan. 2021.

GeoPackge:

É um formato aberto para armazenamento de dados espaciais desenvolvido pelo Open Geoespacial Consortium (OGC).

Fonte: CLICKGEO. Raio-X: Por Dentro do Formato GeoPackage.

Elaborado por Anderson Medeiros.

Disponível em: http://www.clickgeo.com.br/codigos-epsg-brasil/. Acesso em: 13 jan. 2021.

Geoprocessamento:

Conjunto de tecnologias voltadas a coleta e tratamento de informações espaciais para um objetivo específico. As atividades envolvendo o geoprocessamento são executadas por sistemas específicos mais comumente chamados de Sistemas de Informação Geográfica (SIG).

Fonte: DPI/INPE, Spring -. Introdução ao Geoprocessamento.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_geo. html. Acesso em: 13 jan. 2021.

GEOTIFF:

É um padrão de metadados de Domínio público o qual permite embutir informações das coordenadas geográficas em um arquivo TIFF. Fonte: GIS LOUNGE. What is Geotiff?. Diponível em: https://www.gislounge.com/what-is-a-geotiff/. Acesso em: 14 jan.

2021.

Gleba:

É a porção de terra que não tenha sido submetida a parcelamento sob a égide da Lei n° 6.766/79, o que equivale dizer que estaremos diante de uma gleba se a porção de terra jamais foi loteada ou desmembrada sob a vigência da nova Lei. Fonte: Direito Net. Diferença entre gleba, lote, desmembramento e loteamento. 2015. Elaborado por Thales de Menezes. Disponível em: https://www.direitonet.com.br/artigos/exibir/9231/Diferencaentre-gleba-lote-desmembramento-e-loteamento. Acesso em: 13 jan. 2021.

Landsat:

Missão de satélites gerenciada pela NASA e pela USGS, inicialmente denominada de ERTS (Earth Resources Technology Satellite), tem como objetivo o estudo da superfície terrestre por técnicas de multi-sensoriamento remoto. O primeiro satélite, Landsat 1, foi lançado em órbita em 1972, e a oitava missão de lançamento lançou o Landsat 8 em órbita em 2013.

Fonte: Portal EMBRAPA. LANDSAT - Land Remote Sensing Satellite. Disponível em: https://www.embrapa.br/satelites-demonitoramento/missoes/landsat. Acesso em: 14 jan. 2021.

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Layer:

Os projetos desenvolvidos no QGIS são constituídos por diversas camadas (layers) sobrepostas que podem ser ligadas ou desligadas de acordo com as necessidades do usuário. Estas camadas representam informações como rios, estradas, curvas de nível, loteamento urbano, uso do solo, imagens de satélite, etc Fonte: QGIS – CONCEITOS BÁSICOS. Disponível em: https://www.mackenzie.br/fileadmin/OLD/62/ARQUIVOS/PUBLIC/ user_upload/_imported/fileadmin/LABGEO/Curso/01._Aula_01/0108 ._QGIS_-_Conceitos_Basicos.pdf. Acesso em: 14 jan. 2021.

Lote:

Considera-se lote o terreno servido de infra-estrutura básica cujas dimensões atendam aos índices urbanísticos definidos pelo plano diretor ou lei municipal para a zona em que se situa (art. 2º, § 4º, da Lei 6.766/79).

Fonte: Direito Net. Diferença entre gleba, lote, desmembramento e loteamento. 2015. Elaborado por Thales de Menezes. Disponível em: https://www.direitonet.com.br/artigos/exibir/9231/Diferencaentre-gleba-lote-desmembramento-e-loteamento. Acesso em: 13 jan. 2021.

MDE - Modelo Digital de Elevação:

Um modelo digital de elevação é uma grade de varredura do solo regularmente espaçada referenciada a um ponto de referência vertical comum. Quando você filtra pontos fora do solo, como pontes e estradas, você fica com um modelo de elevação digital suave. Quando você anula a vegetação e estruturas feitas pelo homem de dados de elevação, você obtém um MDE. Fonte: Portal LS Geo. Disponível em: https://lsgeoconsultoria.wixsite.com/lsgeo/singlepost/2017/06/20/modelos-de-eleva%C3%A7%C3%A3o-mde-mdt-emds-qual-a-diferen%C3%A7a-entre-eles. Acesso em: 14 jan. 2021.

MDS - Modelo Digital de Superfície:

É o modelo que captura as coberturas naturais e construídas na superfície da Terra. Um MDS é especialmente útil na modelagem 3D e é relevante em telecomunicações, planejamento urbano, aviação e silvicultura.

Fonte: Portal LS Geo. Disponível em: https://lsgeoconsultoria.wixsite.com/lsgeo/singlepost/2017/06/20/modelos-de-eleva%C3%A7%C3%A3o-mde-mdt-emds-qual-a-diferen%C3%A7a-entre-eles. Acesso em: 14 jan. 2021.

MDT - Modelo Digital de Terreno:

É um modelo matemático aproximado utilizado para a representação da distribuição espacial de características provenientes do terreno. Pode ser sinônimo do MDE. Fonte: Portal LS Geo. Disponível em: https://lsgeoconsultoria.wixsite.com/lsgeo/singlepost/2017/06/20/modelos-de-eleva%C3%A7%C3%A3o-mde-mdt-emds-qual-a-diferen%C3%A7a-entre-eles. Acesso em: 14 jan. 2021.

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Metadados:

São "dados sobre os dados", ou seja, modelos de representação ou abstração dos dados, com o objetivo de descrição da coleção e identificação das características de cada componente da coleção.

Os metadados têm um papel muito importante na administração de dados, pois é a partir deles que as informações serão selecionadas, processadas e consultadas.

Fonte: MOURA, Ana Clara Mourão. A importância dos metadados no uso das Geotecnologias e na difusão da Cartografia Digital.

Disponível em: http://www.csr.ufmg.br/geoprocessamento/publicacoes/Metadad os.pdf. Acesso em: 13 jan. 2021.

NDVI - Normalized Difference Vegetation Index:

Em português, Índice de Vegetação com Diferença Normalizada, é um índice usado para analisar a condição da vegetação em imagens geradas por sensoriamento remoto, por meio de manipulação das bandas vermelho e infra-vermelho próximo.

Fonte: INPE. INTRODUÇÃO AO SENSORIAMENTO REMOTO. Disponível em: http://www3.inpe.br/unidades/cep/atividadescep/ educasere/apostila.htm. Acesso em: 14 jan. 2021.

Ortomosaicos:

Mosaicos de fotografias aéreas ou de imagens de satélites ortorretificadas e realçadas para homogeneizar sua aparência.

Ortomosaicos de fotografias aéreas são comumente denominados mosaico de ortofotos ou ortofoto mosaico.

Fonte: IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. O que é?

Disponível em: https://www.ibge.gov.br/geociencias/imagens-doterritorio/imagens-corrigidas/10852-ortomosaicos.html?=&t=oque-e. Acesso em: 13 jan. 2021.

Poligonal:

Figura geométrica gerada pelos pontos percorridos da área em estudo.

Fonte: FRÓES, Vinícius Nogueira. Topografia Básica. Disponível em: http://professor.pucgoias.edu.br/SiteDocente/admin/arquivosUplo ad/17410/material/TOPOGRAFIA%20BASICA_VNF.pdf. Acesso em: 13 jan. 2021.

Radiância espectral:

Quantidade de luz emitida ou refletida por um corpo.

Fonte: INPE. Sensoriamento Remoto.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_sen.h tml. Acesso em: 14 jan. 2021.

Reflectância:

Razão entre a luz refletida por um corpo e a emitida sob o mesmo.

Fonte: INPE. Sensoriamento Remoto.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_sen.h tml. Acesso em: 14 jan. 2021.

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Regularização Fundiária:

A Regularização Fundiária consiste no conjunto de medidas jurídicas, urbanísticas, ambientais e sociais que visam à regularização de assentamentos irregulares e à titulação de seus ocupantes, de modo a garantir o direito social à moradia, o pleno desenvolvimento das funções sociais da propriedade urbana e o direito ao meio ambiente ecologicamente equilibrado.

Fonte: O que é regularização fundiária de assentamentos urbanos?

Disponível em: https://www.anoregmt.org.br/arquivos/9660/09660_07413_00026. pdf. Acesso em: 13 jan. 2021.

REURB Regularização Fundiária Urbana:

Consiste no conjunto de normas gerais e procedimentais que abrangem medidas jurídicas, urbanísticas, ambientais e sociais, destinadas à incorporação dos núcleos urbanos informais, consolidados ou não, ao ordenamento territorial urbano e à titulação de seus ocupantes. Independentemente desses núcleos estarem localizados em área pública, privada, urbana, de expansão urbana ou rural, não havendo vinculação com o plano diretor ou outras leis municipais de zoneamento. A Reurb promovida mediante legitimação fundiária somente poderá ser aplicada para os núcleos urbanos informais comprovadamente existentes, na forma desta Lei, até 22 de dezembro de 2016.

Fonte: Segundo Oficial de Registro Imóveis de Ribeirão Preto. LEI 13.465/2017 – REGULARIZAÇÃO FUNDIÁRIA URBANA (REURB).

2018. Disponível em: https://www.2rirp.com.br/blog/lei-13-465-2017regularizacao-fundiaria-urbana-reurb. Acesso em: 13 jan. 2021.

Sensoriamento Remoto:

Conjunto de técnicas que se utiliza para conhecer as características da superfície terrestre de forma remota por aparelhos eletrônicos (sensores) Fonte: INPE. Sensoriamento Remoto.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_sen.h tml. Acesso em: 14 jan. 2021.

Setores Censitários:

É a unidade territorial estabelecida para fins de controle cadastral, formado por área contínua, situada em um único quadro urbano ou rural, com dimensão e número de domicílios que permitam o levantamento por um recenseador. Assim sendo, cada recenseador procederá à coleta de informações tendo como meta a cobertura do setor censitário que lhe é designado Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. Guia do censo: operação censitária. Operação censitária. Disponível em: https://censo2010.ibge.gov.br/materiais/guia-do-censo/operacaocensitaria.html. Acesso em: 13 jan. 2021.

Shapefiles:

É um formato de armazenamento de dados vetoriais que contém a posição, o formato e os atributos dos elementos geográficos. É armazenado como um conjunto de ficheiros relacionados e contém uma classe de elementos.

Fonte: UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS (Minas Gerais).

Departamento de Planejamento Físico. Apostila de Introdução ao SIG. 2015. Pró-Reitoria de Planejamento e Desenvolvimento, Elaborado por Rodrigo Cavalcante.

Disponível em: https://www.ufmg.br/proplan/wp-content/uploads/Apostila-deIntrodu%C3%A7%C3%A3o-ao-SIG-Proplan-2015.pdf. Acesso em: 13 jan. 2021.

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SIG - Sistema de Informação Geográfica:

É um sistema que processa dados gráficos e não gráficos (alfanuméricos) com ênfase a análises espaciais e modelagens de superfícies. Definições: "Um conjunto manual ou computacional de procedimentos utilizados para armazenar e manipular dados georeferenciados" (Aronoff, 1989). "Conjunto poderoso de ferramentas para coletar, armazenar, recuperar, transformar e visualizar dados sobre o mundo real" (Burrough, 1986). "Um sistema de suporte à decisão que integra dados referenciados espacialmente num ambiente de respostas a problemas" (Cowen, 1988). "Um banco de dados indexados espacialmente, sobre o qual opera um conjunto de procedimentos para responder a consultas sobre entidades espaciais" (Smith et al., 1987) Fonte: DPI/INPE, Spring -. Introdução ao Geoprocessamento.

Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_geo. html. Acesso em: 13 jan. 2021.

SRC - Sistema de Referência de Coordenadas:

Combinação de Datum e Sistema de Projeção codificada e utilizada por Softwares de Sistema de Informação Geográfica.

TIFF - Tagged Image File Format:

É um formato de arquivo raster para imagens digitais.

TIN - Triangulated Irregular Network:

Rede Triangular Irregular, consiste em um modelo digital criado a partir de curvas de nível e/ou pontos cotados, aonde ocorre a interpolação dos valores de altitude por meio da criação de triângulos entre uma linha e outra e cria um modelo matemático com valores de altitude. Representa o espaço a partir de um conjunto de triângulos com tamanhos variados.

Fonte: Fonte: APRH, Associação Portuguesa dos Recursos Hídricos.

Glossário: Datum Geodésico. 2007. Revista de Gestão Costeira Integrada.

Disponível em: https://www.aprh.pt/rgci/glossario/datum-geodesico.html. Acesso em: 14 jan. 2021.

Fonte: Fonte: GIS LOUNGE. What is Geotiff?. Diponível em: https://www.gislounge.com/what-is-a-geotiff/. Acesso em: 14 jan.

2021.

Fonte: CLICKGEO. Criar TIN no ArcGIS e sobrepor Imagem ao TIN no ArcScene. Elaborado por Anderson Medeiros. Disponível em: http://www.clickgeo.com.br/arcgis-fazer-tin-sobrepor-imagemarcscene/. Acesso em: 13 jan. 2021.

USGS - United States Geological Survey:

Instituição que oferece ciência sobre os riscos naturais que ameaçam vidas e meios de subsistência; a água, energia, minerais e outros recursos naturais essenciais; a saúde dos ecossistemas e meio ambiente; e os impactos das mudanças climáticas e do uso da terra. Fonte de dados geospaciais.

Fonte: USGS. Disponível em: https://www.usgs.gov/. Acesso em: 14 jan. 2021.

VANT - Veículo Aéreo Não Tripulado:

Aeronave projetada para operar sem piloto a bordo que não seja utilizada para fins meramente recreativos.

Fonte: Agencia Nacional de Aviação Civil. ANACpédia: siglas em português.

Siglas em Português.

Disponível em: https://www2.anac.gov.br/anacpedia/sig_por/tr1324.htm.

Acesso em: 13 jan. 2021.

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248 | P á g i n a

ISBN 978-65-5563-103-6

9 786555 631036

249 | P á g i n a Copyright © 2021 - Acesso à Terra Urbanizada by REURBS - Regularização Fundiária Urbana das Unidades Habitacionais dos diversos municípios que compõem o estado do Rio Grande do Norte