Cw4 - Sensoriamento e Geoprocessamento Aplicados ao Meio

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INTRODUÇÃO
A superfície terrestre pode ser toda representada na forma matricial (raster), ou seja, todos os fenômenos,
processos e atributos podem ser demonstrados a partir de uma imagem ou modelos digitais. Esses modelos
digitais consistem em um conjunto de informações que representam algum alvo ou objeto, e o
processamento desses modelos podem gerar outras variáveis. 
Um exemplo de modelo muito utilizado é o MDE (Modelo Digital de Elevação), que consiste em nada mais do
que a elevação/altitude da superfície terrestre. A utilização de SIGs (Sistemas de Informação Geográ�ca) para
processar esses modelos pode gerar informações que são geralmente aplicadas a estudos ambientais,
principalmente no âmbito dos recursos hídricos.
Bons estudos! 
Aula 1
MODELAGEM DE DADOS GEOGRÁFICOS
A utilização de SIGs (Sistemas de Informação Geográ�ca) para processar esses modelos pode gerar
informações que são geralmente aplicadas a estudos ambientais, principalmente no âmbito dos recursos
hídricos.
ELABORAÇÃO DE MAPAS DIGITAIS
 Aula 1 - Modelagem de dados geográ�cos
 Aula 2 - Interpretação e classi�cação de imagens
 Aula 3 - Tomada de decisão
 Aula 4 - Metodologias de análise de dados
 Aula 5 - Revisão da unidade
 Referências
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A SUPERFÍCIE TERRESTRE REPRESENTADA POR MATRIZES 
Olá, estudante! Você se lembra como os dados do sensoriamento remoto podem ser apresentados?
Relembrar os tipos de dados ou como os dados podem ser apresentados espacialmente é muito importante
para entender como as variáveis podem ser representadas/visualizadas. A partir disso, é essencial
compreender essas representações para conhecer e entender os modelos e a modelagem. Vamos lá?!
Dentre os modelos utilizados na representação das informações, temos o modelo vetorial e o matricial. O
modelo vetorial consiste na representação de alvos e objetos utilizando pontos polígonos e linhas. Já o modelo
matricial (raster) é composto por uma matriz que possui linhas e colunas, formando assim os pixels. O pixel é
o elemento que possui a informação referente à variável ou ao atributo estudado na superfície da terra. Na
Figura 1 segue um esquema de representação do modelo vetorial e matricial.
Figura 1 | Modelos de representação vetorial e matricial
Fonte: Macário et al. (2020, p. 97).
Os dados matriciais possuem muitas vantagens, por exemplo, a estrutura de dados é mais simples quando
comparada com o modelo vetorial; possui capacidade de representação de um grande volume de dados; é um
modelo fácil de modi�car através do uso de softwares; é bom para representação de imagens e possui a
facilidade de fazer a superposição com outras informações e também de modelagem (CARVALHO; SILVA,
2008).
Os modelos ou representações matriciais podem ter origem de diversas fontes, as mais comuns utilizadas são
as provindas da interpolação e informações que são geradas por sensores remotos. São exemplos desde
aqueles sensores que obtêm uma informação de forma direta, como os sensores que operam em bandas do
espectro eletromagnético, até ao processamento dessas informações para gerar resultados de forma indireta.
Os modelos espacial ou digital de informações geralmente são feitos utilizando esses dados matriciais, pois a
capacidade de predição de grandes volumes de dados tem aumentado com o avanço das tecnologias da
informação, como é o caso do desenvolvimento dos Sistemas de Informação Geográ�ca (SIG) (REDDY, 2018).
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Portanto, algoritmos cada vez mais robustos estão surgindo, associados à rede mundial de computadores,
que são implementados para análises rápidas e com acurácia de dados de naturezas variadas (MILLER et al.,
2017).
Várias técnicas de estatística, como regressão e/ou classi�cação, potencializam a capacidade de percepção
humana da realidade, pois permitem a antecipação ou recuperação de eventos e, dessa forma, a observação
de tendências e padrões de comportamento dos dados para orientação, quanto à tomada de decisão em
diversos campos da ciência (HENGL; MACMILLAN, 2019).
Os modelos digitais podem ter várias aplicações nas mais diversas áreas, principalmente na área ambiental.
Existem diversos modelos voltados para a representação dos atributos da superfície da terra, que servem
essencialmente para questões/resoluções de problemas. Esses modelos possuem diversas aplicações,
podendo ser de caráter ambiental, negócios e marketing, aplicados à saúde, infraestrutura, urbanismo,
hidrologia, mineração, gestão de recursos naturais, de questões climáticas e populacionais, contemplando os
domínios do espaço (mapas) e tempo (simulações).
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MODELOS DIGITAIS
Você sabe de onde são obtidos os modelos digitais? O que eles representam? Os modelos podem ser obtidos
ou processados de diversas formas e representar inúmeros atributos. A maioria das informações podem ser
obtidas por sensores multiespectrais como os sensores acoplados em satélites, sonares (sensores acústicos)
(Figura 2), que são muito utilizados em embarcações, radares e LIDAR (Pulsos de laser formando nuvens de
pontos) (Figura 3).
Figura 2 | Exemplo de sonar acoplado em uma embarcação
Fonte: Wikimedia Commons.
Figura 3 | Exemplo de produto gerado a partir de um sensor LIDAR
Fonte: Wikimedia Commons.
Agora que podemos ter várias informações, provindas de diversos sensores, o que fazer? Como posso
modelar as informações matriciais/raster? 
As informações podem ser modeladas de diversas formas. Um exemplo disso é a sobreposição de várias
camadas (pixel a pixel), gerando a composição colorida de imagens. Esse procedimento consiste na
sobreposição de bandas espectrais obtidas de satélites (sensores multiespectrais). Essas informações
espectrais são divididas em bandas, cada banda representa uma parte do espectro eletromagnético, portanto,
podem representar o espectro do visível, como as cores primárias correspondentes ao verde, azul e vermelho,
que quando sobrepostas geram uma imagem colorida (Figura 4).
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Figura 4 | Imagem em composição colorida
Fonte: Inpe ([s. d.]).
A modelagem também pode ser feita a partir de álgebra de mapas, ou seja, através de operações de divisão,
subtração, adição, entre outras. Essas operações podem gerar outras informações, como a obtenção de
índices de vegetação, água, solo etc.
Um dos modelos mais utilizados para processamento de informações são os Modelos Digitais de Elevação
(MDE) ou os Modelos Numéricos de Terreno (MNT). O MDE e MNT podem ser obtidos a partir de sensores
orbitais ou até mesmo de levantamentos topográ�cos. Esses modelos representam a altitude da superfície
terrestre e o seu processamento pode gerar diversas outras informações. O MNT é utilizado na forma de uma
variável “z” de uma dada área da superfície terrestre; essa variável pode ser de qualquer natureza, podendo
ser dados de relevo, levantamentos de profundidades de um curso d’água ou do mar, informação geológicas,
informações meteorológicas e dados geoquímicos e geofísicos. Já o MDE é utilizado exclusivamente para a
modelagem de relevo. O MNT pode ser obtido por meio da interpolação de curvas de nível extraídasde uma
carta topográ�ca ou através de imagens de sensores remotos.
Um dos Modelos Digitais de Elevação mais utilizados são os provindos do sensor SRTM (Shuttle Radar
Topography Mission) e do projeto TOPODATA. O SRTM é uma missão desenvolvida pela National Imagery and
Mapping Agency (NIMA) e a National Aeronautics and Space Administration (NASA), com o objetivo da
produção de um banco de dados digitais para todo o planeta, necessários na elaboração de um Modelo Digital
de Elevação (MDE) das terras continentais. Já o projeto TOPODATA oferece o Modelo Digital de Elevação (MDE)
e suas derivações locais básicas em cobertura nacional, elaborados a partir dos dados SRTM disponibilizados
pelo USGS na rede mundial de computadores.
Entender e saber interpretar essas informações, como o MDE e MNT, pode ser de grande utilidade e
importância, pois muitas variáveis obtidas do processamento dessas informações têm alta aplicação em
diversos estudos da área ambiental.
MDE – DELIMITAÇÃO DE BACIAS E DRENAGEM 
O relevo pode ser representado de algumas formas, como linhas digitalizadas (curvas de nível), em grade TIN
(Triangular Irregular Network), que também é conhecida como grade triangular irregular e representada em
grade ou matriz. Esses tipos de formas ajudam a estudar processos que são in�uenciados pelo relevo, pois a
estimativa morfológica da superfície da terra é essencial ao conhecimento dos processos químicos, físicos e
biológicos que acontecem na paisagem.
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O Modelo Digital de Elevação (MDE) é a representação digital de uma área da superfície, dada por uma matriz
de pixels com coordenadas (x, y) e um valor de intensidade do pixel (z), correspondente à elevação, como
representado na Figura 5.
Figura 5 | Modelo Digital de Elevação – SRTM
Fonte: elaborada pelo autor.
Esses modelos (MDE) permitem que as delimitações automáticas das bacias hidrográ�cas sejam feitas com
maior precisão, pois consideram os dados altimétricos do terreno em suas etapas de processamento. Dentre
as vantagens do uso do MDE, destaca-se a possibilidade de representar o relevo de forma �dedigna;
assegurar a direção e o acúmulo do escoamento super�cial para a drenagem mapeada e garantir a
consistência hidrológica. Para realizar esse tipo de processamento, é necessária a utilização de um Sistema de
Informação Geográ�ca (SIG), que apresenta plug-ins ou pacotes especí�cos para processar a imagem. Os
MDEs apresentam uma coincidência entre os cursos d’água (rede de drenagem) derivados numericamente e a
hidrogra�a real, estando isentos de sumidouros (depressões espúrias), vazamentos de bacias, cavernas e
estruturas que bloqueiem o trajeto do escoamento super�cial. Portanto, caso a drenagem possua um
barramento do tipo reservatório, como aqueles utilizados para represar água, estes não serão considerados
na geração da drenagem.
Resumindo, a partir do MDE pode ser gerada a delimitação de bacias hidrográ�cas, os cursos d’água, a
declividade do terreno, índices topográ�cos, curvas de nível etc. Para gerar a delimitação da bacia e a
drenagem (Figura 6), são feitos alguns procedimentos que consistem em completar falhas provindas do MDE.
Caso a imagem possua falhas quanto ao valor da elevação, é necessário realizar a correção dessas
depressões/espúrias. Além disso, é necessário estimar a direção e a acumulação do �uxo, que objetivam
processar pixel a pixel qual a direção para qual a água está escoando e onde ela irá se acumular, formando a
calha do rio.
Após isso, é de�nido um exutório, ou seja, um ponto onde toda a água irá convergir, e a partir desse ponto é
feita a delimitação da bacia e geração dos cursos d’água. A densidade de rios gerados também irá depender
do número de pixels que são considerados como bacia. No processamento, é informado um valor de número
pixels que são considerados uma área mínima de bacia hidrográ�ca e quanto menor for o número de pixels
informado, maior será a densidade de drenagem gerada.
Figura 6 | Exemplo de delimitação de bacia e criação da drenagem
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Fonte: elaborada pelo autor.
Por �m, conhecer e saber quais informações podem ser geradas desse tipo de modelo são de suma
importância para estudos ambientais, principalmente os estudos que avaliam a velocidade e quantidade do
�uxo d'água, o transporte de sedimentos, os processos geológicos e de intemperismo e, por �m, servem de
ferramenta para a gestão e o planejamento de recursos hídricos.
VIDEO RESUMO
Você sabe o que são modelos digitais? Já ouviu falar sobre MDE (Modelo Digital de Elevação) ou MNT (Modelo
Numérico de Terreno)? Sabe como o processamento desses modelos podem gerar diversas outras
informações que são de extrema importância e aplicados a estudos ambientais, principalmente no que diz
respeito a recursos hídricos? Não! Então venha conferir no vídeo!  
 Saiba mais
Caro, estudante, para conhecer mais sobre a delimitação de bacias e drenagem, acesse o artigo a seguir:
ÁLVARES, M. L. P. et al. Delimitação das Bacias Hidrográ�cas e de Drenagem Natural da Cidade de
Salvador. RIGS revista interdisciplinar de gestão social, jan./abr., 2012, v. 1, n. 1, p. 107-129.
Caso queira aprender como delimitar uma bacia utilizando o QGIS, acesse o documento a seguir:
FAN, F. M. Atividade prática orientada: delimitação de bacias hidrográ�cas usando o QGIS. Relatório
Técnico GPDEN nº 06. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2014.
Aula 2
INTERPRETAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS
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https://periodicos.ufba.br/index.php/rigs/article/view/10192/7268
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INTRODUÇÃO
A fotointerpretação consiste na identi�cação de feições e saber o que elas signi�cam, no entanto, para realizar
esses procedimentos tem-se o auxílio de elementos da fotointerpretação. Esses elementos consistem em
textura, tonalidade/cor, forma, tamanho, sombra, localização, padrão e contexto. Além disso, a
fotointerpretação possui algumas etapas, que são: fotoleitura, fotoanálise, fotodedução e fotointerpretação. 
As técnicas e os métodos de fotointerpretação são muito utilizados e aplicados em diversas áreas,
principalmente na área ambiental, por exemplo, na classi�cação supervisionada do uso e da ocupação do solo
e também na elaboração de mapas temáticos relacionados à geomorfologia, geologia, vegetação, recursos
hídricos, erosão, relevo, entre outros. Vamos aprender um pouco mais sobre isso?
Bons estudos! 
INTERPRETAÇÃO DE IMAGENS 
Olá, estudante! Você já parou para pensar em como uma imagem pode ser interpretada? Quais características
e elementos podem ser identi�cados em uma imagem para posteriormente saber o que os objetos que a
compõem signi�cam? Não! Vamos aprender?!
Primeiramente é necessário saber qual tipo e de que fonte as imagens/fotos aqui citadas serão interpretadas.
Nesse caso, dentre as diversas formas de se obter informações espaciais, o sensoriamento remoto é a mais
utilizada, e dentre as diversas técnicas e sensores utilizados, as fotos podem ser obtidas de satélites, imagens
de radar e principalmente fotogra�as aéreas. No que diz respeito à obtenção dessas informações, duas
vertentes precisam ser citadas: fotointerpretação e fotogrametria.
Muitas pessoas confundem a fotogrametria com a fotointerpretação. A fotointerpretação pode ser de�nida
como sendoa técnica de examinar imagens fotográ�cas de objetos com o intuito de identi�cá-los e deduzir
seu signi�cado (COLWELL, 1952), focando mais no aspecto qualitativo e não no quantitativo. A
fotointerpretação se difere da fotogrametria no que diz respeito ao tratamento do dado, ou seja, a
fotogrametria está relacionada com a acurácia geométrica e posicional, focando nas informações métricas da
imagem, como área, perímetro, coordenadas etc.
Para examinar as fotogra�as e identi�car o que os objetos signi�cam, é utilizada a técnica da interpretação
visual. A tarefa do intérprete consiste em identi�car e apresentar os objetos com precisão, além de de�nir
áreas/regiões que apresentam uniformidade com relação à composição e aparência.
A fotointerpretação pode ser desenvolvida a partir de três etapas, segundo Soares e Fiori (1976):
1. Fotoleitura: que consiste no reconhecimento/identi�cação dos alvos da imagem com as feições de
superfície terrestre. Como exemplo tem-se a fotointerpretação de casas, telhados, rios, vias, �oresta etc.
2. Fotoanálise: nessa etapa estuda-se as relações entre os objetos/alvos da imagem. Nesse processo, o
intérprete separa as zonas homogêneas do terreno, isso é, onde as feições apresentam similaridades entre si,
permitindo de�nir do que se trata ou o que signi�ca tal feição.
A fotointerpretação consiste na identi�cação de feições e saber o que elas signi�cam, no entanto, para
realizar esses procedimentos tem-se o auxílio de elementos da fotointerpretação.
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3. Fotodedução ou fotointerpretação: assim como nas duas outras etapas, busca-se descobrir e/ou avaliar o
signi�cado dos alvos/objetos e de suas relações. Essa é a etapa mais complexa e requer tanto informações,
como as apresentadas nas fases da fotoleitura e fotoanálise, quanto uma análise e avaliação detalhada de
todos os elementos que podem ser apresentados na imagem/foto.
Para a aplicação das etapas de fotointerpretação mencionadas, é muito importante a percepção de feições
retratadas por meio de características, que são denominadas elementos de fotointerpretação, dentre eles,
Garcia (1982) cita: textura, tonalidade/cor, forma, tamanho, sombra, localização, padrão e contexto.
As imagens/fotos podem ser processadas e posteriormente analisadas. Existem diversos tipos de
processamento de imagens que geram subprodutos, no entanto uma das técnicas mais conhecidas e
utilizadas é a classi�cação do uso e da ocupação do solo a partir dos métodos de classi�cação supervisionada
e não supervisionada, e os elementos considerados na fotointerpretação são de grande ajuda para realizar
essas classi�cações.
Os métodos de classi�cação e fotointerpretação são muito utilizados e aplicados em diversas áreas,
principalmente na área ambiental, como elaboração de mapas temáticos relacionados à geomorfologia,
geologia, vegetação, uso e ocupação do solo, recursos hídricos, erosão, relevo, entre outros.
ELEMENTOS DA FOTOINTERPRETAÇÃO 
Saber o que signi�ca e representa cada elemento utilizado na fotointerpretação é muito importante para
avaliar, analisar, interpretar e saber o que os objetos signi�cam. Você sabe como os elementos com textura,
tonalidade/cor, forma, tamanho, sombra, localização, padrão e contexto podem ser utilizados na
fotointerpretação? Vamos entendê-los?!
Esses elementos são devidamente explicados por Garcia (1982):
Tonalidade/cor: esses dois elementos estão relacionados com a quantidade de energia eletromagnética
re�etida/emitida pelos alvos e suas interações na superfície terrestre.
Textura: é o elemento que diz respeito à variação da tonalidade, cor ou matiz de cor dentro de um mesmo
alvo/objeto. A textura de um alvo pode ser classi�cada como rugoso, áspero ou suave. A textura é utilizada
para identi�car diversos tipos de objetos, por exemplo, as folhas de árvores, turbidez de corpos d’água,
diferenciação de vegetação replantada e nativa, o tipo de pavimento, tipo de solo exposto, entre outras
feições.
Tamanho: o tamanho de uma determinada feição é diretamente proporcional à escala que está se
trabalhando, e mesmo que a foto/imagem analisada não tenha uma escala de representação conhecida, o
tamanho dos objetos pode ser importante na identi�cação da feição. Nesse caso, as feições da imagem são
comparadas entre si e, dependendo do tamanho do objeto, é possível fazer distinções entre as feições.
Forma: a forma é de�nida como a geometria das feições, além disso, os limites de uma feição podem ser
de�nidos como formas regulares ou irregulares. A forma é, dentre todos os elementos, a de mais fácil
reconhecimento e percepção. Nas formas irregulares estão associadas as feições naturais, como: rochas,
vegetação e rios. Já as formas regulares correspondem às obras arti�ciais criadas/construídas, como as
edi�cações, estradas etc.
Sombra: em alguns casos a sombra pode contribuir negativamente para a interpretação da imagem, pois
interfere em características das outras feições, por exemplo, escurece detalhes de feições com pequenas
dimensões. Contudo, a sombra pode ser um elemento auxiliar na interpretação da altura dos objetos. Esse
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elemento é muito útil em casos como a avaliação da geomorfologia e do relevo de uma região. Um fator que
deve ser considerado na utilização desse elemento é que as imagens sejam obtidas sob a luz solar e em
horário que se tenha a formação de sombras.
Padrão: é um elemento caracterizado pela extensão ou união das várias características visuais, ou seja, é
caracterizado pela distribuição e pelo arranjo espacial entre os alvos em uma imagem. A repetição de outros
elementos como formas, textura, cores ou tonalidades pode indicar o que determinada feição corresponde,
pois a repetição desses elementos é característica de algumas paisagens, revelando que as feições e os
elementos preservam relações uns com os outros.
Localização: o local de obtenção da foto pode dizer muito sobre as feições que contêm nela. Esse elemento
está associado à localização geográ�ca e ao entendimento ou à familiarização com a região estudada, ou seja,
dependendo do conhecimento da localização pode-se inferir sobre o clima, a vegetação, uso do solo etc.
Contexto: é um elemento complexo de interpretação. Ele ocorre quando as observações de uma feição
podem indicar o relacionamento ou a ocorrência de uma outra determinada feição. Um exemplo disso é que a
presença de um pequeno curso d’água está diretamente relacionado à existência próxima de uma nascente
de água. 
CLASSIFICAÇÃO DO USO DO SOLO E OS ELEMENTOS DA FOTOINTERPRETAÇÃO  
O uso e a ocupação do solo podem ser obtidos a partir da classi�cação de uma imagem. Um ponto importante
sobre a classi�cação é que a maioria das técnicas disponíveis se fundamentam no agrupamento de valores de
intensidade espectral, representados pelos pixels presentes na imagem. Assim, a classi�cação proporciona
resultados aceitáveis na indicação de tipos de cobertura e uso do solo caracterizadas apenas por assinaturas
espectrais. Basicamente existem dois métodos para realizar esse procedimento, conhecidos como
classi�cação supervisionada e não supervisionada.
Na classi�cação não supervisionada, o algoritmo decide, com base em regras estatísticas, quais serão as
classes determinadas e quais os pixels pertencentes a cada classe. Já na classi�cação supervisionada, o
usuário faz a coleta de alguns dos pixels pertencentes às classes que se deseja obter e o algoritmo faz a tarefa
de localizar/classi�car todos os demais pixels similares pertencentes àquelas classes, tudo isso baseadoem
alguma estatística preestabelecida.
Como os elementos da fotointerpretação podem ajudar na classi�cação do uso e da ocupação do solo? Na
classi�cação supervisionada é necessária a coleta de amostras por parte do usuário, ou seja, é preciso
selecionar o pixel que represente uma determinada classe de uso e ocupação do solo, no entanto, para a
coleta dessas amostras é necessário o conhecimento das características dos elementos utilizados na
fotointerpretação. Portanto, a utilização desses elementos pode auxiliar a classi�cação supervisionada de
forma a identi�car os objetos com maior facilidade. Vamos ver alguns exemplos aplicados sobre a utilização
dos elementos da fotointerpretação na classi�cação de imagens?!
A tonalidade e cor são elementos que estão relacionados com a quantidade de energia eletromagnética
re�etida/emitida pelos alvos e suas interações na superfície terrestre. Esses elementos são muito abordados
no sensoriamento remoto para a classi�cação de imagens, pois as classes de�nidas em uma imagem são com
base na assinatura espectral. Assim, feições com a mesma tonalidade e cor podem representar a mesma
classe e facilitam a coleta das amostras a serem de�nidas pelo usuário.
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A textura pode ser utilizada para identi�car e diferenciar diversos tipos de amostras a serem coletadas. Por
exemplo, as texturas suaves estão relacionadas a áreas que contenham vegetação com a mesma altura, isto é,
vegetação plantada (silvicultura, pastagem, culturas com cana-de-açúcar, soja, milho etc.) e lagoas de água
parada. Por outro lado, as texturas rugosas e ásperas são encontradas em �orestas nativas (diferentes
alturas), áreas pedregosas, entre outras.
O tamanho e a forma também são elementos que podem ajudar na classi�cação. O elemento tamanho auxilia
a eliminar as chances de se pensar que feições similares são iguais, nesse caso, é possível fazer a distinção
pelo tamanho. Já a forma facilita distinguir as formas geometricamente regulares, como plantação em linhas,
campo de futebol, das formas irregulares, como os cursos d’água, fragmento �orestal, entre outros.
Entre todos os elementos, o padrão é o mais relacionado com a classi�cação de imagens, pois os métodos de
classi�cação seguem um padrão para determinar as classes de uso e ocupação de solo, ou seja, o algoritmo
utiliza o padrão de intensidade espectral para de�nir os pixels de mesma classe.
Então, a utilização dos elementos da fotointerpretação é essencial no auxílio dos métodos de classi�cação do
uso e ocupação do solo de uma imagem, desde a identi�cação e diferenciação das feições até a seleção das
amostras de classes/pixels.
VÍDEO RESUMO
Você sabe o que é fotointerpretação e para que ela serve? A fotointerpretação possui alguns elementos, como
textura, tonalidade/cor, forma, tamanho, sombra, localização, padrão e contexto. Você já parou para pensar
como esses elementos podem ser utilizados na área ambiental? Eles são de extrema importância para o
auxílio da classi�cação do uso e ocupação do solo. Não sabia?! 
Então venha conferir no vídeo!  
 Saiba mais
Caro, estudante, para conhecer mais sobre a fotointerpretação para avaliação do uso e da cobertura do
solo, acesse o artigo a seguir:
COVIZZI, M. C.; CAMARGO, D. M.; GOBBI, E. S. Fotointerpretação aplicada à análise das alterações do
uso e cobertura da terra e a situação das áreas de preservação permanente. v. 1 (2017): EBOOK.
Aula 3
TOMADA DE DECISÃO
A álgebra de mapas consiste em operações matemáticas realizadas usando informações espaciais,
gerando assim diversas outras informações especializadas.
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https://ocs.ige.unicamp.br/ojs/sbgfa/article/view/1797
https://ocs.ige.unicamp.br/ojs/sbgfa/article/view/1797
https://ocs.ige.unicamp.br/ojs/sbgfa/article/view/1797
INTRODUÇÃO
A álgebra de mapas consiste em operações matemáticas realizadas usando informações espaciais, gerando
assim diversas outras informações especializadas. Geralmente, as informações utilizadas são em formato
raster/matricial e é utilizado um Sistema de Informação Geográ�ca para realizar o processamento. 
As operações com raster podem ser locais ou pontuais, zonal ou global e de vizinhança. Um tipo de mapa que
pode ser obtido a partir da álgebra de mapas é a perda de solo, no entanto, são necessárias diversas outras
variáveis para realizar a multiplicação dos planos de informações. 
A obtenção da perda de solo pode ajudar a planejar estratégias de ação, como a recuperação e o
re�orestamento das áreas com maior perda de solo, identi�cação de áreas vulneráveis e frágeis, implantação
de práticas conservacionistas, entre outros. Portanto, a partir álgebra de mapas é possível obter várias
informações que podem ser utilizadas no processo de tomada de decisão.
Bons estudos! 
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA E A TOMADA DE DECISÃO
Olá, estudante! Você já percebeu que o processamento e a análise de dados em um Sistema de Informação
Geográ�ca (SIG) pode gerar diversas informações?! Você sabe onde e como essas informações podem ser
utilizadas? Vamos descobrir!
Como já dito nas aulas anteriores, o SIG pode ser considerado uma geotecnologia que está inserida dentro do
ambiente que se convencionou chamar de geoprocessamento. Assim, uma de�nição básica para SIG é que
são ferramentas computacionais para geoprocessamento e também são sistemas computadorizados usados
para capturar, armazenar, gerenciar, analisar e apresentar informações geográ�cas (BURROUGH;
MCDONNELL, 1998).
A utilização de SIG possui a vantagem de realizar análises espaciais complexas, integração de dados de
diversas fontes, manipulação de grande volume de dados e recuperação rápida de informações armazenadas.
Além disso, tornam ainda possível automatizar a produção de documentos cartográ�cos.
Os SIGs possuem componentes de�nidos como hardware, software, peopleware e dataware e também
possuem uma estrutura constituída por aquisição de dados: captura, importação, validação e edição são as
etapas necessárias à alimentação do sistema; gerenciamento de banco de dados, que envolve o
armazenamento dos dados de forma estruturada, de modo a possibilitar e facilitar a realização de análises;
visualização e apresentação cartográ�ca, um SIG necessita ter agilidade para utilizar as diversas camadas de
dados e exibir esse resultado através de mapas de síntese com boa qualidade grá�ca; consulta e análise, uma
função que pode ser considerada como a principal de um SIG, pois possibilita operações de extração e
geração de novas informações sobre o espaço geográ�co, a partir de critérios especi�cados pelo próprio
usuário.
Uma das formas de expressar a informação é na forma espacial e, com a ajuda dos SIGs, isso se torna uma
técnica mais fácil. Geralmente, as empresas, instituições de pesquisa e organizações necessitam dessa
tecnologia para solucionar problemas.  O SIG é capaz de realizar operações de forma mais complexa sobre os
dados geográ�cos e proporcionar análises integradas entre as informações, sendo uma ferramenta
indispensável para a tomada de decisão no que diz respeito às variáveis espaciais.
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Assim, é possível que os analistas ou partes interessadas avaliem a evolução espacial/temporal de um
determinado fenômeno e façam inter-relações com diversos outros fatores espaciais que podem ser a causa
de um problema e,por �m, essas informações e esses cruzamentos podem ajudar no processo decisório.
Diante disso, várias técnicas, ferramentas e processamentos podem ser utilizados para gerar informações que
auxiliem na tomada de decisão, dentre esses, pode-se citar a modelagem utilizando a álgebra de mapas. A
álgebra de mapas é a combinação de dados espaciais, principalmente no formato raster/matricial, feita pixel a
pixel. Muito interessante, não é mesmo?
A utilização do geoprocessamento e dos Sistemas de Informação Geográ�ca tem atingido diversos segmentos
pro�ssionais e áreas, satisfazendo as demandas das pesquisas cientí�cas e as do mercado de trabalho. Um
exemplo disso é a utilização dessa tecnologia associada ao campo das ciências ambientais, da ecologia e da
geogra�a (BLUME; DESSIMON MACHADO, 2006).
ÁLGEBRA DE MAPAS
Você já ouviu falar sobre álgebra de mapas? Você sabe o que é álgebra de mapas e para que serve? Como isso
pode ser aplicado à tomada de decisão/processo decisório na área de ciências ambientais? Vamos descobrir?!
A álgebra de mapas é a combinação de dados espaciais, principalmente no formato raster/matricial, feita pixel
a pixel. Esse arranjo de combinação e sobreposição espacial resulta, consequentemente, em um vasto grupo
de funções locais, funções de vizinhança e de funções globais para dados matriciais. Os grupos de dados
matriciais/raster podem ser combinados com operações básicas, tais como: adição, divisão, subtração,
multiplicação, entre outros (BARBOSA, 1997).
A álgebra de mapas é fundamentada em operações matemáticas aplicadas a um ou mais grupos de dados
matriciais/raster. Por exemplo, a adição de dois mapas de dados raster pode ser especi�cada como Mapa A +
Mapa B = Mapa (A + B) (Figura 1), já para a multiplicação, Mapa A x Mapa B = Mapa (A x B), e assim para as
demais operações. Isso também pode ser aplicado para equações empíricas ou não, que descrevem uma
determinada variável ou fenômeno ambiental (variáveis meteorológicas, erosão, declividade, índices de
vegetação, vulnerabilidade e fragilidade ambiental, entre outros).
Resumindo, a álgebra de mapas consiste em sobrepor planos de informação (mapas) com a �nalidade de
obter uma nova variável ou fenômeno. No entanto, alguns requisitos devem ser levados em consideração, um
deles é a resolução espacial, ou seja, o tamanho dos pixels ou das células devem ser o mesmo, considerando
mapas diferentes. Além disso, a extensão dos conjuntos que serão utilizados para realizar as operações
também deve ser do mesmo tamanho. São apresentados nas Figuras 2 e 3 esquemas que representam a
álgebra de planos de informação.
Figura 1 | Adição de duas matrizes (pixels)
Fonte: elaborada pelo autor.
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Figura 2 | Desenho esquemático da sobreposição/operação de vários planos de informação para geração de cenários
Fonte: Cardoso et al. (2015, p. 517).
Figura 3 | Desenho esquemático da sobreposição/operação de vários planos de informação
Fonte: Júnior, Oliveira e Albuquerque Nóbrega (2016, p. 75).
As operações com raster podem ser locais ou pontuais, zonal ou global e de vizinhança (BARBOSA, 1997). A
operação local ou pontual é feita em uma área especí�ca, às vezes considerando somente um pixel. Já as
operações que envolvem vizinhança dependem do valor do pixel vizinho, geralmente utilizado em mapas de
interpolação. Por exemplo, declividade, aspecto, entre outras. 
Já as operações zonais ou globais na álgebra de mapas são de�nidas sobre áreas especí�cas de um
determinado mapa, onde as restrições são fornecidas por outro mapa. Exemplo: dado um mapa de uso e
ocupação do solo e um mapa de declividade da mesma área estudada, obtenha a declividade média para cada
tipo de uso e ocupação do solo. A partir das operações zonais é possível ainda retirar informações como
valores máximos, mínimos, de maioria, média, diversidade e estatística.
PERDA DE SOLO  
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Já parou para pensar como a álgebra de mapas pode ser aplicada a um tipo de estudo ambiental?
Aqui veremos uma aplicação da álgebra de mapas para obtenção da perda de solo (erosão) de uma região.
Vamos lá!
Primeiramente, vamos entender o que é a perda de solo e erosão. A erosão do solo é uma das maiores
ameaças ao meio ambiente global e, consequentemente, afeta negativamente os recursos hídricos e a
produção agrícola. A erosão ocorre quando o solo é exposto à chuva ou energia eólica (PIMENTEL; BURGES,
2013). Após o solo ser desprendido da superfície, ele é carregado pela água que �ui em direção aos vales, rios
e reservatórios, aumentando o nível natural de sedimentação e reduzindo sua capacidade de armazenamento
e vida útil (PANDEY; CHOWDARY; MAL, 2007). Esses processos também podem afetar o alcance dos níveis de
biodiversidade, produção de alimentos, estoque de carbono e serviços ecossistêmicos (PANAGOS; BORRELLI;
MEUSBURGER, 2015). O impacto da erosão do solo é intensi�cado por fatores relacionados à estrutura do
solo, cobertura vegetal e topogra�a do solo.
Sabendo disso, é possível estimar a perda de solo por equações empíricas que consideram diversas variáveis.
Dentre os modelos para estimar a perda de solo, a USLE é uma das mais conhecidas e utilizadas. USLE
signi�ca, em inglês, Universal Soil Loss Equation, ou seja, Equação Universal de Perda de Solo.
Os fatores condicionantes da equação é R = erosividade da chuva (Mj.mm ha .h .ano ) (é a energia da chuva
para desprender as partículas do solo); K = erodibilidade do solo (o quão o solo é suscetível a ser erodido); L =
comprimento de rampa (é o comprimento de uma vertente de uma área); S = declividade da vertente; C = uso
e manejo do solo (fator que considera o tipo de uso do solo e o quanto esse uso do solo in�uencia na perda
de solo); e P = práticas conservacionistas (fator que considera se a área estudada tem práticas de conservação
da vegetação e do solo, como terraços, plantio direto etc.). A partir da multiplicação de todas essas variáveis é
obtida a perda média anual de solo por unidade de área (ton ha ano ).
Assim, com o uso da álgebra de mapas é possível obter a perda média anual de solo para uma determinada
região utilizando um SIG. No entanto, para isso é necessário ter todos os fatores condicionados da USLE
espacializados, ou seja, a sobreposição de todos os mapas multiplicados informará a perda de solo, como no
exemplo da Figura 4.
Figura 4 | Perda de solo anual na Bacia do Rio Corrente – GO
-1 -1 -1
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Fonte: Carneiro, Faria e Rosa (2021, p. 454).
Tendo o mapa de perda de solo em mãos, é possível tomar decisões sobre diversos aspectos e planejar
múltiplas ações, como estratégias de recuperação e re�orestamento das áreas com maior perda de solo,
identi�cação de áreas vulneráveis e frágeis, implantação de práticas conservacionistas, como adubação verde,
adubação orgânica, culturas em faixas e cordões de vegetação, utilização de cobertura morta e curvas de
nível, preparo do solo e plantio em contorno para o controle da erosão, entre outras.
Portanto, com base no exposto, a álgebra de mapas pode fornecer informações detalhadas sobre os planos
de informação, que são de suma importância no processo decisório.
VIDEO RESUMO
Você sabe o que é álgebra de mapas e para que ela serve? Como utilizar SIG para fazer álgebra de mapas?
Como essa ferramenta pode ajudar no processo de tomada dedecisão em estudos ambientais? A perda de
solo é uma informação que pode ser obtida utilizando essa técnica e, além disso, a informação é
espacializada.
Venha conferir no vídeo!  
 Saiba mais
Caro estudante, para conhecer mais sobre a perda de solo, aplicação da USLE e SIGs utilizados, acesse o
artigo a seguir:
BARBOSA, A. F. Aplicação da Equação Universal de Perda do Solo (USLE) em Softwares Livres e Gratuitos.
Anuário do Instituto de Geociências. UFRJ. Vol. 38 – 1, Rio de Janeiro, 2015, p. 170-179.
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https://ppegeo.igc.usp.br/index.php/anigeo/article/view/5823/5332
https://ppegeo.igc.usp.br/index.php/anigeo/article/view/5823/5332
INTRODUÇÃO
A Análise Multicriterial (AMC) consiste em abordagens exploratórias e estruturadas de tomada de decisão,
voltadas para a otimização de funções-objetivo, sujeitas a um conjunto de fatores e restrições. Portanto, a
AMC consiste em um conjunto de técnicas para auxiliar o tomador de decisão acerca de um problema,
avaliando e escolhendo alternativas para a solução diante de diferentes critérios e pontos de vista. 
Existem diversos métodos de análise multicritério que podem ser utilizados em ambiente SIG. O método WLC
(Combinação Linear Ponderada) e OWA (Ordered Weighted Averaging) são dois métodos muito utilizados e
aplicados à área ambiental, principalmente para de�nir áreas de fragilidade e vulnerabilidade ambiental,
como também de�nir áreas prioritárias, sejam áreas prioritárias ao re�orestamento, a conservação do solo e
da água, a redução da erosão, entre outros.
Bons estudos! 
ANÁLISE MULTICRITÉRIO E MODELAGEM HIDROLÓGICA
Olá, estudante! Você já ouviu falar sobre o processamento de imagens utilizando o método de análise
multicritério?! Onde e como será que podemos utilizar essa metodologia e ferramenta? Vamos descobrir!
Além do uso de dados mais especí�cos, atualizados e con�áveis nas atividades de gestão e de planejamento
ambiental, inicia-se também a utilização de técnicas mais estruturadas para análise, tratamento e uso no
processo decisório em empresas públicas, organizações, concessionárias de serviços e de Políticas Públicas.
Uma dessas técnicas é a Análise Multicriterial (AMC) ou Apoio Multicritério à Decisão (AMD), que é uma
ferramenta de grande utilidade nos processos decisórios em Políticas Públicas e muito aplicada a estudos
ambientais. Ela é utilizada em situações em que a tomada de decisão precisa ser pautada por critérios
técnicos objetivos e transparentes e também incorpora a opinião e participação de natureza política e
subjetiva dos gestores públicos e partes interessadas envolvidas (JANNUZZI; MIRANDA; SILVA, 2009).
No processo de planejamento, a participação do público e de especialistas pode aumentar a legitimidade de
uma decisão e facilitar a implementação (NORDSTRÖM; ERIKSSON; ÖHMAN, 2010; KARJALAINEN et al., 2013).
Os métodos AMC se mostram promissores quando se objetiva um processo participativo, integrando
questões das instituições governamentais, das organizações não governamentais e das comunidades locais,
por exemplo (GROŠELJ; HODGES;
STIRN, 2016; LANGEMEYER et al., 2016).
Aula 4
METODOLOGIAS DE ANÁLISE DE DADOS
A Análise Multicriterial (AMC) consiste em abordagens exploratórias e estruturadas de tomada de
decisão, voltadas para a otimização de funções-objetivo, sujeitas a um conjunto de fatores e restrições.
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A AMC é uma técnica quali-quantitativa que separa as abordagens puramente exploratórias e pouco
estruturadas de tomada de decisão e os modelos quantitativos rigidamente estruturados, voltados para a
otimização de funções-objetivo, sujeitas a um conjunto de restrições. Resumindo, a AMC consiste em um
conjunto de técnicas para auxiliar um agente decisor a tomar decisões acerca de um problema, avaliando e
escolhendo alternativas para solução diante de diferentes critérios e pontos de vista. O propósito da AMC é,
portanto, auxiliar pessoas e/ou organizações em situações nas quais é necessário identi�car prioridades,
considerando, ao mesmo tempo, diversos aspectos.
Uma das limitações e di�culdades para aplicar uma técnica/método de AMC é a escolha e disponibilidade de
critérios a serem utilizados. Existem métodos de AMC desenvolvidos para ambientes SIG, facilitando assim o
processamento e a tomada de decisão através de planos de informação espacialmente distribuídos, ou seja,
são considerados como critérios diferentes mapas e, a partir da sobreposição dessas informações, é possível
achar a solução de um determinado problema.
Uma ferramenta que pode ser utilizada em conjunto e a favor da AMC é a modelagem, pois a partir dela é
possível obter diversas informações que podem ser utilizadas como critérios. Dentre os tipos de modelagem,
a hidrológica é uma ótima alternativa, pois considera a distribuição espacial e temporal de variáveis iniciais
para o escoamento de água e geração de sedimentos. A utilização dessa técnica é indispensável para
conhecer informações e prever fenômenos relacionados aos processos hidrológicos.
Um dos principais objetivos relacionados ao desenvolvimento de modelos hidrológicos é o de
simular/predizer como as alterações no ambiente (sistema solo, planta e água), resultantes do ambiente,
re�etem nas alterações do balanço de água no solo e afeta o transporte de sedimentos e erosão, o que, por
sua vez, causam diversas modi�cações nos ecossistemas aquáticos e terrestres (NETO et al., 2014).
PROCEDIMENTOS DE ANÁLISE MULTICRITERIAL 
Na área ambiental, a análise multicriterial é muita aplicada para de�nir áreas de fragilidade e vulnerabilidade
ambiental, como também de�nir áreas prioritárias, seja elas prioritárias ao re�orestamento, à conservação do
solo e da água, à redução da erosão, entre outros.
No processo de de�nição de áreas prioritárias para a Análise Multicriterial são estabelecidos critérios
relevantes para a tomada de decisão. Os critérios são divididos em fatores e restrições, sendo os primeiros
referentes às características da paisagem e/ou processo (topográ�cos, climatológicos, por exemplo) que
devem ser considerados no estudo, sendo as restrições aquelas responsáveis por limitar espacialmente os
locais em que não são possíveis/necessárias aplicar as ações (SILVA et al., 2017).
Um método muito utilizado para ponderar os critérios utilizados na Análise Multicritério é o AHP (Analytic
Hierarchy Process). O método AHP foi desenvolvido por Tomas L. Saaty no início da década de 1970 (SAATY,
1980). Esse método é muito utilizado e reconhecido no que diz respeito à tomada de decisão em problemas
com vários critérios. O método AHP consiste na comparação pareada dos fatores com base em uma escala
contínua, na qual “1” tem igual importância, valores acima tem maior grau de importância e valores abaixo
menor grau de importância (Figura 1).
Figura 1 | Escala contínua para elaboração da matriz de comparação pareada
Fonte: adaptada de Sartori, Silva, Zimback (2012, p. 1.085).
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Para realizar a comparação pareada são consultados especialistas, tomadores de decisão, população
envolvida e partes interessadas. Esses participantes de�nem o ranking dos critérios preestabelecidos e
analisam a importância dos fatores quando pareados seguindo a escala da Figura 1. O julgamento re�ete as
respostas de duas perguntas: qual dos dois elementos é mais importante comrespeito a um critério de nível
superior e com que intensidade, usando a escala da Figura 1.
Após o julgamento dos participantes é preenchida a matriz de comparação pareada e encontrados os pesos
fatoriais, por meio do método AHP, considerando o grau de importância de cada fator. Nesse caso, cada
julgamento da matriz deve re�etir quantas vezes determinado critério é mais importante que o outro e com o
qual está sendo comparado. O decisor deverá de�nir qual dos dois critérios é dominante e qual a intensidade
dessa dominância, conforme escala fundamental (SAATY, 1980). Um exemplo é demonstrado na Figura 2.
Figura 2 | Exemplo de aplicação do método AHP
Fonte: Lorem ipsum dolor sFonte: adaptada de Júnior e Nóbrega (2016, p. 76).it amet.
Após de�nidos os pesos de cada fator/mapa, a partir da matriz de comparação pareada, é escolhido um
método de AMC para realizar o procedimento de sobreposição considerada a in�uência/peso de cada fator. É
realizada a álgebra de mapas com os fatores espacializados, obtendo assim o mapa �nal de áreas prioritárias,
vulnerabilidade ou fragilidade ambiental. Esse tipo de aplicação pode ser amplamente usado na tomada de
decisões em áreas de grande interesse ambiental, gestão e gerenciamento dos recursos hídricos e até mesmo
no processo de licenciamento ambiental e avaliação de impactos ambientais.
MÉTODOS E APLICAÇÃO DA ANÁLISE MUTICRITÉRIO 
Existem diversos métodos de análise multicritério que podem ser utilizados em ambiente SIG. O método WLC
(Combinação Linear Ponderada) e OWA (Ordered Weighted Averaging) são dois métodos muito utilizados e
aplicados à área ambiental para de�nição de áreas prioritárias.
A WLC consiste na padronização dos fatores para uma escala numérica comum, a partir da atribuição de
pesos de importância relativa aos mapas de adequação. Em seguida, os mapas e os pesos são combinados
por meio de média ponderada para obter uma pontuação geral (YALCIN, 2008).
O Ordered Weighted Averaging (OWA) é um dos métodos de combinação multicriterial (YAGER, 1988), no qual
a alteração dos critérios e parâmetros pode gerar diferentes mapas e cenários (FIROZJAEI et al., 2019). Nesse
método, é possível controlar o nível de risco a ser assumido na análise multicriterial e o grau de ponderação
dos fatores que in�uenciará no mapa �nal.
Que tal aplicarmos uma AMC para uma determinada área? Por onde começar? O que deve ser feito? Vamos
descobrir?!
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O primeiro passo é de�nir o objetivo, então suponha que se deseja obter áreas prioritárias para conservação
da água e do solo em uma bacia hidrográ�ca. Posteriormente, é necessário fazer a escolha dos fatores e das
restrições. Os fatores compreendem os mapas que se deseja utilizar para de�nir as áreas prioritárias, já as
restrições são áreas onde não é necessário ou não é possível de�nir o objetivo proposto. Então, nesse caso,
suponha que seja escolhido e obtido a partir da modelagem hidrológica os seguintes fatores: sedimentos,
declividade, escoamento super�cial e proximidade aos cursos d’água. Assim, serão de�nidas as áreas
prioritárias à conservação da água e do solo, áreas que possuam alta produção de sedimentos, alta
declividade, alto escoamento super�cial e quanto mais próximo for dos cursos d’água.
No entanto, antes de sobrepor os mapas e coincidir essas áreas, é preciso aplicar o método AHP para
confecção da matriz de comparação pareada. Para isso, especialistas, tomadores de decisão ou partes
interessadas devem avaliar os fatores, ou seja, comparar a importância dos fatores pareados para de�nir as
áreas prioritárias. Um exemplo disso seria comparar o fator declividade com o fator sedimentos e perguntar o
quanto o fator declividade é mais ou menos importante para de�nir áreas prioritárias à conservação da água
e do solo e, então, o especialista daria uma nota de acordo com a escala de Saaty (Figura 3). O procedimento é
repetido, garantindo a probabilidade de combinação possível entre todos os fatores e montada a matriz para
obtenção dos pesos.
Com a obtenção dos pesos, é feita a álgebra de mapas utilizando um método de AMC (WLC ou OWA),
considerando a importância (peso) de cada fator e obtido o mapa de áreas de prioridade à conservação da
água e do solo. Um exemplo de áreas prioritárias é apresentado na Figura 3.
Figura 3 | Áreas prioritárias para conservação �orestal
Fonte: Silva et al., (2017, p. 7).
Por �m, a de�nição de áreas prioritárias por meio da AMC representa uma ferramenta relevante, na qual se
pode prever diversos cenários e, assim, auxiliar os tomadores de decisão no planejamento e na de�nição de
estratégias de ação para a área estudada.
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VIDEO RESUMO
Você sabe o que a Análise Multicriterial (AMC) e como ela pode ser aplicada na área ambiental? A AMC tem
como propósito auxiliar pessoas e/ou organizações em situações nas quais é necessário identi�car
prioridades, considerando, ao mesmo tempo, diversos aspectos, ou seja, são de�nidas prioridades a partir de
um conjunto de fatores. Essas prioridades podem ajudar os tomadores de decisão no planejamento e na
de�nição de estratégias de ação relacionadas ao meio ambiente. 
 Saiba mais
Caro, estudante, para conhecer mais sobre a análise multicriterial, acesse o trabalho a seguir:
REISSLER, J. Análise multicriterial e multivariada na de�nição de áreas prioritárias à restauração
�orestal visando a conservação dos recursos hídricos na sub-bacia do Alto Pardo – SP. 2019. Tese
(Doutorado em Agronomia – Irrigação e Drenagem) – Faculdade de Ciências Agronômicas. Botucatu,
2019.
PROCESSAMENTO DE INFORMAÇÕES ESPACIAIS
A elaboração de mapas digitais utilizando tecnologias do geoprocessamento pode ser feita de várias
maneiras. Dentro do ambiente dos Sistemas de Informação Geográ�ca (SIG) existem diversas ferramentas que
possibilitam processar e obter essas informações. Alguns exemplos para obtenção de mapas digitais
temáticos são a partir da modelagem de dados espaciais, interpretação e classi�cação de imagens, álgebra de
mapas e a Análise Multicritério (AMC).
As informações utilizadas para modelagem de dados espaciais podem ser obtidas de várias fontes, mas
principalmente do sensoriamento remoto a partir de satélites que operam em bandas do espectro
eletromagnético. Dentre as informações/modelos obtidos pelos sensores remotos, tem-se o Modelo Digital de
Elevação (MDE), muito utilizado em diversos tipos de processamento. Um dos tipos de processamento que
essa informação faz é amplamente utilizada na área ambiental, como para a delimitação e geração dos cursos
d’água de uma bacia hidrográ�ca. Outro tipo de dado e informação que pode ser gerado a partir de imagens
de satélite é a composição colorida a partir das bandas espectrais.
Para interpretação e classi�cação de imagens, uma técnica que é utilizada é a fotointerpretação. A
fotointerpretação pode ser de�nida como sendo a técnica de examinar imagens fotográ�cas de objetos com o
intuito de identi�cá-los e deduzir seu signi�cado (COLWELL, 1952). Para aplicação das etapas de
fotointerpretação (fotoleitura, fotoanálise e fotoredução ou fotointerpretação), é muito importante a
Aula 5
REVISÃO DA UNIDADE
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https://repositorio.unesp.br/handle/11449/193241
https://repositorio.unesp.br/handle/11449/193241
https://repositorio.unesp.br/handle/11449/193241
percepção de feiçõesretratadas por meio de características, que são denominadas elementos de
fotointerpretação, dentre eles, Garcia (1982) cita: textura, tonalidade/cor, forma, tamanho, sombra,
localização, padrão e contexto. Esses elementos auxiliam a classi�cação de imagens, ajudando a de�nir quais
são as informações, os alvos e os objetos apresentados na superfície terrestre, sendo assim, torna-se possível
identi�car qual é o uso e a ocupação do solo, por exemplo.
Existem basicamente dois métodos de classi�cação do uso e ocupação do solo: classi�cação supervisionada e
não supervisionada. Na classi�cação não supervisionada o algoritmo decide quais serão as classes
determinadas e quais os pixels pertencentes a cada classe, nesse caso, o usuário só de�nirá o número de
classes. Já na classi�cação supervisionada, o usuário faz a coleta de amostras/pixels pertencentes às classes
de uso e ocupação do solo e posteriormente o algoritmo localiza e classi�ca todos os demais pixels similares
pertencentes às amostras e classes coletadas, tudo isso baseado em um processamento estatístico
preestabelecido.
Outra técnica utilizada para elaboração de mapas digitais é a álgebra de mapas. A álgebra de mapas é a
combinação de dados espaciais, onde o arranjo de combinação e sobreposição espacial resulta,
consequentemente, em um vasto grupo de funções locais, funções de vizinhança e de funções globais para
dados matriciais. Os grupos de dados matriciais/raster podem ser combinados com operações matemáticas
(BARBOSA, 1997).
Além disso, também existe a AMC, que consiste em um conjunto de técnicas para auxiliar a tomada de
decisões acerca de um problema, avaliando e escolhendo alternativas para solução diante de diferentes
critérios e pontos de vista. A AMC tem como propósito, portanto, auxiliar pessoas e/ou organizações em
situações nas quais é necessário identi�car prioridades, considerando, ao mesmo tempo, diversos aspectos.
Dentre as várias técnicas apresentadas, todas podem ser aplicadas principalmente para auxiliar a tomada de
decisão e solução de problemas ambientais.
REVISÃO DA UNIDADE
A elaboração de mapas digitais pode ser feita utilizando diversas técnicas. Você sabe quais são essas técnicas
e como/onde esses mapas digitais podem ser aplicados na área ambiental? Dentre as técnicas, pode-se citar o
processamento de informações a partir da álgebra de mapas, da modelagem espacial, da fotointerpretação,
da classi�cação supervisionada e não supervisionada de imagens, da análise multicriterial, entre outros
métodos.
Venha conferir no vídeo! 
ESTUDO DE CASO
Você sabe o que é Pagamento por Serviços Ambientais (PSA)? Sabe que tipo de estudo e informações
precisam ser levantadas para esses tipos de projeto? Qual a relação entre a elaboração digital de imagens e a
elaboração de mapas digitais? Vamos descobrir!?
O PSA é uma compensação por serviços ambientais, ou seja, é a transferência de recursos com a �nalidade de
contribuir para a conservação e manutenção dos serviços ambientais, como re�orestamento, redução da
perda de solo, utilização de práticas conservacionistas, entre outros (ZOLIN et al., 2011). Em bacias
hidrográ�cas, os PSA estão relacionados à implementação de mecanismos para remunerar usuários com a
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�nalidade de que eles mantenham ou modi�quem o uso da terra que está afetando a quantidade e qualidade
dos recursos hídricos. Resumindo, caso uma propriedade tenha problemas com erosão e nessa região exista
um projeto de Pagamentos por Serviços Ambientais, o proprietário pode vir a participar do projeto, sendo ele
remunerado (monetariamente) para realizar práticas conservacionistas para conter ou reduzir a erosão em
sua propriedade e, assim, ajudar em outros fatores como na qualidade e disponibilidade de água nos rios.
Existem diversos programas de projetos de Pagamentos por Serviços Ambientais no Brasil. Em 2005 foi criado
o primeiro projeto brasileiro de PSA, conhecido como Projeto Conservador de Águas, que visa manter a
qualidade dos mananciais do município de Extrema. O projeto visa promover a adequação ambiental das
propriedades rurais, sendo que a restauração �orestal está focada em áreas ribeirinhas, com o objetivo de
fornecer serviços hidrológicos, reduzindo a erosão e a sedimentação (TAFFARELLO et al. 2017). Outro projeto
muito conhecido é o Projeto Produtor de Águas, criado para restaurar a “saúde ecossistêmica” de microbacias
do Sistema Cantareira. O projeto visa bene�ciar agricultores e contribuir para aumentar a in�ltração de água,
reduzir efetivamente a erosão e sedimentação por meio de práticas e manejos de conservação e melhoria da
vegetação (TAFFARELLO et al. 2017).
Essas iniciativas necessitam de diversas informações e se essas informações estão espacializadas, podem
auxiliar na implantação de projetos, na identi�cação de áreas prioritárias, na resolução de problemas e
principalmente na tomada de decisão quanto ao uso, ao planejamento e à gestão dos recursos ambientais. No
entanto, para isso é importante aplicar os métodos de processamento e a elaboração de mapas digitais.
Então, diante do contexto dos métodos utilizados para elaboração de mapas, imagine que você trabalhe em
um projeto que deseja implantar em uma bacia hidrográ�ca um programa de Pagamentos por Serviços
Ambientais, no entanto, para selecionar quem participará do projeto é necessário saber quais propriedades
possuem problemas de erosão e quais seriam as áreas prioritárias dentro um determinado contexto.
Como será possível realizar esse estudo? Vamos descobrir?
 Re�ita
Como é possível obter a perda de solo ou erosão espacializada para uma bacia hidrográ�ca a partir da
álgebra de mapas?
RESOLUÇÃO DO ESTUDO DE CASO
Diante do exposto no tópico anterior com relação aos Pagamentos por Serviços Ambientais e os métodos que
podem ser utilizados na elaboração de mapas digitais, como poderíamos implantar um projeto de PSA e
selecionar áreas prioritárias com problemas de erosão/perda de solo?
Uma solução para isso é aplicar o método da álgebra de mapas para estimar a perda de solo. Um dos
modelos mais utilizados para determinar a perda de solo é a Equação Universal da Perda de Solo (USLE), que
consiste em uma fórmula empírica que combina diversos fatores. Dentre os fatores considerados na equação,
estão o fator R = erosividade da chuva (Mj.mm ha .h .ano ); K = erodibilidade do solo; L = comprimento de
rampa; S = declividade da vertente; C = uso e manejo do solo; e P = práticas conservacionistas. Tendo todas
essas variáveis especializadas dentro de um ambiente SIG, é possível obter a perda média anual de solo por
unidade de área (ton ha ano ) a partir da multiplicação de todas essas variáveis, aplicando a álgebra de
mapas.
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Outra opção para o caso proposto, é aplicar um método de análise multicritério. Nessa situação, vamos
utilizar o método WLC (Combinação Linear Ponderada). Para isso é necessário decidir os fatores para
posteriormente de�nir áreas prioritárias, ou seja, são os mapas que possuem informações que indiquem
áreas com maior perda de solo ou suscetibilidade à perda de solo. Exemplo de fatores/mapas que podem ser
considerados: perda de solo, proximidade aos cursos d’água, declividade, escoamento super�cial. Na
sequência, é preciso atribuir pesos/ponderações a esses mapas a partir do método AHP, que compara a
importância entre os fatores, como exempli�cado na Tabela 1.
Tabela 1 | Matriz de comparação pareada entre os mapas e o peso de cada fator
Critério A B C D Peso do fator
Perda de solo(A) 1.0 0,3908
Declividade (B)  1/2 1.0 0,2261
Escoamento super�cial (C)  1/2 1.0 1.0 0,2568
Proximidade aos cursos d’água
(D)
 1/2  1/2  1/3 1.0 0,1264
Fonte: elaborada pelo autor.
Após obter os pesos (Tabela 1), os mapas são sobrepostos e ponderados pelo seu respectivo peso, sendo o
fator de perda de solo com maior peso (0,3908) e o fator proximidade o de menor peso (0,1264), ou seja, o
fator perda de solo terá mais importância para de�nir áreas prioritárias. Por �m, será de�nido que as áreas
com maior prioridade serão aquelas com maior perda de solo, maior declividade, maior escoamento e quanto
mais próximo aos cursos d’água. Então, a partir disso é possível veri�car as propriedades que possam
participar do projeto de PSA.
RESUMO VISUAL
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Fonte: elaborada pela autora.
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Imagem de capa: Storyset e ShutterStock.
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