Geoprocessamento 4

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GEOPROCESSAMENTOGEOPROCESSAMENTO
ANÁLISE ESPACIAL DE DADOSANÁLISE ESPACIAL DE DADOS
GEOGRÁFICOS E A APLICAÇÃOGEOGRÁFICOS E A APLICAÇÃO
DOS SIGS EM SEU ESTUDODOS SIGS EM SEU ESTUDO
Autor: Me. Francieli Sant’ana Marcatto
Revisor : Ke l ly Cr is t ina de Melo
I N I C I A R
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introduçãoIntrodução
Os avanços tecnológicos nas últimas décadas tornaram os Sistemas de Informações Geográ�cas
(SIGs) cada vez mais funcionais e e�cientes. O armazenamento e gerenciamento de dados por
sistemas de gerenciamento tornaram a utilização dos bancos de dados geográ�cos mais segura e
com melhor desempenho. Além disso, os avanços dessas tecnologias enriqueceram as formas de
representação espacial dos fenômenos geográ�cos, tornando as análises espaciais  mais simples e
e�cientes.
Nesta unidade estudaremos sobre os sistemas de gerenciamento de banco de dados, a análise
espacial e diversas aplicações das imagens de sensoriamento remoto e das técnicas de
geoprocessamento no estudo de variáveis sociais, ambientais e no planejamento e ordenamento
territorial.
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Um banco de dados (BD) integra um conjunto de dados sobre um assunto; de maneira geral, um
conjunto de dados se transformam em uma “informação”. Dessa forma, quando se fala em banco de
dados geográ�cos, trata-se de um conjunto de dados que contém informações geográ�cas de um
determinado tema (assunto) de�nido espacialmente (um lugar na superfície terrestre). Esses dados
são armazenados em arquivos ou programas de um sistema de gerenciamento de dados (SGBD),
conhecido como database management system (DBMS) (LONGLEY et al., 2013).
Gerenciamento eGerenciamento e
Integração de DadosIntegração de Dados
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O SGBD é um software criado para organizar o armazenamento de dados e o acesso a eles de forma
e�ciente. As suas principais características são: um núcleo de modelos de dados que pode
representar diversos tipos de objetos; linguagem padrão de consulta (Structured Query Language —
SQL); acesso controlado aos usuários, garantindo a segurança do BD; realização de backup;
recuperação de dados; entre outras (LONGLEY et al., 2013).
Os sistemas de gerenciamento de banco de dados utilizados em SIGs podem ser classi�cados em
três tipos distintos, de acordo com a forma como organizam os bancos de dados: relacional, objeto e
objeto-relacional. A mais utilizada é a relacional (arquitetura dual), que armazena por meio de
tabelas os atributos dos objetos, em que as linhas são os dados e as colunas correspondem aos
atributos (CAMÂRA et al., 2004).
Para os usuários, a vantagem do modelo relacional permite que aplicações convencionais,
desenvolvidas dentro do sistema de gerenciamento de BD relacional, compartilhe os dados
geográ�cos. Entretanto, como esse modelo não conhece a estrutura grá�ca externa, existe o risco
de inserir inconsistência no BD geográ�co (CAMÂRA et al., 2004). Entre os softwares que utilizam
gerenciamento de dados relacional, estão entre os mais conhecidos o ARC/VIEW, MGE e o SPRING
(CÂMARA; QUEIROZ, 2001).
Os SGBDs objetos foram criados para corrigir algumas inconsistências do relaciona, que não é capaz
de armazenar objetos completos no BD e possui fraco desempenho em alguns tipos de consultas
geográ�cas. Assim, o SGBD objetos corrigiu tais fraquezas, sendo capaz de armazenar objetos e
fornecer ferramentas de consulta a objetos (LONGLEY et al., 2013).
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O SGBD objeto-relacional é semelhante ao relacional, com recursos extras para trabalhar com
objetos, lidando com os atributos e funções dos objetos. Nos SGBDs objeto-relacionais atuais, foram
acrescidas e aprimoradas algumas funções para tratar os dados espaciais, por exemplo: consulta de
análise sintática, otimizadores de consulta, linguagem de consulta e serviços de indexação capazes
de lidar com informações geográ�cas e serviços de transação capazes de transações longas
(LONGLEY et al., 2013).
Os softwares SGBDs objeto-relacionais disponíveis são o Oracle Spatial da Oracle Corp ®, o Informix
 Dymamic Server ®, o IDB2 da IBM ® e o SQL Server ® da Microsoft (LONGLEY et al., 2013).
A integração dos sistemas de gerenciamento de banco de dados consiste em armazenar os dados
espaciais, considerando a componente espacial como a alfanumérica. Uma arquitetura integrada
tem como principal vantagem a utilização dos recursos do SGBD para controlar e manipular os
dados espaciais, mantendo a integridade entre a componente espacial e a alfanumérica (CÂMARA;
QUEIROZ, 2001).
A arquitetura integrada pode ser realizada a partir de SGBD relacionais e objeto-relacionais. Na
SGBD relacional, a arquitetura integrada utiliza campos longos, denominados de BLOBs, que
armazenam a componente espacial de determinado dado. Entre as principais desvantagens desse
tipo de arquitetura integrada estão: não capta a semântica dos dados espaciais; o acesso espacial e
o otimizador de consulta têm que ser implementados pelos SIGs; e possui limitações na linguagem
SQL para manipular os dados espaciais (CÂMARA; QUEIROZ, 2001).
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Na arquitetura integrada desenvolvida por SGBD objeto-relacionais, existem extensões espaciais
que possuem procedimentos e funcionalidades que permitem o armazenamento, acesso e análise
de dados espaciais em formato vetorial. As desvantagens dessa arquitetura são a falta de
mecanismos que controle a integridade dos dados espaciais e a ausência de padronização de
extensões da linguagem SQL. Entretanto, essa arquitetura oferta recursos para de�nir novos tipos
de dados e métodos ou operadores para manipulá-los, que possuem um melhor modelo de dados e
linguagem de consulta e são mais recomendados para dados geográ�cos (CÂMARA; QUEIROZ, 2001).
praticarVamos Praticar
Os bancos de dados geográ�cos são armazenados e gerenciados por softwares que possuem diversos
recursos que atuam na organização dos dados e no gerenciamento de forma e�ciente, facilitando a
manipulação e o acesso aos dados geográ�cos. Sobre os sistemas de gerenciamento de banco de dados
(SGBD), assinale a alternativa correta.
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a) Os sistemas de gerenciamento de banco de dados podem ser divididos em dois tipos, o SGBD
relacional e o objeto-relacional.
b) O SGBD relacional armazena objetos completos no banco de dados e é o mais e�ciente nas
consultas geográ�cas.
c) Alguns aprimoramentos realizados no SGBD objeto-relacional foram os otimizadores de consulta
e linguagem de consulta capazes de lidar com informações geográ�cas.
d) No SGBD os dados são armazenados em tabelas, em que as linhas representam os atributos dos
objetos e as colunas referem-se aos dados.
e) A principal desvantagem da utilização de um SGBD é a ausência de uma linguagem padrão de
consulta.
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A análise espacial consiste em mensurar as propriedades e relacionamentos dos dados geográ�cos,
considerando a sua localização espacial. Dessa forma, incorpora-se o espaço à análise de
determinado fenômeno (CÂMARA et al., 2004).
A análise espacial é um importante ponto dos sistemas de informações geográ�cas, pois inclui todas
as transformações e os métodos aplicados aos dados geográ�cos capazes de adicionar valor a eles,
Análise EspacialAnálise Espacial
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seja para a tomada de decisões ou para revelar padrões e anomalias que não são visíveis à primeira
vista (LONGLEY et al., 2013).
A inclusão da análise espacial no estudo de um determinado fenômeno torna possível veri�car se
existe um padrão ou anomalias na distribuição, observando os relacionamentos existentes entre o
fenômeno e o espaço. Ao espacializar a ocorrência de uma doença como a dengue, por exemplo,
pode-se veri�car se existe um padrão de distribuição no território e, se ocorrer, quais são os focos
(terrenos vazios, casas abandonadas etc.) que estão ocasionando a doença. Esse tipo de análise
introduz ferramentas para a tomada de decisão, possibilitando ao agente de saúde atuar sobre os
locais onde há maiores ocorrências.
Na análise espacial existem diferentes tipos de dados e eles podem ser diferenciados em padrões
pontuais, superfícies contínuas e áreas com contagens e taxas agregadas, caracterizando-se por: os
padrões pontuais são fenômenos identi�cados como pontos no território (ocorrência de doenças e
localização de crimes); as superfícies contínuas são estimadas a partir de amostras de campo,
distribuídas de forma regular ou irregular no território (mapas topográ�cos e geológicos); e as áreas
de contagem e taxas agregadas relacionam-se a levantamentos populacionais (censos) e referem-se
a indivíduos que localizam-se em locais especí�cos do espaço e que são agregados em unidades de
análise (zonas, setores) (CÂMARA et al., 2004).
Na análise de padrões de pontos, a localização espacial do evento é o objeto de estudo. Deve-se
observar se o padrão observado possui aglomerados, se estão distribuídos de forma regular ou de
forma aleatória (CÂMARA et al., 2004). Os dados de distribuição pontual se caracterizam por:
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geralmente não se associar a valores, somente a ocorrência de um evento; a área do evento não é
uma medida válida, apesar de ocupar espaço; podem estar associados a atributos de identi�cação
(CÂMARA; CARVALHO, 2004). 
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reflitaRe�ita
Como utilizar as informações espaciais para o
controle de doenças?
O Dr. John Snow (pai da epidemiologia moderna),
epidemiologista nos anos de 1850, preocupou-se
com a propagação da cólera em Londres e realizou
um mapeamento utilizando padrões pontuais dos
casos de cólera. A partir de um mapa, levantou a
hipótese de que a cólera era transmitida pela
ingestão da água de uma determinada bomba
pública e não pelo ar. Com base nisso, o
fornecimento de água da bomba foi desligado e os
casos da doença diminuíram. Essa é uma das
primeiras formas de espacialização de doenças e
proposição de medidas de controle.
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Na análise de superfícies objetiva-se reconstruir uma superfície a partir de dados amostrais. Para
esse tipo de análise, com base em amostragens e realizando interpolação, cria-se uma
representação na forma de grade, modelando a variabilidade espacial de um fenômeno (CAMARGO
et al., 2004).
Na análise de áreas, são utilizados geralmente dados populacionais, estatística de saúde e cadastro
de imóveis. Assim, delimitam-se áreas (polígonos) onde considera-se que há uma homogeneidade
interna. Usualmente são representados em mapas coloridos que demonstram a distribuição
espacial do fenômeno (CÂMARA et al., 2004).
Para compreender a análise espacial de dados geográ�cos, é necessário conhecer alguns de seus
conceitos fundamentais, como:
Dependência espacial: relaciona-se à distância entre os objetos, apresentando relações
que dependem da distância. Quanto maior a distância, menos os objetos são parecidos.
Autocorrelação espacial: é uma expressão computacional para avaliar a dependência
espacial. Foi derivada do conceito estatístico de correlação e busca veri�car como ocorre a
variação da dependência espacial, comparando valores de uma amostra e seus vizinhos.
Fonte: Longley et al. (2013, p. 354).
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Quanto maior o índice de correlação espacial, maior será a dependência espacial, e isso
deve ser considerado nos procedimentos de inferência estatística (CÂMARA et al., 2004).
Inferência estatística de dados espaciais: as inferências estatísticas não são tão e�cientes
em dados espaciais quanto são em amostras independentes. Isso faz com que ocorra
maiores variâncias das estimativas, menores níveis de signi�cância e pior ajuste de
modelos nesses tipos de dados. Para resolver a situação, uma das melhores formas é
considerar os dados espaciais de conjuntamente para descrever o padrão espacial do
objeto em estudo, realizando um processo estocástico (CÂMARA et al., 2004).
Estacionariedade e isotropia: os conceitos estatísticos que auxiliam a de�nição da
estrutura espacial dos dados são os efeitos de 1ª e 2ª ordem. O efeito de 1ª ordem é o
valor esperado e o de 2ª ordem é a covariância entre as áreas. O processo é estacionário
se os efeitos de 1ª e 2ª ordem forem constantes, não ocorrendo tendências na região
estudada; e será isotrópico se for estacionário e a covariância depender somente da
distância entre os pontos. O processo será anisotrópico quando a covariância variar com a
distância e em função da direção (CÂMARA et al., 2004).
Para realizar uma análise espacial, uma série de procedimentos devem ser seguidos, buscando a
de�nição de um modelo inferencial que considere o relacionamento espacial do fenômeno. Estes
procedimentos incluem a análise exploratória e a visualização dos dados, permitindo que sejam
realizadas observações como a distribuição das variáveis e a presença de padrões, possibilitando
criar hipóteses e selecionar o melhor modelo inferencial para os dados (CÂMARA et al., 2004).
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praticarVamos Praticar
A análise espacial de dados geográ�cos busca conferir a ocorrência de fenômenos no espaço, veri�cando as
relações existentes entre eles. As formas de representação dos dados geográ�cos utilizados na análise
espacial são distintas, diferenciando-se por padrões pontuais, superfícies contínuas e áreas. Sobre o
contexto apresentado, assinale a alternativa correta.
a) Na análise de superfícies contínuas, a localização do evento é pontual e se distribui de forma
regular no espaço.
b) Os padrões pontuais são utilizados para representar fenômenos naturais, como a distribuição da
geologia de um determinado local.
c) A análise de áreas é muito utilizada para representar fenômenos contínuos no espaço, criando
uma representação na forma de grade.
d) Na análise de padrões pontuais é possível avaliar a sua distribuição no espaço, veri�cando se o
fenômeno ocorre de forma regular ou aleatória.
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e) A distribuição espacial de uma doença como a dengue consiste exclusivamente em uma análise
de superfícies.
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O modelo digital do terreno (MDT), também conhecido como modelo numérico do terreno (MNT),
trata-se de “uma representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno
espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre” (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
Esses modelos podem ser utilizados na representação de informações diversas, como as cotas
altimétricas do relevo, informações geológicas, dados climáticos e densidade populacional.
Modelagem do Terreno:Modelagem do Terreno:
MDE, MDT e MDSMDE, MDT e MDS
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Além dos modelos digitais do terreno, quando se trabalha exclusivamente com dados altimétricos
da superfície de um terreno, utiliza-se o termo modelo digital de elevação (MDE). A modelização no
MDE é análoga à do MDT, diferenciando-se pelo tipo de dados, que no primeiro caso diz respeito a
dados altimétricos e no segundo caso tem maior abrangência (EGG, 2012).
Utiliza-se, ainda, o termo modelo digital de superfície (MDS), este, diferentemente dos demais,
considera os objetos que estão sobre a superfície, como as construções e a vegetação. Quando os
modelos digitais são realizados com base em imagens, como as obtidas por sensores a laser, as
elevações representam o topo dos objetos contidos na superfície e não somente a superfície
terrestre.
Nesta unidade focaremos os modelos digitais de elevação utilizados para a modelização de dados
topográ�cos da superfície terrestre.
A criação de um modelo digital do terreno é realizada em duas etapas, uma primeira que consiste na
amostragem e uma segunda que inclui a geração do modelo, utilizando interpolação. Na
amostragem é realizada a aquisição de dados para representar a variação do fenômeno
espacialmente, considerando a quantidade e posicionamento das amostras, para que seja
representativa. A geração do modelo é realizada a partir da criação de uma estrutura de dados e de
uma superfície de ajuste, buscando a representação espacial de um determinado fenômeno
(FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
A aquisição de dados pode ser realizada de diferentes maneiras, por pontos obtidos em uma
estação total, GPS, dados extraídos de cartas topográ�cas, fotogrametria ou imagens de radar
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(SRTM) ou do sensor LIDAR. Cada um desses métodos de aquisição possui suas vantagens e
desvantagens, entretanto, a fotogrametria, o radar e o LIDAR são as formas mais rápidas e
abrangentes (em relação à área) de se obter dados de um terreno (FERRAZ et al., 2016).
Após a obtenção de dados de determinado terreno, eles são interpolados para se obter um modelo
do terreno original, com base nos pontos amostrados. Esta modelagem pode ser realizada por redes
triangulares irregulares (TIN) ou por grades regulares.
As grades regulares são modelos digitais que estimam os valores de cada ponto da grade utilizando
as amostras inicialmente obtidas (amostragem). Neste modelo, as superfícies se aproximam por
meio de um poliedro que possui faces retangulares (Figura 4.1). Os vértices do poliedro podem ser
os pontos amostrados, desde que eles tenham sido obtidos na mesma localização xy que de�ne a
grade (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001). 
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Quanto menor o espaçamento da grade, ou seja, quanto menor a distância entre duas amostras que
possuem cotas diferentes, maior será o número de informações da superfície. Entretanto, quando
se opta por uma grade com a distância entre os pontos muito pequena, o tempo de geração do
produto é muito maior do que quando se utiliza  maiores distâncias. Assim, a geração da grade deve
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levar em consideração a precisão dos pontos e o tempo necessário para a sua geração (FELGUEIRAS;
CÂMARA, 2001). A partir da geração da grade, são realizadas interpolações entre os pontos para a
obtenção do modelo digital de elevação.
As grades triangulares irregulares utilizam pontos de elevação irregularmente espaçados para
formar uma grade com faces triangulares (Figura 4.2). Neste modelo, diferentemente do anterior,
não há regularidade e a conexão de três pontos de elevação formam um triângulo. Além disso, em
áreas planas o número de pontos coletados é menor do que em áreas onde há maior variação na
superfície (MIRANDA, 2017).
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A organização dos dados em triângulos da TIN segue o critério de Delaunay, baseado na
maximização de ângulos mínimos dos triângulos, de modo que a malha �nal deverá conter
triângulos o mais próximo possível de equiláteros, ou seja, deve-se evitar triângulos com ângulos
internos agudos. Além disso, é possível aplicar a triangulação de Delaunay utilizando o circuncírculo.
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Neste critério, o círculo que passa pelos vértices do triângulo não pode conter, no seu interior,
nenhum ponto amostral além daqueles do vértice do triângulo. Se isso ocorrer, é necessário alterar
os vértices do triângulo (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
Na TIN é possível acrescentar linhas de descontinuidade que representam elementos da superfície,
como lagos, drenagens, falhas geológicas, inter�úvios e taludes de rodovias, preenchendo o MDE
com mais informações (MATOS, 2005).
A partir da geração dos MDEs, eles podem ser aplicados para �ns diversos, nas distintas áreas do
conhecimento. Podem ser utilizados em projetos para a construção de estradas e ferrovias, no
cálculo de volume nas obras de engenharia (corte e aterro, volume de água represada), na
delimitação de áreas mais suscetíveis a erosão e deslizamentos, pode-se gerar mapas de declividade
e per�s de elevação, entre tantas outras aplicações.
Filtragem
Os levantamentos de dados utilizando algumas fontes especí�cas, como a varredura a laser, nos
fornece um MDS, ou seja, informações sobre as elevações do terreno, considerando os objetos
presentes sobre ele.
Como falamos no início deste item, além do MDE, existe o MDS. Eles se diferenciam porque o
primeiro refere-se somente aos dados da superfície terrestre, e o segundo obtém informações que
consideram os elementos presentes na superfície. Para transformar o MDS em MDE aplica-se um
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processo de �ltragem, que consiste em eliminar os pontos que não pertencem ao terreno, mas sim
aos objetos presentes nele, como a vegetação e as construções.
Existem diversos tipos de �ltragem, sejam elas manuais ou automáticas. Na �ltragem automática,
um software realiza a separação dos pontos que pertencem à superfície terrestre dos demais
(construções, vegetação). Outra forma de realizar o processo é considerar a re�ectância dos alvos,
excluindo aqueles que não pertencem ao solo ou utilizando a declividade, já que as cotas
altimétricas do terreno são mais suaves e um pico de diferença de altura entre dois pontos pode
indicar que o mais alto não pertence ao terreno. Já na �ltragem manual, o usuário realiza o
tratamento dos dados observando visualmente o conjunto de dados e eliminando os pontos
indesejados (MIRANDA, 2017).
Realizado o processo de �ltragem, o resultado será um modelo digital de elevação, representando
os dados da superfície terrestre e não mais os objetos presentes sobre ela.
Relevo Sombreado: um Produto do MDE
A partir do MDE, é possível realizar um sombreamento da imagem, resultando em um produto
denominado de “relevo sombreado”. Um MDE sombreado é gerado pelo modelo e posicionamento
de uma fonte de iluminação, em relação à superfície. Para cada ponto do modelo, de�ne-se um
vetor normal à superfície e um de iluminação, que parte da superfície em direção à fonte de
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iluminação. Partindo desses dois valores, é possível calcular um valor de intensidade de iluminação
(FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
Existem diversos modelos que podem ser aplicados para gerar o efeito de sombreamento na
imagem. Entre os mais simples está o modelo de re�exão difusa, que estabelece que o nível de cinza
da imagem em uma posição da superfície é igual a uma intensidade de iluminação ambiente
constante, que sesoma ao componente de iluminação local. O componente local depende da
constante de iluminação difusa, da intensidade da fonte luminosa e do ângulo entre o vetor normal
e o vetor de iluminação em determinada posição da superfície (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
O sombreamento da imagem facilita a visualização da superfície e é muito utilizado para analisar as
feições do relevo. A partir do momento que se aplica uma fonte de luz nas formas da superfície,
criam-se sombras que facilitam a visualização das feições do relevo e possibilitam a sua análise e
interpretação.  
Além disso, os softwares de processamento de imagens possuem ferramentas que permitem
determinar a posição da iluminação arti�cial, indicando os ângulos da iluminação em relação à
superfície e tornando mais fácil a identi�cação das formas.
i
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praticarVamos Praticar
Os modelos digitais do terreno (MDT) são utilizados para representar a distribuição  espacial de fenômenos
diversos, sendo comumente utilizados na representação do relevo, denominado, neste caso, de modelo
digital de elevação (MDE). Sobre os modelos digitais de elevação e o seu processo de modelagem, assinale a
alternativa correta.
a) A modelagem do terreno é realizada exclusivamente por redes triangulares irregulares, que
utilizam pontos de elevação distribuídos regularmente no espaço.
b) Nas grades regulares as superfícies se aproximam por meio de poliedros, que possuem faces
retangulares.
c) Nas grades regulares, quanto maior a distância entre as amostras com diferentes cotas, maior
será o número de informações da superfície do terreno.
d) Nas redes triangulares irregulares pode-se seguir o critério de Delaunay, em que recomenda-se a
utilização de ângulos internos agudos.
e) Nas modelagens por redes triangulares irregulares o número de pontos coletados é maior em
áreas planas do terreno.
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As técnicas de geoprocessamento e as imagens de sensoriamento remoto são utilizadas em
aplicações diversas. Neste item conheceremos algumas dessas aplicações voltadas aos estudos
ambientais, sociais e ao planejamento e ordenamento territorial.
Aplicações das TécnicasAplicações das Técnicas
de Geoprocessamento ede Geoprocessamento e
do Sensoriamentodo Sensoriamento
RemotoRemoto
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Exemplos das aplicações estão nas técnicas utilizadas para a delimitação de bacias hidrográ�cas e
áreas de preservação permanente e a importância das análises multitemporais.
Aplicações de Estudos Ambientais e Sociais no
Planejamento e Ordenamento Territorial
As funcionalidades do geoprocessamento e o uso de imagens de sensoriamento remoto são
utilizados em aplicações diversas, tanto para a análise e monitoramento ambiental (rural e urbano)
quanto para o planejamento e ordenamento[M1]   territorial. Conheceremos algumas de suas
aplicações em cada uma das áreas citadas anteriormente.
Uma das aplicações das imagens de satélite se relaciona a previsões meteorológicas. É possível
realizar a previsão do tempo e de eventos climatológicos extremos a partir da análise de imagens
provenientes de satélites meteorológicos como o GOES, que disponibilizam dados a cada 30
minutos. A partir de uma imagem desse satélite, pode-se veri�car a cobertura das nuvens, tornando
possível a delimitação de áreas com ocorrência e quantidade estimada de precipitação (chuvas),
calcular a direção e velocidade dos ventos, entre outros fenômenos  (FLORENZANO, 2011).
Além disso, as imagens de satélite permitem a detecção de variações da temperatura, a partir de
imagens obtidas pelos satélites, como o NOAA ou LANDSAT 5 (banda termal), em que é possível
calcular a temperatura, determinar as ilhas de calor nos grandes centros urbanos e monitorar a
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ocorrência de geadas. Todas as aplicações descritas necessitam do tratamento, processamento e
classi�cação das imagens (PDI – Processamento Digital de Imagens) aliadas a técnicas de
geoprocessamento. Por exemplo, ao criar um mapa de ilhas de calor para um determinado
município utilizando imagens do LANDSAT 5, é necessário realizar alguns procedimentos, como a
conversão dos dados na banda do infravermelho termal para dados de temperatura, registrar a
imagem, montar mosaicos, recortar a área que deseja estudar e realizar a classi�cação das
temperaturas.
Para o ambiente urbano, o geoprocessamento e o sensoriamento remoto servem a uma
multiplicidade de aplicações, auxiliando o planejamento e a  gestão das atividades urbanas. Os SIGs
possuem um extenso conjunto de aplicações que permitem coletar, armazenar, transformar e
representar dados espaciais, sendo um signi�cativo passo para racionalizar o planejamento e
gerenciamento da administração pública (FARINA, 2006).
A análise de imagens de satélite, por exemplo, possibilita a identi�cação da expansão urbana,
veri�cando os eixos de expansão e as suas características. A integração de imagens com o banco de
dados de informações municipais (saúde, educação, receitas, patrimônio) possibilita atualizar o
cadastro imobiliário; otimizar operações de transporte coletivo e coleta de resíduos sólidos; planejar
ações de combate a focos de doenças (dengue, leishmaniose); planejar as rotas do sistema viário;
analisar o uso e ocupação do solo urbano de acordo com as leis de zoneamentos; delimitar áreas de
impermeabilização; identi�car áreas de ocupação irregular; entre outros. Grande parte dessas
aplicações subsidia o desenvolvimento do Plano Diretor de um município.
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Uma aplicação frequente em prefeituras municipais é a utilização de imagens aéreas para atualizar o
cadastro imobiliário, veri�cando o tamanho da construção, o padrão, o uso do imóvel, entre outros,
o que possibilita a atualização do cálculo do imposto predial e territorial urbano (IPTU), aumentando
a receita das prefeituras.
Outra aplicação em ambientes urbanos é o cadastramento de árvores, formando um banco de
dados especializado que contém as características da espécie, como a altura, largura do tronco,
distância de portões e esquinas e condições da espécie. Essas informações permitem a criação de
um plano de substituição de espécies doentes, reduzindo problemas com quedas de árvores e o
planejamento das áreas que necessitam de arborização.
Também podem ser utilizados no planejamento para traçados de rodovias, que exigem um
conhecimento detalhado dos elementos físicos e a necessidade de produção de mapas temáticos,
com a correlação dos dados. A partir das análises dos mapas e dos modelos de elevação do terreno,
são selecionados os melhores traçados que ligam um local ao outro, considerando os impactos
ambientais e sociais.
A delimitação e monitoramento de áreas suscetíveis a deslizamentos pode ser realizada a partir da
observação de imagens de satélite ou imagens aéreas, mapeando as áreas de ocorrência. Outra
forma utilizada na de�nição de áreas suscetíveis à ocorrência de deslizamentos é a análise dos
fatores que podem desestabilizar uma encosta, como o tipo de solo, geologia, declividade e variáveis
climáticas. A análise integrada permite o zoneamento e a classi�cação das áreas mais e menos
suscetíveis a esse tipo de desastre natural.
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O monitoramento e detecção de áreas de incêndio e desmatamento em �orestas, utilizando
imagens de sensoriamento remoto, como as imagens do LANDSAT 5, facilita a de�nição das áreas
que estão sendo desmatadas, bem como a taxa de desmatamento. Para isso, são necessáriasanálises multitemporais, cuja obtenção de diversas imagens em épocas distintas permite veri�car o
quanto o desmatamento aumentou (ou diminuiu) em determinado  período.
Alterações realizadas nos recursos hídricos, como a contaminação por esgotos, a alteração do
trajeto dos cursos d’água e a retirada da cobertura �orestal das margens podem ser monitoradas
por meio da análise de imagens de satélites. Quando se analisam as imagens e a resposta espectral
dos alvos, por exemplo, a água limpa absorve energia e é representada em preto; e a água suja, seja
por poluentes ou por sedimentos em suspensão, é representada em tons de cinza claro
(FLORENZANO, 2011). Assim, é possível identi�car áreas contaminadas e buscar as causas da
contaminação, realizando análises químicas da água.
Além de todas as aplicações por ora   descritas, o sensoriamento remoto e o geoprocessamento
fornecem subsídios para a elaboração e aplicação de legislações e para a organização e
planejamento do território. Os zoneamentos ecológico-econômicos (ZEEs) são exemplos de um
instrumento de organização territorial cuja elaboração necessita de caracterizações e diagnósticos
físicos e socioeconômicos.
Esses diagnósticos são realizados com o levantamento de informações do meio físico, a elaboração
de mapas temáticos (solo, geologia, relevo, vegetação, clima), a geração de produtos integrados, a
de�nição de unidades de paisagem e a posterior avaliação das vulnerabilidades e potencialidades
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naturais e sociais (ex.: vulnerabilidade à erosão, aptidão agrícola). Todos esses procedimentos são
realizados com a utilização de imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento
que geram produtos correlacionais e integrados.
Delimitação de Áreas de Proteção Permanente
e Reserva Legal
As áreas de preservação   permanente (APP) e a reserva legal (RL) são destinadas à proteção da
vegetação nativa, garantida pela lei n° 12.651 de 2012 (BRASIL, 2012). Nessa legislação são
estabelecidas as normas gerais para a proteção da vegetação e ambientes, delimitando o percentual
ou área de propriedades que deverão ter a sua vegetação nativa preservada.
Na reserva legal o percentual de vegetação depende do bioma ao qual está associado. Na Amazônia,
a área de preservação deverá ser de 80%, e para as demais regiões do país (exceto campos gerais e
cerrado) deverá ser de 20%. No caso da área de preservação permanente, a faixa de preservação
dependerá da largura do curso d’água, conforme ilustrado na Tabela 4.1. Além disso, são
estabelecidas metragens de preservação no entorno de lagos e lagoas naturais, nascentes, morros,
manguezais, restingas, entre outros.
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Tabela 4.1 - Área de preservação permanente de acordo com a Lei 12.651 
Fonte: Brasil (2012, on-line).
Partindo dessas informações, pode-se utilizar as imagens de sensoriamento remoto (orbitais e
fotogra�as aéreas) e as técnicas de geoprocessamento para delimitar as áreas de APP e RL,
veri�cando se estão dentro do padrão de�nido pela legislação, tornando-se um importante
instrumento para regularização fundiária e �scalização ambiental pelos órgãos competentes.
A delimitação das APPs e RLs pode ser realizada por softwares SIGs de diferentes formas,
dependendo do objetivo do mapeamento. Para a identi�cação da vegetação natural, pode-se
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produzir um mapa de uso e ocupação da terra, a partir da classi�cação (supervisionada ou não-
supervisionada) de uma imagem de satélite, obtendo as áreas de vegetação natural.
Se o objetivo é veri�car se a vegetação natural se adequa aos termos da legislação, deve-se medir a
largura do curso d’água e utilizar as ferramentas dos softwares SIGs para delimitar a área que
deveria pertencer à APP. Para isso, inicialmente é necessário delimitar a hidrogra�a e, a partir disso,
criar polígonos com a metragem de vegetação que deveria existir na área (feições que se possa
medir). Alguns softwares, como o gvSIG e ARCGIS, possuem ferramentas especí�cas, como a
denominada de bu�er, que cria um polígono ao redor dos cursos d’água, com base na informação
inserida. Por exemplo, para veri�car se determinado curso d’água com 30 m de largura possui APP
dentro dos padrões da legislação, insere-se um bu�er com 50 m no entorno dos cursos d’água.
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Um exemplo de delimitação de APP pode ser veri�cado na Figura 4.3, em que delimitou-se as áreas
no entorno de nascentes, cursos d’água, áreas de maior declividade e topos de morros.
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A delimitação de APPs em áreas de morros ou em áreas com maiores declividades são realizadas a
partir da utilização dos modelos digitais de elevação. Nesses modelos, determina-se as cotas
altimétricas entre a base e o topo do morro e a partir disso calcula-se a área destinada à
preservação. Em seguida, com a utilização de softwares SIGs delimita-se a área com a criação de
polígonos.
Delimitação de Bacias Hidrográ�icas
As bacias hidrográ�cas, sob a perspectiva da hidrologia, são um conjunto de terras que são
drenadas por um corpo d’água principal e seus a�uentes. Espacialmente, é delimitada pelos pontos
mais altos de um terreno (divisor de águas) ao redor de um curso d’água (PIRES et al., 2002).
A delimitação de bacias hidrográ�cas pode ser realizada manualmente, utilizando cartas
topográ�cas ou por meio de softwares SIGs. No ambiente SIG, a  delimitação pode ser realizada a
partir da utilização de imagens SRTM ou por meio de base planialtimétrica (cartas topográ�cas com
curvas de nível e pontos cotados). Assim, a partir da geração do modelo digital de elevação, é
possível extrair os cursos d’água, de�nir as direções dos rios e criar o �uxo acumulado. A direção dos
�uxos indica o caminho pelo qual os cursos d’água se movem dentro de uma bacia hidrográ�ca,
considerando a declividade. O �uxo acumulado se relaciona com as áreas de captação de água.
Antes de de�nir as direções dos �uxos dos rios e o �uxo acumulado, é necessário realizar uma
correção do MDE, que pode ser realizado por uma ferramenta denominada de �ll sinks em alguns
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programas, como o ArcGIS e QGIS. A correção é feita porque ocorre um sombreamento do MDE em
locais com declividade mais elevada, sendo necessária a realização de preenchimentos. Após esses
procedimentos, é delimitada a área de uma bacia, considerando a direção do �uxo e o �uxo
acumulado. Em alguns softwares SIGs há uma função denominada de watershed (ArcGIS), que realiza
a delimitação automaticamente.
Além das imagens SRTM, a delimitação de bacias pode ser feita a partir de cartas topográ�cas,
sendo que, neste caso, somente os procedimentos iniciais são distintos. A partir das cartas
topográ�cas com as curvas de nível vetorizadas, obtidas de órgãos como o IBGE (Instituto Brasileiro
de Geogra�a e Estatística), são criados os MDEs, que servirão para determinar da direção do �uxo
dos rios e do �uxo acumulado. Após este procedimento, é realizada a delimitação da bacia
hidrográ�ca.
Análises Multitemporais
As análises multitemporais consistem em observar um determinado território em períodos distintos,
veri�cando as mudanças que ocorreram na área no período analisado. Esse tipo de análise é
frequentemente utilizado quando se deseja comparar as mudanças que ocorreram em um
determinado fenômeno em uma escala de tempo, a qual podeser datada em meses, anos ou
mesmo décadas (de acordo com a disponibilidade das imagens).
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As análises multitemporais são realizadas a partir da interpretação e classi�cação de imagens de
satélite com escalas e resoluções dependentes do tipo de mapeamento que se deseja realizar. Esse
tipo de análise é frequentemente utilizado para veri�car as mudanças que ocorreram no uso e
ocupação da terra, a evolução do desmatamento de áreas, a degradação ambiental, o crescimento
urbano das cidades, o monitoramento agrícola, entre outros. Diante disso, são ferramentas
fundamentais no estudo das mudanças que ocorreram na paisagem.
Para veri�car como uma determinada cidade cresceu em 30 anos, por exemplo, selecionam-se as
imagens representativas do período, e a partir delas é possível realizar uma série de interpretações,
como o sentido da expansão e a mudança na forma de ocupação do solo urbano, como o aumento
de indústrias e o adensamento nas áreas centrais.
Para entender melhor, vejamos as Figuras 4.4 e 4.5, que representam a região metropolitana de
Curitiba nos anos 1986 e 2016, respectivamente. A análise das imagens permite veri�car que a
cidade de Curitiba se expandiu em todas as direções, se aproximando das cidades vizinhas, como
Piraquara (leste), Araucária (sudoeste) e Campo Largo (oeste). Dessa forma, veri�ca-se a conurbação
urbana, com a expansão de Curitiba e a expansão concomitante dos municípios vizinhos.
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Figura 4.4 - Região Metropolitana de Curitiba em 1986 
Fonte: Google Earth (1986).
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A criação de mapas de uso e ocupação da terra em distintos períodos está entre as principais
aplicações da análise multitemporal. A sua elaboração pode ser realizada a partir de uma imagem
de satélite, como as do LANDSAT 5 e a realização de uma classi�cação da imagem (supervisionada
ou não-supervisionada) nos distintos períodos. A partir disso, obtém-se classes de uso e ocupação
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dos solos que servirão para a reconstrução histórica de uma área. Por exemplo, é possível veri�car
como os tipos de cultivo se alteraram em uma escala de tempo (ex.: era café e se transformou em
soja), se a vegetação natural foi mantida ou ocorreu desmatamento, a expansão das cidades sobre a
área rural, entre outros.
Assim, as análises multitemporais, além de uma ferramenta para a reconstrução histórica das
mudanças que ocorreram na paisagem, são utilizadas no monitoramento ambiental ou urbano,
dando subsídios à aplicação de legislações e ao planejamento de ações futuras.
praticarVamos Praticar
As técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são utilizadas em diferentes aplicações, seja
para o estudo de variáveis ambientais ou para o planejamento e ordenamento territorial. A análise de
imagens de satélite em períodos distintos consiste em uma dessas aplicações, em que é possível veri�car as
mudanças que ocorreram na paisagem. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta esse tipo de
análise.
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a) Análise para delimitação de áreas de proteção permanente.
b) Análise para delimitação de reserva legal.
c) Análise para delimitação de bacias hidrográ�cas.
d) Análise para de�nição do uso e ocupação da terra.
e) Análise multitemporal.
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indicações
Material
Complementar
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LIVRO
Iniciação em sensoriamento remoto
Editora: O�cina de textos
Autora: Teresa Galloti Florenzano
ISBN: 978-85-7975-016-8
Comentário: O livro retrata os conceitos e aplicações do sensoriamento
remoto no estudo de diversos fenômenos, alguns retratados ao longo
desta unidade, como a utilização de imagens de satélite para a previsão
do tempo, para o monitoramento de variáveis ambientais
(desmatamento, deslizamentos e escorregamentos).
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WEB
SOMABRASIL – Sistema de observação e monitoramento
da agricultura no Brasil
Ano: 2017
Comentário: O vídeo retrata um software desenvolvido pela EMBRAPA
denominado de SOMABRASIL (Sistema de observação e monitoramento
da agricultura no Brasil), criado para monitorar a agricultura e auxiliar a
implementação do Código Florestal.
Para conhecer mais sobre este projeto, acesse o vídeo a seguir.
A C E S S A R
https://www.youtube.com/watch?v=B_AO4jatSBQ
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conclusão
Conclusão
Ao �nal desta unidade conhecemos um pouco mais sobre os dados geográ�cos e como são
armazenados e gerenciados, entendemos as diversas formas de analisar os dados espaciais e como
as técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto podem ser utilizadas no estudo e
monitoramento ambiental, social e no planejamento e ordenamento territorial.
Sendo assim, com base nas informações contidas neste conteúdo, torna-se possível compreender a
importância do uso dos SIGs em diferentes âmbitos e como  podem ser aplicados até mesmo no dia-
a-dia de pro�ssionais de diferentes áreas do conhecimento, sejam pesquisadores, órgãos públicos
de gestão e �scalização.
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referências
Referências
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