GEOTECNOLOGIAS APLICADAS À ÁREA AMBIENTAL

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GEOTECNOLOGIAS APLICADAS 
À ÁREA AMBIENTAL
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1.
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2
Felipe Rodrigues Macedo 
Raquel Carnivalle Silva Melillo
Londrina 
Editora e Distribuidora Educacional S.A. 
2020
GEOTECNOLOGIAS APLICADAS À ÁREA 
AMBIENTAL
1ª edição
3
2020
Editora e Distribuidora Educacional S.A.
Avenida Paris, 675 – Parque Residencial João Piza
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__________________________________________________________________________________________ 
Macedo, Felipe Rodrigues
M141g Geotecnologias aplicadas à área ambiental/ Felipe
Rodrigues Macedo, Raquel Carnivalle Silva Melillo – 
Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2020.
43 p.
 ISBN 978-65-86461-68-8
1. Geotecnologias. 2. Cartografia Sistemática e Temática. I. Carnivalle, Raquel. II.Título.
CDD 550
____________________________________________________________________________________________
Jorge Eduardo de Almeida CRB: 8/8753
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SUMÁRIO
Fundamentos de Cartografia _ _______________________________________ 05 
Sistema de Informação Geográfica _________________________________ 20 
Sensoriamento Remoto ____________________________________________ 35 
Geotecnologias aplicadas à área ambiental _________________________ 52
GEOTECNOLOGIAS APLICADAS À ÁREA AMBIENTAL
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Fundamentos de Cartografia
Autoria: Felipe Rodrigues Macedo
Leitura crítica: Ana Claudia Guedes Silva
Objetivos
• Entender as diferenças entre Cartografia Sistemática 
e Temática.
• Compreender os Sistemas Geodésicos de Referência.
• Identificar as diferenças entre o Sistema de 
Coordenadas Geográficas e UTM (Universal 
Transversa de Mercator).
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1. Fundamentos de Cartografia
Nesta unidade, abordaremos os conceitos fundamentais para a 
compreensão da Cartografia, que darão o suporte básico para os 
trabalhos em geotecnologias. Esses conhecimentos são essenciais 
para que o profissional entenda a teoria e as aplicações que estão por 
trás das ferramentas e funcionalidades dos comandos realizados nos 
Sistemas de Informações Geográficas (SIG).
Além disso, abordaremos os seguintes temas: as diferenças entre a 
cartografia sistemática e a temática, a semiologia gráfica, os sistemas 
geodésicos de referência, os sistemas de coordenadas geográficas e 
UTM (Universal Transversa de Mercator) e, por fim, a escala. 
 
1.1 Princípios de cartografia sistemática e temática
Segundo o Instituto Brasileiro Geografia e Estatística (IBGE, 2020) o 
conceito de cartografia é:
[...] um conjunto de estudos e operações científicas, técnicas e artísticas 
que, tendo como base os resultados de observações diretas ou a análise 
de documentação já existente, visa a elaboração de mapas, cartas e outras 
formas de expressão gráfica ou representação de objetos, elementos, 
fenômenos e ambientes físicos e socioeconômicos, bem como sua 
utilização (IBGE, 2020, [s.p.]).
Nesse sentido, Carvalho e Araújo (2008) explicam que a cartografia 
se divide em duas áreas: a cartografia sistemática e a cartografia 
temática. Entretanto, isso não significa que a ciência tenha surgido 
com essa divisão, mas, na prática, é difícil encontrar algum documento 
cartográfico que não possua um desses temas.
A Cartografia Sistemática se volta para a representação do espaço 
através da elaboração de mapeamentos básicos, a partir de 
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levantamentos que podem ser topográficos, aerofotogramétricos 
ou apoiados em imagens de satélites. Logo, as escolhas de projeção 
cartográfica, escala, simbologia, entre outras informações são 
consideradas requisitos necessários pelos profissionais envolvidos 
na elaboração do mapa-base de uma determinada área (CARVALHO; 
ARAÚJO, 2008).
Assim, a cartografia sistemática utiliza convenções e escalas padrão na 
execução dos mapeamentos básicos da representação da superfície 
terrestre. De acordo com Archela (2000), ela é baseada na localização 
precisa dos objetos na superfície terrestre, na instalação e conservação 
das redes de apoio geodésico, na realização dos levantamentos 
aerofotogramétricos e, por fim, na elaboração e atualização dos 
mapeamentos básicos.
Por outro lado, a cartografia temática se preocupa com o planejamento, 
a execução e a impressão final de mapas temáticos, que são aqueles que 
possuem um tema principal a ser representado. Segundo Fitz (2008a), 
para um bom resultado em um mapa temático, é necessário seguir 
algumas etapas predefinidas e, como esses mapas são baseados em 
outras já existentes, é preciso ter conhecimento das características da 
base de origem.
A cartografia temática é utilizada na expressão dos resultados obtidos 
pelas ciências que necessitam transmitir dados na forma gráfica. Desse 
modo, esses dados devem ser representados a partir da utilização 
de uma técnica mais conveniente, com o objetivo de melhorar a 
visualização das informações.
Para transmitir os dados para uma forma gráfica, Jacques Bertin utilizou 
os princípios da semiótica. A semiologia gráfica representa um conjunto 
de diretrizes que norteiam o uso de elementos visuais na disseminação 
de informação em mapas temáticos (SAMPAIO; BRANDALIZE, 2018).
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Nesse sentido, Queiroz (2000) explica que Bertin identificou três 
relações: similaridade, ordem e proporcionalidade. Por sua vez, elas são 
os significados da representação gráfica e devem ser expressas pelas 
variáveis visuais: tamanho, valor, granulação (textura), cor, orientação 
e forma. Além disso, essas variáveis visuais possuem três modos de 
implantação: pontual, linear e zonal. Dessa maneira, Bertin criou um 
sistema de linguagem cartográfica.
Com isso, entendemos um pouco das diferenças entre a cartografia 
sistemática, que mapeia o modelado do relevo, e a cartografia temática, 
que possui algum tema. Porém, conforme mencionamos, é difícil separar 
uma da outra, pois o próprio mapa topográfico, que é sistemático, 
possui um tema.
1.2 Cartograma
Segundo o IBGE (2000, [s.p.]), o cartograma pode ser definido como “um 
esquema representativo de uma superfície ou parte dela, sobre a qual 
são apresentadas informações quantitativas e qualitativas, de eventos 
geográficos, cartográficos e socioeconômicos”.
Assim, o cartograma apresenta dados quantitativos na forma de gráfico, 
representando áreas de bairros, municípios, estados ou países. Esse tipo 
de representação possui uma preocupação maior em transmitir uma 
informação de modo que o usuário possa entender o comportamento 
e a distribuição daquele dado no espaço, em vez de sua representação 
espacial.
Nesse sentido, Sampaio (2018) afirma que o termo cartograma é o 
resultado da junção dos termos carta (Latim: charta / Grego: Khartes – 
folha para escrita) com o sufixo grama (Grego: Gramma – letra, signo), 
podendo ser entendido como o material gráfico que produz um 
significado. Em inglês, o termo cartograma éutilizado, geralmente, como 
sinônimo de mapas de anamorfose.
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Segundo IBGE (2020), o mapa é a representação no plano, normalmente, 
em pequena escala dos aspectos geográficos, naturais, culturais e 
artificiais de uma área na superfície terrestre. Já o termo carta é a 
representação no plano, em média ou grande escala, dos aspectos 
artificiais e naturais de uma área da superfície terrestre, subdividida 
em folhas padronizadas que possuem paralelos e meridianos, com a 
finalidade de possibilitar a avaliação de detalhes, com grau de precisão 
compatível com a escala.
Assim, Sampaio (2018) indica que o termo mapa pode ser utilizado, 
preferencialmente, para materiais gráficos que apresentam todos os 
elementos formais de uma representação cartográfica. Enquanto o 
termo carta possui as mesmas características de um mapa, porém 
faz parte de uma sequência contínua, ordenada e articulada da 
representação do espaço.
De maneira geral, o termo cartograma é genérico e acaba sendo 
utilizado para nominar representações cartográficas simplificadas, 
que possuem elementos típicos de um mapa limitado, como: escala, 
indicação geográfica, legenda, título etc.; no entanto, cumpre a sua 
função de transmitir a informação, ou seja, um mapa temático com 
informações reduzidas sobre referencial cartográfico, escala, localização 
etc.
1.3 Sistemas geodésicos de referência
Além disso, existe uma dificuldade em modelar a superfície da Terra 
devido a quantidade de irregularidades do relevo e a diferenciação 
da gravidade em distintos pontos da superfície terrestre. Assim, é 
necessário, modelar esse formato complexo em uma representação 
mais simples, regular e geométrica, se aproximando da sua forma real.
Para a representação do formato terrestre, consideramos quatro tipos 
de superfícies: modelo real, geoidal, elipsoidal e esférico. Cada um 
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desses modelos possui suas peculiaridades e características, sendo que 
quanto mais elevado o grau de representação, mais complexa será a 
base de cálculos sobre essa superfície.
O meio acadêmico utiliza o termo geoide para o modelo físico que 
mais se aproxima da verdadeira forma da Terra. Segundo Fitz (2008a), 
seria uma superfície idêntica ao nível médio e inalterado dos mares, 
criada por um conjunto de pontos infinito cuja medida do potencial do 
campo gravitacional da Terra é constante e possui direção exatamente 
perpendicular.
Já o elipsoide de referência é uma figura geométrica tridimensional 
matematicamente definida, que mais se aproxima da forma do geoide 
(FITZ, 2008a). A Figura 1 mostra os diferentes modelos de representação 
da superfície terrestre.
Figura 1 – Diferentes modelos de representação da superfície 
terrestre
Fonte: Rosa (2013 p. 14).
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Segundo Fitz (2008a), para estabelecer uma relação entre um ponto 
na superfície terrestre e no elipsoide de referência, é necessário um 
sistema geodésico de referência que, por sua vez, consegue fazer essa 
ligação entre a superfície real e o cálculo matemático.
Um sistema geodésico é constituído de marcos geodésicos e suas 
coordenadas, o qual busca correlacionar o geoide e o elipsoide. Assim, 
o elipsoide de referência é ajustado ao geoide local, estabelecendo 
coordenadas geodésicas corretas para a elipsoide (ROSA, 2013).
Desse modo, para um elipsoide de revolução, é necessário conhecer 
o seu semieixo maior (a), o semieixo menor (b) e o achatamento (α). O 
cálculo do achatamento é realizado pela seguinte fórmula:
ba
a
α = −
Segundo Rosa (2013), a posição, a forma e o tamanho do elipsoide em 
relação ao geoide completam um conjunto de parâmetros que são 
denominados datum geodésico, o qual se divide em dois tipos: vertical e 
horizontal.
O datum vertical é uma superfície de nível que possui relação com 
o cálculo para referenciar as altitudes sobre a superfície terrestre. 
Por sua vez, o datum horizontal é utilizado para o cálculo da posição 
de um elemento na superfície da Terra, ou seja, para obtenção 
das coordenadas geográficas (latitude e longitude). Diante disso, é 
possível traçar os planos horizontal e vertical, latitudes e longitudes, 
respectivamente. Assim, o elipsoide de referência apenas facilita o 
cálculo matemático para uma elipse perfeita da superfície terrestre que 
possui uma forma imperfeita (geoidal).
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Nesse sentido, cada país adota um tipo de sistema geodésico, sendo 
que o Sistema Geodésico Brasileiro (SGB) é composto por redes de 
altimetria, gravimetria e planimetria.
A altimetria está vinculada ao geoide; no caso brasileiro, coincide com 
a marca “zero” do marégrafo de Imbituba, Santa Catarina – datum 
vertical. O referencial de gravimetria do sistema geodésico brasileiro 
está vinculado a milhares de estações existentes espalhadas por todo 
território nacional, que coletam dados sobre a aceleração da gravidade 
em cada uma delas. Por último, o referencial de planimetria define as 
superfícies, a origem e a orientação do sistema de coordenadas utilizado 
no mapeamento e georreferenciamento do território brasileiro – datum 
horizontal (FITZ, 2008b).
Todavia, existem dois tipos de datum horizontais: os globais – em que o 
elipsoide é global e não possui um ponto de amarração local, somente 
aqueles definidos no sistema; compreendendo no alinhamento do 
centro do elipsoide ao centro do geoide; e os locais – quando o elipsoide 
de referência se posiciona em um ponto de amarração local (estação 
terrestre), possuindo parâmetros diferenciais o que faz o centro do 
elipsoide ser desalinhado ao centro do geoide.
Segundo Rosa (2013), um exemplo de posicionamento do elipsoide para 
a obtenção do datum é o sistema de coordenadas geográficas World 
Geodetic System 1984 (WGS-84), o qual não possui um ponto único de 
amarração local, mas realiza vários ajustamentos de redes geodésicas. 
Já o sistema de referência South American Datum 1969 (SAD 69), que é o 
elipsoide para a América do Sul, possui o ponto de amarração situado 
no vértice Chuá, em Minas Gerais (ROSA, 2013).
O Brasil adotou o datum planimétrico de Córrego Alegre até o início 
da década de 1970, havendo uma mudança, por curto período de 
tempo, para o datum Chuá Astro, e somente em 1977 passou a adotar 
oficialmente o SAD 69 (IBGE, 2000).
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No entanto, com o passar dos anos e o surgimento de novas tecnologias, 
viu-se a necessidade de adoção de um novo referencial geodésico. 
Assim, em 2005, o IBGE definiu o Sistema de Referência Geocêntrico 
para a América do Sul (SIRGAS) na versão 2000, como o SGB, o qual foi 
oficialmente adotado em 2015. Esse sistema, por sua vez, não possui um 
ponto datum associado, mas uma rede de pontos distribuídos em todo o 
território sul americano (SAMPAIO; BRANDALIZE, 2018)
De acordo com o IBGE (2000), uma das principais diferenças entre 
o datum horizontal SAD 69 e o SIRGAS 2000 é que o primeiro não é 
geocêntrico, ou seja, o centro do elipsoide não é alinhado ao centro do 
geoide, como no SIRGAS 2000 e o WGS-84. Deste modo, ocorre uma 
diferença de distância entres os sistemas, que no Brasil é de 60 e 70 
metros na direção nordeste, variando ao longo do território nacional.
A Figura 2 representa essas diferenças no plano cartesiano X, Y 
e Z, podendo ser entendido como latitude, longitude e altitude, 
respectivamente.
Figura 2 – Exemplo de diferenças cartesianas entre os referenciais 
geográficos SIRGAS 2000 e SAD 69
Fonte: IBGE (2000 p. 6)
14
No caso de mapeamento, o parâmetro do elipsoide utilizado no SIRGAS 
2000 é considerado idêntico ao do WGS-84. Os semieixos dos dois 
elipsoides são idênticos a = 6.378.137 e b = 6.356.752, a diferença 
está em uma pequena variação no achatamento terrestre (α), sendo 
1/298.257223563 para o WGS84 e 1/298.257222101 para o SIRGAS 2000 
(ROSA, 2013). Devido a essa característica, as latitudes e longitudes são 
iguais, havendo um pequeno erro na altitude que não afeta a maioria 
dos mapas.
Por isso, atualmente, a elaboração de mapas no Brasil deve seguir como 
sistema geodésico o SIRGAS 2000. Entretanto, muitas cartastopográficas 
e outros produtos cartográficos elaborados no passado ainda possuem 
o datum SAD 69 ou Córrego Alegre. Esses produtos, se utilizados como 
base de mapas temáticos, por exemplo, deverão, obrigatoriamente, ter o 
datum vertical e horizontal convertido para o SIRGAS 2000.
A Resolução n° 1 do Presidente do IBGE, de 25 de fevereiro de 2005, 
especifica os cálculos necessários para essa conversão (IBGE, 2005). A 
conversão é necessária, pois utilizar sistemas geodésicos diferentes em 
um mesmo mapa causará erros de precisão na localização dos objetos.
1.4 Sistemas de Coordenadas Geográficas e Universal 
Transversa de Mercator (UTM)
De modo geral, existem dois sistemas de coordenadas: 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, também, ser 
apresentadas em graus decimais (SAMPAIO; BRANDALIZE, 2018).
A latitude, representada pela letra grega φ (fi), é a distância entre o Plano 
do Equador e um ponto na superfície terrestre, variando de 0º e 90º ao 
norte e ao sul, geralmente, a marcação do sul é negativa. A longitude, 
representada pela letra grega λ (lambda), é a distância entre o meridiano 
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de origem (Greenwich = 0º) e um ponto na superfície terrestre. Segundo 
Fitz (2008b), ela varia de 0º até 180º tanto ao leste quanto ao oeste, 
geralmente, a marcação do oeste é negativa.
Já o sistema de coordenadas UTM adota coordenadas métricas planas 
ou plano-retangulares. Ele possui sua origem estabelecida pelo 
cruzamento do equador com um meridiano padrão específico, chamado 
de Meridiano Central (MC).
Os valores das coordenadas têm um sistema que estabelece o valor 
de 10.000 km sobre o equador e de 500 km sobre o MC. Segundo Fitz 
(2008b), as coordenadas lidas a partir do eixo N (Norte-Sul) de referência 
decrescem no sentido sul e as coordenadas do eixo E (leste-oeste), 
contadas a partir do MC de referência, possuem valores decrescentes no 
sentido oeste.
É importante ressaltar que o MC do sistema de coordenadas UTM não 
tem relação com o Meridiano de Greenwich (utilizado no sistema de 
coordenadas geográficas). Desse modo, ele “reinicia a contagem” a cada 
500 km e cada reinício é chamado de fuso.
Além disso, outra informação a se destacar é que um mapa só poderá 
ser elaborado no sistema de coordenadas UTM se a área a ser mapeada 
não abranger dois fusos. Caso isso ocorra, terá de ser, necessariamente, 
utilizado o sistema de coordenadas geográficas. A Figura 3 mostra os 
fusos UTM para o Brasil:
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Figura 3 – Fusos dos sistemas de coordenadas UTM para o Brasil
Fonte: elaborada pelo autor.
Além disso, é importante não confundir o sistema de coordenadas UTM 
com a projeção UTM. O primeiro é o sistema de coordenadas utilizado 
para definir a posição de um objeto na superfície da Terra em relação ao 
elipsoide de referência, e a segundo é uma forma de projeção cilíndrica 
utilizado na representação da superfície terrestre para produção de 
mapas.
1.5 Escala 
 
Uma das normativas mais importantes da Cartografia é a escala. Para 
Fitz (2008a), 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.
Nesse sentido, existem dois tipos de escalas: a numérica e a gráfica. 
A escala numérica estabelece por meio de números a relação entre o 
comprimento no mapa e a distância no terreno, sendo “representada 
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por uma fração em que o numerador é sempre a unidade, designando 
a distância medida no mapa, e o denominador representa a distância 
correspondente no terreno” (FITZ, 2008a, [s.p.]).
Já a escala gráfica, normalmente utilizada em mapas digitais, é 
representada por uma linha (régua) graduada contendo subdivisões 
denominadas talões. Os talões apresentam a relação de seu 
comprimento com o valor correspondente no terreno, indicado sob 
a forma numérica, na sua parte inferior. Segundo Fitz (2008b), o talão 
deve ser expresso, preferencialmente, por um valor inteiro. A Figura 4 
apresenta um exemplo de escala gráfica utilizada em mapas.
Figura 4 – Exemplo de escala gráfica
Fonte: Fitz (2008a, p. 20).
Assim, o cálculo de escala é dado por meio de uma simples regra de três:
D N d= 
Onde:
D: distância real no terreno;
N: denominador da escala do mapa;
d: distância medida no mapa.
Nessa fórmula, quando fazemos o cálculo de um mapa 1:30.000 e 
medindo 1 centímetro no mapa, por exemplo, nossa resposta será de 
30.000 cm real. Para sabermos em metros, é necessária uma conversão 
para tal unidade, obtendo nesse caso, 300 metros. Em relação a escala, 
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ela 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, que possui uma escala maior (mais detalhada) que um mapa 
de escala 1:100.000 (menos detalhada).
Nesta unidade, aprendemos um pouco sobre a cartografia como uma 
ciência e arte na elaboração de mapas, as diferenças entre a cartografia 
sistemática e temática, as formas de representação da superfície 
terrestre por meio de mapas, cartas ou cartogramas e os sistemas 
geodésicos de referência. Os sistemas de coordenadas geográficas e 
UTM, por fim, a escala, item fundamental para a qualidade de um mapa 
sem erros.
Esses assuntos são importantes para o entendimento do profissional 
que elaborará o mapa. Devido aos avanços tecnológicos, atualmente, 
muitos sistemas de computador conseguem elaborar um mapa de 
maneira rápida, porém para um mapa ter qualidade, precisão e, 
consequentemente, não ter erros, é necessário que o profissional tenha 
conhecimentos de Cartografia e não somente os conhecimentos de 
software.
Referências Bibliográficas
ARCHELA, R. S. Análise da cartografia brasileira: bibliografia da cartografia 
na geografia no período de 1935-1997. Tese (Doutorado em Geografia Física) – 
Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São 
Paulo, 2000.
CARVALHO, E. A.; ARAÚJO, P. C. A Cartografia: bases conceituais. Natal: UFRN, 2008.
FITZ, P. R. Cartografia básica. São Paulo: Oficina de Textos, 2008a.
FITZ, P. R. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina de Textos, 
2008b.
19
IBGE. Informativo geocêntrico nº 1: Projeto de mudança do referencial 
geodésico. Rio de Janeiro: IBGE, 2000. Disponível em: http://geoftp.ibge.gov.br/
metodos_e_outros_documentos_de_referencia/outros_documentos_tecnicos/pmrg/
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IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estátistica. Resolução do Presidente 
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QUEIROZ, D. E. R. A. Semiologia e a Cartografia Temática. Boletim de Geografia, 
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ROSA, R. Introdução ao Geoprocessamento. Uberlândia: UFU, 2013. Disponível 
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SAMPAIO, T. V. M. Cartografia Temática. Curitiba: UFPR, 2018. Disponível em: 
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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/
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Acesso em: 10 jan. 2020.
http://geoftp.ibge.gov.br/metodos_e_outros_documentos_de_referencia/outros_documentos_tecnicos/pmrg/informativo1.pdfhttp://geoftp.ibge.gov.br/metodos_e_outros_documentos_de_referencia/outros_documentos_tecnicos/pmrg/informativo1.pdf
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https://www.ibge.gov.br/geociencias/metodos-e-outros-documentos-de-referencia/vocabulario-e-glossarios/16496-dicionario-cartografico.html?=&t=sobre
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https://docs.ufpr.br/~tonysampaio/disciplinas/cartografia_tematica/Cartografia%20Tem%C3%A1tica.pdf
http://www.prppg.ufpr.br/site/ppggeografia/wp-content/uploads/sites/71/2018/03/cartografia-geral-digital-e-tematica-b.pdf
http://www.prppg.ufpr.br/site/ppggeografia/wp-content/uploads/sites/71/2018/03/cartografia-geral-digital-e-tematica-b.pdf
20
Sistema de Informação Geográfica
Autoria: Felipe Rodrigues Macedo
Leitura crítica: Ana Claudia Guedes Silva
Objetivos 
• Descobrir a história e a evolução dos Sistemas de
Informações Geográficas (SIG).
• Compreender os bancos de dados geográficos.
• Identificar os tipos de dados geográficos.
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1. O que é Geoprocessamento
A preocupação com questões ambientais vem aumentando ao longo das 
últimas décadas, principalmente quando se trata da relação do homem 
com a natureza. O conceito de desenvolvimento sustentável surgiu como 
uma ligação para 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. Nesse contexto, por possuir ferramentas fundamentais 
na análise de dados geográficos, o geoprocessamento é um aliado na 
abordagem integrada do ambiente.
Segundo Câmara e Davis (2001), a palavra geoprocessamento se refere 
a utilização de técnicas computacionais e matemáticas que realizam o 
processamento de informações geográficas, que, por sua vez, permitem 
associar coordenadas sobre a superfície terrestre, podendo ser 
utilizadas em diversas áreas, como a Cartografia, Análise de Recursos 
Naturais e Planejamento Urbano e Regional.
No Brasil, o termo geoprocessamento é utilizado como sinônimo de 
Geomática. Rosa (2013, p. 6) afirma que a “Geomática se utiliza de 
técnicas matemáticas e computacionais para a análise de informações 
geográficas, ou seja, informações temáticas ligadas à superfície terrestre, 
demonstrando, assim, a similaridade entre os dois termos”.
Os softwares desenvolvidos especificamente para o geoprocessamento 
são chamados de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) (Geographic 
Information Systems – GIS), eles permitem a realização de análises 
complexas, integração de dados de diversas fontes e criação de bancos 
de dados georreferenciados.
22
Portanto, a partir dos SIGs, podemos realizar o processamento digital 
das imagens de sensoriamento remoto, bem como os mapeamentos da 
área de interesse, visando a sua gestão e o planejamento territorial.
2. Histórico do Geoprocessamento
O primeiro SIG foi desenvolvido devido a necessidade de coletar 
medidas geográficas simples, o qual ficou conhecido como Sistema 
de Informação Geográfica do Canadá (Canada Geographic Information 
System – CGIS), em meados de 1960, tendo sua criação associada ao 
inventário de terras do Canadá, que visava identificar os recursos 
naturais do país e seus usos potenciais, como um esforço conjunto 
do governo federal e dos governos provinciais. Para isso, o CGIS foi 
planejado e desenvolvido como uma ferramenta de mensuração, 
um produto de informação tabular, e não como uma ferramenta de 
elaboração de mapas (LONGLEY et al., 2013)
Por outro lado, os Estados Unidos tinham a necessidade de realizar o 
censo demográfico de 1970. Para isso, foi desenvolvido um programa de 
Codificação Dual Independente de Mapas (Dual Independent Map Coding) 
que criou os registros digitais de todas as ruas do país, dando suporte 
ao censo. A similaridade entre os dois sistemas (americano e canadense) 
acabou resultando em um importante estudo na Universidade de 
Harvard para o desenvolvimento de um SIG multifuncional que pudesse 
atender ambas as aplicações. Como resultado do projeto, foi gerado o 
software SIG ODYSSEY no final dos anos de 1970 (LONGLEY et al., 2013).
Durante os anos de 1980, o SIG ascendeu devido a dois fatores 
principais: o desenvolvimento dos microprocessadores, que permitiram 
a redução de gastos e o aumento da quantidade de memória em 
“chips” menores; e o crescimento de softwares de baixo custo, sendo 
muitos deles já disponíveis para computadores pessoais (PCs). Esses 
23
fatores levaram o SIG a ser uma nova tecnologia no processamento de 
informações, com capacidades únicas de automação, gerenciamento e 
análise de vários tipos de dados espaciais (HAMADA; GONÇALVES, 2007).
A partir de 1990, o uso do SIG se tornou ferramenta de apoio na tomada 
de decisões, não sendo utilizado apenas no meio acadêmico, mas 
também nas instituições governamentais e empresas privadas, que 
começaram a investir na utilização desses softwares que unem diversas 
funções no mesmo sistema, como a análise espacial, o processamento 
digital de imagens, a modelagem 3D e a geoestatística (ROSA, 2013). 
No início do século 21, os SIGs passam a fazer parte da Internet, se 
tornando mais simples, não necessitando de usuários especialistas 
na área. Segundo Rosa (2013), além disso, plataformas com base SIG 
surgiram na web, entre elas: o Google Maps, o OpenStreetMap, o 
Google Earth e o Google Street View. Já na década atual, a evolução dos 
sistemas de informação geográfica se passa por softwares livres, ou seja, 
gratuitos, como o QGIS, GvSIG, entre outros
Diante desse histórico, vimos como os SIG evoluíram de softwares com 
usos extremamente específicos, como o CGIS do Canadá, sua evolução 
ao longo dos anos de 1980 juntamente da evolução dos computadores 
pessoais. Atualmente, eles possuem simplicidade no manuseamento, 
sendo utilizados até por não especialistas, principalmente nas tomadas 
de decisões de governos e empresas, devido a sua precisão e baixo 
custo de implementação.
2.1 Geoprocessamento no Brasil
No Brasil, o geoprocessamento começou com a divulgação e formação 
dos profissionais, realizado pelo Prof. Jorge Xavier da Silva, da 
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), no início dos anos 1980. 
Conjuntamente, a vinda ao Brasil do responsável pela criação do CGIS, 
Dr. Roger Tomlinson, em 1982, incentivou a criação de grupos de 
24
pesquisa interessados em desenvolver o SIG no país (CÂMARA; DAVIS, 
2001).
Segundo Rosa (2013), a UFRJ desenvolveu o software SAGA (Sistema de 
Análise Geoambiental), com grande capacidade de análise geográfica, 
sendo utilizado como material didático e em projetos de pesquisa. Ainda 
nos anos 1980, a empresa de aerolevantamento AeroSul desenvolveu 
um sistema para automatização de processos cartográficos (CÂMARA; 
DAVIS, 2001).
Em 1984, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) criou 
uma divisão específica para o desenvolvimento de tecnologia de 
geoprocessamento e sensoriamento remoto, a chamada Divisão de 
Processamento de Imagens (DPI). Até 1990, a DPI desenvolveu os SIGs: 
Sistema de Tratamento de Imagens (SITIM) e o Sistema Geográfico de 
Informações (SGI), para ambiente PC/DOS (CÂMARA; DAVIS, 2001).
A partir de 1991, o INPE desenvolveu o Sistema para Processamento de 
Informações Geográficas (SPRING). Esse software, por sua vez, une o 
tratamento das imagens de sensoriamento remoto, mapas temáticos, 
mapas cadastrais, redes e modelos numéricos de terreno (CÂMARA; 
DAVIS, 2001). Desde 1996, o SPRING é distribuído via Internet.Portanto, a evolução do SIG no Brasil, também acompanhou o que 
ocorria fora do país. Atualmente, existe uma convergência no uso dos 
SIGs, onde tanto o SPRING como o TerraVIEW (outro SIG do DPI/INPE) 
são traduzidos para o inglês e o espanhol. Assim, muitos dos softwares 
estrangeiros também estão em Língua Portuguesa, facilitando e 
ampliando o uso por profissionais e usuários comuns.
25
3. Bancos de Dados Geográficos
Existem ao menos três maneiras de utilizar um SIG: como ferramenta 
para elaboração de mapas; como apoio na análise espacial dos 
fenômenos naturais e humanos; e como um banco de dados 
geográficos, incluindo as funções de armazenamento e recuperação de 
informação espacial (CÂMARA; MEDEIROS, 1998).
Nesse sentido, um dos fatores principais dos SIG são sua capacidade de 
inserir e integrar, em uma única base de dados, as informações espaciais 
originadas de dados cartográficos, dados censitários e imagens de 
satélite, como também podem oferecer funções para combinar várias 
informações, por meio de algoritmos de manipulação e análise, além 
disso, pode consultar, recuperar, visualizar e imprimir o conteúdo de 
uma base de dados georreferenciados. Log, alguns componentes de 
um SIG são: a interface com o usuário, a entrada e integração de dados, 
as funções de processamento gráfico e de imagens, a visualização 
e impressão, o armazenamento e recuperação de dados (CÂMARA; 
MEDEIROS, 1998).
A Figura 1 esquematiza a hierarquia do SIG. No primeiro nível, está o 
usuário e como ele controla e opera o sistema. No segundo nível estão 
as funções para o processamento dos dados espaciais: os algoritmos, 
fórmulas etc. E, por fim, o gerenciamento dos bancos de dados 
geográficos, que reúne a capacidade de armazenar e recuperar os 
dados.
26
Figura 1 – Arquitetura de Sistemas de Informação Geográfica
Fonte: Câmara e Davis (2001, p. 3).
4. Sistema de Gerenciamento de Bancos de 
Dados no SIG
O SIG possui a capacidade de tratar e recuperar dados geográficos, 
como a localização espacial e suas características alfanuméricas. Cada 
objeto geográfico necessita ter armazenado seus atributos e suas várias 
representações gráficas.
A principal diferença entre os diferentes sistemas de SIG está na forma 
como os dados geográficos são gerenciados. Nesse sentido, existem, 
basicamente, três diferentes arquiteturas de SIG na utilização de um 
Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD): relacional, 
integrada e objeto-relacional (CÂMARA; MEDEIROS, 1998).
O sistema dual utiliza um SGBD relacional que armazena os atributos 
dos objetos geográficos na forma de tabelas e arquivos, dando a eles 
dados para as representações geométricas. As tabelas, por sua vez, 
são organizadas de modo que as linhas correspondem aos dados e 
27
as colunas correspondem aos atributos. Na inserção de atributos não 
espaciais, cada entidade gráfica recebe um identificador único, que 
faz a ligação com seus respectivos atributos não espaciais (CÂMARA; 
MEDEIROS, 1998).
A arquitetura integrada consiste em armazenar todo o dado espacial 
em um SGBD. A vantagem é a utilização dos recursos para controle 
e manipulação de dados espaciais. Nesse sentido, existem duas 
alternativas de arquitetura integrada: a baseada em SGBDs relacionais 
e a baseada em extensões espaciais sobre SGBDs objeto-relacionais. A 
primeira utiliza campos longos, chamados de BLOBs, que armazenam 
o componente espacial do dado. A segunda possui procedimentos e 
funcionalidades que permitem armazenar, acessar e analisar os dados 
espaciais de formato vetorial (CÂMARA; MEDEIROS, 1998).
O SGBD objeto-relacional (SGBDOR) é semelhante ao relacional, com 
recursos extras para trabalhar com objetos, lidando com os atributos 
e funções dos objetos. Nos SGBDOR atuais, foram acrescidas e 
aprimoradas algumas funções para tratar os dados espaciais, como a 
consulta de análise sintática, otimizadores de consulta, linguagem de 
consulta e serviços de indexação capazes de lidar com informações 
geográficas e serviços de transação capazes de transações longas 
(LONGLEY et al., 2013). Assim, o SIG é a combinação de recursos 
humanos (Peopleware) e técnicos (Hardware/Software). Uma velha 
frase do mundo computacional de um técnico da empresa IBM, George 
Fuechsel, disse “Garbage in...garbage out”, que numa tradução literal 
significa “lixo que entra, lixo que saí”.
Assim como em outras áreas da computação, nos SIGs, se os dados 
geográficos inseridos forem ruins, de má qualidade ou errados, o 
resultado final será ruim ou errado. Desse modo, não é possível “salvar” 
um dado ruim, o sistema apenas reproduzirá aquele erro, então a 
qualidade dos dados é determinará o produto final.
28
Os dados SIGs são divididos em duas partes: espaciais e alfanuméricos. 
Segundo Fitz (2008), os dados espaciais são divididos em dois tipos 
de dados: os vetoriais e os matriciais, e podem ser representados 
espacialmente, ou seja, em uma forma gráfica. Os dados vetoriais são 
uma estrutura gráfica composta por três tipos distintos: pontos, linhas 
e polígonos. Os pontos abrangem todas as entidades geográficas que 
podem ser posicionadas por um único par de coordenadas (x, y), ou seja, 
representam a localização de um objeto no espaço de, como uma escola 
ou poste de iluminação (ROSA, 2013).
As linhas são um conjunto de pelo menos dois pontos. Segundo Rosa 
(2013), além das coordenadas dos pontos que compõem a linha, deve-
se armazenar informações que indiquem o atributo que está associado 
à aquela linha. Assim, linhas podem representar rodovias, linhas de 
transmissão de energia elétrica ou telefonia, ferrovias, rios e córregos 
etc.
Os polígonos, por sua vez, possuem por objetivo descrever as 
propriedades topológicas de áreas, de tal maneira que os atributos 
associados aos elementos da área representada possam ser 
manipulados da mesma forma em que um mapa temático analógico. 
Assim, cada elemento tem área, perímetro e formato individualizado 
(ROSA, 2013). Alguns exemplos de áreas são: os vetores que indicam a 
forma de um município, de uma bacia hidrográfica, as quadras de um 
bairro e etc.
Esses dados podem ser obtidos de diversas formas, como nas medições 
com uso de GPS e levantamentos topográficos realizados em campo, 
bem como com mapas topográficos, pedológicos, geológicos, de divisas 
municipais, banco de dados com nome de lugares, entre outros. A 
Figura 2 apresenta um exemplo compilado de dados vetoriais pontual, 
linear e polígono em um SIG, usando duas ampliações diferentes da 
mesma imagem. A intenção é mostrar o SIG e os dados vetoriais e não 
um mapa propriamente dito. Em um mapa, deveriam constar todas as 
29
informações obrigatórias de um mapa e na Figura 2 é mostrado o dado 
vetorial como é visto no SIG.
Figura 2 – Representações de dados vetoriais na forma de ponto, 
linha e polígonos em um SIG
 
Fonte: elaborado pelo autor.
Os dados matriciais, também conhecidos como raster, podem ser 
armazenados em uma estrutura matricial. Segundo Fitz (2008), esse é 
um tipo estrutura de dados em que uma matriz com linhas e colunas 
contendo células, denominadas de pixel, que apresentam um valor 
z que pode indicar, por exemplo, uma cor ou tom de cinza. Imagens 
de satélites, fotografias aéreas digitais e mapas digitalizados, são os 
exemplos mais comuns de dados raster.
Os dados alfanuméricos, por sua vez, “são dados constituídos 
por caracteres (letras, números ou sinais gráficos) que podem ser 
30
armazenados em tabelas, as quais podem formar um banco de 
dados” (FITZ, 2008, p. 56). Geralmente, eles são dispostos em tabelas 
que possuem atributos, estando vinculados a uma estrutura espacial 
georreferenciada. Segundo Fitz (2008), esse tipo de dado, geralmente, 
é utilizado junto de uma estrutura vetorial. A entrada de dados no SIG 
requer do usuário uma procura por dados geoespaciais e por atributos 
disponíveis em diversas fontes de dados geográficos existentes. É 
necessário, também, compreender as escalas, as projeções cartográficas,os sistemas de referência geodésica e os sistemas de coordenadas 
distintos.
Todos esses dados podem ter ou não custo, em diversas instituições 
ou organizações, públicas ou privadas. Atualmente, a busca pode 
ser realizada por meio dos websites das instituições/organizações, 
principalmente as públicas, que estão disponibilizando seus acervos de 
dados on-line ou informações sobre dos dados (SAMPAIO; BRANDALIZE, 
2018).
Essa entrada requer, ainda, que o usuário do sistema tenha acesso 
aos metadados disponibilizados pelas instituições/organizações. 
Esses metadados são informações pertinentes, como a escala de 
representação, a projeção cartográfica e os sistema de coordenadas 
utilizados, o datum (horizontal e/ou vertical), as unidades de medida e 
ano de obtenção/produção dos dados originais, entre outros (SAMPAIO; 
BRANDALIZE, 2018).
Além disso, o armazenamento de dados geoespaciais está no meio 
digital, e tais dados, geralmente, são disponibilizados por meio de 
repositórios, bases de dados e bibliotecas digitais, além de portais na 
internet. Um exemplo é o Portal Brasileiro de Dados Geoespaciais (SIG 
Brasil), que é uma rede de servidores denominada Diretório Brasileiro 
de Dados Geoespaciais (DBDG), que tem por objetivo integrar os 
dados geoespaciais gerados por diversas instituições, facilitando o 
acesso a esses dados e a outros recursos. Nesse portal, existem dados 
31
de diferentes provedoras, entre os principais estão: a Diretoria de 
Hidrografia e Navegação (DHN), o Instituto de Cartografia Aeronáutica 
(ICA), Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), e INPE, entre 
outras (SAMPAIO; BRANDALIZE, 2018).
5. Softwares e ferramentas de 
geoprocessamento
A maior referência em SIG é o software ArcGIS da empresa Esri 
(Environmental Systems Research Institute). A Esri surgiu em 1969, em 
Redlands, Califórnia, EUA, como uma empresa voltada a consultoria 
de planejamento territorial. A empresa fornecia auxílio aos tomadores 
de decisão na organização e planejamento de informação geográfica. 
Em meados dos anos de 1970, a Esri criou uma ferramenta para ajudar 
nos trabalhos da empresa. O sistema era baseado em polígonos e foi 
fornecido a uma empresa da cidade, também californiana, de San Diego. 
Como havia aumento da demanda de serviços, a Esri desenvolveu 
um sistema automatizado para a geração de mapas, surgindo em 
1982 o software ARC/INFO, uma poderosa ferramenta para análises 
geoespaciais que se tornou o primeiro SIG comercial. Assim, nos anos 
de 1990, com o avanço dos computadores pessoais, a Esri desenvolveu 
o SIG para desktop, denominado Arcview, agregando uma nova classe 
de usuários. Porém, no final dos anos de 1990, a empresa decidiu 
reformular o ARC/INFO para que esse fosse utilizável tanto em empresas 
como nos desktops de usuários comuns, assim, nasceu o ArcGIS (ESRI, 
2015). Visando também no aprimoramento de tecnologia, o software 
brasileiro SPRING, desenvolvido pelo INPE, foi criado por meio do 
aperfeiçoamento do software SITIM/SGI. Contudo, no início dos anos 
de 1990, a equipe do INPE viu a necessidade de melhorar o software e 
torna-lo mais usual. Assim, em 1991, o desenvolvimento do SPRING se 
baseou em um modelo de dados que combinava as ideias de “campos” 
32
e “objetos geográficos”, o que até então não existia em outros softwares 
no mercado (ESRI, 2015).
A interface do programa baseava-se em menus e uma linguagem 
de consulta e manipulação espacial. Desde 1996, o SPRING é 
disponibilizado na Internet e pode ser obtido pelo site da Divisão de 
Processamento de Imagens (DPI) (DPI, 2018).
Além desse software, temos o SIG Quantum GIS, conhecido como QGIS. 
Originado em 2002, ele possui a característica de ser livre e opensource, 
e por ser gratuito, bem como realizar várias atividades que também 
estão presentes no ArcGIS – que é um software pago.
Nesse sentido, vários recursos podem ser obtidos através de plugins, 
desenvolvidos pela comunidade de desenvolvedores. Assim, por ser um 
software leve, com interface agradável e de fácil operação, o QGIS vem 
se tornando a referência em termos de SIG livre, recebendo constantes 
atualizações devido a sua popularidade entre os profissionais da área.
Outro SIG que vem ampliando a base de usuários é o Google Earth 
Engine (GEE). Esse não é um software, como os outros, mas uma 
plataforma na nuvem, onde o usuário realiza operações, principalmente 
de Sensoriamento Remoto, através dos servidores do Google, 
dinamizando o processamento digital de imagens.
O sistema é composto por Datasets que possuem petabytes (1015 
bytes) de arquivos geoespaciais, principalmente imagens de satélite. 
Compute power que é uma infraestrutura computacional otimizada 
para o processamento paralelo de dados geoespaciais. As APIs são 
utilizadas para realizar os requerimentos junto aos servidores do 
Google, que é feito através das linguagens Javascript e Python. Por 
último, o code editor, um editor de código integrado a plataforma para o 
requerimento e visualização das análises espaciais complexas usando o 
33
API Javascript (GOOGLE, 2019). Existem inúmeros outros softwares como 
os comerciais, como Philcarto e GlobalMapper e os livres, como GvSIG.
Neste capítulo, abordamos sobre a evolução dos Sistemas de 
Informações Geográficas, os SIGs. O avanço da computação ao longo 
das décadas fez com que os SIG também evoluíssem e passassem 
a ser softwares mais complexos, gratuitos e de usos mais simples. 
As informações geoespaciais, atualmente, estão disponibilizadas em 
diversas fontes na internet e podem ser obtidas, na maioria dos casos, 
gratuitamente.
Referências Bibliográficas
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DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M. V. (org.). Introdução à ciência da geoinformação. São 
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https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/15316/introducao-ao-geoprocessamento-principios-basicos-e-aplicacao
https://www.amazon.com.br/s/ref=dp_byline_sr_ebooks_2?ie=UTF8&field-author=Michael+F.+Goodchild&text=Michael+F.+Goodchild&sort=relevancerank&search-alias=digital-text
https://www.amazon.com.br/s/ref=dp_byline_sr_ebooks_3?ie=UTF8&field-author=David+J.+Maguire&text=David+J.+Maguire&sort=relevancerank&search-alias=digital-texthttp://professor.ufabc.edu.br/~flavia.feitosa/cursos/geo2016/AULA5-ELEMENTOSMAPA/Apostila_Geop_rrosa.pdf
http://professor.ufabc.edu.br/~flavia.feitosa/cursos/geo2016/AULA5-ELEMENTOSMAPA/Apostila_Geop_rrosa.pdf
34
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/
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Acesso em: 10 fev. 2020.
http://www.prppg.ufpr.br/site/ppggeografia/wp-content/uploads/sites/71/2018/03/cartografia-geral-digital-e-tematica-b.pdf
http://www.prppg.ufpr.br/site/ppggeografia/wp-content/uploads/sites/71/2018/03/cartografia-geral-digital-e-tematica-b.pdf
35
Sensoriamento Remoto
Autoria: Felipe Rodrigues Macedo
Leitura crítica: Ana Claudia Guedes Silva
Objetivos
• Compreender os sistemas de posicionamento global
por satélites.
• Entender os princípios básicos de radiação
eletromagnética.
• Apreender os métodos de obtenção de imagens de
Sensoriamento Remoto (SR).
36
1. Sensoriamento Remoto
Nesta unidade, abordaremos sobre os sistemas de posicionamento 
global por satélite, os fundamentos básicos do Sensoriamento Remoto 
(SR), a teoria, o espectro eletromagnético, os modos de obtenção de 
imagens de sensoriamento remoto, as características das imagens de 
satélite multiespectrais. Isso posto, seremos capazes de entender os 
usos dos sistemas de posicionamento por satélite e compreenderemos a 
fundamentação teórica do SR e seus diversos usos, desde mapeamentos 
de vegetação, passando por expansão urbana e outros, como dados 
climáticos, relevo etc.
1. Histórico e evolução dos sistemas de 
posicionamento por satélite
Os Sistemas de Posicionamento Global por Satélite (Global 
Navigation Satellite System – GNSS) começaram no ano 1973, quando 
o Departamento de Defesa dos Estados Unidos desenvolveu um 
sistema de posicionamento por satélite para fins militares, conhecido 
como NAVSTAR GPS (Navigation Satellite with Time And Ranging–Global 
Positioning System) que passou por dois períodos de testes, um até 
1979 e outro até 1985. Na terceira fase, o departamento produziu 
os aparelhos de GPS e parou de usar a rede com 24 satélites. A 
utilização inicial do GPS foi para facilitar os deslocamentos de tropas, 
a localização de tropas inimigas e a navegação de alta precisão para 
transporte militar. O GPS foi testado na Guerra do Golfo (1990-1991), 
facilitando a locomoção das tropas pelo deserto. Em 1994, o sistema 
GPS foi totalmente finalizado e foi possível integrá-lo às operações de 
levantamentos terrestres (CARVALHO; ARAÚJO, 2009). Atualmente, o 
GPS é referência quando se trata de GNSS. Entretanto, ele não é o único 
sistema ativo, pois existem pelo menos outros três sistemas conhecidos: 
37
GLONASS (Global Orbiting Navigation Satellite System), Beidou/Compass e 
Galileo.
O GLONASS nasceu em paralelo ao GPS, porém na antiga União da 
Repúblicas Socialistas Soviéticas (URSS). Ele também possuía como 
objetivo dar suporte a área militar e, desde 1988, era utilizado pela 
sociedade civil. Com o fim da URSS, a Federação Russa assumiu 
o projeto, finalizando-o em 1995. Porém, eles tiveram problemas 
com muitos satélites que foram desativados, chegando a possuir, 
no ano de 2002, apenas 9 dos 25 originais. Esse sistema passou 
por modernizações, e em 2010 atingiu o número de 23 satélites em 
funcionamento (DOMPIERI; SILVA; NOGUEIRA JÚNIOR, 2015).
O Galileo surgiu após a recusa do Estados Unidos de permitir que 
outros países desenvolvessem o GPS. Assim, a União Europeia decidiu 
desenvolver um sistema próprio. Entre os anos de 1999 e 2002, houve 
a fase de definição da arquitetura do sistema e do segmento espacial. 
Em 2005, o primeiro satélite foi lançado, o projeto prevê ao menos 30 
satélites em operação (DOMPIERI; SILVA; NOGUEIRA JÚNIOR, 2015).
Por fim, o Beidou ou Compass foi iniciado em 1983, porém seu primeiro 
satélite foi lançado apenas no ano 2000. A expectativa do governo chinês 
é de até 2020 o sistema estar finalizado, com 35 satélites em órbita.
1.1 Fundamentos de Sensoriamento Remoto (SR)
O sensoriamento remoto (SR) é a arte e a ciência na obtenção de 
informações sobre um objeto sem, necessariamente, estar em contato 
físico com ele, sendo realizado através de sensores instalados em 
aeronaves e satélites.
Segundo Jensen (2009), não existe uma distância predeterminada que 
diga o que pode ser considerado remoto, por exemplo, um satélite 
pode observar outros planetas e sistemas estelares, um microscópio 
38
eletrônico pode ser utilizado para obter fotografias de objetos 
extremamente pequenos, um instrumento de raio-X pode ser utilizado 
para “enxergar” ossos ou outra matéria interna sem tocar na pele ou nos 
músculos.
De acordo com Moreira (2005), para SR, a energia solar é a base de 
todos os princípios que se enquadram nesta tecnologia, até mesmo os 
sensores ativos funcionam a base de energia solar. Os sensores, por sua 
vez, são divididos em dois tipos: ativos e passivos. Os sensores ativos 
são aqueles que possuem uma fonte de energia própria, eles podem 
emitir uma quantidade de energia na direção dos objetos terrestres 
(alvos) para captar a sua reflexão, por exemplo, o radar. Já os sensores 
passivos não possuem fonte própria de energia e necessitam de fontes 
externas para captar a reflexão dos alvos. Segundo Fitz (2008), uma 
filmadora ou uma câmera fotográfica sem spot ou flash, enquadram-se 
nessa categoria. Como exemplo em SR, temos os principais sensores dos 
principais satélites em órbita utilizados no sensoriamento remoto, como 
a série Landsat, CBERS, entre outros.
1.2 A Radiação Eletromagnética (REM)
A radiação é um tipo de emissão de energia na atmosfera, que pode 
ser transmitida por meio de ondas eletromagnéticas, as quais se 
caracterizam por serem transversais, e, por isso, não necessitam de um 
meio material de propagação, se movendo inclusive no vácuo (MOREIRA, 
2005).
A radiação eletromagnética (REM) é gerada toda vez que uma carga 
elétrica é acelerada. O comprimento de onda, por sua vez, é a 
distância média entre dois picos e é, normalmente, medido na unidade 
micrômetros (µm) ou nanômetros (nm), tendo relação com a duração do 
tempo que a partícula carregada é acelerada.
39
Já a frequência é o número de comprimentos de onda em um 
determinado ponto medido no tempo. Segundo Jensen (2009), a onda 
que emite um pico a cada segundo e completando um ciclo, é aquela 
que possui uma frequência de um ciclo por segundo, ou um hertz, 
abreviado como 1 Hz.
A REM consiste em dois tipos de campos: o elétrico e o magnético; eles 
são perpendiculares entre si e oscilam no mesmo sentido de propagação 
da onda. Assim, é possível ser demonstrado, fisicamente, que um campo 
elétrico gera um campo magnético e vice-versa, e dessa forma dois 
campos energéticos provém desse tipo de radiação (FITZ, 2008).
O Sol é a mais importante fonte natural de REM. Ao chegar na superfície 
terrestre, a energia solar causa diversos fenômenos físicos, entre eles 
se destacam os relacionados à absorção, ao aquecimento, à reflexão e 
à transmissão de energia. De acordo com Fitz (2008), quando a energia 
é refletida, ela pode ser captada por sensores acoplados em satélites 
artificiais que orbitam a Terra. A Figura 1 apresenta um esquema básico 
de como são obtidas as imagens de SR.
40
Figura 1 – Obtenção de imagens por sensoriamento remoto
Fonte: Florenzano (2011, p. 9).
1.3 Espectro eletromagnético
O espectro eletromagnético é uma representação ordenada e 
contínua da radiação eletromagnética no que se refere aos diversos 
comprimentos de onda, frequência ou energia. De acordo com Rosa 
(2013), ele está subdividido em faixas, que representam regiões com 
características específicas sobre os processos ou mecanismos físicos 
geradores ou detectores de energia.
Segundo Jensen (2009), assim, todos os objetos que possuem 
temperatura acima do zero absoluto (-273 ºC ou 0 K) emitem energia 
eletromagnética,por exemplo, a água, solo, rocha, vegetação e seres 
vivos; possuindo, portanto, intervalos de comprimento de onda medidos 
por mecanismos físicos de detecção. O Quadro 1 apresenta as principais 
41
faixas do espectro eletromagnético, denominadas também como regiões 
do espectro.
Quadro 1 – Divisões do espectro eletromagnético
Faixa do espectro 
eletromagnético
Características Comprimento 
de Onda
Faixa das ondas 
de rádio e TV
Muito utilizadas na 
comunicação.
Maior que 30 
cm
Faixa das 
microondas
Apresenta bons resultados para 
sensores como o Radar, já que 
essa radiação é pouco afetada 
pela atmosfera.
1 mm a 30 cm
Faixa do 
infravermelho
Muito utilizada em trabalhos 
de sensoriamento remoto por 
estar associada ao calor. Esse 
tipo de radiação é emitido por 
corpos aquecidos.
0,7 μm a 1,0 
mm
Faixa do visível Essa é a principal porção do 
espectro eletromagnético para 
uso em sensoriamento remoto.
0,4 μm a 0,7 
μm
Faixa do 
ultravioleta (UV)
Sua 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.
10 nm a 0,4 μm
Raio X Frequentemente utilizada na 
medicina.
0,01 nm a 10 
nm
42
Raios gama Utilizada na medicina em 
tratamentos de radioterapia.
0,003 nm a 
0,01 nm
Fonte: adaptado de Fitz (2008).
Nota explicativa: 1 nm (nanômetro) equivale a 0,001 μm (micrômetro); 
1 μm equivale a 0,001 mm (milímetro); 1 mm que equivale a 0,1 cm 
(centímetro).
Essas regiões ainda podem ser divididas em regiões menores, como a 
faixa do Infravermelho, que se subdivide em:
• Infravermelho próximo (entre 0,7 μm e 5 μm);
• Infravermelho médio (entre 5 μm e 30 μm);
• Infravermelho distante (entre 30 μm e 1,0 mm).
Segundo Fitz (2008), 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. Por sua vez, a faixa do visível subdivide-
se em:
Violeta: 0,380 μm a 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.
43
A principal faixa do espectro eletromagnético utilizado pelo SR está 
situada entre o ultravioleta e o infravermelho termal. Assim, é nessa 
região do espectro que mais sofre os efeitos da atmosfera terrestre, 
devido a isto, dependendo do comprimento de onda emitido, haverá 
uma maior ou menor resistência. No entanto, as microondas utilizadas 
pelo radar não sofrem influência significativa das nuvens (FITZ, 2008).
Assim, conforme ocorre a propagação da REM pela atmosfera, ela pode 
ser absorvida, refletida e espalhada. Caso ela seja retida, acontecerá 
seletivamente essa absorção através de vários constituintes, como: 
vapor d’água, ozônio, dióxido de carbono e etc.; sendo transformada 
em outras formas de energia, bem como reemitida em outros 
comprimentos de onda. Nas faixas do ultravioleta e visível, o ozônio 
é o principal atenuador da absorção, enquanto que na faixa do 
infravermelho o vapor d’água e o dióxido de carbono são os principais 
atenuadores.
Porém, existem algumas regiões no espectro eletromagnético em 
que a absorção atmosférica é relativamente pequena. Segundo Rosa 
(2013), essas regiões são conhecidas como janelas atmosféricas e se 
caracterizam por possuírem uma boa transparência. Nessas regiões 
desenvolvemos praticamente todas as atividades de SR.
1.4 Obtenção de imagens de sensoriamento remoto
De maneira geral, as imagens de SR podem ser obtidas de duas formas: 
por uma aeronave cuja altura de voo é predeterminada em função da 
distância focal da câmara e da escala desejada para as fotos ou imagens, 
sendo obtidos dois tipos de produtos: fotografias aéreas convencionais 
(películas) ou digitais e imagens de radar, caso o avião seja equipado 
com esse tipo de sensor. A segunda forma de obtenção é através de um 
sensor localizado em um satélite artificial localizado na órbita terrestre, 
44
que podem ser obtidas imagens de radar ou outras imagens digitais em 
bandas específicas do espectro (FITZ, 2008).
Segundo Jensen (2009), as fotografias aéreas podem ser: 1- Fotografia 
Aérea Vertical, que é considerada vertical devido ao eixo óptico a câmera 
está dentro de +/- 3º (perpendicular) à superfície da Terra; 2–Fotografia 
Aérea Oblíqua-baixa, que pode ser chamada de inclinada, é aquela em 
que o eixo óptico da câmera está deslocado da vertical em + 3º sem o 
horizonte visível; 3–Fotografia Aérea Oblíqua-alta é aquela onde o eixo 
óptico da câmera está deslocado da vertical em + 3º, porém, com o 
horizonte visível.
Para obter a visão tridimensional do terreno é necessário o uso de duas 
fotografias. Essas imagens são obtidas de uma linha de voo previamente 
determinada e cada nova imagem mostra uma parte da imagem 
anterior, superior e inferior. Segundo Jensen (2009), a análise de um par 
de fotografias (chamadas de par estereoscópico) é feita através de um 
aparelho chamado estereoscópio.
Além disso, os aerolevantamentos podem também utilizar o sistema de 
radar, que operam na faixa de frequência das microondas. Esse sistema 
permite a alta transmissão das ondas eletromagnéticas na atmosfera, 
sendo que quanto menor a frequência do radar maior será a sua 
penetração na superfície terrestre.
Segundo Fitz (2008), todavia, os radares independem da iluminação 
solar, bem como geram imagens sob as condições mais adversas do 
tempo, por exemplo, as nuvens e as precipitações não interferem na 
qualidade da imagem gerada, o que é útil para regiões de clima tropical 
úmido.
Os radares utilizados em SR são denominados radares de abertura 
sintética (Synthetic Aperture Radar–SAR). Esses sistemas coletam os dados 
no deslocamento e trajetória dada pela faixa de voo da aeronave, por 
45
meio da chamada visada lateral. De acordo com Fitz (2008), o sensor 
emite as ondas eletromagnéticas em direção a superfície terrestre 
que ecoa a onda de volta ao sensor, esse sinal é processado para a 
geração de imagens digitais. As imagens de radar obtidas por satélites 
(plataforma em que o radar se encontra acoplado), também realizam 
esse mesmo procedimento.
Com o uso de satélites, as fotografias aéreas caíram em desuso, 
entretanto, com o surgimento de aeronaves não-tripuladas deu 
sobrevida a aerofotogrametria, devido ao uso de drones ou VANTs 
(Veículo Aéreo Não-Tripulado) serem mais rápidos e baratos do que o 
levantamento com o uso de aviões.
1.5 Resoluções e classificações de imagens de satélite
Os satélites orbitais utilizados em sensoriamento remoto podem 
possuir órbitas polares, quando passam próximas dos polos com 
inclinação aproximada de 90° em relação ao plano do Equador (FITZ, 
2008). De acordo com Florenzano (2011), no entanto, existem satélites 
com órbitas inclinadas entre o polos e equador, essa órbita é chamada 
heliossíncrona e esse tipo cruza o equador sempre na mesma hora local.
Segundo Fitz (2008), os satélites geoestacionários permanecem numa 
posição que lhes permita um deslocamento velocidade igual e no 
mesmo sentido do movimento de rotação terrestre, e são utilizados para 
obter imagens que auxiliam nas previsões meteorológicas. Portanto, os 
satélites com órbita geoestacionária ficam “girando” junto da Terra, o 
que dá a impressão de estarem parados (estacionados).
Um sensor é um dispositivo que identifica à radiação eletromagnética 
em uma faixa predeterminada do espectro eletromagnético, ele faz 
um registro e gera um produto adequado para ser interpretado pelo 
usuário. De acordo com Rosa (2013), o sistema do sensor, geralmente, 
é constituído por um coletor (lente, espelho ou antena) e um sistema 
46
de registro (detector ou filme). Os sensores possuem resoluções 
diferentes e de características específicas definidas pelas próprias 
imagens coletadas. A resolução temporal é o tempo que o sensor leva 
para retornar a uma área previamenteimageada. Já a resolução espacial 
é a área real da superfície terrestre por cada pixel correspondente na 
imagem (Figura 2). A resolução espectral é dada pela banda espectral 
compatível com o equipamento, ou seja, a capacidade de absorção 
(número de canais) do sensor em relação aos comprimentos de onda, 
(Figura 3) (FITZ, 2008).
Figura 2 – Imagens dos satélites: (a) LANDSAT, resolução espacial 30 
metros; (b) SPOT: com 10 m e (c) Ikonos 1 m, de uma porção do lago 
de Paranoá, Brasília, DF
(a) (b) (c)
Fonte: Meneses (2012b, p. 26).
47
Figura 3 – Identificação de estradas de terra em diferentes 
resoluções espectrais, onde a visualização no infravermelho 
próximo é melhor que na banda do visível
Fonte: Meneses (2012b, p. 29).
No entanto, a resolução radiométrica está relacionada com a 
quantidade de níveis digitais existentes na imagem, ou seja, quanto 
maior os níveis digitais na imagem, maior será a resolução radiométrica 
e, consequentemente, melhor será a qualidade da imagem. Essa 
resolução é representada pelos níveis de cinza (ou cores) de uma 
imagem e, geralmente, está na forma binária, ou bits, necessários para 
o seu armazenamento (Figura 4). De acordo com Fitz (2008), a Resolução 
digital é dada pela quantidade de pixels (ppi) ou pontos por polegada 
(dpi).
48
Figura 4 – Diferentes níveis de resolução radiométrica
Fonte: Meneses (2012b, p. 30).
Nesse sentido, quanto maior o dpi melhor a resolução da imagem, ou 
seja, ela será mais nítida, mas não necessariamente terá mais detalhes 
dos alvos na imagem, pois isso tem relação com a resolução espacial.
No entanto, duas imagens do mesmo alvo podem ter 300 dpi, que é 
o mínimo recomendado para uma imagem com resolução desejável, 
porém uma pode estar com resolução de 20 metros (cada pixel 
representa 20 metros no terreno), e outra com resolução de 1 metro. 
49
Nesse caso, a última mostrará detalhes que não poderão ser vistos na 
outra imagem, devido ao maior valor de resolução espacial.
1.6 Sistema de sensores
Para entendermos a formação de imagens do sensoriamento remoto 
é preciso entender o espaço de cores RGB. As cores RGB são uma 
combinação entre o vermelho, verde e azul, formando as cores 
secundárias ciano, magenta e amarelo. A junção de todas essas cores 
forma a cor branca. Outro sistema muito utilizado é o CMYK, em que 
o ciano, magenta e amarelo formam as cores secundárias vermelho, 
verde e azul. Por fim, a união de todas as cores forma a cor preta. 
Uma maneira simples de entender isso é o monitor de computador 
que, geralmente, trabalha em RGB, essas cores formam o branco. Já o 
CMYK é mais utilizado em impressoras, essas cores formam o preto. 
Impressoras coloridas, por sua vez, trabalham com tinta (toner) nas 
cores ciano, magenta e amarelo, além do preto.
Assim, as imagens de SR são, em geral, no sistema RGB. Os sensores 
multiespectrais capturam as imagens no seu comprimento de onda 
suportado pelo sensor. Desse modo, uma imagem de satélite pode 
possuir seis, sete ou mais bandas espectrais, cada uma em um 
comprimento de onda. Portanto, o usuário deve selecionar três bandas 
que possuam o máximo da informação desejada, a fim de gerar uma 
imagem colorida. De acordo com Meneses (2012a), as melhores bandas 
são aquelas situadas nas regiões de maior diferença de refletância entre 
os alvos.
Para montar uma imagem colorida é necessário o uso de 3 bandas para 
o sistema RGB, ou seja, uma para o azul, uma para o verde e outra para 
o vermelho. Não é necessário o uso das bandas azul, verde e vermelho 
nesta ordem. Assim, podemos usar vermelho, infravermelho próximo 
50
e infravermelho médio como RGB que obteremos uma composição 
colorida real, ou seja, onde a vegetação é verde.
As imagens coloridas dependem da quantidade de energia refletida pelo 
alvo, da mistura e a associação das cores com as imagens. Se um objeto 
é totalmente branco ou preto e em todas as imagens em preto e branco, 
ele continua com sua cor “colorida” (verdadeira). Já os tons de cinza se 
tornam coloridos. Se em alguma imagem preto e branco ele se torna 
cinza, na foto colorida ele passará a ter alguma cor, isso ocorre em áreas 
urbanizadas, que podem ser brancas em determinados comprimentos 
de onda e cinza em outros. De acordo com Florenzano (2011), a 
composição colorida pode ganhar tons magenta ou ciano, isso depende 
de como é composta a imagem colorida.
Nesta unidade, abordamos os sistemas de posicionamento por satélite 
GPS, GLONASS, Beidou e Galileo. Aprendemos sobre os fundamentos 
do SR e do espectro eletromagnético, que são elementos extremamente 
importante para a compreensão de como a luz solar é refletida e 
captada pelos sensores dos satélites. A radiação eletromagnética, ao se 
propagar pela atmosfera, é absorvida por vários dos seus elementos 
constituintes. O espalhamento a radiação solar incidente na atmosfera 
gera um campo de luz difusa que se propaga em todas as direções. Além 
disso, vimos o conceito de obtenção das imagens para o sensoriamento 
remoto, que pode ser realizada por aviões, drones e satélites artificiais. 
O uso de satélites, por sua vez, se divide em orbitais e geoestacionários. 
O primeiro é, geralmente, utilizado no levantamento de recursos 
naturais. Já o segundo é utilizado nos levantamentos climáticos. Os cinco 
tipos de resolução de imagens de sensoriamento remoto são: resolução 
temporal, espacial, espectral, radiométrica e digital e, por fim, os 
sistemas de sensores e suas diferentes bandas espectrais desenvolvidas 
para a obtenção de um comprimento de onda específicos.
51
Referências Bibliográficas
CARVALHO, E. A.; ARAÚJO, P. C. Noções básicas de sistema de posicionamento 
global GPS. Natal: UFRN, 2009.
DOMPIERI, M. H. G.; SILVA, M. A. S. D.; NOGUEIRA JÚNIOR, L. R. Sistemas de 
referência terrestre e posicionamento por satélite. Aracaju: Embrapa Tabuleiros 
Costeiros, 2015.
EPIPHANIO, J. C. N. Satélites de sensoriamento remoto. São José dos Campos: 
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais–INPE, 2002.
FITZ, P. R. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina de Textos, 
2008.
FLORENZANO, T. G. Iniciação em Sensoriamento Remoto. 3. ed. ampl. e atual. São 
Paulo: Oficina de Textos, 2011.
JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos 
terrestres. São José dos Campos: Parêntese Editora, 2009.
MENESES, P. R. Modelos de cores aplicados às imagens. In: MENESES, P. 
R.; ALMEIDA, T. D. (org.). Introdução ao processamento de imagens de 
sensoriamento remoto. Brasília: CNPq, 2012a. p. 121-137.
MENESES, P. R. Princípios de sensoriamento remoto. In: MENESES, P. R.; ALMEIDA, T. 
D. (org.). Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. 
Brasília: CNPq, 2012b. p. 1-34.
MOREIRA, M. A. Fundamento do sensoriamento remoto e metodologias de 
aplicação. 3. ed. Viçosa: Ed. UFV, 2005.
ROSA, R. Introdução ao Geoprocessamento. Uberlândia: UFU, 2013. Disponível 
em: http://professor.ufabc.edu.br/~flavia.feitosa/cursos/geo2016/AULA5-
ELEMENTOSMAPA/Apostila_Geop_rrosa.pdf. Acesso em: 10 abr. 2019.
52
Geotecnologias aplicadas à área 
ambiental
Autoria: Felipe Rodrigues Macedo
Leitura crítica: Ana Claudia Guedes Silva
Objetivos
• Entender os usos e aplicações dos Sistemas de
Informações Geográficas (SIGs).
• Compreender as variáveis integradoras da análise
ambiental.
• Aprender sobre as geotecnologias e os processos
decisórios.
53
1. As Geotecnologias e o meio ambiente
Nesta unidade, estudaremos os conceitos e exemplos fundamentais 
para a compreensão dos Sistemas de Informações Geográficas SIGs, 
bem como seus usos e aplicações. Assim, abordaremos temas como 
o uso e aplicação dos SIGs, com ênfase nas análises ambientais, a 
importância desses sistemas geográficos para o meio ambiente, bem 
como no que tange ao desenvolvimento sustentável. Além disso, 
discutiremos também sobre o uso das geotecnologias como processo 
decisório nas tomadas de decisões.
Esses conhecimentos serão base para o gerenciamento de projetos 
que visam analisaras condições ambientais, utilizando os SIGs, 
principalmente naqueles estudos em que há integração de dados.
1.1 Uso e aplicações do Sistema de Informações 
Geográficas (SIG)
O Sistema de Informações Geográficas (SIG) pode ser compreendido, 
de acordo com Fitz (2008), como uma reunião de outros sistemas 
associados, que são compostos por programas com módulos e outros 
programas constituídos em sistemas independentes.
Com o passar dos anos, os softwares de SIG foram aprimorados, devido 
ao aumento considerável da utilização e aplicação desses sistemas 
pela sociedade, auxiliando os usuários na obtenção de informações de 
forma rápida, precisa e exata, compreendendo, portanto, em ganhos de 
produtividade eficiência e logística em algumas atividades que utilizam 
essa plataforma.
Nesse sentido, podemos visualizar a prática e o emprego dessa 
geotecnologia para diversos fins, como na Geografia, na Engenharia 
Civil, na Arquitetura e Urbanismo, na Engenharia Ambiental e Florestal, 
54
na Cartografia, na Geologia e em outras áreas. Ademais, sociólogos e 
biólogos também se utilizam desses sistemas que subsidiam a análise 
e interpretação de fenômenos que se distribuem espacialmente pela 
superfície da Terra.
Além da utilização dos SIGs por diversas áreas do conhecimento, 
também há o seu uso por órgãos governamentais, entidades privadas 
e não governamentais, com o intuito de integrar dados espaciais e não 
espaciais, principalmente vinculados aos estudos e projetos relacionados 
ao meio ambiente (HAMADA; GONÇALVES, 2007).
Nesse sentido, Câmara et al. (1996) afirmam que um determinado evento 
geográfico pode ser analisado de maneiras e precisões diferentes, 
situações que dependerão do objetivo da aplicação do SIG. Assim, 
um determinado evento geográfico pode ser analisado de maneira e 
precisões distintas, situações definidas conforme o objetivo da pesquisa.
Diante disso, os SIGs podem ser classificados conforme sua aplicação em 
três formas: socioeconômicas; ambientais e gerenciamento (MAGUIRE; 
GOODCHILD; RHIND, 1993 apud CÂMARA et al., 1996, p. 27).
As aplicações socioeconômicas abrangem trabalhos com o uso da terra, 
seres humanos e infraestrutura do território. A Figura 1 demonstra um 
produto cartográfico referente a aplicação socioeconômica de um SIG.
55
Figural 1 – Representação da aplicação socioeconômica em 
ambiente SIG–mapa de uso da terra na bacia hidrográfica do rio 
Barra Preta, Paraná
Fonte: Caraminan et al. (2019, p. 662).
No caso da Figura 1, foram utilizadas imagens de satélites da série 
Landsat 8, do dia 19 de janeiro de 2018, para a confecção do mapa de 
uso da terra da bacia hidrográfica do rio Barra Preta. A construção do 
mapa foi realizada no SIG ArcGis 10.4 por meio da classificação Maxver 
(supervisionada) (CARAMINAN et al., 2019).
As informações utilizadas para as aplicações socioeconômicas dos 
SIGs dizem respeito à realização de coletas censitárias, mapas urbanos 
digitalizados, fotografias aéreas ou até mesmo imagens de satélites. 
Os tratamentos estatísticos devem ser utilizados a fim de verificar as 
possíveis inconsistências nos bancos de dados.
56
Já para as aplicações ambientais, os enfoques estão vinculados ao uso 
dos recursos naturais, bem como no meio ambiente, como estudos 
de manejo e conservação de recursos naturais, gestão da exploração 
agrícola, planejamento urbano e ambiental.
A Figura 2 apresenta um produto cartográfico gerado para aplicações 
ambientais: a declividade do terreno de uma bacia hidrográfica que tem 
influência direta na ocorrência das ordens de solos, uso e ocupação do 
solo, vegetação e outros.
Figura 2 – Representação da aplicação ambiental em ambiente SIG–
mapa declividade da bacia hidrográfica do rio Barra Preta, Paraná
Fonte: Caraminan et al. (2019, p. 658).
Os dados utilizados em aplicações ambientais dos SIGs estão 
relacionados à existência de bases cartográficas disponibilizadas por 
57
órgãos, geralmente, governamentais. Por outro lado, também é possível 
utilizar, nas aplicações ambientais, dados primários coletados em 
campo, como é o caso das fotografias áreas de drones e veículos aéreos 
não-tripulados (VANTs), ou de características físico-químicas dos tipos de 
solo.
Na situação verificada na Figura 2, o mapa de declividade da bacia 
hidrográfica do rio Barra Preta foi gerado a partir de dados SRTM (Shuttle 
Radar Topography Mission), obtidos a partir do site do Topodata, com 
resolução espacial de 30 metros (CARAMINAN et al., 2019).
Já as aplicações de gerenciamento envolvem o planejamento e a 
modelagem de cenários de projeções futuras, além da identificação 
de impactos e problemas ambientais, visando a mitigação de cada um 
deles. A Figura 3 é um produto cartográfico realizado a partir da análise 
dos aspectos socioeconomicos e ambientais da Bacia Hidrográfica do rio 
Barra Preta (CARAMINAN et al., 2019).
58
Figura 3 – Representação da aplicação de gerenciamento em 
ambiente SIG – mapa das Unidades Geoambientais da Bacia 
hidrográfica do rio Barra Preta, Paraná
Fonte: Caraminan et al. (2019, p. 664).
O mapa das Unidades Geoambientais da Figura 3 tem como 
objetivo mostrar as potencialidades e as fragilidades ambientais e 
socioeconômicas da Bacia hidrográfica do rio Barra Preta. Neste caso, a 
Unidade Ia possui características diferentes das Unidade Ib e II. Sabendo 
disso, os gestores municipais ou, até mesmo, a população pode utilizar 
essa área de forma sustentável, respeitando as potencialidades dessa 
área, por exemplo, a Unidade Ia pode ser utilizada para a agricultura 
mecanizada, devido as características dos solos e da declividade, mas 
levando em consideração a preservação das áreas de nascentes, pois 
abastece boa parte dos moradores rurais. Por outro lado, a Unidade II 
59
pode ser utilizada para pastagem e reflorestamento, com a implantação 
da silvicultura do eucalipto ou da apicultura, como diversificação das 
atividades que não utilizam mecanização do solo, pois as declividades 
são altas e não recomendas, devido principalmente a intensificação das 
feições erosivas.
Medeiros e Câmara (2001), ainda, apontam a utilização dos SIGs 
para quatro grandes dimensões que estão relacionados aos estudos 
ambientais: mapeamento temático, diagnóstico ambiental, avaliação 
do impacto ambiental e o ordenamento territorial. Outras dimensões 
podem ainda ser contempladas, como é o caso dos Relatórios de 
Impacto Ambientais (RIMA) e os Zoneamentos Ecológico Econômicos 
(ZEE).
Mas, como ocorrem os usos e aplicações dos SIGs? Principalmente 
através da confecção de produtos cartográficos, que atendam 
minimamente as normas da cartografia sistemática e temática. Além da 
possibilidade de análise da distribuição espacial dos fenômenos, criando 
banco de dados geográficos que são passíveis de serem alterados, 
armazenados e recuperados, fornecendo maiores alternativas e 
estratégias para tomadas de decisão pelo usuário.
2. O uso dos SIGs nas análises ambientais
O ser humano vem apresentando comportamentos destrutivos no 
que diz respeito ao meio ambiente. Assim, cada vez mais, tem se 
intensificados as consequências das ações antrópicas, como a escassez 
de água, mudanças climáticas globais e locais, desmatamento, perda de 
solos destinados a agricultura, poluições, movimentos de massa e outras 
ações maléficas ao meio ambiental.
60
É nesse momento que surge a necessidade de compreender os 
processos, formas e funções que estão associados às alterações físicas, 
químicas e biológicas do ambiente. Logo, trabalhos com ênfase na 
análise ambiental se destacam, os quais devem abordar e discutir as 
interações entre as variáveis ecológicas, econômicas, sociais, culturais e 
politicas das áreas de interesse.
No Brasil, os estudos relacionados com a análise ambiental e a 
preocupação com o meio ambiente são marcados, principalmente, 
a partir do início do século passado, embasados a partir de políticas 
ambientais, como é o caso do Código Florestal, de 23 de janeiro de 1934,