Pratica4_DanielaCunha

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Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO 
Centro de Ciências Biológicas e da Saúde – CCBS 
Instituto de Biociências – IBIO 
Departamento de Ciências Naturais – DCN 
 
 
 
 
 
Disciplina: Geoprocessamento Ambiental 
Professora: Maria Lucia Lorini 
 
 
 
Aluno: Daniela Vilela Cunha 
Matricula: 20162114021 
Curso: Ciências Ambientais 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
PRÁTICA 4: INICIANDO O USO DO ArcGIS - SIMBOLIZAÇÃO DE DADOS 
VETORIAIS (FEIÇÕES) E MATRICIAIS (RASTERS) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Rio de Janeiro, 06 de abril de 2017 
 
 
A prática 04, realizada no dia 01 de abril de 2017, consistiu na análise dos 
processos de classificação em dados qualitativos e quantitativos. 
Seguindo o roteiro de aula foi possível alterar as simbologias e os métodos de 
classificação de modo a compara-los e analisar os resultados diretamente no mapa do 
município de São Paulo. 
 
Questões: 
 
1. Identificar as principais áreas urbanas do estado de São Paulo. 
De acordo com a análise do mapa (Figura 1), observa-se que as principais áreas urbanas 
do estado de São Paulo são: Sorocaba, Grande São Paulo, São José dos Campos, Santos, 
São José do Rio Preto, Aracatuba, Presidente Prudente, Marília, Bauru, Araraquara, 
Ribeirão Preto, Franca, Rio Claro, Limeira, Piracicaba, Americana, Campinas e Jundiaí. 
 
 
Figura 1. Áreas Urbanas de São Paulo 
 
2. Analisar os municípios de São Paulo quanto à população, avaliando em que 
classe se encontra a maior parte dos municípios do estado e como os diferentes 
métodos de simbolização modificam a visualização deste atributo. 
A maior parte dos municípios do estado é da Classe 1 (menor densidade 
populacional). 
Utilizando o método de Intervalos Idênticos, onde o intervalo de todos os seus 
valores de dados é dividido em subintervalos de tamanhos iguais é possível observar de 
acordo com a Figura 2, que somente a cidade mais populosa está destacada das demais. 
Essa classificação é apropriada nos casos em que os dados apresentam uma distribuição 
uniforme em todos os intervalos. 
 
 
Figura 2. Intervalo Idêntico 
 
 
O segundo método utilizado foi o de Quebras Naturais. Nele, as classes são 
baseadas em agrupamentos naturais dos dados, tornando-se apropriado para os casos 
que apresentam valores que não possuem distribuição uniforme. Este método identifica 
pontos de quebra entre os valores com maior similaridade nos grupos de variáveis para, 
em seguida, maximizar a diferença entre as classes. É o método mais adequado no 
mapeamento de densidades populacionais. Na Figura 3 é possível observar a diferença 
de tonalidade dos municípios, onde quanto mais escura for a cor, maior é densidade 
populacional. 
 
Figura 3. Quebras Naturais 
 
O próximo método utilizado foi o Quantil, onde cada classe contém o mesmo 
número de feições. É indicado para dados com distribuição linear e útil quando se quer 
enfatizar a posição relativa de uma feição entre outras feições. Esse método reduz o 
intervalo em relação ao método de Quebras Naturais e, portanto a visualização que se 
obtém no mapa é de áreas com maior densidade populacional. Ou seja, O mapa 
encontrado pode ser, por vezes, enganoso e para minimizar sua distorção deve-se 
aumentar o número de classes. 
 
 
Figura 4. Quantil 
Por último, no método de Quebras Manuais, adicionaram-se manualmente as 
quebras de classe (100000, 500000, 1000000, 5000000, 11000000) configurando 
grandes intervalos de classe garantindo que apenas as áreas com maior densidade 
populacional ficariam destacadas das demais no mapa em questão. 
 
 
Figura 5. Quebras Manuais 
 
3. Analisar os remanescentes florestais da região do Pontal do Paranapanema (no 
oeste do estado de São Paulo) em termos de área e de isolamento dos fragmentos, 
avaliando como se distribuem os fragmentos florestais nas diferentes classes de 
tamanho e de isolamento e como os diferentes métodos de simbolização modificam 
a visualização destes atributos. 
 
Na tabela de atributos há informações referentes a métricas de paisagem que 
representam características estruturais diferentes de cada fragmento e de seu entorno, 
tais como tamanho e grau de isolamento. 
Na classificação dos fragmentos por área foi possível observar que existem 
pequenas áreas espalhadas de remanescentes florestais na região do Pontal do 
Parapanema, com destaque para a maior área simbolizada pela cor azul, conforme 
Figura 6, abaixo. Foi utilizado o método das Quebras Naturais, e seus valores foram 
pré-definidos pelo ArcGis. 
 
 
Figura 6. Área de Fragmentos por Quebras Naturais 
 
No mapa em que foi utilizado o método de Quebras Manuais, foram inseridos 
manualmente os seguintes valores para os intervalos: 100, 200, 300, 500, 35000. O 
resultado foi uma alteração na simbologia (cores) dos fragmentos, uma vez que a área 
representada foi modificada. 
 
 
Figura 7. Área de Fragmentos por Quebras Manuais 
 
Além disso, foi repetida a simbolização da imagem explorando o grau de 
proximidade (Prox), que indica o grau de isolamento dos fragmentos. O resultado 
encontra-se na Figura 8. 
 
 
Figura 7. Proximidade de Fragmentos por Quebras Naturais