GEOPROCESSAMENTO EM ESTUDOS AMBIENTAIS (1)

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GEOPROCESSAMENTO EM 
ESTUDOS AMBIENTAIS
PROF. ME. FELIPE RODRIGUES MACEDO
Reitor: 
Prof. Me. Ricardo Benedito de 
Oliveira
Pró-reitor: 
Prof. Me. Ney Stival
Diretoria EAD:
Prof.a Dra. Gisele Caroline
Novakowski
PRODUÇÃO DE MATERIAIS
Diagramação:
Alan Michel Bariani
Thiago Bruno Peraro
Revisão Textual:
Felipe Veiga da Fonseca
Letícia Toniete Izeppe Bisconcim 
Luana Ramos Rocha
Produção Audiovisual:
Eudes Wilter Pitta Paião
Márcio Alexandre Júnior Lara
Marcus Vinicius Pellegrini
Osmar da Conceição Calisto
Gestão de Produção: 
Kamila Ayumi Costa Yoshimura
Fotos: 
Shutterstock
© Direitos reservados à UNINGÁ - Reprodução Proibida. - Rodovia PR 317 (Av. Morangueira), n° 6114
 Prezado (a) Acadêmico (a), bem-vindo 
(a) à UNINGÁ – Centro Universitário Ingá.
 Primeiramente, deixo uma frase de 
Sócrates para reflexão: “a vida sem desafios 
não vale a pena ser vivida.”
 Cada um de nós tem uma grande 
responsabilidade sobre as escolhas que 
fazemos, e essas nos guiarão por toda a vida 
acadêmica e profissional, refletindo diretamente 
em nossa vida pessoal e em nossas relações 
com a sociedade. Hoje em dia, essa sociedade 
é exigente e busca por tecnologia, informação 
e conhecimento advindos de profissionais que 
possuam novas habilidades para liderança e 
sobrevivência no mercado de trabalho.
 De fato, a tecnologia e a comunicação 
têm nos aproximado cada vez mais de pessoas, 
diminuindo distâncias, rompendo fronteiras e 
nos proporcionando momentos inesquecíveis. 
Assim, a UNINGÁ se dispõe, através do Ensino a 
Distância, a proporcionar um ensino de qualidade, 
capaz de formar cidadãos integrantes de uma 
sociedade justa, preparados para o mercado de 
trabalho, como planejadores e líderes atuantes.
 Que esta nova caminhada lhes traga 
muita experiência, conhecimento e sucesso. 
Prof. Me. Ricardo Benedito de Oliveira
REITOR
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01
SUMÁRIO DA UNIDADE
INTRODUÇÃO ..............................................................................................................................................................4
1. BREVE HISTÓRICO DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA ..............................................................5
1.1 O HISTÓRICO DO SIG NO BRASIL ........................................................................................................................7
2. CARTOGRAFIA ........................................................................................................................................................8
2.1 SISTEMAS DE COORDENADAS ........................................................................................................................... 10
2.2 PROJEÇÕES CARTOGRÁFICAS .......................................................................................................................... 11
2.3 ESCALAS .............................................................................................................................................................. 14
CONSIDERAÇÕES FINAIS ......................................................................................................................................... 18
INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO
PROF. ME. FELIPE RODRIGUES MACEDO
ENSINO A DISTÂNCIA
DISCIPLINA:
GEOPROCESSAMENTO 
EM ESTUDOS AMBIENTAIS
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INTRODUÇÃO
A preocupação com questões ambientais vem aumentando ao longo das últimas décadas, 
principalmente a relação do homem com a natureza. O conceito de desenvolvimento sustentável 
surgiu justamente para unir a melhora na qualidade de vida das gerações atuais sem deixar de 
proteger o meio ambiente para as gerações futuras. Assim, surgiu uma necessidade de uma 
melhor compreensão do espaço geográfico, visando um melhor planejamento e ordenamento 
do território. Neste contexto, o Geoprocessamento é um aliado numa abordagem integrada por 
possuir ferramentas poderosas na análise de dados geográficos.
O termo Geoprocessamento denota a disciplina do conhecimento que utiliza técnicas 
matemáticas e computacionais para o tratamento da informação geográfica e que influencia 
as áreas de Cartografia, Análise de Recursos Naturais, Transportes, Comunicações, Energia e 
Planejamento Urbano e Regional (CÂMARA; DAVIS, 2001).
No Brasil, o termo Geoprocessamento e Geomática se referem a mesma coisa, ou seja, 
Geoprocessamento é utilizado como sinônimo de Geomática. Geomática é Ciência que se utiliza 
de técnicas matemáticas e computacionais para a análise de informações geográficas, ou seja, 
informações temáticas ligadas a superfície terrestre, por meio de um sistema de coordenadas 
(ROSA, 2013).
As ferramentas computacionais para Geoprocessamento, chamadas de Sistemas de 
Informação Geográfica – SIG (Geographic Information System – GIS, em inglês) permitem realizar 
análises complexas, integrar dados de diversas fontes e criar bancos de dados georreferenciados 
(CÂMARA; DAVIS, 2001).
Os SIGs são sistemas computacionais criados para armazenar e processar informação 
geográfica. Eles são ferramentas que melhoram a eficiência e efetividade do tratamento desse 
tipo de informação. Eles podem armazenar grandes quantidades de dados, realizar operações 
analíticas e automatizar o processo de confecção de mapas (LONGLEY et al., 2013).
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1. BREVE HISTÓRICO DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
GEOGRÁFICA
As informações e dados espaciais há séculos foram apresentadas de forma gráfica pelos 
antigos cartógrafos e utilizados por navegadores e demais profissionais. A coleta de informações 
sobre a distribuição geográfica de recursos minerais, propriedades rurais e urbanas, animais e 
plantas sempre foi uma parte importante das atividades das sociedades organizadas. A obtenção 
de informações sobre a distribuição geográfica dos recursos naturais alavancou o desenvolvimento 
de inúmeros países, permitindo a ocupação territorial. No entanto, até meados dos anos 1950, 
os documentos, cartas e mapas eram elaborados apenas na forma analógica, impossibilitando 
análises mais precisas e detalhadas, resultantes de combinação entre diferentes mapas e dados 
(ROSA, 2013).
A Figura 1 mostra um dos primeiros mapas do estado do Paraná e Mato Grosso do Sul, 
em 1876. A figura se destaca por ter sido elaborada após a Guerra do Paraguai (1864-1869) e 
visava mapear possíveis rotas para ligar o Mato Grosso até o litoral paranaense (ITCG, 2008). 
Essa figura mostra como sempre foi importante o mapeamento do espaço geográfico para o 
planejamento do território.
Figura 1 - Mapa do Paraná de 1976. Fonte: ITCG (2008).
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A coleta de medidas geográficas simples originou o desenvolvimento do primeiro SIG 
verdadeiro, o Sistema de Informação Geográfica do Canadá (Canada Geographic Information 
System – CGIS), em meados de 1960. O Inventário de Terras do Canadá foi um esforço do 
governo federal e dos governos provinciais para identificar os recursos naturais da nação e seus 
usos potenciais. O CGIS foi planejado e desenvolvido como uma ferramenta de mensuração, um 
produtor de informação tabular, não como uma ferramenta de fazer mapas (LONGLEY, et al., 
2013).
Nos Estados Unidos com a necessidade de realizar o Censo demográfico de 1970, foi 
desenvolvido um programa Dual Independent Map Coding (Codificação Dual Independente de 
Mapas) que criou os registros digitais de todas as ruas do país para dar suporte de referência e 
agregação automática aos registros do censo. Como havia uma similaridade com o programa 
canadense e acabou gerando um importante estudo na Universidade de Harvard para o 
desenvolvimento de um SIG multifuncional que pudesse atender ambas as aplicações. Esse 
projeto gerou o softwarede SIG ODYSSEY, no final dos anos de 1970 (LONGLEY et al., 2013).
Já no Reino Unido o desenvolvimento foi diferente. Cartógrafos e agências de mapeamento 
começaram a ver o potencial dos computadores para a criação de mapas reduzindo o tempo e 
o custo. Assim, a unidade de Cartografia Experimental (Experimental Cartography Unit – ECU) 
foi pioneira no mapeamento computacional de alta qualidade, em 1968. Ela publicou o primeiro 
mapa feito por computador do mundo em série regular, em 1973, com o Serviço Geológico 
Britânico. A ECU também foi pioneira no ensino de SIG, no uso de códigos postais e códigos ZIP 
como referências geográficas, dentre outras. Porém somente em 1995 o Reino Unido se tornou 
o primeiro país a conseguir colocar a cobertura cartográfica digital completa em um banco de 
dados (LONGLEY et al., 2013).
Na década de 70 foi observado o desenvolvimento do SIG, com o aumento da 
capacidade computacional e o desenvolvimento de tecnologias e de áreas relacionadas, tais 
como: sensoriamento remoto, sistema de gerenciamento de banco de dados, cartografia digital, 
processamento de imagens, fotogrametria e projeto assistido por computador (Computer Aided 
Design – CAD). Nessa época, o SIG ainda tinha o seu uso restrito às universidades, órgãos de 
pesquisa e poucas empresas privadas, porém já em maior número (HAMADA; GONÇALVES, 
2007).
Já nos anos 80, o SIG realmente decolou, especialmente na última metade da década, 
devido a dois fatores principalmente: o desenvolvimento significativo dos microprocessadores, 
que permitiram a redução de custos e a concentração de grande quantidade de memória em 
“chips” menores e, ainda, a proliferação de “softwares” de baixo custo, muitos deles disponíveis 
para computadores pessoais (PCs). Esses fatores propiciaram a emergência comercial do SIG 
como uma nova tecnologia de processamento de informações, oferecendo capacidades únicas 
de automação, gerenciamento e análise de uma variedade de dados espaciais (HAMADA; 
GONÇALVES, 2007).
A década de 90 foi a consolidação definitiva do uso do SIG como ferramenta de apoio 
à tomada de decisão, tendo saído do meio acadêmico para alcançar o mercado. Instituições do 
Governo e grandes empresas começaram a investir no uso de aplicativos disponíveis no mercado 
e consolidou-se as aplicações desktop que agregavam diversas funções no mesmo sistema (análise 
espacial, processamento digital de imagens, modelagem 3D, geoestatística etc.). No início do 
século XXI, o uso da WEB já está consolidado e as grandes corporações passam a adotar o uso 
de intranet, o SIG passa a fazer parte do ambiente WEB, os aplicativos são simples e os usuários 
não precisam ser especialistas. Surge o Google Maps, o OpenStreetMap, o Google Earth, Google 
Street View, entre outros (ROSA, 2013).
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Tudo isso levou as pessoas, que não são especialistas, a utilizarem SIG no dia a dia em 
sistemas de GPS de smartphones e carros. Hoje é possível, por meio de um aplicativo, se localizar 
em uma área, procurar por produto em uma determinada região, informar acontecimentos, como 
trânsito e até erros, informar a localização errada de estabelecimentos.
1.1 O Histórico do SIG no Brasil
A introdução do Geoprocessamento no Brasil inicia-se a partir do esforço de divulgação 
e formação de pessoal feito pelo professor Jorge Xavier da Silva (UFRJ), no início dos anos 80. 
A vinda ao Brasil, em 1982, do Dr. Roger Tomlinson, responsável pela criação do primeiro SIG 
(Canadian Geographical Information System), incentivou o aparecimento de vários grupos de 
pesquisa interessados em desenvolver a tecnologia (CÂMARA; DAVIS, 2001).
A Universidade Federal do Rio de Janeiro desenvolveu o software SAGA (Sistema de 
Análise Geo-Ambiental), com forte capacidade de análise geográfica, sendo muito utilizado 
como material didático e em projetos de pesquisa (ROSA, 2013). Em meados dos anos 80 a 
empresa de aerolevantamento AeroSul desenvolveu um sistema para automatização de processos 
cartográficos. Posteriormente, constituíram a empresa MaxiDATA e o software MaxiCAD 
(CÂMARA; DAVIS, 2001).
O Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da TELEBRÁS iniciou, no começo da década 
de 90, o desenvolvimento do SAGRE (Sistema Automatizado de Gerência da Rede Externa), 
uma extensiva aplicação de Geoprocessamento no setor de telefonia. Construído com base num 
ambiente de um SIG (VISION) com um banco de dados cliente-servidor (ORACLE), o SAGRE 
envolveu um significativo desenvolvimento e personalização de software (CÂMARA; DAVIS, 
2001).
Em 1984, o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) estabeleceu um grupo 
específico para o desenvolvimento de tecnologia de geoprocessamento e sensoriamento remoto 
(a Divisão de Processamento de Imagens – DPI). De 1984 a 1990, a DPI desenvolveu o SITIM 
(Sistema de Tratamento de Imagens) e o SGI (Sistema Geográfico de Informações) para ambiente 
PC/DOS e, a partir de 1991, o SPRING (Sistema para Processamento de Informações Geográficas) 
para ambientes UNIX e MS/Windows. 
O SITIM/SGI foi suporte de um conjunto significativo de projetos ambientais realizados 
no Brasil, como o levantamento dos remanescentes da Mata Atlântica Brasileira (cerca de 100 
cartas), desenvolvido pela IMAGEM Sensoriamento Remoto, sob contrato do SOS Mata Atlântica; 
(b) a cartografia fito-ecológica de Fernando de Noronha, realizada pelo NMA/EMBRAPA; (c) o 
mapeamento das áreas de risco para plantio para toda a Região Sul do Brasil, para as culturas de 
milho, trigo e soja, realizado pelo CPAC/EMBRAPA; (d) o estudo das características geológicas da 
bacia do Recôncavo, por meio da integração de dados geofísicos, altimétricos e de sensoriamento 
remoto, conduzido pelo CENPES/Petrobrás. Assad e Sano (1998) apresentam um conjunto 
significativo de resultados do SITIM/SGI na área agrícola (CÂMARA; DAVIS, 2001).
Já o SPRING unifica o tratamento de imagens de Sensoriamento Remoto (ópticas e micro-
ondas), mapas temáticos, mapas cadastrais, redes e modelos numéricos de terreno. A partir de 
1997, o SPRING passou a ser distribuído via Internet (CÂMARA; DAVIS, 2001).
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2. CARTOGRAFIA
Os trabalhos de Geoprocessamento requerem um conhecimento de Cartografia a fim da 
obtenção de trabalhos realizados dentro das normas cartográficas corretas.
Rosa (2013) explica que a cartografia pode ser considerada como a ciência e arte para 
representar, por meio de mapas e cartas, o conhecimento da superfície terrestre. Ciência porque, 
para alcançar exatidão, depende basicamente da Astronomia, Geodésia e Matemática. Arte 
porque é subordinada às leis da estética, simplicidade, clareza e harmonia.
No século XVIII, o astrônomo francês Jean Richer verificou, em Caiena, Guiana Francesa, 
que um relógio dotado de um pêndulo de um metro gerava um atraso de cerca de dois minutos e 
meio por dia em relação à situação idêntica experimentada em Paris, França. A partir do princípio 
da Gravitação Universal de Newton, ele verificou que havia relação às gravidades sentidas nas 
proximidades do Equador e em Paris. Assim, concluiu que, na zona equatorial, a distância entre a 
superfície e o centro da Terra era maior do que a distância mensurada na proximidade dos polos. 
Isso levou Jean Richer a idealizar que a forma do Planeta não era uma esfera perfeita, mas que 
ocorre um “achatamento” nos seus polos, gerando uma forma próxima a de um elipsoide (FITZ, 
2008b).
Outro termo comumente utilizado em meio acadêmico para a forma da Terra é geoide, 
que é a figura que mais se aproxima com a verdadeira forma do Planeta. O Geoide seria uma 
superfície coincidente com nível médio e inalterado dos mares e gerada por um conjunto infinito 
de pontos, cuja medida do potencial do campo gravitacional da Terra é constante e com direção 
exatamente perpendiculara esta (FITZ, 2008a).
O Elipsoide de Referência é a figura matemática que mais se aproxima da forma da 
superfície terrestre. Para que se possa estabelecer uma relação entre um ponto determinado 
do terreno e um elipsoide de referência, deve-se possuir um sistema específico que faça esse 
relacionamento que são os Sistemas Geodésicos de referência (FITZ, 2008a). A Figura 2 traz os 
diferentes modelos de representação da superfície terrestre.
Figura 2 - Diferentes modelos de representação da superfície terrestre. Fonte: Rosa (2013).
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Um sistema geodésico é um conjunto de estações geodésicas (marcos) e suas coordenadas 
e buscam uma melhor correlação entre o geoide e o elipsoide, elegendo um elipsoide de revolução 
que melhor se ajuste ao geoide local, estabelecendo a origem para as coordenadas geodésicas 
referenciadas a este elipsoide, através dos datum horizontal e vertical. Para definir um elipsoide 
necessita-se conhecer os seus parâmetros, ou seja, o seu semieixo maior (a) e o semieixo menor (b) 
ou o achatamento (α). O achatamento pode ser calculado por: α = a-b/a. A posição deste elipsoide 
em relação à Terra, bem como sua forma e tamanho, compõem um conjunto de parâmetros que 
são usualmente denominados Datum Geodésico (ROSA, 2013).
Figura 3 - Imagem esquemática de uma Elipse. Fonte: o autor.
Cada país adota um tipo de sistema geodésico. No Brasil, o sistema é composto por redes 
de altimetria, gravimetria e planimetria. A Altimetria está vinculada ao geoide que, no caso 
brasileiro, coincide com a Marca “zero” do marégrafo de Imbituba, Santa Catarina. O referencial 
de gravimetria do sistema geodésico brasileiro vincula-se a milhares de estações existentes no 
território nacional, as quais colhem dados com respeito à aceleração da gravidade em cada uma 
delas. E, por fim, a definição das superfície, origem e orientação do sistema de coordenadas usado 
para mapeamento e georreferenciamento no território brasileiro são dadas pelo referencial de 
planimetria (FITZ, 2008b).
Desde 2015, o Datum horizontal brasileiro é o Sistema de Referência Geocêntrico para a 
América do Sul (SIRGAS) na versão SIRGAS2000. Este não possui um ponto Datum associado, 
mas uma rede de pontos (estações) distribuídos em todo o território sul americano (SAMPAIO; 
BRANDALIZE, 2018). O parâmetro do elipsoide utilizado no SIRGAS2000 é considerado idêntico 
ao do WGS-84 em questões de ordem prática, como é o caso do mapeamento. Os semieixos dos 
dois elipsoides são idênticos a= 6.378.137 e b=6.356.752 com exceção de uma pequena variação 
no achatamento terrestre (α) sendo 1/298.257223563 para o WGS-84 e 1/298.257222101 para o 
SIRGAS2000 (ROSA, 2013).
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2.1 Sistemas de Coordenadas
O sistema geodésico de referência é dotado de um sistema de coordenadas com duas 
principais, a latitude e a longitude. A latitude, representada pela letra grega φ (fi), é a distância 
entre o plano do Equador e um ponto na superfície terrestre, com variação de 0º e 90º tanto ao 
norte quanto ao sul. A longitude, representada pela letra grega λ (lambda), é a distância entre o 
meridiano de origem (geralmente Greenwich = 0º e um ponto na superfície terrestre. Ela varia de 
0º até 180º tanto a leste quanto a oeste (FITZ, 2008b).
Os dois sistemas de coordenadas mais utilizados são os Sistemas de Coordenadas 
Geográficas e os Sistemas de Coordenadas UTM. O primeiro é um sistema global normalmente 
expresso no sistema sexagesimal, ou seja, em graus, minutos e segundos, podendo ser apresentadas 
em graus decimais. As representação das indicações das coordenadas é, geralmente, negativo ao 
Sul do Plano do Equador e, também negativo, à esquerda de Greenwich (Oeste) (SAMPAIO; 
BRANDALIZE, 2018).
O Sistema de Coordenadas UTM possui uma característica de adotar coordenadas 
métricas planas ou plano-retangulares. A origem é estabelecida pelo cruzamento do equador 
com um meridiano padrão específico, denominado Meridiano Central (MC). Os valores das 
coordenadas obedecem a uma sistemática de numeração que estabelece um valor de 10 000 000 
m (dez milhões de metros) sobre o equador e de 500 000 m (quinhentos mil metros) sobre o MC. 
As coordenadas lidas a partir do eixo N (Norte-Sul) de referência, localizado sobre o Equador 
terrestre, vão se reduzindo no sentido sul do eixo. As coordenadas do eixo E (Leste-Oeste), 
contadas a partir do MC de referência, possuem valores crescentes no sentido leste e decrescentes 
no sentido oeste (FITZ, 2008b).
Podemos perceber que o sistema UTM não tem o meridiano central em Greenwich, 
sendo assim, ele “reinicia” a cada 500 mil metros, e são chamados de fusos. A Figura 4 mostra os 
fusos UTM para o Brasil.
Figura 4 - Fusos dos sistema de coordenadas UTM para o Brasil. Fonte: Medeiros e Medeiros (2019).
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É importante ressaltar que o Sistema de coordenadas UTM é diferente da Projeção UTM 
– Universal Transversa de Mercator. Consiste na representação Plana da Terra, considerada um 
elipsoide de referência, a partir de um cilindro (superfície de projeção) transverso ao eixo de 
rotação da Terra e secante a esta superfície. A Figura 5 representa essa diferença.
Figura 5 - Modelo esquemático de um fuso UTM e cilindro secante ao elipsoide. Fonte: Sampaio e Brandalize 
(2018).
2.2 Projeções Cartográficas
As projeções cartográficas podem ser descritas como a forma de representação da Terra 
que é arredondada para um mapa em papel, ou seja num plano. Isso caba por gerar uma série 
de soluções e de problemas. Uma projeção pode ser útil em uma parte do globo, mas muito 
deformada em outra parte. 
Portanto, uma projeção cartográfica consiste num conjunto de linhas (paralelos e 
meridianos), que formam uma rede, sobre a qual são representados os elementos do mapa: terras, 
mares, rios etc. Todos os mapas são representações aproximadas da superfície terrestre, uma vez, 
que a forma esférica da Terra é desenhada sobre uma superfície plana. A elaboração de um mapa/
carta consiste em um método pelo qual se faz corresponder a cada ponto da superfície terrestre, 
como sendo a um ponto no mapa. Para se obter esta correspondência utilizam-se os sistemas de 
projeções cartográficas. Os sistemas de projeções cartográficas são classificadas quanto ao tipo de 
superfície adotada e pelo grau de deformação da superfície (ROSA, 2013).
Quanto a superfície temos, segundo Fitz (2008a, p. 12),
Plana: quando a superfície de projeção é um plano
Cônica: quando a superfície de projeção é um cone
Cilíndrica: quando a superfície de projeção é um cilindro
Poliédrica: quando se utilizam vários planos de projeção que, reunidos, formam 
um poliedro.
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A Figura 6 mostra várias projeções diferentes.
Figura 6 - Classificação das Projeções quanto à posição e à situação da superfície de projeção. Fonte: Fitz (2008a).
Quanto à deformação da superfície temos, segundo Rosa (2013, p. 33),
Projeções Conformes ou Isogonais: possuem a propriedade de não deformar 
os ângulos de pequenas áreas. Nestas projeções os paralelos e o meridianos se 
cruzam em ângulos retos, e a escala em torno de um ponto se mantém para 
qualquer direção. Porém, ao se manter a precisão dos ângulos, distorce-se a 
forma dos objetos no mapa. Ex. Mercator;
Projeções Equivalentes ou Isométricas: não deformam áreas, conservando 
uma relação constante, em termos de área, com a superfície terrestre. Devido 
a suas deformações não são adequadas a cartografia de base, porém são muito 
utilizadas para a cartografia temática. Ex. Azimutal de Lambert;
Projeções Equidistantes: são as projeçõesque não apresentam deformações 
lineares, ou seja, os comprimentos são representados em escala uniforme. Esta 
condição só é conseguida em determinada direção. 
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Estas projeções são menos empregadas que as projeções conformes e equivalentes, 
porque raramente é desejável um mapa com distâncias corretas apenas em uma 
direção. Ex. Cilíndrica Equidistante;
Projeções Afiláticas: não possui nenhuma das propriedades dos outros tipos, isto 
é, equivalência, conformidade e equidistância, ou seja, as projeções em que as 
áreas, os ângulos e os comprimentos não são conservados.
Rosa (2013, p. 34-35) também apresenta as projeções mais utilizadas na elaboração de 
mapas:
Projeção de Mercator (conforme): Também conhecida como Projeção Cilíndrica 
de Mercator, procura traçar um mapa de toda a superfície terrestre. Ela reproduz 
bem o tamanho e o formato das áreas situadas na zona intertropical, mas exagera 
na representação das áreas temperadas e polares. Para se ter uma ideia desses 
exageros, basta observarmos um mapa muni, observe que a Groelândia, parece 
ter a mesma área que a do Brasil, quando na verdade é cerca de quatro vezes 
menor;
Projeção de Peters: Essa projeção tem como objetivo fazer uma projeção oposta à 
de Mercator. Procura fazer um retrato mais ou menos fiel do tamanho das áreas, 
só que acaba muitas vezes distorcendo as formas. Na verdade, essa projeção não 
se preocupa com a forma, mas com a proporção, isto é, com o tamanho relativo 
de cada área, trata-se de uma projeção equivalente;
Projeção Plana ou Polar: Segundo esta projeção, as diversas partes da superfície 
terrestre estariam supostamente dispostas num plano, que está centrado num 
ponto qualquer do globo. Esta projeção tem a vantagem das áreas próximas do 
centro ficam muito bem representadas, bem detalhadas, mas as áreas distantes 
vão ficando cada vez mais distorcidas.
Projeção de Aittof: Essa projeção é um meio termo entre as projeções de Mercator 
e Peters. Essa projeção é muito usada na representação dos mapas mundi.
Projeção Policônica (afilática): Apropriada para uso em países ou regiões de 
extensão predominantemente norte-sul e reduzida extensão Leste-Oeste. É 
amplamente utilizada nos EUA. No Brasil é utilizada em mapas da série Brasil, 
regionais, estaduais e temáticos. Não é conforme nem equivalente, só tem essas 
características próxima ao Meridiano Central. Apresenta pequena deformação 
próxima ao centro do sistema, mas aumenta rapidamente para a periferia;
Projeção Cônica Conforme de Lambert (conforme): A existência de duas linhas 
de contato com a superfície nos fornece uma área maior com baixo nível de 
deformação. Isto faz com que esta projeção seja bastante útil para regiões que 
se estendam na direção leste-oeste, porém pode ser utilizada em quaisquer 
latitudes. A partir de 1962, foi adotada para a Carta Internacional do Mundo ao 
Milionésimo.
No Brasil, para o mapeamento sistemático, utiliza-se o seguinte padrão para projeções 
segundo Rosa (2013, p. 35):
Escala 1:25.000 a 1:250.000: Projeção UTM
Escala 1:500.000 a 1:1.000.000: Projeção Conforme de Lambert
Escala 1:5.000.000: Projeção Policônica.
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2.3 Escalas
A escala é um dos componentes de um mapa fundamentais para um melhor entendimento. 
Para Fitz (2008b), a escala pode ser definida como a relação ou a proporção existente entre as 
distâncias lineares representadas em um mapa e aquelas existentes no terreno. Assim, as distâncias 
entre quaisquer pontos podem ser facilmente calculadas por meio de uma simples regra de três: 
Em que: 
D – distância real no terreno
N – denominador da escala
d – distância medida no mapa
Um cuidado é necessário. Nessa fórmula, quando fazemos o cálculo de um mapa 1:30.000, 
por exemplo, e medidos 1 centímetro no mapa, nossa resposta será de 30000 cm no real. Para 
sabermos em metros será necessária uma conversão, nesse caso será 300 metros.
Existem dois tipos de escalas. A numérica que é como essa mostrada 1:50.000 ou 
1:250.000. E a escala gráfica que é representada por uma linha (régua) graduada, contendo 
subdivisões denominadas talões. Esses apresentam a relação de seu comprimento com o valor 
correspondente no terreno, indicado sob a forma numérica, na sua parte inferior. O talão deve 
ser expresso preferencialmente por um valor inteiro (FITZ, 2008b).
Normalmente utilizada em mapas digitais, a escala gráfica consta de duas porções: 
a principal, desenhada do zero para a direita, e a fracionária, do zero para a esquerda, que 
corresponde ao talão da fração principal subdividido em dez partes (FITZ, 2008a). A Figura 7 
traz um modelo de escala gráfica com a parte fracionária.
Figura 7 - Exemplo de escala gráfica. Fonte: Fitz (2008a).
Em relação à escala essa pode ser maior ou menor em comparação a outra. A escala 
é maior quando o denominador for menor, consequentemente o mapa será mais detalhado. A 
escala será menor quando o denominador for maior, ou seja, o mapa será menos detalhado. Um 
exemplo é um mapa de 1:10.000 possui uma escala maior (mais detalhado) que um mapa de 
escala 1:100.000 (menos detalhado). A Figura 8 exemplifica esta que
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Figura 8 - Mesma localidade em diferentes escalas. Fonte: IBGE (2019a).
Ainda sobre escala existe outra questão sobre a Precisão Gráfica que é a menor grandeza 
medida no terreno, capaz de ser representada em desenho por meio da escala mencionada em um 
mapa. A experiência tem demonstrado que o menor comprimento gráfico que se pode representar 
em um desenho varia entre 0,2 e 0,5 mm, sendo, portanto, este erro admissível (ROSA, 2013).
Portanto, o erro, segundo Rosa (2013), pode ser determinado por:
Erro admissível no terreno = erro máximo desejável no papel x denominador da escala x 
fator de conversão
Exemplo: Para um mapa na escala de 1:100.000, admitindo-se um erro no papel de 0,5 
mm, temos:
Erro admissível no terreno = 0,5 mm x 100.000 x 0,001 m/mm = 50 m
O erro tolerável, portanto, varia na razão direta do denominador da escala e inversa da 
escala, ou seja, quando menor for a escala, maior será o erro admissível. Os elementos cujas 
dimensões forem menores que os valores dos erros de tolerância, não serão representados 
graficamente. Em muitos casos é necessário utilizar-se convenções cartográficas, cujos símbolos 
irão ocupar no desenho, dimensões independentes da escala (ROSA, 2013).
Por fim, as terminologias mais conhecidas para representação da superfície terrestre são 
mapas, carta e plantas, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2019b)
• Globo: representação cartográfica sobre uma superfície esférica, em escala pequena, dos 
aspectos naturais e artificiais de uma figura planetária, com finalidade cultural e ilustrativa 
(IBGE, 2019b).
• Mapa: é a representação no plano, normalmente em escala pequena, dos aspectos 
geográficos, naturais, culturais e artificiais de uma área tomada na superfície de uma 
figura planetária, delimitada por elementos físicos, político-administrativos, destinada 
aos mais variados usos, temáticos, culturais e ilustrativos (IBGE, 2019b).
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• Carta: é a representação no plano, em escala média ou grande, dos aspectos artificiais 
e naturais de uma área tomada de uma superfície planetária, subdividida em folhas 
delimitadas por linhas convencionais – paralelos e meridianos – com a finalidade de 
possibilitar a avaliação de pormenores, com grau de precisão compatível com a escala 
(IBGE, 2019b).
• Planta: carta que representa uma área de extensão suficientemente restrita para que a sua 
curvatura nãoprecise ser levada em consideração, e que, em consequência, a escala possa 
ser considerada constante. Normalmente utilizada para representar uma construção ou 
uma quadra de um bairro (IBGE, 2019b).
A Cartografia temática é uma divisão da Cartografia que se preocupa com a forma 
de representar os atributos dos dados espaciais. É uma divisão fundamental 
quando se pensa o que representar (o tipo de dado) e para quem apresentar. O 
Capítulo 4 da leitura recomendada apresenta todos os princípios da Cartografia 
temática. Não deixe de ler.
SAMPAIO, T. V. M.; BRANDALIZE, M. C. B. Cartografia geral, digital e temática. 
Curitiba, UFPR, 2018. 
Disponível em: <http://www.prppg.ufpr.br/site/ppggeografia/wp-content/uplo-
ads/sites/71/2018/03/cartografia-geral-digital-e-tematica-b.pdf>. 
Esse vídeo explica mais sobre a Cartografia Temática.
TUDO SOBRE GEOGRAFIA. Cartografia Temática. 2016.
Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=myaHwYMYnlE>. Acesso 
em: 02 jun. 2019.
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Uma base cartográfica em escala 1:50.000 e a necessidade de realizar um mapa 
em 1:250.000, é possível utilizar essa base?
Nesse caso, vejamos. Se a escala da base é maior que a escala do produto final 
então é perfeitamente possível utilizar a base de 1:50.000. Claro que alguns 
detalhes poderão não ser visualizados. O que não seria possível realizar é uma 
base em 1:250.000 e um produto final em 1:50.000
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CONSIDERAÇÕES FINAIS
Nessa unidade vimos um pouco sobre a história dos Sistemas de informação Geográfica. 
O primeiro SIG desenvolvido no Canadá. Os trabalhos da Universidade Harvard. A explosão dos 
SIG com o avanço da computação até hoje, dias atuais, quando os SIGs fazem parte do dia a dia 
da população.
A cartografia, a ciência e arte na elaboração de mapas. As formas de representação da 
superfície terrestre, os sistemas de Datum Horizontal e os sistemas de coordenadas geográficas 
e UTM. Os tipos de projeções cartográficas e suas importâncias para a melhor representação 
possível do terreno. Por fim, as escalas são ponto fundamental para a qualidade de um mapa sem 
erros.
Esses assuntos são importantes para a próxima unidade de Sistemas de Informação 
geográfica, porque lá a elaboração dos mapas é muito automatizada e se o usuário não tiver 
conhecimento básico de Cartografia poderá desenvolver um mapa cheio de erros e imprecisões, 
não possuindo nenhum valor. 
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02
SUMÁRIO DA UNIDADE
INTRODUÇÃO ...............................................................................................................................................................20
1. ESTRUTURA DE DADOS ..........................................................................................................................................21
2. FORMATOS DE DADOS ...........................................................................................................................................22
3. SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA ...........................................................................................................23
CONSIDERAÇÕES FINAIS ...........................................................................................................................................35
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA
PROF. ME. FELIPE RODRIGUES MACEDO
ENSINO A DISTÂNCIA
DISCIPLINA:
GEOPROCESSAMENTO 
EM ESTUDOS AMBIENTAIS
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INTRODUÇÃO
Nesta unidade veremos mais sobre os sistemas de informação geográfica e a cartografia 
digital. O uso de computadores para o manuseio de uma grande quantidade e variedade de 
dados tem levado ao desenvolvimento dos chamados “Sistemas de Informação”, dedicados ao 
armazenamento e análise integrada de dados. Um sistema de informação como sendo uma 
combinação de recursos humanos (Peopleware) e técnicos (Hardware/Software), em concordância 
com uma série de procedimentos organizacionais que proporcionam informações com finalidade 
de apoiar as gestões diretivas (ROSA, 2013).
Um SIG pode ser definido como um sistema destinado à aquisição, armazenamento, 
manipulação, análise, simulação, modelagem e apresentação de dados referidos espacialmente na 
superfície terrestre, integrando diversas tecnologias. O manejo desses dados requer instrumentos 
especializados e complexos para obter, armazenar, recuperar e apresentar as informações. O 
objetivo geral de um sistema de informação geográfica é servir de instrumento eficiente para 
todas as áreas do conhecimento que fazem uso de mapas (ROSA, 2013).
Uma velha frase do mundo computacional de um técnico da IBM, George Fuechsel, diz 
“Garbage in... gabage out” que numa tradução seria “lixo que entra, lixo que saí”. Essa frase é 
utilizada também nos SIGs. Se os dados inseridos forem ruins o resultado final será ruim. Não 
tem como “salvar” um dado ruim ou errado, o sistema apenas irá reproduzir aquele erro, então a 
qualidade dos dados é o que vai determinar o produto final. O início da filtragem de bons dados 
passa pela estrutura destes.
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1. ESTRUTURA DE DADOS
Dados SIGs são divididos em duas partes. Os dados espaciais e os dados alfanuméricos.
Os dados espaciais são considerados aqueles que podem ser representados 
espacialmente, ou seja, de forma gráfica. Estes constituem-se em imagens, mapas 
temáticos ou planos de informações (Pis). A estrutura de tais tipos de dados 
pode ser vetorial ou matricial (FITZ, 2008b, p. 53).
Os dados vetoriais são uma estrutura gráfica composta por três tipos distintos. Os pontos, 
as linhas e os polígonos.
Pontos: Os elementos pontuais abrangem todas as entidades geográficas que 
podem ser perfeitamente posicionadas por um único par de coordenadas x, y. 
Sua localização no espaço é feita considerando uma superfície plana (ROSA, 
2013 p. 67).
Linhas: Os elementos lineares são na verdade um conjunto de pelo menos 
dois pontos. Além das coordenadas dos pontos que compõem a linha, deve-se 
armazenar informações que indiquem de que tipo de linha se está tratando, ou 
seja, que atributo está a ela associado (ROSA, 2013 p. 68).
Áreas ou polígonos: Os elementos areais ou poligonais têm por objetivo descrever 
as propriedades topológicas de áreas como por exemplo a forma, vizinhança, 
hierarquia, etc., de tal forma que os atributos associados aos elementos areais 
possam ser manipulados da mesma forma em que um mapa temático analógico. 
Na representação por polígonos, cada elemento tem área, perímetro e formato 
individualizado (ROSA, 2013 p. 68).
Esses dados podem ser variados como medições de GPS e topográficos realizados em 
campo. Mapas topográficos, pedológicos, geológicos, de divisas municipais, banco de dados com 
nome de lugares etc.
Os dados matriciais (conhecidos como raster) podem ser armazenados em uma estrutura 
matricial. Essa estrutura de dados é representada por uma matriz com linhas e colunas na qual 
cada célula, denominada de pixel apresenta um valor z que pode indicar, por exemplo, uma cor 
ou tom de cinza a ele atribuído. Produtos advindos do sensoriamento remoto, como imagens 
de satélites e fotografias aéreas digitais, além de mapas digitalizados, utilizam essa forma de 
armazenamento (FITZ, 2008b).
Já os dados alfanuméricos “são dados constituídos por caracteres (letras, números ou sinais 
gráficos) que podem ser armazenados em tabelas, as quais podem formar um banco de dados” 
(FITZ, 2008b p. 56). Em geral, esses dados estão dispostos em tabelas que possuem atributos que 
estão vinculados a uma estrutura espacial, identificados pelas coordenadas e outrosatributos, 
como a descrição quantitativa e qualitativa. É preferível que esses dados sejam utilizados em uma 
estrutura vetorial. Dados de área, população, indicadores socioeconômicos etc. são alguns tipos 
de dados alfanuméricos que podem ser vinculados a mapas em um SIG (FITZ, 2008b).
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2. FORMATOS DE DADOS
Os dados de um SIG podem possuir uma infinidade de formatos diferentes, alguns 
pertencem aos vetores outros aos raster. Alguns formatos são:
Desenhos vetoriais
• .dgn formato utilizado em desenhos CAD microstation.
• .dwg formato nativo do AutoCAD.
• .dxf formato CAD intercambiável entre outros softwares.
• .dxn formato CAD intercambiável entre outros softwares.
• .ai formato nativo do Adobe Illustrator.
• .cdr formato nativo do CorelDraw.
• .svg formato vetorial intercambiável.
• .shp (Shapefile).
Formatos raster
• .png (Portable Network Graphics)
• .emf (Enhanced Metafile)
• .eps (Encapsulated Postcript)
• .gif (Graphics Interchange Format)
• .jpg (Joint Photographers Expert Group)
• .tif (Tagged Image Format)
• .bmp (Bitmap)
O formato .shp (shapefile) é o mais utilizado em ambientes SIG e representam os arquivos 
vetoriais. Originalmente criado pela ESRI® é utilizado no software comercial (pago) ArcGis. 
Porém os outros softwares também conseguem ler os arquivos Shapefile. Todo arquivo .shp (que 
é o principal) possui outros dois arquivos o .dbf (dBASE table) e .shx (Index file). O formato 
.shp é a geometria do mapa. Uma limitação do shapefile é que só é possível conter um tipo de 
geometria, ou seja, o arquivo é somente pontos, linhas ou polígonos e nunca será hibrido como 
arquivos .dwg, por exemplo. 
O formato .dbf armazena os atributos da geometria em formato de tabela. Como limitação 
o nome das colunas no arquivo não pode conter mais de 10 caracteres. Por último, o formato .shx 
é a ligação ente o .shp e o .dbf. Portanto, são sempre necessários esses três arquivos. 
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3. SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA
Para começar a trabalhar com o SIG precisamos obter algum software. Existem vários 
softwares SIGs no mercado, alguns são gratuitos já outros, pagos. Dois exemplos são: o ArcGIS©, 
da Esri®, e o QGIS©, que é um software livre. 
Primeiro é necessário a instalação do software QGIS que pode ser obtido no link <https://
www.qgis.org/pt_BR/site/> (Figura 1). Clique em “baixar agora”. Haverá o redirecionamento para 
a baixa de download.
Figura 1 - Site do projeto QGIS. Fonte: o autor.
Na próxima página é possível escolher a versão para o seu sistema operacional. Nestas 
aulas usaremos a versão 3.6.3. Pode acontecer desta versão ter sido atualizada. As versões 3 
tendem a serem iguais, com mudanças apenas de bugs e novas funcionalidades, mas não deve (em 
tese) alterar o layout do programa. Em todo caso, é possível realizar o download da versão aqui 
utilizada na aba todos os lançamentos. Escolha a versão correta para o seu sistema operacional 
(aqui utilizaremos a versão para o Microsoft Windows). Faça o download da versão e proceda 
com a instalação Figura 2.
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Figura 2 - Exemplo da tela de instalação do QGIS Microsoft Windows. Fonte: o autor.
Quando a instalação for concluída, abra o software. Após o carregamento, o programa 
abrirá, como na Figura 3. 
Figura 3 - Tela inicial do QGIS. Fonte: o autor.
Crie uma pasta específica para salvar os arquivos do curso. Você também poderá criar 
subpastas para cada shape para aumentar o nível de organização. EVITE nome com acentos, 
espaços (utilize o underline _) e muito longos. O QGIS não possui tantas limitações quanto a 
isso, porém outros SIGs podem ter problema caso seja necessário reabrir os arquivos em outro 
software. Clique em projeto/novo projeto. Depois clique em projeto/salvar projeto e selecione a 
pasta criada.
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Clique no canto inferior direito (no pequeno globo). Abrirá uma nova janela. Nesta 
precisaremos determinar um datum. Como já vimos, no Brasil, o padrão é o Sirgas 2000. Digite 
na caixa de busca “Sirgas 2000”. Aqui vamos utilizar o sistema de coordenadas geográficas para 
evitar erros por conta dos fusos do sistema UTM. O código EPSG: 4674 é o Sirgas 2000 nas 
coordenadas Geográficas. Caso o usuário queira utilizar o Sistema UTM pesquise junto ao sistema 
projetado de coordenada/universal transversa de Mercator e escolha o fuso correspondente a sua 
localização. Selecionado o datum clique em ok.
Vamos precisar fazer o download de alguns arquivos shapefile. Para isso vamos até o portal 
de mapas do IBGE, disponível em: <https://portaldemapas.ibge.gov.br/portal.php#homepage>. 
Vá até Organização do território/malhas territoriais/malhas de unidade da federação/malha 
com todas as UFs/ clique em Brasil – Unidades da federação 2018. Será carregado o arquivo 
de visualização (Figura 4). Efetue o download do arquivo Brasil – Unidades da federação 2018 
(SHP) e faça a descompressão do arquivo .zip.
Figura 4 - Portal de Mapas do IBGE com o SHP carregado. Fonte: o autor.
No QGIS vá em camada/Adicionar camada/adicionar vetorial. Na nova janela, em base(s) 
de vetores, clique no botão para selecionar o arquivo .shp baixado. Navegue até a pasta onde você 
salvou. Recomendamos que coloque a pasta descompactada na mesma pasta que você criou. 
Carregue o arquivo (Figura 5)
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Figura 5 - Shapefile da Unidades da Federação. Fonte: o autor.
Pode ocorrer das cores carregadas no seu arquivo serem diferente daquelas apresentadas 
na Figura 5. Isso é normal. O QGIS sempre escolhe uma cor aleatória, mas vamos mudar as cores 
para transparência, exceto no estado do Paraná.
Para isso, clique com o botão direito sobre a camada adicionada e clique em propriedades. 
Na aba simbologia clique em preenchimento simples e clique na seta da cor do preenchimento 
(Figura 6). Selecione preenchimento transparente. Clique em aplicar e ok. Feito isso, o mapa do 
Brasil ficar transparente apenas com a cor do traço. 
Figura 6 - Propriedade de uma camada shapefile. Destaque para a substituição das cores. Fonte: o autor.
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Vamos, então, selecionar o estado do Paraná para ficar na cor preta. Abra a tabela de 
atributos (F6). É nessa tabela que ficam os dados alfanuméricos já mencionados. Selecione 
Paraná, para isso clique no número ao lado do nome e feche a tabela. Perceba que o Paraná ficou 
na cor amarela. Vá até Editar/Copiar feições (ctrl + C) e copie, depois vá em Editar/colar feições 
como/Nova camada vetorial. Irá abrir uma janela. Selecione-a para escolher um local para o 
salvamento da camada. Salve em uma pasta chamada “Parana” na pasta criada para o curso. 
Como o datum já está em Sirgas 2000 não será necessário, aqui, especificar o datum. Clique em 
OK. Perceba que uma nova camada foi criada e o paraná está com uma cor. Troque a cor do 
estado para preta, seguindo os mesmos passo utilizados para retirar a cor do Brasil. NÂO SE 
ESQUEÇA DE SALVAR O ARQUIVO SEMPRE. Você terá o mapa igual a Figura 7.
Figura 7 - Mapa do Brasil com destaque ao estado do Paraná no QGIS. Fonte: o autor.
Agora precisaremos do município de Maringá, PR. Volte no site do IBGE, portal de 
mapas, siga os mesmos passo já descritos, mas ao invés da malha de unidade da federação vá 
para Malhas territoriais/malha de município/Paraná – malha municipal 2018, faça o download e 
descompacte a pasta na pasta do curso.Agora, seguindo os passos já descritos, insira a nova camada e repita os passos para retirar 
a cor de preenchimento como descrito anteriormente. Abra a tabela de atributos. Como agora 
existem muitas entradas (399) será necessário realizar um filtro. Clique em filtrar feições usando 
forma (ctrl + F). Digite Maringá e clique em filtrar feições. O software irá selecionar o município 
de Maringá. Agora é só copiar e colar a nova feição, como feito para o estado. Por fim, desmarque 
os municípios do Paraná. O mapa está como na Figura 8.
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Figura 8 - Mapa do Brasil com o destaque do estado do Paraná e do município de Maringá. Fonte: o autor.
Feito isso vamos voltar ao portal de mapas do IBGE. Lá navegue até recorte para fins 
estatísticos/Censo 2010 faces de logradouro/PR. Aqui abrirá todos os arquivos para o estado, 
mas como queremos apenas Maringá navegue até os dados iniciados com 4115200 (código do 
município de Maringá). Faça o download, um a um de cada arquivo, ao todo serão 47 arquivos 
baixados. Descompacte todos. Ao final adicione novas camadas face.shp para todos eles no QGIS 
(Figura 9).
Figura 9 - Shapefiles de logradouros de Maringá, PR. Fonte: o autor.
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Agora é necessário mesclar todas essas camadas para ser apenas uma. Vá para o menu 
vetor/gerenciar dados/mesclar camada vetoriais. Na janela que se abrir clique no botão de seleção 
e selecione todos os arquivos com face no nome e clique em OK. Após, selecione O SRC de 
destino EPSG 4674 - Sirgas 2000. Por fim, em mesclado, clique no botão de seleção, salvar no 
arquivo e crie uma nova pasta na sua pasta do curso e salve o arquivo em .shp. Mantenha a caixa 
de “abrir arquivo de saída” marcada e clique OK. Todos aqueles arquivos foram mesclados em um 
só e adicionado no projeto. Assim, podemos deletar todos os outros arquivos “face”. No arquivo 
criado, vá até as propriedades e mude as cores da linha simples. Aqui utilizaremos um tom de 
rosa, a Figura 10 mostra os arquivos mesclados e colorido.
Figura 10 - Arquivos de logradouros mesclados. Fonte: o autor.
Precisaremos criar o mapa de localização do município de Maringá, antes desmarque a 
camada de Maringá. Isso é realizado no layout de impressão (Ctrl + P) que pode ser encontrado no 
menu projeto. Ao clicar será necessário inserir um nome. Use um nome fácil de você se lembrar. 
A Figura 11 mostra a tela de layout de impressão. Nos destaques verde, as ferramentas dos mapas, 
em vermelho, as ferramentas de zoom e em azul, os bloqueios e agrupamentos.
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Figura 11 - Tela do layout de impressão. Fonte: o autor.
Clique com o botão direito sobre a folha e selecione propriedades da página. Coloque a 
orientação em retrato. Nas ferramentas do mapa clique em add new Mapa . Faça um quadrado 
de +/- 1/3 da página no canto superior esquerdo (clique e arraste). Selecione a ferramenta mover 
conteúdo do item para ajustar o mapa do Brasil. 
Nas propriedades (canto direito da tela), com o mapa do Brasil selecionado, role para baixo 
até “grades” clique em +. Aparecerá “grade 1” clique nesse e em “Modifiy Grid”. Tipo de grade é 
como aparecerão as coordenadas no mapa, selecionaremos “cruz”. O Intervalo é a distância das 
marcações das coordenadas. Não existe um padrão. Use o valor que ficar melhor no seu mapa. 
Acertado isso, role para baixo até “draw coordinates”, marque a caixa. Agora veremos o valor das 
coordenadas selecionadas antes (é possível voltar e arrumar a distância dos intervalos a gosto). 
Formato é se os graus apresentados serão em graus decimais, graus, minutos e segundos. Escolha 
o melhor formato para o seu projeto. Aqui utilizaremos graus, minuto e segundos.
Não existe a necessidade de apresentar todas as coordenadas nos quatro lados. Apenas 
uma latitude e uma longitude são suficientes. No nosso exemplo vamos apagar a da direita e a da 
base. Clique em mostrar todas correspondente a direita e marque desabilitado. Faça o mesmo em 
base. As coordenadas da esquerda precisam ser “giradas”. Na seleção da esquerda em horizontal 
troque para vertical descendente. Marque a caixa moldura
Por último, a escala. Clique em “add new barra de escala”, crie um retângulo dentro da 
área do mapa do Brasil. Em propriedades da escala em unidades, deixe em quilômetros e o rótulo 
em 1. Os segmentos, esquerda deixe em 0 e direita em 2. Espessura fixa deixe em 500 unidades e 
altura em 2 mm. Clique em fontes e cores, selecione fonte. Fonte, selecione Times New Romam e 
o tamanho deixe em 10. Essas alterações são cosméticas e irão variar do gosto e do tipo de mapa 
que você estiver trabalhando. 
Para finalizar, selecione todas as camadas e no menu das propriedades clique em Travar 
camadas e travar estilos das camadas. Seu mapa deverá estar parecido com o da Figura 12.
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Figura 12 - Mapa do Brasil finalizado no QGIS. Fonte: o autor.
Agora será necessário repetir todos os passos descritos para o estado do Paraná, mas, 
antes, volte até o QGIS e desmarque o .shp do Brasil e remarque o dos municípios do Paraná e do 
município de Maringá (coloque a cor vermelha no município). Para uma questão mais estética, 
no mapa do estado do Paraná utilize as latitudes da direita ao invés da esquerda, como feito no 
mapa do Brasil. A espessura da escala precisa ser alterada. Aqui utilizaremos 50 unidades, contra 
500 do mapa do Brasil. Não se esqueça de repetir o passo para travar as camadas.
Deixe um espaço na parte de cima da folha para o título. Selecione todas as camadas 
travadas, clique e arraste e deixe um espaço. Essa etapa ficará como na Figura 13.
Figura 13 - Etapa concluída com o estado do Paraná. Fonte: o autor.
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Vamos agora colocar no mapa de Maringá a legenda, a indicação do norte e o título. 
Volte para o qgis e desmarque os municípios do Paraná. Na camada de Maringá, mude a cor 
para transparente e deixe o contorno em preto e ative a camada das ruas. Volte para o layout e 
adicione um novo mapa na parte de baixo da folha e repita todos os passos. Aqui, mantivemos as 
coordenadas da esquerda e da base. A espessura fixa da escala usamos 5 unidades.
Ao finalizar essa parte, vamos colocar a legenda e a indicação do norte. Clique em “Add 
new Legenda”. Selecione um local e o tamanho. Ao adicionar o QGIS, traz todas as camadas 
disponíveis no projeto e precisamos filtrá-las. Para isso desmarque a caixa auto update nas 
propriedades da legenda. Selecione as entradas que não existem no mapa e clique no sinal de -. 
Deixe na legenda “Paraná” acima da de “Maringá”, utilize as setas ao lado do sinal de -.
Agora a seta indicadora do Norte. Clique em “Add a new Seta”. Esse é diferente dos outros 
(clique e arraste), apenas clique e clique novamente mais para cima formando uma linha reta 
perfeita, então clique com o botão direito para criar a seta. Acima da seta é necessário a letra “N”. 
Para isso, clique em “Adds a new rótulo”. Desenhe uma pequena caixa de texto acima da seta. Nas 
propriedades, na caixa de texto digite “N”. Clique em fonte e selecione uma a seu gosto.
Crie uma nova caixa de texto, próximo à base do mapa, onde será necessário inserir as 
informações. Digite “Base: IBGE (2019)” que será a referência do portal de mapas em que fizemos 
o download dos shapefiles. Tecle “Enter” e digite “PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE 
MERCATOR” que é a projeção dos dados que utilizamos. Tecle Enter e digite “Datum Horizontal: 
Sirgas 2000”. Crie uma nova caixa de texto edigite “Mapa de localização do município de Maringá, 
Paraná”. Por fim, clique em adicionar formato/adicionar retângulo e desenhe um retângulo 
em volta de todos os mapas, da legenda e das informações. Provavelmente o retângulo cobriu 
todos os mapas, não se preocupe, nas propriedades, em estilo, clique na seta e em configurar 
símbolo. Clique em preenchimento simples/cor do preenchimento e selecione “preenchimento 
transparente”. Em cor do traço deixe preto. Deixe a linha sólida e a largura do traço em um valor 
igual a molduras dos mapas (o padrão é 0,3 mm). Deixe o título de fora. Coloque o tamanho das 
fontes de acordo com o seu mapa. No final, o mapa ficará parecido com da Figura 14.
Figura 14 - Mapa de localização no QGIS. Fonte: o autor.
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Agora precisamos exportar o mapa, utilizaremos exportar como imagem . Clique no 
ícone e selecione a pasta onde deseja salvar, clique em salvar e abrirá uma nova janela com a 
configurações da exportação. Em resolução de exportação não deixe abaixo de 300 dpi (números 
maiores deixarão o arquivo maior, mas com melhor resolução), clique em save e pronto. A Figura 
15 apresenta o mapa finalizado.
Figura 15 - Mapa de localização de Maringá, Paraná. Fonte: o autor.
Dicas: utilize toda a área da página no layout do mapa. O mapa que criamos não possui 
outras informações além das ruas, mas é possível inserir dados de hidrografia e rodovias.
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O Georreferenciamento nos SIG é localização, tempo (opcional) e atributos. O 
tempo é opcional, mas a localização é essencial. Os sistemas de coordenadas 
são um exemplo de localização, mas pode existir outras como nome de lugares, 
endereços postais e códigos postais, endereços de IP, sistemas de referenciamento 
linear (ex. Ponta A está a 30 m do ponto B), código de área para telefones, dentre 
outros. Por ser útil para a localização, uma referência geográfica precisa ser 
persistente ao longo do tempo (LONGLEY, et al., 2013).
Pode ocorrer, principalmente, com dados matriciais desses estarem apenas no 
formato de imagem, sem informações de georreferenciamento. O que fazer?
Nesse caso será necessário georreferenciar essas imagens. Se for uma carta 
topográfica essa já possui as coordenadas e será necessário associar essas as 
imagens. Se for uma imagem sem as coordenadas será necessário georreferenciar 
com base em pontos de controle existentes na imagem sem georreferenciamento 
com uma que tenha os mesmos pontos, mas esteja georreferenciada (Google Earth, 
por exemplo). Os softwares SIG são capazes de realizar esse georreferenciamento 
e a correção do Datum que pode ser diferente do Sirgas 2000.
LONGLEY, P. A., et al. Sistemas e ciência da informação geográfica. 3. ed. Porto 
Alegre: Bookman, 2013. 
QGIS 2.4: Roteiro para Georreferenciamento de uma Carta Topográfica. Nesse 
vídeo é possível aprender como realizar um georreferenciamento de cartas 
topográficas pelo QGIS.
Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=crfnzq_Y9qg>.
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CONSIDERAÇÕES FINAIS
Nesta unidade vimos mais sobre os sistemas de informação geográfica e a cartografia 
digital. Nos trabalhos com os Sistemas de Informações Geográficas a entrada de dados corretos é 
fundamental para a saída de informações corretas. Um erro no processo pode arruinar um bom 
produto final.
Os SIGs são divididos em duas partes, os dados espaciais e os dados alfanuméricos. Os 
dados espaciais são aqueles representados espacialmente de forma gráfica, podendo ser vetorial ou 
matricial (raster). Os dados vetoriais são uma estrutura gráfica composta por três tipos distintos, 
pontos, linhas e polígonos. Os arquivos Shapefile são um exemplo desse tipo de dado nos SIGs e 
ele só pode conter um tipo, ou ponto, ou linha ou polígono.
Os dados raster podem ser armazenados em uma estrutura matricial. Essa estrutura de 
dados é representada por uma matriz com linhas e colunas na qual cada célula, denominada de 
pixel apresenta um valor. 
Os dados alfanuméricos são dados constituídos letras, números ou sinais gráficos que 
podem ser armazenados em tabelas em geral no arquivo .dbf dos Shapefiles. 
A elaboração dos mapas deve seguir alguns passos desde da obtenção dos dados, a 
inserção desses no software, a elaboração do produto que se deseja e a confecção final.
 
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03
SUMÁRIO DA UNIDADE
INTRODUÇÃO ...............................................................................................................................................................37
1. RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA (REM) ................................................................................................................38
2. ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO ...........................................................................................................................39
2.1 COMPORTAMENTO ESPECTRAL DOS ALVOS .....................................................................................................42
3. OBTENÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO ................................................................................43
CONSIDERAÇÕES FINAIS ...........................................................................................................................................53
SENSORIAMENTO REMOTO
PROF. ME. FELIPE RODRIGUES MACEDO
ENSINO A DISTÂNCIA
DISCIPLINA:
GEOPROCESSAMENTO 
EM ESTUDOS AMBIENTAIS
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INTRODUÇÃO
Uma das principais bases para a elaboração de mapas e cartas são os produtos de 
sensoriamento remoto.
Sensoriamento remoto é a arte e a ciência de obter informação sobre um objeto sem estar 
em contato físico direto com o objeto. O sensoriamento remoto pode ser utilizado para medir 
e monitorar importantes características biofísicas e atividades humanas da Terra. Não existe 
uma distância clara sobre quão longe pode ser considerado remoto. Um satélite pode observar 
outros planetas e sistemas estrelares. Um microscópio eletrônico pode ser utilizado para obter 
fotografias de objetos extremamente pequenos. Um instrumento de raio-X é um equipamento 
de sensoriamento remoto em que a pele e o músculo são como a atmosfera que podem ser 
penetrados, e os ossos ou outra matéria interna são os objetos de interesse (JENSEN, 2009).
Para sensoriamento remoto, a energia solar é a base de todos os princípios em que se 
baliza essa tecnologia. Mesmo sensores ativos precisam de energia solar para permanecerem 
funcionando (MOREIRA, 2005). Os sensores são divididos em dois tipos: ativos e passivos. Os 
sensores ativos são aqueles que possuem uma fonte de energia própria. Eles são capazes de emitir 
uma quantidade de energia na direção dos alvos para captar a sua reflexão. O Radar é um exemplo 
desse tipo de sensor (FITZ, 2008b).
Já os sensores passivos não possuem fonte própria de energia e necessitam de fontes 
externas para a captação da reflexão dos alvos, como a energia solar. Tanto uma filmadora quanto 
uma câmera fotográfica desprovidas de spot ou flash enquadram-se nessa categoria. Nela situam-
se também outros imageadores, como os por varredura, que conseguem captar a imagem de um 
alvo com alta resolução espectral (FITZ, 2008b).
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1. RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA (REM)
A radiação eletromagnética vem dos átomos, que constituem toda a matéria existente. 
Algumas das partículas que compõem os átomos têm carga elétrica e produzem uma energia 
que pode ser descrita como um movimento em ondas. Essas ondascombinam eletricidade e 
magnetismo. Como todas as ondas, as ondas eletromagnéticas possuem picos e vales. A distância 
entre o pico de uma onda e o pico da onda seguinte é chamado comprimento de onda. Diferentes 
tipos de ondas eletromagnéticas possuem diferentes comprimentos de ondas (BRITANNICA 
ESCOLA, 2019).
Figura 1 - Esquema mostrando uma onda transversal. Fonte: Moreira (2005).
As ondas eletromagnéticas são do tipo transversal e não necessitam de um meio 
de propagação, ou seja, propagam-se até mesmo no vácuo (MOREIRA, 2005). A radiação 
eletromagnética é gerada toda vez que uma carga elétrica é acelerada. O comprimento de onda da 
REM depende da duração do tempo pelo qual a partícula carregada é acelerada. Sua frequência 
depende do número de acelerações por segundo. O comprimento de onda é a distância média 
entre dois máximos (ou mínimos) consecutivos de um padrão grosseiramente periódico e é 
normalmente medido em micrômetros (µm) ou nanômetros (nm). Frequência é o número de 
comprimentos de onda que passam por um ponto por unidade de tempo. Uma onda que envia 
uma crista a cada segundo, completando um ciclo, é dita como tendo uma frequência de um ciclo 
por segundo. Ou um hertz, abreviado como 1 Hz (JENSEN, 2009).
O Sol é a mais importante fonte natural de REM e, ao interagir com a superfície da Terra, 
proporciona a ocorrência de diversos fenômenos físicos. Entre eles, destacam-se os relacionados 
à absorção, ao aquecimento, à reflexão e à transmissão de energia. Quando refletida pode ser 
captada por sensores acoplados em satélites artificiais que orbitam o planeta (FITZ, 2008b).
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Figura 2 - Obtenção de imagens por sensoriamento remoto. Fonte: Florenzano (2002).
Dois campos energéticos advindos desse tipo de radiação, o elétrico e o magnético que 
são perpendiculares entre si e oscilam ortogonalmente, um em relação ao outro, no sentido de 
propagação da onda. Fisicamente é possível ser demonstrado que um campo elétrico gera um 
campo magnético e um campo magnético gera um campo elétrico (FITZ, 2008b).
Figura 3 - Esquema de uma onda eletromagnética. Fonte: Jensen (2009).
2. ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO
O espectro eletromagnético é a representação contínua da radiação eletromagnética 
em termos de comprimentos de onda, frequência ou energia. Ele é subdividido em faixas, 
que representam regiões possuindo características peculiares em termos de processos físicos 
geradores de energia, ou mecanismos físicos de detecção desta energia (ROSA, 2013). Todos os 
objetos acima do zero absoluto (-273 ºC ou 0 K) emitem energia eletromagnética, incluindo a 
água, solo, rocha, vegetação (JENSEN, 2009).
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Fitz (2008b, p. 102-103) lista algumas das principais faixas do espectro eletromagnético:
Faixa das ondas de rádio e TV: conforme se pode deduzir, são muito utilizadas 
para comunicação. Possuem comprimentos de ondas variados (de 30 cm até vários 
quilômetros). As ondas de rádio com frequência próxima de 100 Hz podem ser 
refletidas pela ionosfera, o que propicia a cobertura de grandes distâncias, porém 
com bastante ruído. Quando as frequências são muito grandes, entre cerca de 
30 MHz e 300 MHz - Very High Frequency (VHF) - as emissões não atingem 
grandes distâncias, sendo, porém, pouco afetadas por ruídos da atmosfera.
Faixa das micro-ondas: que apresenta bons resultados para sensores como 
o Radar, já que essa radiação é pouco afetada pela atmosfera (o efeito de 
nebulosidade é desprezível, por exemplo). As micro-ondas situam-se na faixa de 
1 mm a 30 cm, ou cerca de 3 GHz a 300 GHz.
Faixa do infravermelho (IV ou IR-InfraRed): largamente utilizada em trabalhos 
de sensoriamento remoto pelo fato de estar associada ao calor. Esse tipo de 
radiação é emitido por corpos aquecidos. A faixa do infravermelho está situada 
entre os comprimentos de onda de 0,7 μm a 1,0 mm, apresentando subdivisões: 
infravermelho próximo (entre 0,7 μm e 5 μm), infravermelho médio (entre 5 
μm e 30 μm) e infravermelho distante (entre 30 μm e 1,0 mm). A porção situada 
entre cerca de 8 μm a 14 μm é chamada de infravermelho termal, pois nela se 
estabelecem as emissões máximas de calor de um corpo. Faixa do visível: que 
possui como principal característica a propriedade de abarcar os comprimentos 
de onda cuja radiação pode ser percebida pelo olho humano. Essa é a principal 
porção do espectro eletromagnético para uso em sensoriamento remoto. A 
banda do visível possui comprimentos de onda situados entre cerca de 0,38 μm 
(violeta) e 0,74 μm (vermelho), apresentando, simplificadamente, as seguintes 
subdivisões:
Violeta: 0,380 μma 0,440 μm
Azul: 0,440 μm a 0,485 μm
Ciano: 0,485 μm a 0,500 μm
Verde: 0,500 μm a 0,565 μm
Amarelo: 0,565 μm a 0,590 μm
Laranja: 0,590 μm a 0,625 μm
Vermelho: 0,625 μm a 0,740 μm
Faixa do ultravioleta (UV), cuja radiação é essencial para a existência da vida na Terra, 
mas que também pode causar danos ao ser humano (queimaduras, alergias ou câncer de pele), é 
pouco utilizada para trabalhos em Sensoriamento Remoto. Raios X, bastante utilizado na área da 
saúde. Raios gama, menor tamanho de onda de todo o espectro eletromagnético. Possui utilidade 
na medicina (FITZ, 2008b). 
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A Figura 4 ilustra o espectro eletromagnético
Figura 4 - Espectro Eletromagnético. Fonte: Moreira (2005).
Para se trabalhar sensoriamento remoto vinculado a estudos espaciais, a principal faixa de 
interesse situa-se entre o ultravioleta e o infravermelho termal. Essa região do espectro, entretanto, 
sofre os efeitos da atmosfera terrestre e, de acordo com o comprimento de onda emitido, haverá 
uma maior ou menor resistência dessa região. As micro-ondas, utilizadas pelo radar, não sofrem 
influência significativa das nuvens (FITZ, 2008b).
A radiação eletromagnética, ao se propagar pela atmosfera, é absorvida seletivamente 
pelos seus vários constituintes, tais como: vapor d’água, ozônio, dióxido de carbono etc. Dentro 
das faixas do ultravioleta e visível, o ozônio é o principal atenuador por absorção, enquanto que 
na faixa do infravermelho o vapor d’água e o dióxido de carbono são os principais atenuadores. 
Existem regiões, no espectro eletromagnético, em que a absorção atmosférica é relativamente 
pequena; estas regiões são conhecidas como janelas atmosféricas e caracterizam-se por possuírem 
uma boa transmitância. É nessas regiões que são desenvolvidas praticamente todas as atividades 
de sensoriamento remoto (ROSA, 2013). A Figura 5 apresenta essas janelas.
Figura 5 - Janelas atmosféricas. Fonte: Rosa (2013).
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Já no espalhamento, a radiação solar incidente na atmosfera, ao interagir com esta, 
e gera um campo de luz difusa que se propagará em todas as direções. Tanto no processo de 
planejamento de aquisição de dados por sensores remotos quanto no processo de interpretação é 
importante levar em consideração o fenômeno de espalhamento, pois a radiação eletromagnética 
coletada pelo sistema sensor não provém somente do alvo, uma vez que a radiação espalhada 
pela atmosfera e por outros alvos poderá também atingir o sistema sensor, mascarando, total ou 
parcialmente, a informação desejada (ROSA, 2013).
Um exemplo pode ser observado na presença de nuvens. A energia solar é absorvida 
pelos gases e vapor d’água nelas existentes e é dispersada ou espalhada. Quanto maior o volume 
da nuvem, tanto mais os efeitos serão percebidos e a coloração da nuvem passará de branca 
(pouca taxa de absorção e espalhamento) a cinza-escuro (alta taxa de absorção e espalhamento). A 
coloração azul do céu (presença de vapord’água) e suas variações para tons amarelo-avermelhados 
no início e no final do dia (presença de partículas – poeiras e aerossóis – com tamanhos diversos) 
são outro exemplo do espalhamento da energia solar (FITZ, 2008b).
2.1 Comportamento Espectral dos Alvos
Cada superfície terrestre possui um comportamento espectral diferente e isso altera a sua 
intensidade de reflectância. A Figura 6 mostra três alvos: água, solo e vegetação.
Figura 6 - Curvas espectral da água, vegetação e solo. Fonte: Florenzano (2002).
Minerais e Rochas: os elementos e substâncias mais importantes que determinam as 
feições diagnósticas na faixa do espectro refletivo (0,4 a 2,5 µm) são íons ferroso e férrico, água e 
hidroxila. Os elementos químicos mais frequentes, como o silício, alumínio e magnésio, possuem 
interesse secundário (ROSA, 2013).
Solos: o comportamento espectral dos solos é função principalmente da porcentagem 
de matéria orgânica, granulometria, composição mineralógica, umidade e capacidade de troca 
catiônica (CTC). O aumento do conteúdo de matéria orgânica provoca uma diminuição da 
resposta espectral. No que se refere à granulometria, com o aumento da concentração de minerais 
félsicos (minerais claros), a diminuição do tamanho das partículas provoca um aumento nos 
valores de reflectância e a atenuação das bandas de absorção. 
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Ocorre o contrário à medida que se aumenta a concentração de minerais máficos 
(minerais escuros). Com relação à umidade e a capacidade de troca catiônica, os solos úmidos 
possuem reflectância mais baixa que os solos secos na faixa do espectro (ROSA, 2013).
Vegetação: o comportamento espectral típico de uma folha verde está no intervalo 
espectral de 0,4 a 2,5 μm. Na região do visível a reflectância é relativamente baixa, decorrente 
da forte absorção da radiação dos pigmentos do grupo da clorofila. Existem duas bandas de 
absorção preeminentes, aproximadamente, em 0,48 μm, devido à presença de carotenos, e 0,68 
μm, relacionada ao processo de fotossíntese. Pode se destacar ainda um pico de reflectância em 
torno de 0,5 μm, correspondente à região verde do espectro visível, o que explica a coloração 
verde das plantas (ROSA, 2013).
Na faixa compreendida entre 0,7 a 1,3 μm a reflectância passa para valores próximos a 
40%. Este aumento da reflectância está relacionado à estrutura interna celular da folha. Esta alta 
reflectância é importante para que a folha mantenha o equilíbrio no balanço de energia e não 
se superaqueça, evitando, assim, a destruição da clorofila. O decréscimo gradual dos valores de 
reflectância para comprimentos de onda superiores a 1,3 μm é devido à presença da água, com 
pico de absorção próximo a 1,4 e 1,9 μm (ROSA, 2013).
Estes dados são para uma única folha verde isolada e sadia, são fundamentais para o 
entendimento do comportamento espectral da vegetação. Entretanto, não pode ser aplicado 
diretamente para uma planta inteira ou para uma cobertura vegetal. Percentualmente, a 
reflectância de uma cobertura vegetal é consideravelmente menor do que a de uma folha verde 
isolada, devido a diversos fatores como a influência de superfícies desfolhadas, mudanças no 
ângulo de iluminação e orientação das folhas (ROSA, 2013).
Água: de um modo geral, a reflectância da água limpa diminui com o aumento dos 
comprimentos de onda, ou seja, verificam-se as maiores reflectâncias na região do visível, mais 
especificamente nos comprimentos de onda do azul e verde, decrescendo gradualmente na direção 
do infravermelho. À medida que acrescentamos sedimentos na água o pico de reflectância se 
desloca na direção dos maiores comprimentos de onda. Além do mais, a reflectância é maior do 
que a da água limpa (ROSA, 2013).
3. OBTENÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO 
REMOTO
Da maneira geral, as imagens de sensoriamento remoto podem ser obtidas de duas formas: 
de uma aeronave situada em altitude preconcebida, cuja altura de voo é determinada, além das 
próprias características do avião, em função da distância focal da câmara e da escala desejada 
para as fotos ou imagens; ou com o sensor localizado em um satélite artificial lançado na órbita 
terrestre. Para o primeiro caso, pode-se obter dois produtos: fotografias aéreas convencionais 
(películas) ou digitais e imagens de radar mediante o uso desses tipos de sensores acoplados ao 
avião. No segundo caso, também se pode obter imagens de radar ou outras imagens digitais em 
bandas específicas do espectro (FITZ, 2008b).
Segundo Jensen ( 2009), as fotografias aéreas podem ser:
• Fotografia Aérea Vertical: é considerada vertical devido ao eixo óptico da câmera estar 
dentro de +/- 3º (perpendicular) à superfície da Terra (Figura 7).
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• Fotografia Aérea Oblíqua-baixa: pode ser chamada de inclinada, é aquela em que o eixo 
óptico da câmera está deslocado da vertical em + de 3º sem o horizonte visível (Figura 8).
• Fotografia Aérea Oblíqua-alta: é aquela em que o eixo óptico da câmera está deslocado 
da vertical em + de 3º, porém, com o horizonte visível (Figura 9).
Figura 7 - a) fotografia aérea vertical, b) Fotografia aérea vertical mostrando os meandros do rio San Juan, Utah, 
EUA. Fonte: Jensen (2009).
Figura 8 - a) Fotografia Aérea Oblíqua-baixa, b) ponte sobre o rio Congaree, Carolina do Sul, EUA. Fonte: Jensen 
(2009).
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Figura 9 - a) Fotografia Aérea Oblíqua-alta, b) Barragem de Grand Coulee, Washington, EUA. Fonte: Jensen 
(2009).
Normalmente é mais fácil interpretar uma fotografia aérea oblíqua do que a vertical, 
devido a sensação de profundidade que essas fotografias dão. A figura 9 é um exemplo, o relevo é 
facilmente identificável. Já na Figura 7 seria necessário o uso de outros equipamento e imagens, 
como as imagens estereoscópicas.
Para obter a visão tridimensional do terreno é necessário o uso de duas fotografias ou 
imagens do terreno (Figura 10). Essas imagens são obtidas de uma linha de voo previamente 
determinada e cada nova imagem mostra uma parte da imagem anterior, superior e inferior 
(Figura 11). A análise dessa fotografia é feita por meio de um aparelho chamado estereoscópio 
(Figura 12) (JENSEN, 2009).
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Figura 10 - Par estereoscópio de imagens de St. Louis, Missouri, EUA. Fonte: Jensen (2009).
Figura 11 - Direção e linha de voo para a obtenção de fotografia aéreas. Fonte: Jensen (2009).
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Figura 12 - Diferentes tipos de estereoscópios. Fonte: Jensen (2009).
Os aerolevantamentos também podem utilizar o sistema de radar. Em geral, para fins 
de sensoriamento remoto, utiliza-se a faixa de frequência das micro-ondas, pois nessa porção 
do espectro eletromagnético há pouca interferência da atmosfera terrestre. A nebulosidade, por 
exemplo, não interfere na qualidade da imagem gerada, o que é bastante satisfatório para regiões 
de clima tropical úmido (FITZ, 2008b).
Os radares utilizados em sensoriamento remoto são denominados radares de abertura 
sintética – Synthetic Aperture Radar (SAR). Esses sistemas coletam os dados ao se deslocar e ao 
longo de sua trajetória, dada pela faixa de voo da aeronave, por meio da chamada visada lateral. 
O imageador envia ondas eletromagnéticas para a superfície terrestre, recebe o seu eco e realiza 
o seu registro. Em seguida, o sinal é processado para a geração de imagens digitais. A Figura 13 
exemplifica o processo. As imagens de radar obtidas por satélites também utilizam esse mesmo 
sistema (FITZ, 2008b).
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