apostila de geprocessamento aplicado una

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UNIBH

Geoperito Soluções Ambientais

02/02/2018

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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

Disciplina: Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II
Prof. Cláudio Jorge Cançado

CENTRO UNIVERSITÁRIO UNA

DIRETORIA DE EDUCAÇÃO CONTINUADA,
PESQUISA E EXTENSÃO

Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental

GEOPROCESSSAMENTO APLICADO AO MEIO AMBIENTE II (20 h/a)

Belo Horizonte 2014

Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

PLANO DE CURSO
DISCIPLINA: Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II
PROFESSOR: Cláudio Jorge Cançado
OBJETIVO DA DISCIPLINA: Compreender a ferramenta geoprocessamento e
sua relação com o meio ambiente. Avaliar a utilização de um Sistema de
Informações Geográficas e sua aplicabilidade para o planejamento
ambiental e para o desenvolvimento de instrumentos de tomada de
decisão.

RESULTADOS ESPERADOS:
• Compreender os problemas ambientais relacionados a falta de planejamento
urbano;
• Compreender o que é geoprocessamento;
• Compreender a ferramenta geoprocessamento e sua relação com o meio
ambiente;
• Compreender o potencial de uso do geoprocessamento para atividades
relacionadas ao planejamento e gestão ambiental;
• Desenvolver e avaliar as ferramentas de um Sistema de Informações
Geográficas e sua resposta a situações propostas .
• Avaliar a utilização de um Sistema de Informações Geográficas e sua
aplicabilidade para o planejamento ambiental e para o desenvolvimento de
instrumentos de tomada de decisão.

EMENTA
CARGA
HORÁRIA
Introdução ao Geoprocessamento. Geoprocessamento e
Meio Ambiente. O Geoprocessamento e o Planejamento
Urbano. O uso do SIG IDRISI 32. Aplicação do SIG no
planejamento e gestão urbana e ambiental.
20 hs

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PLANO DE AULA

Data Conteúdo a ser Abordado

Metodologia a ser
Utilizada
17/03
Introdução ao Software Idrisi 32
Exercícios de 01 a 03 - Laboratório
Aula expositiva e
Exercícios
24/03

Exercícios 04 e 05 - Laboratório
Aula expositiva e
Exercícios
31/03
Exercícios 06 e 07 - Laboratório
Aula expositiva e
Exercícios
07/04 Exercício 08 e Exercício de aplicação 01 Exercícios
14/04 Exercício de aplicação 02 - Seminário Seminário

Participação e execução dos
Exercícios
Avaliação Final Total
Participação e Exercícios – 40 pts Seminário – 60
pts
100 pts

ORIENTAÇÕES:

• Evitar faltar as aulas, pois as mesmas valem pontos;
• Estudar a apostila e os textos complementares;
• Discutir o assunto ao máximo com o Professor e os colegas;
• Desenvolver um raciocínio crítico acerca da matéria;
• Construir a visão do geoprocessamento como instrumento de auxílio
a tomada de decisões;
• Última aula: trabalho valendo 60 pts.

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MINICURRICULO DO PROFESSOR

• Prof. Cláudio Jorge Cançado – Doutor em Ciências – Área de
Concentração em Ecologia e Recursos Naturais pela Universidade Federal
de São Carlos, Mestre em Engenharia Urbana pela Universidade Federal
de São Carlos, Especialista em Engenharia Sanitária e Ambiental, e em
Geoprocessamento pela Universidade Federal de Minas Gerais.
Especialista em Didática do Ensino Superior pela Faculdade Pitágoras.
Engenheiro Civil e Sanitarista pela Universidade Federal de Minas Gerais.
Docência em cursos de graduação em engenharia ambiental, de
produção, civil e gestão ambiental, e em cursos de pós-graduação na
área de meio ambiente e saneamento. Coordenação de Cursos de
Graduação e Pós-Graduação na área de produção, civil e meio ambiente.
Pesquisador em Ciência e Tecnologia da Fundação Centro Tecnológico de
Minas Gerais – CETEC/MG. Professor convidado do Programa de Pós-
Graduação em Engenharia Urbana do Departamento de Engenharia Civil
da Universidade Federal de São Carlos.

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Sumário

1. Definições de SIG ................................................................................................................. 6
1.1 Estrutura de dados em um SIG .......................................................................................... 6
1.2. Raster versus Vetorial ................................................................................................... 8
1.3. Conversão de dados em formato vetorial para formato raster e vice-versa ................. 9
2. IDRISI 32 ............................................................................................................................ 10
2.1 Iniciando um novo projeto ................................................................................................. 16
2.2. Modelagem Digital do Terreno ......................................................................................... 16
2.3. Álgebra de Mapas – Módulos de Análise ........................................................................ 21
3. Exercícios de aprendizagem .............................................................................................. 41
3.1. Exercício 1 – visualização de mapas .......................................................................... 41
3.1.1. Visualização de mapas com elevação do terreno / mapas de relevo (DEM -
Digital Elevation Model – Modelo Digital do Terreno) ........................................................ 41
3.2. Exercício 2 – composição de mapas ........................................................................... 42
3.2.1. Modelação Cartográfica ...................................................................................... 43
3.3. Exercício 3 ................................................................................................................... 44
3.3.1. Modelo cartográfico - Exercício 3 ........................................................................ 47
4. Modelação Cartográfica em Sistemas de Informação Geográfica (Operadores de
Distância e de Contexto) ............................................................................................................. 48
4.1. Exercício 4 ................................................................................................................... 48
4.1.1. Modelo cartográfico do exercício 4 ..................................................................... 53
5. Modelação cartográfica (Distâncias de custo e caminhos de menor custo) ...................... 53
5.1. Exercício 5 ................................................................................................................... 53
5.1.1. Modelo cartográfico do exercício 5 ..................................................................... 57
6. Álgebra de Mapas ............................................................................................................... 57
6.1. Exercício 6 ................................................................................................................... 57
6.1.1. Modelo Cartográfico do Exercício 6 .................................................................... 62
7. Avaliação por Critérios Múltiplos (MCE) – Método Booleano ............................................ 63
8. Avaliação por Critérios Múltiplos (MCE) – Combinação Linear Ponderada (WLC) ...........75
9. Exercícios complementares da disciplina ........................................................................... 85
10. Bibliografia Complementar .............................................................................................. 98

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1. Definições de SIG
Atualmente, os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são utilizados nas
mais diversas áreas de trabalho, o que torna difícil a sua definição. A seguir
encontram-se algumas das definições mais utilizadas:

• Conjunto de poderosas ferramentas para recolha, armazenamento,
organização e seleção, transformação e representação da informação
de natureza espacial acerca do mundo real, para um determinado
contexto (Burrough, 1986);
• Um SIG é uma tecnologia de informação que permite o armazenamento,
análise e representação tanto de dados espaciais como de dados não
espaciais (Parker, 1988);
• Um SIG é um sistema de apoio à decisão que envolve a integração de
dados georreferenciados num ambiente orientado para a resolução de
problemas (Cowan,1988);
• Os SIG são sistemas computacionais usados para armazenar e
manipular informação geográfica. São sistemas concebidos para
recolher, armazenar e analisar objetivos e fenômenos em relação aos
quais a localização geográfica é uma característica importante (Aronoff,
1989).

Um SIG é um sistema constituído por hardware (computador), software
(programa executável) e um ambiente institucional, com o fim de armazenar,
manipular, visualizar e analisar dados de natureza espacial (referenciados à
superfície da terra).

Analisando estas definições de SIG, verifica-se que há três fatores importantes
a serem levados em conta quando da definição de um SIG:

• Tecnologia SIG: hardware e software;
• Base de dados: dados com informação geográfica (dados espaciais) e
outros com eles relacionados;
• Infra-estrutura SIG: utilizadores, instalações e outros elementos de
apoio.
1.1 Estrutura de dados em um SIG

Um sistema de informação geográfica suporta dois tipos de dados
fundamentais para a representação em mapas, vetorial ou raster, quais sejam:

Vetorial – este tipo de dados são representados por pontos, onde a cada ponto
está associado um par de coordenadas (x, y). Uma seqüência de pontos (de
pares de coordenadas) constitui um segmento de reta que representa uma
linha e uma linha em torno de uma área fechada define um polígono, neste
caso a primeira e a última coordenada são iguais.

Cada um destes elementos pode por si só ter uma representação gráfica, por
exemplo (Figura 2):
• Pontos - podem representar prédios. Cidades, fazendas, postes de alta
tensão, entre outros;
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• Linhas - podem representar estradas, caminhos, rios, entre outros;
• Polígonos – podem representar limites de municípios, áreas urbanas,
entre outros.

Figura 1. Objetos geográficos e suas representações espaciais.

No programa IDRISI for Windows, existem dois arquivos que representam o
tipo de dados vetoriais:

• Nome do arquivo.vec (contém os elementos gráficos)
• Nome do arquivo.dvc (contém toda a informação sobre o arquivo,
formato dos dados, o sistema de projeção cartográfica em que está
definido, as unidades (metros, km, etc.), o tipo dos objetos que contém
(pontos, linhas ou polígonos - Figura 1) e os mínimos e máximos das
respectivas coordenadas geográficas (x,y).

Figura 2. Objetos gráficos presentes em um SIG Vetorial

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Raster – este tipo de dados é representado por uma quadrícula de células
(pixels) onde todas têm informação, independente de ter ou não a informação
de interesse. Também se pode dizer que estes tipos de dados são constituídos
por uma grelha regular de células, com uma dada seqüência. Esta grelha é
organizada por linhas e por colunas, com origem no canto superior esquerdo.
Cada uma dessas células contém um único valor que representa determinada
característica da área da superfície a que se refere.

Tal como no caso dos arquivos vetoriais, existem dois arquivos que
representam o tipo de dado raster:

• Nome do ficheiro.img (a imagem, isto é, a grelha de células).
• Nome do ficheiro.doc (contém toda a informação sobre o arquivo,
formato dos dados, o número de linhas e colunas que constituem a
imagem, o sistema de projeção cartográfica em que está definido, as
unidades, os mínimos e máximos das respectivas coordenadas
geográficas (x,y), neste caso, as coordenadas correspondente aos
quatro cantos da imagem), o valor mínimo e máximo associado às
células (Figura 3).

Figura 3. Indicação das coordenadas dos cantos de uma imagem e origem de contagem das
linhas e colunas no IDRISI.

1.2. Raster versus Vetorial
Os sistemas raster são tipicamente intensos em dados, uma vez que eles
precisam registrar dados em cada posição de célula independentemente da
célula ter ou não informação de interesse. Entretanto, a vantagem é que o
espaço geográfico é uniformemente definido em uma forma simples e
previsível.

Como resultado, sistemas raster têm substancialmente maior poder analítico do
que os sistemas vetoriais na análise do espaço contínuo e são mais aptos para
o estudo de dados que variam continuamente no espaço, como o relevo e a
biomassa vegetal, por exemplo. A segunda vantagem é que sua estrutura se
aproxima muito da arquitetura dos computadores digitais. Como resultado,
sistemas raster tendem a ser muito rápidos na avaliação de problemas que
envolvem várias combinações matemáticas de dados em múltiplos planos. Por
isso eles são excelentes para a avaliação de modelos ambientais como a
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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

erosão potencial do solo e o manejo de florestas. Adicionalmente, como as
imagens de satélite empregam uma estrutura raster, a maioria dos sistemas
raster pode facilmente incorporar esses dados e alguns oferecem plena
capacidade de processamento de imagens.

Enquanto sistemas raster são predominantemente orientados para a análise,
os sistemas vetoriais tendem a ser mais orientados para o gerenciamento de
bancos de dados. Sistemas vetoriais são muito eficientes no armazenamento
de dados de mapas porque armazenam apenas os limites das feições e não o
que está dentro destes limites.

Figura 4. Representação de dados nos formatos vetorial e raster.

Sistemas raster e vetoriais têm cada um seus pontos fortes. O IDRISI incorpora
elementos de ambas as técnicas de representação. Embora seja um sistema
analítico raster, o IDRISI emprega a estrutura de dados vetorial como uma das
principais formas de visualização e intercâmbio de dados de mapas. Aspectos
fundamentais de gerenciamento de bancos de dados vetorial estão também
presentes no IDRISI.

1.3. Conversão de dados em formato vetorial para formato raster e
vice-versa
Quando dispomos de dados em um determinado formato que não é o mais
apropriado para o trabalho que se pretende, é possível converter esses dados
para o outro formato, isto é, de vetorial para raster ou de raster para vetorial.

Geralmente, todos os SIG´s dispõem de ferramentas que fazem este tipo de
conversão. No caso do software IDRISI, existe um módulo, Reformat - Vector /Raster Conversion, que possibilita as duas conversões, conforme o tipo de
objeto definido no arquivo vetorial.

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Figura 4. Exemplificação da mesma representação no formato vetorial (a) e no formato raster
(b).

2. IDRISI 32
• Botão Project Environment

O botão Data Paths/Project Environment define o diretório e/ou sub-
diretórios de trabalho dentro do IDRISI 32.

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• Menu Idrisi File Explorer

O comando Idrisi File Explorer provê um ambiente onde o usuário
pode administrar e ver seus arquivos do IDRISI. Use este utilitário para:
o Renomear, deletar, copiar ou mover arquivos selecionados;
o Listar todos os arquivos de um determinado tipo ou com um nome
particular no diretório;
o Mostrar os arquivos raster ou vetoriais (usando o Display Layer);
o Ver a estrutura de uma imagem ou vetor selecionados.

• Botão Collection Editor

O botão collection editor provê um ambiente onde o usuário pode
selecionar uma coleção de arquivos do IDRISI, visando facilitar sua
manipulação.

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• Botão Metadata

O menu METADATA é utilizado para criar, visualizar e editar
arquivos de documentação que acompanham os arquivos RASTER, VETOR
e de atribuição de valores.

• Menu Display Laucher

O DISPLAY LAUNCHER é o modulo que permite que o usuário
abra uma nova janela de exibição. Ele começa o processo de composição
de mapas e é sempre a primeira operação requerida para criar uma nova
configuração de um mapa. As opções permitem o usuário a mostrar uma
composição de mapa existente ou começar uma nova composição formada
por uma imagem raster e um vetor. Assim que a imagem é mostrada,
muitos botões da barra de ferramentas se tornam funcionais.

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• Menu Symbol Workshop

SYMBOL WORKSHOP é usada para criar e editar símbolos do
IDRISI e arquivos de palhetas de cores. Os arquivos a serem criados podem
ter símbolos ou cores acima de 256. Há cinco diferentes tipos de símbolos que
são suportados pelo IDRISI: ponto, linha, polígono, texto e palheta de símbolos
ou cores. Internamente, eles são identificados com as extensões ".sm0",
".sm1", ".sm2", ".smt" and ".smp", respectivamente.

• Menu Visualização

O menu de visualização é composto por quatro botões
( ). O primeiro botão é utilizado para mostrar apenas o
mapa sem as legendas. Já o segundo botão , é utilizado para maximizar a
visualização da imagem. O terceiro botão é utilizado dar zoom interativo
na imagem e o quarto botão serve para restaurar a visualização original.

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• Menu Propriedades da imagem e do ponto selecionado

O menu de propriedades é composto por dois botões. O primeiro
botão é utilizado para mostrar a legenda no ponto escolhido. Já o segundo
botão é utilizado para mostrar todas as propriedades do ponto escolhido
(valor, coordenadas, linha e coluna).

• Menu Digitalização

O menu de digitalização é composto por três botões. O primeiro botão
é utilizado para digitalizar na tela do IDRISI. Já o segundo botão
é utilizado para apagar o que foi digitalizado em caso de erro e o
terceiro botão salva o que foi digitalizado. A seguir mostra-se um
exemplo do processo de digitalização:

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• Botão GPS

O botão GPS é um link de conexão com um GPS para trabalhos de
campo. Com o auxílio desta ferramenta pode-se marcar pontos no
campo e descarrega-los na imagem.
• Botão Histogram Display

O botão Histogram Display serve para gerar um histograma da imagem
no qual se vê sua distribuição nas diversas faixas.

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• Botão Ortho Surface Display

O botão Ortho Surface Display serve para gerar uma imagem ortogonal
(3 dimensões) do modelo digital do terreno- MDT da área estudada.

2.1 Iniciando um novo projeto

File/ Data Paths

Permite definir as pastas de trabalho para um determinado projeto, as quais
poderão ser mudadas a qualquer momento. Todas as operações realizadas
pelo IDRISI serão salvas na pasta definida como pasta de trabalho principal
(main working folder). As pastas definidas como pastas de recursos (resource
folders) permitem o acesso mais rápido às pastas com dados de entrada.

2.2. Modelagem Digital do Terreno
Um modelo digital do terreno (ou modelo numérico do terreno) é uma
representação matemática da distribuição espacial da característica de um
fenômeno vinculada a uma superfície real. A superfície é em geral contínua e o
fenômeno que representa pode ser variado. Dentre alguns usos do MNT pode-
se citar (Burrough, 1986):
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• Armazenamento de dados de altimetria para mapas topográficos;
• Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;
• Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio a análise
de geomorfologia e erodibilidade;
• Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas;
• Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).
Para a representação de uma superfície real no computador é indispensável a
criação de um modelo digital, podendo ser por equações analíticas ou por uma
rede de pontos na forma de uma grade de pontos regulares e ou irregulares. A
partir dos modelos, podem-se calcular volumes, áreas, desenhar perfis e
seções transversais, gerar imagens sombreadas ou em níveis de cinza, gerar
mapas de declividade e exposição, gerar fatiamentos em intervalos desejados
e perspectivas tridimensionais.
No processo de modelagem numérica de terreno podemos distinguir três fases:
aquisição dos dados, geração de grades e elaboração de produtos
representando as informações obtidas.
Os dados de modelo numérico de terreno estão representados pelas
coordenadas xyz, onde z, o parâmetro a ser modelado, é função de xy, ou
seja: z=f(x,y). Estes dados são usualmente adquiridos segundo uma
distribuição irregular no plano xy, ou ao longo de linhas com mesmo valor de z
ou mesmo com um espaçamento regular.
A aquisição destes dados é realizada por levantamentos de campo,
digitalização de mapas, medidas fotogramétricas a partir de modelos
estereoscópicos e dados altimétricos adquiridos de GPS, aviões e satélites.
Entretanto as aplicações ou produtos de MNT não são elaborados sobre os
dados amostrados, mas sim dos modelos gerados no formato de grade regular
ou irregular. Estes formatos simplificam a implementação dos algoritmos de
aplicação e os tornam mais rápidos computacionalmente.
Os métodos de aquisição de dados podem ser por pontos amostrados com
espaçamento irregular e regular bem como por mapa de isolinhas.
• Amostragem por pontos:
o O cuidado na escolha dos pontos e a quantidade de dados
amostrados estão diretamente relacionados com a qualidade do
produto final de uma aplicação sobre o modelo. Para aplicações
onde se requer um graude realismo maior, a quantidade de pontos
amostrados, bem como o cuidado na escolha desses pontos, ou
seja, a qualidade dos dados, é decisiva. Quanto maior a quantidade
de pontos representantes da superfície real, maior será o esforço
computacional para que estes sejam armazenados, recuperados,
processados, até que se alcance o produto final da aplicação.
• Amostragem por Isolinhas
o Um mapa de isolinhas é a representação de uma superfície por meio
de curvas de isovalor. Nos mapas topográficos, as isolinhas foram
impressas com o uso de equipamentos, como "stereoplotters", sobre
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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

uma base composta de fotografias em estéreo obtidas por
aerolevantamento. Nestes mapas topográficos existem ainda pontos
amostrados irregularmente que foram obtidos por trabalhos de
campo.
A grade retangular ou regular é um modelo digital que aproxima superfícies
através de um poliedro de faces retangulares. Os vértices desses poliedros
podem ser os próprios pontos amostrados caso estes tenham sido adquiridos
nas mesmas posições xy que definem a grade desejada.
A geração de grade regular ou retangular deve ser efetuada quando os dados
amostrados na superfície não são obtidos com espaçamento regular. Assim, a
partir das informações contidas nas isolinhas ou nos pontos amostrados, gera-
se uma grade que representa de maneira mais fiel possível a superfície. Os
valores iniciais a serem determinados são os espaçamentos nas direções x e y
de forma que possam representar os valores próximos aos pontos da grade em
regiões com grande variação e que, ao mesmo tempo, reduzam redundâncias
em regiões quase planas.
O espaçamento da grade, ou seja, a resolução em x ou y deve ser idealmente
menor ou igual a menor distância entre duas amostras com cotas diferentes.
Ao se gerar uma grade muito fina (densa), isto é, com distância entre os pontos
muito pequena, existirá um maior número de informações sobre a superfície
analisada necessitando maior tempo para sua geração. Ao contrário,
considerando distâncias grandes entre os pontos, será criada uma grade
grossa que podendo acarretar perda de informação. Desta forma para a
resolução final da grade deve haver um compromisso entre a precisão dos
dados e do tempo de geração da grade.
Uma vez definida a resolução e conseqüentemente as coordenadas de cada
ponto da grade, pode-se aplicar um dos métodos de interpolação para calcular
o valor aproximado da elevação: vizinho mais próximo, média simples, média
ponderada, média ponderada por quadrante e média ponderada por cota e por
quadrante.
Uma grade regular pode ainda ser gerada a partir de outra grade regular ou de
uma irregular. Para a geração de uma nova grade regular a partir de outra
grade retangular podem ser utilizados os interpoladores linear e bicúbico. Para
a geração de grade retangular a partir de um TIN ("Triangular Irregular
Network") pode-se ajustar uma superfície plana ou uma superfície de quinto
grau, que garante suavidade ao modelo.
Na modelagem da superfície por meio de grade irregular triangular, cada
polígono que forma uma face do poliedro é um triângulo. Os vértices do
triângulo são geralmente os pontos amostrados da superfície. Esta modelagem
permite que as informações morfológicas importantes como as
descontinuidades, representadas por feições lineares de relevo (cristas) e
drenagem (vales), sejam consideradas durante a geração da grade triangular,
possibilitando modelar a superfície do terreno preservando as feições
geomórficas da superfície.
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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

O número de redundâncias é bastante reduzido se comparado a grade
retangular, uma vez que a malha é mais fina em regiões de grande variações e
mais espaçada em regiões quase planas. As descontinuidades da superfície
podem ser modeladas através de linhas e pontos característicos.
Esta grade tem a vantagem de utilizar os próprios pontos amostrados para
modelar a superfície, sem a necessidade de qualquer tipo de interpolação
sobre os mesmos. A desvantagem da grade irregular é que os procedimentos
para obtenção de dados derivados de grades triangulares tendem a ser mais
complexos e, conseqüentemente, mais demorados que os da grade retangular.
Os métodos para a geração de grade triangular são divididos em método com
as linhas de quebra e método sem as linhas de quebra.
Durante a geração de grades triangulares com as linhas de quebra, estas
linhas de quebra (que modelam as informações morfológicas de
descontinuidade), são incorporadas à triangulação, constituindo arestas de
triângulos. O modelo final terá estas informações adicionais de linha de quebra
incorporadas, possibilitando uma representação mais fiel do terreno, uma vez
que não suavizam a superfície ao longo de feições como vales e cristas.
O método sem linhas de quebra realiza a triangulação sem considerar as
linhas de quebra, resultando em um modelo de terreno suavizado também ao
longo das linhas de quebra.

A opção de remoção de Bridge/Tunnel edges só está disponível quando um
arquivo de isolinhas foi usado para gerar a grade triangular. B/T edges são
identificados como pontas de triângulos que possuem pontos terminais com o
mesmo atributo, mas estes não se apresentam como pontos vizinhos em uma
isolinha. Nesta opção, a grade triangular (TIN) é criada e todos os B/T edges
são identificados. Novos vértices (pontos críticos terminais) são adicionados
nos pontos médios de cada B/T edges. Estes novos vértices são, então,
incluídos em uma re-triangulação da rede de grades triangulares.

Para a execução de um modelo digital do terreno se faz necessário um arquivo
de isolinhas raster (curvas de nível) georreferenciado e dados das
extremidades dos arquivos para a rede de grades retangulares. Para a rede de
grades triangulares se faz necessário um arquivo de isolinhas vetorial.

Para tanto, basta seguir os passos:

1. Para a execução de redes de grades retangulares, faz-se necessário um
arquivo de isolinhas (curvas de nível) no formato raster e dados sobre as
cotas das extremidades do arquivo de isolinhas (Figuras a seguir).
a. Menu Data Entry > Surface Interpolation > INTERCON

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b. Entre com o nome do arquivo (input image) e com dados da
imagem de entrada: (valor da cota no canto superior direito e
esquerdo; valor da cota no canto inferior direito e esquerdo).

2. Para a execução de redes de grades triangulares, faz-se necessário um
arquivo de isolinhas (curvas de nível) no formato vetorial (Figuras a
seguir).
a. Menu Data Entry > Surface Interpolation > Tin Interpolation > TIN
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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

b. Pode-se escolher como base de pontos para a triangulação
pontos e vértices de linhas. Para o tipo de triangulação, pode-
se escolher entre contido (constrained) onde as pontas dos
triângulos não cruzam as isolinhas garantindo que a
triangulação seja consistente com os dados originais das
isolinhas e não contido.
c. Insira o caminho do arquivo vetorial no campo Input vector file
d. Insira o nome do arquivo de saída do TIN no campo : Output TIN
file
e. Pode-se escolher ou não utilizar o Perform Bridge and Tunnel
removal.
f. Para a utilização de curvas de nível para a execução de um
modelo numérico do terreno sempre se faz necessário a
digitalização de, pelo menos, 10 a 15 % a mais de curvas nas
extremidades da área desejada paraevitar erros.

2.3. Álgebra de Mapas – Módulos de Análise
Uma das ferramentas mais utilizadas em um SIG é a combinação de camadas
de mapas matematicamente. A modelagem em particular requer a habilidade
de combinar camadas de acordo com as mais variadas equações matemáticas.
Por exemplo, pode-se ter uma equação que faça a predição da temperatura
média anual como um resultado da altitude. Ou, em outro exemplo, considera-
se a possibilidade da criação de um mapa de potencial de erosão do solo
baseado em fatores de erodobilidade do solo, no gradiente de declividade e na
intensidade da chuva. Claramente, necessita-se da habilidade de modificar os
valores dos dados nas camadas dos mapas por várias operações e
transformações matemáticas e de combinar os fatores matematicamente no
intuito de se produzir um resultado final.
As ferramentas de álgebra de mapas provêem 3 diferentes tipos de operações:
22

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• a habilidade de aritmeticamente modificar valores de atributos dos dados
sobre o espaço por uma constante;
• a habilidade de transformar matematicamente valores de atributos dos
dados por operações padrão (como funções trigonométricas,
transformações logarítmicas, etc.);
• a habilidade de combinar matematicamente (como adição, subtração,
multiplicação e divisão) diferentes camadas de dados para produzir um
resultado composto.
Para ilustrar estas operações, considere um modelo para ocorrência de neve
em áreas de florestas densas:
M = (0,19T + 0,17T)
onde M é a taxa de neve em cm/dia, T é a temperatura do ar e D é a
temperatura do ponto de condensação. Obtendo-se camadas de temperatura
do ar e dos pontos de condensação para uma região deste tipo, pode-se
claramente produzir um mapa de taxa de neve. Para obtê-lo basta multiplicar a
camada (layer) de temperatura por 0,19, o ponto de condensação por 0,17 e
utilizar um overlay para somar os dois resultados. Mesmo sendo simples no
conceito, estas habilidades no tratamento de mapas como variáveis em
fórmulas algébricas se apresenta como uma poderosa ferramenta.
� O menu de análises
O coração de um SIG é a habilidade de executar análises baseadas em
localizações geográficas. De fato, nenhum outro software pode prover esta
função. Idrisi for Windows provê uma gama de ferramentas analíticas para
análises geográficas.
O menu de análises se organiza em duas seções, cada uma com quatro
submenus. Na primeira seção, os módulos são organizados em submenus
como um tipo de caixa de ferramentas, seguindo a lógica apresentada na figura
a seguir. Na segunda seção, os módulos se organizam sobre submenus de
acordo com o tipo particular de análises que serão feitas. Estes agrupamentos
foram feitos primariamente por conveniência operacional. A maioria das
análises irão requerer o uso de ferramentas de múltiplos submenus.
� O menu DATABASE QUERY
O Database Query é o submenu mais fundamental das operações de um SIG.
A seguir apresentam-se os módulos mais importantes.
23

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Módulo RECLASS
O módulo RECLASS produz uma nova imagem do mapa pela reclassificação
dos valores de uma imagem inserida. Taxas, assim como valores individuais,
podem ser especificados de uma imagem original, enquanto que os valores de
saída precisam ser inteiros e serem dados individuais. Quaisquer valores
originais não previamente mencionados irão circundar os inteiros, mas irão,
entretanto, permanecerem inalterados.

Módulo OVERLAY
O módulo OVERLAY produz operações entre duas imagens, resultando em
uma imagem de saída. Existem nove opções de OVERLAY, mas no caso do
DATABASE QUERY, são as de multiplicação e de máximo as mais utilizadas.
Nos casos onde cada atributo de interesse é representado por uma imagem
24

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booleana, a opção de multiplicação irá resultar nos resultados booleanos E
(and) e INTERSEÇÃO (intersection), enquanto que a opção maximização
(maximize) resultará nos resultados booleanos OU (or) ou UNIÃO (union).
Módulo CROSSTAB
O módulo CROSSTAB compara dois mapas com dados qualitativos. A imagem
resultante contém um único valor para cada única combinação dos valores de
entrada. Estatísticas sobre a similaridade de dois mapas podem ser gerados.

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Módulo Edit e Assign
O módulo Edit permite acesso ao edito de texto do Idrisi for Windows e pode
ser usado para criar um arquivo de valores, para uso com Assign, para
reclassificar os valores em uma imagem. O arquivo de valores lista os valores
da imagem original à esquerda e os novos valores a serem assumidos à direita.
Qualquer valor antigo não presente no arquivo de valores serão
automaticamente assumidos como zero. Os valores originais precisam ser
inteiros, mas números reais podem ser assumidos como novos valores. O
Módulo ASSIGN pode ser também usado do DATABASE WORKSHOP, no
menu LINK.

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Módulo AREA
O módulo AREA cria uma nova imagem dando a cada pixel o valor da área de
cada classe a qual cada pixel introduzido pertence. A saída pode ser produzida
como tabela ou como um arquivo de atributos em uma gama de unidades de
medidas.

Módulo PERIM
O módulo PERIM cria uma nova imagem dando a cada pixel de saída o valor
do perímetro da classe da qual o pixel de entrada pertence. A saída pode ser
também produzida em forma de tabela ou em forma de um arquivo de atributos
com uma gama de unidades de medidas.

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DATABASE WORKSHOP
DATABASE WORKSHOP provê o IDRISI com um sistema de gerenciamento
integrado de base de dados relacionais. Ele não substitui um produto de
gerenciamento de banco de dados independente, mas provê uma extensa
gama de capacidades incluindo habilidades de:
- ler os arquivos de banco de dados dos formatos ACCESS e XBASE;
- criar arquivos de banco de dados no formato Microsoft ACCESS;
- adicionar ou apagar campos;
- filtrar o banco de dados usando a linguagem estruturada de busca (SQL)
- calcular expressões baseadas em SQL;
- achar registros específicos;
- ligar o banco de dados com o display de mapas;
- criar saídas de display autoescaláveis e boolenas;
- exportar valores de campos para um arquivo de valores de atributos para ser
usado com o módulo ASSIGN;
- importar arquivos de valores de atributos criados com módulos como o
EXTRACT.
DATABASE WORKSHOP provê a habilidade de criar, editar e analisar arquivos
de banco de dados no IDRISI. Ë importante ressaltar que esta capacidade se
apresenta integrada como o sistema IDRISI. Pela perspectiva do IDRISI, os
arquivos de banco de dados são simplesmente outra forma de arquivos de
valores e também carregam um arquivo de documentação como todos os
outros arquivos de valores. Se ele ainda não existe, o arquivo de
documentação1 é automaticamente criado quando a tabela do banco de dados
é aberta no DATABASE WORKSHOP.

1
Um arquivo ASCII que supre informações importantes sobre cada imagem, vetor ou arquivo de valores
do IDRISI.
28

Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente IIIMAGE CALCULATOR
O IMAGE CALCULATOR é uma ferramenta de modelagem matemática
interativa que permite ao usuário a entrada de um modelo como uma equação
algébrica usando uma interface de uma calculadora. Ele incorpora a
funcionabilidade dos módulos OVERELAY, SCALAR, TRANSFOR e RECLASS
apresentando considerável facilidade e sem o uso de macros. O IMAGE
CALCULATOR permite dois tipos de expressões: Expressões matemáticas e
Questões lógicas. Pode ser usado para fzaer álgebra de mapas.

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� O MENU DISTANCE OPERATORS
É o terceiro submenu das ferramentas analíticas formado pelo o que
chamamos de operadores de distância.

Módulo DISTANCE
O módulo DISTANCE calcula a verdadeira distância euclidiana de cada célula
ao mais próximo conjunto de células alvo especificadas em uma imagem
separada. A saída do módulo DISTANCE é no sistema de unidade de
referência especificado no arquivo de ambiente do IDRISI for Windows, e é
baseada nas dimensões das células especificadas no arquivo de
documentação de característica da imagem alvo.

Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

Módulo COST
O módulo COST modela o custo do movimento através do espaço onde este
custo é função de custos padrões (ou de base) associados com o movimento
(como por exemplo, esforços, gastos, etc.), e também fricções e forças que
impedem ou facilitam o movimento. O Módulo COST calcula uma superfície de
distância/proximidade onde a distância é medida como a distância de menor
custo em uma superfície de fricção2. Por exemplo, o custo da distância de uma
determinada localização pode ser calculada baseada em uma imagem de
declividade que dará a dificuldade de atravessar o terreno. O módulo COST
requer uma imagem com característica alvo e uma imagem de fricção como
entrada. IDRISI for Windows tem duas opções de algoritmo para uso no
módulo COST para cálculo de distância. O algoritmo COSTPUSH usa a lógica
de varrição e é adequado para superfícies de fricção que não são muito
complexas. O algoritmo COSTGROW pode acomodar superfícies de fricção
complexas (design de ruas) assim como barreiras absolutas ao movimento.

2
Na análise de custo, uma fricção é um valor maior que 1 pelo qual se multiplica o custo básico do
movimento para se chegar ao custo atual do movimento. Fricções inibem o movimento através do espaço.
Um exemplo pode ser escalar um nível no terreno. O custo básico para andar um nível no terreno é,
digamos, 350 kcal. Para escalar a uma mesma velocidade, com uma fricção de 2 poderia causar um custo
atual do movimento de 700 kcal.
31

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Módulo BUFFER
O módulo BUFFER combina as capacidades dos módulos de DISTANCE e
RECLASS e faz uma análise de buffer em torno de qualquer grupo de
características em uma imagem. O usuário especifica o comprimento do
BUFFER das características na unidade de referência com a imagem de saída
resultando em uma imagem booleana daquele BUFFER.

� O menu IMAGE PROCESSING
Ao longo dos operadores analíticos geográficos encontrados no IDRISI, as
capacidades de processamento de imagens apresentam um conjunto completo
de ferramentas para o processamento de dados espaciais. As funções de
processamento de imagem possuem oito categorias: restoration, enhancement,
transformation, signature development, hard classifiers, soft calssifiers,
hardeners e acuracy assessment. No caso específico desta apostila, veremos
os módulos de desenvolvimento de assinatura e de classificadores fortes.

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SUBMENU DE DESENVOVIMENTO DE ASSINATURAS
O desenvolvimento de assinaturas se associa freqüentemente com os
primeiros estágios da classificação supervisionada e tipicamente requer dois
passos – a criação de áreas de treinamento e a criação de arquivos de
assinaturas das áreas de treinamento. Uma vez criadas as assinaturas, elas
são usadas para a classificação de bandas de imagens de satélites no
desenvolvimento daquelas assinaturas. Este é o tópico do próximo menu:
fortes e fracos classificadores.
As áreas de treinamento são exemplos de classes informacionais, como por
exemplos, florestas, áreas urbanas, que podem ser caracterizadas através de
todas as bandas de uma imagem. É esta característica que é usada para criar
as assinaturas ou padrões de respostas espectrais para cada classe
informacional. Finalmente, as assinaturas de cada classe informacional são
usadas para classificar toda a imagem determinando a mais parecida classe
para cada pixel na imagem.
As áreas de treinamento podem delineadas usando a digitalização na tela.
Uma vez definidos suas áreas de treinamento, seis módulos podem ser usados
párea criar e manipular os arquivos de assinatura. No caso da presente
apostila, apresenta-se apenas um módulo de desenvolvimento de assinatura.
Módulo MAKESIG
O módulo MAKESIG cria arquivos de assinaturas para cada classe
informacional nas quais foram criadas as áreas de treinamento. Isto é feito
através da extração e análise dos pixels identificados nas áreas de treinamento
para cada classe informacional de cada banda utilizada. Estatísticas do tipo
média, mínimo, máximo, variância e covariância entre os pixels em cada banda
são desenvolvidas.

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SUBMENU DE CLASSIFICADORES FORTES (“HARD CLASSIFIERS”)
Há duas aproximações básicas para o processo de classificação de imagens:
supervisionada e não supervisionada. IDRISI for Windows apresenta
ferramentas para os dois processos com classificadores fortes e fracos. No
caso da presente apostila, apresenta-se apenas um classificador forte.

Módulo MAXLIKE
O módulo MAXLIKE é um classificador de probabilidade máximo. Quando se
usa o MAXLIKE, uma função de probabilidade multidimensional é utilizada para
determinar a probabilidade que qualquer pixel pertence a uma classe dada. Por
definição, cada pixel é assumido para a classe mais parecida, não importando
como parecido ou não parecido aquele máximo pode ser. Esta é a técnica mais
avançada, mas também a mais lenta, para a classificação de imagens no
IDRISI. Esta técnica produz os melhores resultados quando as áreas de
treinamento são bem amostradas, isto é, cada área tem de 50 a 100 vezes
mais pixels que os existentes nas bandas do grupo de dados, sendo fortemente
homogêneas. O usuário tem a oportunidade de não classificar qualquer pixel
onde a probabilidade de pertencer a alguma classe particular seja muito
pequena.

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• O Menu Reformat

Os itens constantes do menu REFORMAT permitem ao usuário trocar o dado e
o tipo de arquivo do arquivo, reorientar um arquivo de imagem ou vetor, trocar
a extensão da área de estudo, trocar a resolução, generalizar o nível de
detalhamento no arquivo e converter arquivos raster para vetor e vice-versa.

Módulo CONVERT
O módulo CONVERT pode ser usado para trocar o tipo de dado ou tipo de
arquivo de um arquivo de imagem ou vetor. Os tipos de dados válidos são byte,
integer (inteiro) e real, enquanto que os tipos de arquivos válidos são ASCII,
binary (binário) e packed binary (binário encapsulado). Quando se converte de
real para byte ouinteiro, o usuário deve escolher o tipo de conversão:
truncamento (partes fracionadas são deletadas) ou arredondamento.

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SUBMENU RASTER\VECTOR CONVERSION
É freqüentemente necessário converter dados entre os formatos raster e
vetorial. Os dados necessitam se gerados por digitalização, o qual produz um
arquivo vetorial. Se as análises subseqüentes precisarem serem feitas em um
formato raster, os dados precisam ser convertidos. Pode haver a necessidade
de converter do formato raster para o formato vetorial para transferir dados
entre sistemas ou para produzir camadas (layers) vetoriais para serem
mostradas sobre outras camadas raster.
Os primeiros três módulos deste submenu convertem dados vetoriais em dados
raster. Em todos os três casos, uma imagem existente, como uma imagem
criada com o INITIAL, é atualizada com a informação vetorial. Normalmente, a
imagem a ser atualizada é uma imagem em branco, mas isso não é requerido.
Qualquer imagem pode ser atualizada e os valores originais serão alterados
somente onde eles serão cobertos por um atributo vetorial.

Módulo POINTRAS
O módulo POINTRAS converte um arquivo de pontos vetorial para o formato
raster através da atribuição de um novo valor a todas as células na qual um
ponto vetorial está localizado. Este novo valor pode ser o identificador de um
ponto vetorial, um valor booleano (um ou zero) para simplesmente indicar a
presença ou ausência de um ou mais pontos, ou um identificador igual ao
número de pontos sobre o pixel.
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Módulo LINERAS
O módulo LINERAS converte arquivos de linha vetorial para o formato raster.
Para todos os pixels que são interceptados por uma linha vetorial se atribui o
identificador da linha vetorial.

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Módulo POLYRAS
O módulo POLYRAS converte arquivos de polígono vetorial para o formato
raster pela atribuição, em todos os pixels que são cobertos pelo polígono
vetorial, do identificador do polígono vetorial.

Módulo POINTVEC
O módulo POINTVEC converte todos os pixels raster não nulos em
características de ponto vetorial, onde o ponto vetorial é assumido igual ao
valor do pixel original. Aos pontos são dadas coordenadas correspondentes ao
centro do pixel.

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Módulo LINEVEC
O módulo LINEVEC converte todos os pixels raster não nulos em
características de linha vetorial.

Módulo POLYVEC
O módulo POLYVEC é usado para converter áreas de pixels em polígonos
vetoriais. Os limites do vetor resultante possuem caracteres do tipo “degrau de
escada”, porque eles foram criados pelo traçado em volta das pontas das
células raster.

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• O Menu DATA ENTRY3
Módulo INITIAL
O módulo INITIAL é usado para criar uma imagem contendo um valor único.
Enquanto há algumas operações onde uma imagem de valor único pode ser
necessária, o módulo INITIAL é mais comumente utilizado para criar uma
imagem em branco inicializada com zeros para outros módulos de entrada de
dados operarem sobre ela. Os parâmetros do novo arquivo, como número de
linhas e colunas, coordenadas de referência e tudo mais, podem ser
introduzidos interativamente ou podem ser copiados de uma imagem existente.

SUBMENU SURFACE INTERPOLATION
O submenu de interpolação de superfícies contém seis módulos que podem ser
usados para criar superfícies de atributos de pontos e linhas.

3
Os módulos ASSIGN e EDIT já foram comentados anteriormente.
40

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Módulo INTERCON
O módulo INTERCON interpola uma superfície de um grupo de linhas
digitalizadas. Este módulo foi desenvolvido especificamente para fazer a
criação de modelos de elevação digital de maneira mais fácil. Para a
interpolação, começa-se com a digitalização dos contornos. Então os contornos
do vetor são rasterizados (com o uso do INITIAL e LINERAS). O cuidado
precisa ser exercitado para que os contornos que interceptam a borda da
imagem raster seja feita de maneira exata. O módulo INTERCON é rodado no
arquivo de linha rasterizado para produzir o modelo interpolado. Finalmente, se
apresenta muito comum rodar sobre a imagem resultante o módulo FILTER
para suavizar a superfície (usando o filtro da média) visto que o procedimento
de interpolação linear tende a criar uma superfície ligeiramente facetada.

Módulo TIN E TINSURF
TIN cria uma rede de triângulos irregulares a partir dos dados de pontos. Os
dados de entrada pontos verdadeiros do terreno ou dados em isolinhas. No
último caso, os vértices das linhas são usados na triangulação. O módulo TIN
oferece as oopções de constranger a rede de triângulos irregulares e otimizar a
rede de triângulos irregulares para aspectos conhecidos como bordas em ponte
e em túnel. TINSURF usa a rede de triângulos irregulares e os dados de
atributo dos pontos originais para interpolar um modelo de superfície totalmente
rasteirizado. Selecionando a opção de criar a superfície raster na caixa de
diálogo TIN irá automaticamente ativar a caixa de diálogo TINSURF.

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3. Exercícios de aprendizagem
3.1. Exercício 1 – visualização de mapas
Através do comando DISPLAY LAUNCHER ( ), pode-se visualizar
diferentes mapas:
- LANDUSE (mapa de ocupação do solo), utilizar a tabela de cores IDRISI
16.
- AFFAOSOL (mapa com uma classificação dos tipos de solo – Continente
Africano), utilizar a tabela de cores IDRISI 256.
- BRAZILFC (Imagem do satélite Landsat em falsa cor Red (vermelho),
Green (verde), Blue (azul) / MSS 5,4,7 – Porto Novo, Brasil), utilizar a tabela
de cores COMPOSIT).
3.1.1. Visualização de mapas com elevação do terreno / mapas de
relevo (DEM - Digital Elevation Model – Modelo Digital do
Terreno)
Estes tipos de mapas podem ser visualizados de duas formas:

a) Num plano de duas dimensões, como se a superfície estivesse a ser
visualizada na vertical (de cima).
• DRELIEF (mapa com a elevação do terreno / mapa do relevo – Planalto
de Dirol, Mauritanea), utilizar a tabela de cores IDRISI 256.
• NJOLODEM (mapa do relevo – Malawi), utilizar a tabela de cores IDRISI
256.
b) Numa perspectiva a três dimensões, utilizando a opção ORTHO ( ). Esta
opção possibilita a visualização da imagem com os dados de elevação e é
mostrada em perspectiva. Ainda se pode juntar uma segunda imagem
(optativa) que se chama de imagem de cobertura (DRAP IMAGE), pois vai
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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

cobrir os dados de elevação. Pode ser, por exemplo, uma imagem de
satélite ou um mapa de cobertura do solo. Para sobrepor esta imagem,
basta selecionar a opção DRAP IMAGE e selecionar o nome da imagem.

Exemplo:

Execute a opção ORTHO e especifique o nome da imagem, NJOLODEM (DEM
para a região Njolomole no Malawi). Indicar que se deseja uma drap image
NJOLOFC (imagem em falsa de cor – satélite SPOT). Pode-se mudar a direçãode observação para outro ângulo e escolher a palheta de cores Color
Composit (8 bits).
Pode-se alterar o fator de exagero vertical: um intervalo útil varia entre 0.5 a
2.0.

3.2. Exercício 2 – composição de mapas

Neste exercício, pretende-se explorar o processo de composição de mapas
com vários tipos de informação e a forma como podem ser gravadas,
possibilitando a sua impressão em papel e posterior análise.

a) Visualizar a imagem WESTBORO (uso do solo em Westboro em 1985),
através do comando DISPLAY LAUNCHER ( ). Use a palheta de cores
já definida com o mesmo nome, WESTBORO. Na janela correspondente ao
comando DISPLAY LAUNCHER ( ), especificar que se deseja legenda e
um título.

b) Adicionar arquivos em formato vetorial utilizando a janela Composer, opção
Add Layer, WESTLULC usando a palheta de símbolos Padrão. Este
arquivo é constituído pelos limites dos polígonos para fornecer um limite
mais nítido para o mapa.

c) Escolha a opção Map Properties. Com esta opção, podem-se adicionar
outros componentes ao mapa: -Título, -Texto, Escalas; Seta do Norte e
Logotipo. Todas estes componentes podem tornar-se visíveis juntamente
com o mapa e podem ser alteradas algumas das suas características, como
a cor, o tipo de letra, a sua localização, a dimensão, etc..

d) Em seguida, selecionar Add Layer e adicionar o arquivo vetorial
WESTSTRM, que corresponde hidrografia, escolhendo na opção user-
defined a palheta BLUE.

e) Selecionando a mesma opção Add Layer, adicionar mais um nível de
informação, isto é, mais um arquivo em formato vetorial que corresponde às
estradas. Para facilitar a visualização das estradas, aplica-se um truque,
onde se cria um estilo de linha que não está definido no diretório do IDRISI
(Symbol Workshop). Para tal, fez-se uma cópia do arquivo em formato
vetorial das estradas, WESTRDS e WESTRDS2. Para visualizar estes dois
arquivos, adiciona-se o primeiro escolhendo como palheta BLACKMASK
(linha com maior espessura de cor preta) e o segundo com WHITE (linha
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fina de cor branca). Com este truque, conseguem-se visualizar, de uma
forma clara, as estradas.

f) Após arrumar todos os elementos adicionais ao mapa, a composição está
pronta, podendo proceder-se à sua gravação, usando a opção Save
Composition. Escolhe-se a sub-opção adequada para gravar esta
composição, Salvar composição como Arquivo MAP(Save composition
to MAP file), e dá-se o nome de WESTMAP. Assim, este mapa fica
gravado e pode ser visualizado posteriormente.

g) Após fechar a janela do mapa, este pode-se visualizar utilizando o comando
DISPLAY LAUNCHER ( ), escolhendo neste caso a opção Composição
de Mapa (Map Composition File) como o tipo de arquivo que se quer
visualizar e escolhe-se WESTMAP. Assim, vê-se a composição do mapa
exatamente igual à que foi gravada com o respectivo nome.

Note que o processo de composição de mapas pode ser posteriormente
alterado, pois todos os níveis de informação estão indicados em
COMPOSIÇÃO (COMPOSER). As componentes utilizadas podem ser movidas
e também podem ser escondidas. Para esconder algum dos níveis de
informação, clica-se sobre a caixa que está à esquerda do nome do arquivo em
COMPOSIÇÃO (Composer), e este arquivo desaparece do mapa. Clicando de
novo, o arquivo volta a aparecer. Isto pode facilitar a análise de um mapa.

3.2.1. Modelação Cartográfica
A modelação cartográfica é uma forma de resolver um problema em SIG,
através de uma representação gráfica dos dados e dos procedimentos
analíticos usados para se fazer o estudo. O seu objetivo é ajudar o usuário a
organizar e estruturar os procedimentos que serão usados no estudo e a
identificar os dados necessários para completá-los. Este método é apresentado
como um fluxograma.
Os dados existentes (dados de entrada) podem já estar na forma digital ou
podem estar na forma de papel ou tabelas que necessitam de ser digitalizados.

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3.3. Exercício 3

Uma região da Mauritânia, ao longo do rio Senegal está sujeita às inundações
periódicas todos os anos durante a estação das chuvas. Como a região
normalmente é muito seca, os agricultores locais praticam o que é conhecido
por agricultura sazonal, cultivando as áreas inundadas, após o escoamento das
águas. Foi proposto um projeto para construir uma represa ao longo da
margem norte do rio. A intenção é que as águas da enchente entrem nesta
área, como é hábito, mas que a represa possa retê-las por mais tempo,
permitindo assim que um volume maior de água penetre no solo.

Adicionalmente à maior disponibilidade de água, o tipo de solo é uma
consideração importante na agricultura sazonal do sorgo, já que alguns solos
retêm melhor a umidade do que outros e também porque alguns solos são
mais férteis do que outros. Na área em estudo, só os solos argilosos são
apropriados para este tipo de agricultura.

Objetivo do exercício: Cartografar e determinar a superfície (em hectares) de
todas as áreas contidas na região normal de inundação que possuem solos
particularmente adequados para o cultivo sazonal do sorgo. Sabe-se que a
cota normal de inundação é de 9 metros.

Na determinação de como proceder com o projeto da barragem, os
engenheiros querem saber qual será o impacto provável do mesmo. Uma
informação importante é a área total (em hectares) de solos próprios ao cultivo
de sorgo. No caso de grande parte da área inundada for constituída por solos
impróprios, o incremento esperado na produção de sorgo será mínima, tendo-
se que encontrar outro local. Em contrapartida, se grande parte da área for
constituída por solos argilosos, então o projeto poderia resultar em um grande
impacto na produção de sorgo.

Dados de entrada:
• Mapa de relevo (Modelo digital do terreno) – DRELIEF- Visualizar com a
tabela de cores IDRISI 16
• Mapa com os diferentes tipos de solo – DSOILS- Visualizar com a tabela
de cores Qualitativa 16
a) Construa o modelo cartográfico para a resolução deste problema.

1º passo
• Para o mapa do relevo, será necessário diferenciar as áreas que são
inundadas.
• Para o mapa com os tipos de solos, tem que se identificar e diferenciar
as áreas que correspondem a solos argilosos.
2º passo
• Combinar os dois tipos de informação e encontrar a área que satisfaz as
duas condições (área inundada e de solo argiloso).
3º passo
• Cálculo da área (ha) com aptidão para o cultivo do sorgo.

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1º passo
b) Como já se sabe que a área é inundada até a cota de 9 m, pretende-se
individualizar esta área e eliminar a área com cota superior a 9 m. Para
obter uma imagem com estas características, utiliza-se o comando
RECLASS (ANALYSYS - ANÁLISE / CONSULTA AO BANCO DE DADOS
– DATABASE QUERY) – este módulo permite a reclassificação de uma
imagem ou a atribuição de novos valores aos pixels de uma imagem.
Neste comando é necessário indicar a imagem em que se pretende
reclassificar os valores – DRELIEF e atribuir um nome à imagem que vai
resultar, AINUND. Deve-se especificar que o tipo de arquivo é uma imagem
(image) e que o tipo de classificação é definida pelo usuário (user-defined).
Feito isto, devemos definir a reclassificação, conforme a necessidade do
projeto:
Atribuir um novo valor Assign a new value of): 1 a todos os valores
Desde (To all values from): 0
Até imediatamente inferiores a (To just less than): 9

Para definir a outra classe, nestecaso, a classe que vai eliminar as áreas
que não tem interesse para a resolução do problema (área com altitude
superior a 9 m), faz-se:

Atribuir um novo valor Assign a new value of): 0 a todos os valores
Desde (To all values from): 9
Até imediatamente inferiores a (To just less than): 9999999

O valor de 9999999 é indicado como valor máximo, porque é superior a
qualquer valor da imagem, logo todos os pixels com valores acima de 9 vão
ficar com valor 0.

c) Examine a imagem resultante do item anterior. Veja que a mesma é uma
imagem Booleana, isto é tem apenas como valores 1 e 0, onde o valor 1
representa as áreas que satisfazem a condição (áreas inundadas) e o valor
0 representa as áreas que não satisfazem a condição.

d) Agora, pretendemos fazer o mesmo processo, mas para a imagem que
possui os tipos de solo, DSOILS, isto é, obter uma imagem Booleana,
onde o valor 1 define os solos argilosos e o valor 0 os restantes tipos de
solos. Visualize a imagem DSOILS, utilizando a tabela de cores
QUALITATIVE, e, utilizando o Cursor Inquiry Mode ( ), interrogue a
imagem, de modo a saber qual o atributo que corresponde a solos
argilosos (Clays). Qual é o atributo que define a classe de solos argilosos?
_____( X).

e) 1 – Utilizando novamente o comando RECLASS, pode-se obter uma
imagem booleana com a área correspondente a solos argilosos com o valor
1 e as restantes 0:
Atribuir um novo valor: 0
A todos os valores desde: 0
Até imediatamente inferiores a : X
46

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Atribuir um novo valor: 1
A todos os valores desde: X
Até imediatamente inferiores a : X

Atribuir um novo valor: 0
A todos os valores desde: X+1
Até imediatamente inferiores a : 999

Atribui-se um nome à imagem booleana resultante de SARGIL1.

2 – O comando RECLASS é o mais utilizado, mas em certos casos pode ser
um processo lento para a reclassificação das imagens. Em certos casos,
podemos usar um procedimento bem mais rápido chamado ASSIGN
(ANALYSYS - ANÁLISE / CONSULTA AO BANCO DE DADOS – DATABASE
QUERY) para obter o mesmo resultado. Utilizando o comando ASSIGN, a
imagem deve ter números inteiros e para o RECLASS podem-se ter imagens
em valores reais. A principal diferença entre estes dois comandos é que, no
caso do RECLASS, os valores não mencionados ficam com os valores
originais, isto é, não são alterados, para o ASSIGN os valores não
mencionados passam a ser zero.

Para se fazer a mesma operação indicada acima, mas desta vez com o
comando ASSIGN é necessário criar um arquivo de texto ASCII com duas
colunas, no qual a primeira define os valores das classes existentes na imagem
e a segunda coluna define os valores a serem atribuídos às respectivas classes
na imagem final. Pode-se criar este arquivo através do comando EDITAR –
EDIT (ANALYSYS - ANÁLISE / CONSULTA AO BANCO DE DADOS –
DATABASE QUERY), onde se define o tipo do arquivo, atribui-se um nome,
SOLOS, e define-se o tipo de valores (Inteiro), clicando a seguir OK.

ARQUIVO no comando EDIT
X 1

Assim, apenas se indica que o valor que corresponde a solos argilosos, deve
ser nomeado no novo arquivo como 1 e os valores restantes passam
automaticamente a valerem 0. Salva-se o arquivo (Salve). Lembre-se de salvá-
lo como arquivo de atributos. Agora, seleciona-se o comando ASSIGN e define-
se o nome da imagem, DSOILS, o arquivo de atributos definido, SOLOS, e, por
fim, atribui-se um nome à imagem resultante, SARGIL2. Verifica-se que o
resultados é igual ao obtido com o RECLASS.

2º passo
• Combinar os dois tipos de informação e encontrar a área que satisfaz as
duas condições (área inundada e de solo argiloso).

f) Neste passo, pretende-se combinar as duas imagens booleanas, AINUND e
SARGIL1 ou SARGIL2. A forma de combinar estas duas imagens é através da
operação de multiplicação:

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AINUND SARGIL
0 x 0 = 0
0 x 1 = 0
1 x 0 = 0
1 x 1 = 1
Obtemos, assim, a área comum nas duas imagens,isto é, a área com o valor 1
para as duas condições simultaneamente.

Para se fazer esta operação, utiliza-se o comando OVERLAY (ANALYSYS -
ANÁLISE / CONSULTA AO BANCO DE DADOS – DATABASE QUERY),
onde se define o nome da 1ª imagem e o nome da 2ª imagem que vai entrar na
operação, que neste caso é uma multiplicação (interseção) (opção primeira *
Segunda), e atribui-se um nome ao resultado, INARG.

3º passo
• Cálculo da área (ha) com aptidão para o cultivo do sorgo.

g) Para a execução do projeto, deve-se ter a área em hectares apropriada à
plantação de sorgo. Logo, tem que se proceder ao calculo da área, através
do comando AREA (ANALYSYS - ANÁLISE / CONSULTA AO BANCO DE
DADOS – DATABASE QUERY). Mais uma vez define-se a imagem sobre a
qual se pretende calcular a área, INARG, e o nome para a imagem
resultante, SORGO, e em que unidades queremos a área (Hectares).

h) Analise a imagem resultante e diga quantos hectares tem a área de
inundação em solos argilosos? Qual o significado da outra área? Qual será
o ganho para os produtores de sorgo?

3.3.1. Modelo cartográfico - Exercício 3

Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

4. Modelação Cartográfica em Sistemas de Informação
Geográfica (Operadores de Distância e de Contexto)
Os operadores de distância calculam distâncias a partir de um objeto. No caso
do IDRISI for Windows, a distância é calculada sobre arquivos em formato
raster, assim a distância é calculada a partir de pixels, cujo valor é diferente do
valor que define o fundo da imagem. O tipo de distância calculado para análise
no exercício seguinte é a distância Euclidiana. Os módulos de distância que
serão utilizados para este tipo de calculo é o DISTANCE (calcula a distância a
partir de um determinado objeto até ao limite da imagem) e BUFFER (calcula a
distância a partir de um determinado objeto, mas é o usuário que define o valor
da distância em metros).
Os operadores de contexto determinam o novo valor de um pixel, baseado no
valor dos pixels envolventes. O módulo GROUP (identifica e atribui um valor
diferente a grupos de pixels contíguos) e o módulo SURFACE (permite o
calculo da declividade do terreno a partir de uma imagem com as altitudes, isto
é, de um modelo digital do terreno) são os operadores de contexto utilizados no
exercício seguinte.

4.1. Exercício 4
Pretende-se encontrar uma área para construir uma fábrica de manufaturados
leves em uma região. A companhia industrial está preocupada com alguns
parâmetros que devem ser observados devido ao plano diretor da cidade:
primeiro que a área escolhida esteja em local plano (com declives inferiores a
3º) e que seja uma área continua de pelo menos 10 hectares. Tem-se a
informação de que nenhuma obra deverá ocorrer a menos de 200 m de
qualquer reservatório de água. Adicionalmente é necessário considerar que
nem todo o terreno está disponível para essa obra, mas sim apenas a área
coberta de floresta.

Características impostas para a área adequada ao desenvolvimento:
� área com declive inferior a 3º
� áreas a mais de 200 m dos reservatórios de água
� área atualmente coberta por floresta
� área contínua superior a 10 há

1º passo
Determinar as áreas com declive inferior a 3º.
2º passo
Determinar as áreas afastadas mais de 200 m dos reservatórios de água.
3º passo
Determinar áreas cobertas por floresta.
4º passo
Combinar as três condições anteriores e encontrar uma área maior do que10
hectares.

Dados de entrada:
- Modelo digital do terreno (RELIEF)
- Mapa de uso do solo (LANDUSE)

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a) Construa o modelo cartográfico para a resolução deste exercício, isto é, para
a obtenção da área adequada à referida construção;

b) Para se familiarizar com a área de estudo deste exercício, execute ORTHO
( ) com a imagem de relevo RELIEF e como imagem de cobertura
LANDUSE (com a tabela de cores personalizada, LANDUSE). Aceitar o
nome de ORTHOTMP e escolha a opção de Legenda;

Analisando a área, verifica-se que a mesma é dominada por um tipo de floresta
e apresenta uma topografia ondulada.

Ainda com a imagem em três dimensões, visualize (DISPLAY) a imagem
LANDUSE com a mesma tabela de cores personalizada (LANDUSE). Assim,
pode-se comparar a diferença entre as duas formas de visualização a 3 e 2
dimensões.

Para a resolução do 1º passo – determinar as áreas que tem declives
inferiores a 3º –, procede-se da seguinte forma:

c) Visualize a imagem do relevo, RELIEF, com a tabela de cores IDRISI256 e a
opção de autoescalonamento. Examine os valores das altitudes. No Idrisi
for Windows, com uma imagem com as altitudes (isolinhas – curvas de
nível), facilmente se obtém uma imagem com os declives, através do menu
TOPOGRAPHIC VARIABLES (ANALISYS/ SURFACE ANALYSIS). Este
módulo também pode ser usado para calcular a orientação das encostas e
a maneira pela qual a luz do sol iluminaria a superfície considerando-se
uma posição específica do Sol.
Para o presente caso, para calcular os declives, utilizamos a opção SLOPE
(declive). Atribui-se um nome à imagem de saída, SLOPES, e seleciona-se a
opção para os cálculos se realizarem em Graus.

d) Visualize a imagem resultante da alínea anterior, SLOPES, e verifique que
os valores dos pixels representam o declive em graus. Com esta imagem,
pretende-se extrair a área que tem declive inferior a 3º. Usando o
comando RECLASS (GIS ANALYSIS / DATABASE QUERY), obtém-se
uma imagem Booleana, com o valor 1 atribuído a todas as áreas com
declives inferiores a 3º. Chame a esta imagem SLOPEBL.
Atribuir um novo valor: 1
a todos os valores desde: 0
até imediatamente inferiores a : 3

Atribuir um novo valor: 0
a todos os valores desde: 3
até imediatamente inferiores a : 999

e) Para o 2º passo, necessita-se, primeiro, de identificar o atributo que
representa os reservatórios (reservoirs) para posteriormente calcular-se a
distância. Visualize a imagem LANDUSE, com a tabela de cores LANDUSE.
Interrogue a imagem para saber qual o atributo que representa os
reservatórios, qual é esse atributo ______(X)?
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Determine uma imagem Booleana, onde apenas os reservatórios se
apresentam com o valor 1 e todos os outros tipos de uso do solo iguais a 0, tal
como anteriormente utilizando o RECLASS ou ASSIGN, dando o nome de
RESERV.

f) Com a imagem RESERV, vamos então calcular a distância de 200 m exigida.
Para tal, utiliza-se o módulo DISTANCE (GIS ANALYSIS/DISTANCE
OPERATORS), que vai calcular uma nova imagem na qual o valor
armazenado em cada pixel é a menor distância entre ela e o objeto mais
próximo neste caso os pixels que representam os reservatórios. Chame a
imagem resultante de RESDIST.

g) Visualize a imagem resultante – RESDIST e verifique que a distância varia
continuamente a partir dos pixels com o valor 1.

1- Mais uma vez reclassifique esta imagem (RESDIST) de modo a obter as
áreas com distância igual ou superior a 200 m e eliminar as áreas cuja
distância é inferior a 200 m. Sempre utilizando o comando RECLASS.
Chame a esta imagem DISTBL.

Atribuir um novo valor: 0
a todos os valores desde: 0
até imediatamente inferiores a : 200

Atribuir um novo valor: 1
a todos os valores desde: 200
até imediatamente inferiores a : 10000

2- Outra forma de fazer estas duas últimas operações de calcular a distância e
de reclassificar, pode-se fazer apenas com o comando BUFFER (GIS
ANALYSIS/DISTANCE OPERATORS). Calcule de novo esta última
imagem, mas desta vez com este comando. Em Feature image, seleccione
o nome da imagem RESERV, criada anteriormente, Atribua o nome
BUFFERBL à imagem resultante, defina a largura do buffer (Buffer Width)
que neste caso é de 200 m. Para obtermos uma imagem semelhante à
obtida com o comando DISTANCE e RECLASS, isto é, as áreas inferiores a
200 m e superior a 1, tem que se alterar o valor nas três opções do
BUFFER, ficando:

Value for target area in output image (valor da área a partir da qual se
calcula a distância): 0
Value for buffer zone in output image (valor da área que corresponde ao
buffer aplicado): 0
Value for non-buffer areas in output image (valor das áreas que não foram
abrangidas pelo buffer):1

Se aceitarmos os valores que estão definidos por padrão, obtêm-se uma
imagem onde as áreas a partir das quais se calcula o buffer com o valor de 1,
as áreas do buffer com o valor de 2 e as áreas do buffer com o valor 0, o que
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Pós-Graduação em Perícia, Auditoria e Análise Ambiental – Geoprocessamento aplicado ao Meio Ambiente II

neste caso não era apropriado, pois o que se quer preservar são as áreas não
abrangidas pelo buffer, ou seja, as áreas cuja distância aos reservatórios são
iguais ou superiores a 200 m.

h) No 3º passo, pretende-se obter a área ocupada por florestas. Visualize de
novo a imagem com as classes de ocupação do solo (LANDUSE) e mais
uma vez com a tabela de cores (LANDUSE) e legenda, e identifique os
valores que representam os dois tipos de florestas: ______(X – Decid.
Forest) e______(Y – Conif. Forest).

i) Sabendo os valores de florestas, mais uma vez pretende-se extrair essas
áreas e eliminar as áreas dos tipos de ocupação do solo restantes,
utilizando o comando RECLASS ou ASSIGN (GIS ANALYSIS /
DATABASE QUERY). À imagem resultante, atribua o nome FLORESTBL,
que é mais uma vez uma imagem booleana, onde o valor 1 representa as
áreas de floresta e o valor 0 as áreas de não floresta.

A condição que falta ser atendida é que os locais aptos devem ter área igual ou
superior a 10 hectares. Até agora, não temos nenhum sítio para o qual
possamos calcular a área, temos, sim, três imagens booleanas separadas,
SLOPES, DISTBL (ou BUFFERBL) e FLOREST. O próximo passo é combinar
as três imagens de modo a encontrar a área comum, isto é, obter uma imagem
que satisfaça os três critérios exigidos.

j) Utilizando o comando OVERLAY (GIS ANALYSIS / DATABASE QUERY),
combinam-se as três imagens por multiplicação (First * Second). Como são
três imagens, têm-se que combinar duas (DECL3 com RES200) e produzir
um resultado intermédio, TMP, e depois combinar esta imagem com a que
falta (TMP com FLOREST) e chamar ao resultado final COMBINED.

k) Analisando a imagem resultante da combinação (COMBINED), verifica-se
que existem várias áreas potenciais para a construção da fábrica. O que
falta calcular é a área em hectares, para verificar quais as áreas que
atendem a exigência de área mínima de 10 hectares. Ao aplicarmos o
comando AREA (GIS ANALYSIS/CONSULTA AO BANCO DE DADOS),
calcula-se a área em hectares para todas as áreas em conjunto, mas ainda
não se consegue saber o valor da área para cada uma individualmente.
Assim, primeiro, aplica-se o comando GROUP (ANALISE/OPERADORES
DE CONTEXTO), que dá atributos diferentes às áreas que estão
individualizadas, o que possibilita o calculo da área para cada área
separadamente. Utilizando-se o comando GROUP, define-se como imagem
de entrada a imagem resultante da combinação, COMBINED,