O USO DO SIG EM ESTUDOS AMBIENTAIS

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O USO DO SIG EM ESTUDOS
AMBIENTAIS
AULA 5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Augusto dos Santos Pereira
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CONVERSA INICIAL
Nos estudos ambientais, comumente devemos fazer operações de processamento e de
modelagem espacial. Essas são atividades que potencializam a nossa capacidade analítica e
compõem um tópico avançado em SIG. Para nos familiarizarmos com o assunto, vamos discutir: 1) o
que é raciocínio espacial e como ele é potencializado por processamento e modelagem; 2) como
gerar arquivos de pontos a partir de dados tabulares para servirem aos nossos procedimentos de
modelagem; 3) como interpolar dados de pontos para área com base em algoritmo preditivo; 4)
como extrair isolinhas a partir de superfícies representadas em raster; 5) como fazer buffers e
operações de dissolução de polígonos.
TEMA 1 – RACIOCÍNIO ESPACIAL, MODELAGEM E PROCESSAMENTO
Ao utilizarmos as ferramentas de SIG, observamos os fenômenos mais diversos a partir de uma
ênfase na sua localização geográfica. Esse enfoque requer de nós uma capacidade de raciocínio
espacial. Por raciocínio espacial, devemos conceber a capacidade intelectual de analisar os aspectos
geográficos que condicionam, determinam ou influenciam os fenômenos sob estudo.
Esse tipo de raciocínio não é nem novo nem domínio de uma disciplina específica. Na realidade,
muitas disciplinas apresentam enfoque espacial em suas análises. Economistas Regionais buscam, por
exemplo, identificar as razões pelas quais ocorrem especializações setoriais em determinadas regiões
e não em outras. Geólogos, por sua vez, podem avaliar como a localização de determinadas rochas
mais porosas pode levar a uma maior facilidade de contaminação do lençol freático por eventuais
contaminantes.
Ecologistas podem identificar que condições locais são relevantes para o endemismo de uma
determinada espécie. Urbanistas levantam as condições estéticas locais que permitem um maior
sentido comunitário e de pertencimento de residentes em uma cidade. Outros tantos exemplos
podem ser adicionados, entre eles poderíamos dar destaque para um caso clássico da epidemiologia.
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O Epidemiologista John Snow (1813-1858), em meio a um surto bastante grave de cólera em
Londres, Inglaterra, demonstrou, por meio de representação cartográfica, que a concentração
espacial das mortes estava ligada à contaminação de uma bomba de água em Broad Street. Podemos
observar o mapa Snow adiante (Erro! Fonte de referência não encontrada.).
Figura 1 – Mapa sobre as Mortes por Cólera Elaborado por John Snow.
Fonte: Jonh Snow, 1855, p. 44.
Ao desenvolvermos nossa capacidade de raciocínio espacial, crescentemente nos tornamos
atentos para como os fenômenos se comportam geograficamente. Assim, notamos que dissociações,
correlações, avizinhamentos, concentrações, dispersões, articulações reticulares (ligação por redes)
etc.
Ao associarmos essa capacidade de discernimento dos eventos no espaço, com as ferramentas
providas pelo SIG, passamos a contar com uma capacitação analítica bastante arrojada. Na
atualidade, com a grande disponibilidade de dados dos mais diferentes temas, temos a oportunidade
de fazer trabalhos relevantes, como o de John Snow, com um grande amparo tecnológico e com
base em avanços nas técnicas de pesquisa. Vejamos, por exemplo, as técnicas representadas na Erro!
Fonte de referência não encontrada..
Figura 2 – Novas Abordagens Analíticas Aplicadas ao Mapa de John Snow.
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Fonte: Com base em ESRI, 2020; SAS, 2020.
Na Erro! Fonte de referência não encontrada. vemos um mapa de calor, polígonos de Voronoi
e sobreposição de clusters. Cada uma dessas técnicas de processamento e modelagem se encontra
disponível para qualquer operador de SIG e, como podemos observar, reforçam significativamente o
achado de Snow, que a elevada concentração espacial apresenta uma convergência com a
localização da bomba de água de Broad Street.
Existem diversos tipos de algoritmos para processamento e modelagem de dados espaciais.
Trata-se de um assunto avançado em SIG. Adiante vamos nos familiarizar algumas das técnicas mais
comuns entre aquelas utilizadas em estudos ambientais. Isso deve nos encorajar a avançar em nossos
estudos para entender outros procedimentos que não serão vistos nesta disciplina.
TEMA 2 – OBTENÇÃO DE PONTOS A PARTIR DE ARQUIVO TABULAR
Em nossos estudos ambientais, comumente precisamos de dados climáticos da área sob análise.
No caso da Região Metropolitana de Maringá, em que se instalará o contorno sul, a avaliação das
condições de pluviosidade é muito importante, uma vez que observamos se tratar de uma região
com uma elevada concentração populacional, demandante de serviços de abastecimento de água.
Além disso, existe na região uma avançada produção agrícola, altamente modernizada, que depende
significativamente das condições regionais de chuva.
Os dados de pluviosidade com os quais vamos trabalhar estão referidos a estações
meteorológicas, ou seja, apresentam uma expressão espacial pontual. Como as condições climáticas
são analisadas em áreas, precisamos interpolar esses dados obtidos pontualmente para nossa região
de estudo. Interpolação aqui, portanto, se refere à técnica de expandir valores levantados a partir de
um modelo matemático preditivo – predizem valores não coletados a partir de valores coletados.
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Antes de fazermos a interpolação em si, é preciso deixarmos os dados no formato suportado
pelo QGIS para expandir para áreas resultados obtidos em pontos. Na pasta “Contorno Rodoviario
Maringa\tab\clima” do nosso projeto de trabalho, podemos encontrar o arquivo
estacoes_compiladas.csv, que contém dados cadastrais das estações meteorológicas e seus dados de
pluviosidade total para 2019. Esse arquivo já é resultado de um tratamento realizado com ajuda de
programação em Python sobre os dados obtidos do Instituto Nacional de Meteorologia – INMET –
que se encontram, originalmente, em 94 arquivos, um para cada estação da região Sul do Brasil.
É preciso salientar que, usualmente, dados para um único ano são úteis somente para avaliações
de eventos extremos. Para uma avaliação climática, o adequado é o registro médio de um intervalo
de 30 anos. No entanto, aqui o importante é entendermos o processo de interpolação de dados no
QGIS. Em uma equipe técnica multidisciplinar, os detalhes para uma adequada representação do
clima é algo que nós buscaríamos com o consultor de Clima.
Como os dados do INMET (2019) estão em arquivo tabular, com latitude e longitude, poderemos
fazer a representação cartográfica dos pontos em que se encontram essas estações. Para tanto,
podemos seguir os passos apresentados na Erro! Fonte de referência não encontrada..
Figura 3 – Criação de Shapefile de Pontos a Partir de Arquivo Tabular.
 
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Primeiramente carregamos o arquivo estacoes_compiladas.csv (item 1 da Erro! Fonte de
referência não encontrada.) para o painel de camadas (item 2). Em seguida selecionamos a opção
Adicionar Camada Vetorial (item 3). Na caixa de diálogo, selecionamos a seção de Texto delimitado
(item 4), escolhemos o arquivo CSV de estações (item 5), indicamos que a delimitação de colunas é
por ponto e vírgula (item 6), informamos que o arquivo tem coordenadas de pontos (item 7),
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associamos longitude ao campo x e longitude ao campo y (item 8) e aplicamos o uso de índice
espacial (9). Como a camada apresenta pontos em diversas partes do Sul do Brasil, variando entre os
domínios de diferentes fusos, é adequado que deixemos o Sistema de Referência de Coordenadas –
SRC – em sistema de coordenadas geográficas. Podemos utilizar o EPSG 4362 (item 10). Para finalizar,
basta adicionar a camada ao projeto.
Os pontos serão carregados na camada. Para podermos fazer a interpolação, precisamos
transformar as informações em coordenadas planas, UTM. Assim, habilitamos a camada de estações
do INMET (item 1 da Erro! Fonte de referência não encontrada.), ativamos a ferramenta de seleção
(item 2), selecionamos os pontos que se encontram desde a porção central ao norte do Paraná (item
3), com o botão direito sobre o controlador de camadas (item 1), escolhermos exportar e Salvar
feições como. Na caixa de diálogo, escolhemos o nome e o local do arquivo (item 4), o sistema de
projeção com coordenadas planas, EPSG 31982 (item 5), habilitamos a opção Salvar somente feições
selecionadas (item 6).
Figura 4 – Armazenamento de Shapefile de Pontos.
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Com esse procedimento, passamos a contar com as estações meteorológicas do INMET
mapeadas, em arquivo shapefile, em coordenadas UTM, contendo os dados de pluviosidade. No
entanto, como é do nosso conhecimento, a chuva é um fenômeno de área. Embora ela seja medida
pontualmente, sua análise precisa ser realizada em uma perspectiva zonal. Dessa forma, precisamos
fazer uma interpolação dos dados medidos nas estações para a área de estudo.
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TEMA 3 – INTERPOLAÇÃO DE DADOS
Agora que temos os dados da pluviosidade referenciado em um arquivo de pontos, podemos
focar na próxima etapa, interpolar os dados para nossa área de estudo. Isso significa que utilizaremos
um algoritmo chamado Interpolação por Ponderação pelo Inverso da Distância, ou Inverse Distance
Weighted – IDW, em inglês. Isso significa que o algoritmo apresenta uma fórmula matemática que, na
prática, traz mais peso para áreas próximas dos pontos coletados e menos para áreas mais distantes,
de tal forma que, quando houver dois pontos coletados, A e B, as áreas mais próximas do ponto A
terão maior influência desse ponto, já as áreas mais próximas do ponto B serão mais influenciadas
por ele. Para mais informações, podemos consultar a documentação do QGIS.
Para utilizarmos interpolação IDW, com a camada de estações do INMET carregada (item 1 da
Erro! Fonte de referência não encontrada.), devemos selecionar o menu Processar (item 2) para
abrir a caixa de ferramentas de processamento (item 3). Na caixa, selecionaremos a ferramenta
interpolação IDW (item 4). Na caixa de diálogo da Interpolação IDW, escolheremos a camada
estacoes_inmet (item 5), e o atributo para interpolação, que é a precipitação (item 6), adicionando
essas escolhas com o botão de soma (item 7).
Figura 5 – Interpolação IDW no QGIS.
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Em seguida, devemos escolher o coeficiente a ser utilizado como peso para distância (item 8 da
Erro! Fonte de referência não encontrada.). Não existe valor correto. O valor padrão é 2.
Geralmente é aceito que valores maiores do que 30 são inadequados. De maneira geral, quanto
menor o valor, mais suaves as superfícies. Quanto maior, mais abruptas as mudanças de valores na
proximidade de pontos amostrados. A escolha do parâmetro para o modelo dependerá, assim, da
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concepção de como é o comportamento climático da região. Se existirem fatores que fazem com que
haja mudanças abruptas, como cada estação se encontrar em altitudes muito distintas de uma
cordilheira, valores altos podem ser adequados. Se houver um terreno mais plano que não interfere
significativamente na distribuição das chuvas, então valores mais baixos podem ser os mais
oportunos
A área a ser representada pelo arquivo matricial deve ser indicada. A melhor maneira de fazer
isso é desenhando na tela a área de interesse (item 11 da Erro! Fonte de referência não
encontrada.). Precisamos apontar para o software como será essa matriz, ou seja, quantas linhas e
colunas ela deve ter. Para isso, devemos apenas inserir o número de linhas. Para nossa área de
estudo, 500 linhas já são suficientes (item 9). Por último, devemos indicar o arquivo de saída (item 10)
e executar o algoritmo.
O resultado será um arquivo matricial, variando em escala de cinza, desde aproximadamente 311
(cor preta) a pouco mais de 1600 (cor branca). Para tornarmos essa representação mais intuitiva,
podemos aplicar uma escala de tons de azul, em que o mais claro corresponde a menos chuva e o
mais escuro a mais chuva, conforme os passos apresentados na Erro! Fonte de referência não
encontrada..
Figura 6 – Mudança de Simbologia na Camada Raster de Pluviosidade
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Com o botão direito sobre o controle de camada de interpolacao_pluviosiade (item 1 da Erro!
Fonte de referência não encontrada.), devemos escolher as Propriedades da camada. Na caixa de
diálogo, devemos optar por simbologia (item 2), onde vamos selecionar a aplicação de falsa cor (item
3). Vários gradientes de cores podem ser aplicados, mas o gradiente azul é mais adequado para
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chuva (item 4). Em seguida, com o sinal de mais (item 5), vamos inserir cinco novas categorias. No
painel de visualização dessas categorias (item 6), vamos atribuir a cada uma delas o seu limite inferior
(0, 350, 700, 1050, 1400). Isso significa que a primeira classe irá de 0 a 349,99, a segunda, de 350,00 a
699,99 e assim por diante. Deveremos inserir esses rótulos no local apropriado, conforme mostra o
item 6 da Erro! Fonte de referência não encontrada.. Como resultado vamos obter algo próximo
do representado na Erro! Fonte de referência não encontrada..
Figura 7 – Variabilidade Regional do Total de Pluviosidade em 2019
 
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Agora, na Erro! Fonte de referência não encontrada., temos uma representação da
variabilidade regional da pluviosidade total para o ano de 2019, na nossa área de estudo. Essa
representação já traz grandes ganhos em relação àquela dos pontos, mas pode ainda ser melhorada,
como veremos adiante.
TEMA 4 – EXTRAÇÃO DE ISOLINHAS A PARTIR DE MATRIZ
A interpolação posta acima, em que dados obtidos por pontos são estimados em uma área,
pode ser feita para diversos tipos de outros temas, não somente para pluviosidade. Interpolações
também podem ser realizadas por outros algoritmos, como a malha regular triangulada – TIN, na
abreviação em Inglês –, cujos detalhes podem ser observados na documentação do QGIS.
No caso específico da pluviosidade, no entanto, precisamos saber que podemos contar com
análises de áreas a partir de representações lineares, chamadas isoietas. Isoietas são um tipo
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específico de isolinhas, ou seja, linhas em um mapa que delimitam um valor comum sobre a
superfície terrestre. Um exemplo desse tipo de representação pode ser observado em mapa
elaborado pelo Serviço Geológico do Brasil – CPRM. Outras isolinhas bastante comuns estão
referenciadas em postagem do sítio on-line greelane.
Uma das vantagens das isolinhas é que, por serem representações lineares, permitem que outros
temas sejam representados por áreas, de forma que possamos fazer a composiçãode um mapa com
muito mais informações, sem que haja “poluição” visual. Para fazermos as isoietas em QGIS, podemos
seguir os passos demonstrados na Erro! Fonte de referência não encontrada..
Figura 8 – Elaboração de Isoietas no QGIS.
 
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
No QGIS, para fazermos operações de processamento com dados matriciais, utilizamos o menu
Raster, onde podemos encontrar a opção extrair contorno (item 1 da Erro! Fonte de referência não
encontrada.). Selecionamos o arquivo de interpolação de pluviosidade que criamos anteriormente
para que seja nossa camada de entrada (item 2). Em seguida, optamos pelo intervalo de
representação das isolinhas – 50 parece ser um valor adequado (item 3). Escolhemos o nome do
campo que deve conter os valores das linhas na shapefile que será criada (item 4) e, por fim,
indicamos a localização e nome do arquivo a ser armazenado (item 5). O resultado desse trabalho
pode ser observado na Erro! Fonte de referência não encontrada..
Figura 9 – Isoietas Totais de 2019.
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Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Podemos perceber, por meio da Erro! Fonte de referência não encontrada., que o
funcionamento da interpolação IDW para os dados de pluviosidade levantados pelas estações do
INMET (pontos vermelhos da figura), seguido da extração das isoietas, gera uma superfície com
gradação de valores entre o 1068,2 medido em Maringá e o valor de 1408 medido em Cidade
Gaúcha – porção à direita da Erro! Fonte de referência não encontrada.. Com isso, vemos linhas
representando a mudança de patamar de pluviosidade entre esses dois pontos (1100 mm, 1150 mm,
1200 mm, e assim sucessivamente).
Não podemos nos esquecer que este é um exercício para compreendermos o potencial de
modelagem e interpolação a partir de algoritmos disponíveis em softwares de SIG, como o QGIS. Os
detalhes da implementação de cada algoritmo, ou mesmo os limites de sua aplicação em um caso
específico são coisas que aprenderemos ao longo da carreira e que devemos sempre levar para as
nossas reuniões de equipes técnicas multidisciplinares encarregadas de estudos ambientais.
Devemos lembrar que os dados acima foram elaborados apenas para os anos de 2019. Para uma
avaliação climática de fôlego, é preciso utilizar um período de trinta anos, como o material gerado
pela CPRM (2011). A qualidade do resultado também depende do número e distribuição de pontos
coletados, além da adequação do modelo matemático à realidade.
Existem diversas outras fontes de dados pluviométricos, como as estações de órgãos estaduais e
da Agência Nacional de Águas. Por vezes, essas fontes podem nos fornecer dados de centenas de
estações de monitoramento úteis para nossas pesquisas. No entanto, não é garantido que a
instalação e início dos registros correspondam ao período de interesse. Assim, a recomendação
permanece. Para fazermos o modelo, consultemos o responsável sobre o tema de climatologia na
equipe técnica.
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TEMA 5 – CRIAÇÃO DE BUFFER E OPERAÇÃO DE DISSOLUÇÃO
Entre as ferramentas de processamento e modelagem que podemos utilizar em SIG, encontram-
se a geração de zonas de zonas de amortecimento, ou buffer, em inglês, e as operações de dissolução
– dissolve, também em Inglês. No caso de estudos ambientais, essas operações podem ser bastante
proveitosas, como veremos adiante.
Buffers são áreas que se estendem, a distâncias fixas, no entorno de pontos, linhas ou do limite
de outras áreas. As zonas de amortecimento de unidades de conservação, as faixas de domínio e de
não edificação no entorno das rodovias e áreas de proteção permanente, previstas no Código
Florestal para o entorno de rios e nascentes, são exemplos de objetos territoriais que são
representados por buffers em estudos ambientais. Podemos observar um exemplo de buffer aplicado
à representação de uma zona de amortecimento de unidade de conservação na Erro! Fonte de
referência não encontrada..
Figura 10 – Parque Municipal Morro do Céu (Criciúma/SC) e sua zona de amortecimento.
Fonte: Fundação de Meio Ambiente de Criciúma – FAMCRI, 2020.
No nosso estudo sobre a instalação do contorno sul, temos a necessidade de aplicação de um
buffer justamente na delimitação da área diretamente afetada – ADA. Anteriormente, havíamos
decidido que a ADA correspondia à área de instalação da rodovia. Esse conceito nos serviu a
princípio, mas não correspondia à abordagem mais correta e em linha com as melhores práticas no
setor de pesquisas ambientais.
Na realidade, no caso de rodovias, para além da faixa de trânsito e da área que recebe o
acostamento, também é afetado diretamente o entorno imediato. Isso porque as laterais das
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rodovias passam a ser, até um certo ponto, também parte das faixas de domínio, o que significa que
devem ser desapropriadas dos particulares em favor do Estado – União, no caso da área sob análise.
Também ocorre que existe uma superfície lateral que, embora permaneça sob domínio dos
particulares, não pode receber novas edificações – área não edificável, não edificante, ou non
aedificandi (Erro! Fonte de referência não encontrada.).
Figura 11 – Faixa de domínio e área não edificante de rodovia
Crédito: Jefferson Schnaider.
Essas intervenções da obra nas condições locais de domínio precisam ser identificadas nos
estudos ambientais para processos de licenciamento. Na realidade, elas estão entre as atividades
mais importantes dos estudos, pois são necessárias para a estimação e para a efetivação do
pagamento de indenizações aos proprietários afetados. Dada sua importância, podemos observar a
Erro! Fonte de referência não encontrada. para identificação de sua delimitação a partir de buffer.
Figura 12 – Geração da área diretamente afetada a partir de buffer
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Para fazermos o buffer correspondente à ADA, podemos seguir os passos apresentados na Erro!
Fonte de referência não encontrada.. Iniciamos o processo, ao selecionar o menu Vetor, em suas
opções Geoprocessamento e Amortecedor (item 1 da Erro! Fonte de referência não encontrada.).
Na caixa de diálogo, devemos optar pela diretriz do contorno sul de Maringá (item 2), indicando 27
metros (itens 3 e 4), com estilo de finalização quadrada (item 5). Por fim, basta mandarmos executar
o algoritmo. Como resultados temos a área representada na Erro! Fonte de referência não
encontrada., em que a ADA passa a ocupar 54 metros, 27 de cada lado – valores que dependem do
projeto –, a partir do eixo central da rodovia.
Figura 13 – Geração da Área Diretamente Afeta a partir de Buffer.
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
É preciso se tomar o cuidado de que compreender que esse tipo de demarcação serve para
estimativas, mas não corresponde ao levantamento mais minucioso realizado por equipes de
topografia in loco.
Assim, não são essas linhas demarcadas como buffer que devem servir para exigibilidade
das indenizações.
Existem ainda inúmeras operações de processamento que podem ser úteis no nosso trabalho.
Entre elas, podemos destacar a dissolução – dissolve –, que gera polígonos a partir de feições
vetoriais que tenham atributos comuns. Podemos depreender o funcionamento da ferramenta a
partir da Erro! Fonte de referência não encontrada., que mostra como os polígonos finais são
formados a partir daqueles que apresentam atributos comuns – representados pelas cores.
Figura 14 – Operação de Dissolução de polígonos.
Fonte: Elaborado por Augusto dosSantos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
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Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
Vejamos como a operação de dissolução pode nos auxiliar a gerar um contorno geral para as
áreas de influência direta – AID –, formada pelos quatro municípios por onde passa a obra. Os
procedimentos necessários podem ser acompanhados na Erro! Fonte de referência não
encontrada..
Figura 15 – Procedimentos para Dissolução de polígonos em QGIS.
Fonte: Elaborado por Augusto dos Santos Pereira, com base na interface de usuário do QGIS.
No menu Vetor, em Geoprocessamento, optamos pela ferramenta Dissolver (item 1 da Erro!
Fonte de referência não encontrada.). Na caixa de diálogo optamos pela camada municípios (item
2), indicamos o campo que apresenta os atributos comuns, campo AID (item 3), e apontamos como
salvar o arquivo, que, por ora deixaremos como temporário (item 5).
Em caso de dúvida, podemos ler a definição do funcionamento da ferramenta disponível nas
caixas de diálogo (item 4). O resultado será o polígono da Região Metropolitana divido em duas
partes, a AID e a parte externa a ela. Para finalizar, basta que selecionemos a área de nosso interesse
e façamos a exportação para arquivo shapefile.
NA PRÁTICA
No quotidiano profissional somos demandados a realizar novas atividades, em níveis crescentes
de complexidade. Ao longo desta disciplina, temos aprendido diversos conceitos básicos do SIG, que
nos servirão para obter, tratar, modelar/processar, analisar e divulgar dados em nossos estudos
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ambientais. Entre esses assuntos, as ferramentas de processamento e modelagem estão entre as mais
complexas. Por essa razão, precisamos seguir em nossas atividades de estudos sobre o assunto. Um
bom caminho inicial é a página sobre fTools da documentação do QGIS. Vamos a esse material e
observemos a relação entre seu conteúdo e os ícones utilizados para representar cada
funcionalidade. Diversos insights sobre o funcionamento das ferramentas podem ser obtidos a partir
desse exercício. A documentação do ArcGIS também é muito interessante para nosso trabalho.
Prestemos bastante atenção às chamadas ferramentas de overlay (sobreposição) que são muito
aplicadas em estudos ambientais.
FINALIZANDO
Nesta aula, avançamos sobre as rotinas de processamento e modelagem em SIG. Trata-se de um
assunto vastíssimo, de tal forma que, em uma disciplina introdutória como a nossa, sequer
arranhamos a superfície. No entanto, ao utilizar na prática alguns algoritmos, já pudemos observar o
funcionamento de algumas dessas ferramentas. Assim, partimos de uma discussão sobre o raciocínio
espacial e sua potencialização a partir de ferramentas computacionais. Em seguida, discutimos como
tratar previamente dados pontuais para modelagem. Depois fizemos uma interpolação com modelo
IDW para expandir os dados pontuais de pluviosidade para uma área. Continuamos o nosso trabalho
ao extrair isolinhas a partir da superfície crida pelo algoritmo IDW. Por fim, fizemos um buffer da
nossa Área Diretamente Afetada e uma operação de dissolução (dissolve).
REFERÊNCIAS
CPRM. Isoietas Anuais Médias. 1977 a 2006. Disponível em:
<http://www.cprm.gov.br/publique/media/hidrologia/mapas_publicacoes/atlas_pluviometrico_brasil/i
soietas_totais_anuais_1977_2006.pdf>. Acesso em: 5 abr. 2021.
ESRI. Map a historic cholera outbreak | Learn ArcGIS. 2020. Disponível em:
<https://learn.arcgis.com/en/projects/map-a-historic-cholera-outbreak/>. Acesso em: 5 abr. 2021.
FUNDAÇÃO DO MEIO AMBIENTE DE CRICIÚMA - FAMCRI. Parque Municipal Morro do Céu.
Disponível em: <https://www.famcri.sc.gov.br/a-famcri/morro-ceu>. Acesso em: 5 abr. 2021.
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SAS. Why Maps matter: Lessons learned from London’s 1854 Cholera outbreak. 2020.
Disponível em: <https://blogs.sas.com/content/sgf/2019/04/08/cholera-outbreak-spatial-analysis/>.
Acesso em: 5 abr. 2021.
SNOW, J. On the Mode of Communication of Cholera. London : John Churchill, 1855.
Disponível em: <http://archive.org/details/b28985266>. Acesso em: 5 abr. 2021.
TUKEY, J. W. Exploratory data analysis. Reading: Addison-Wesley Pub. Co., 1977.