Apostila - 02

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Curso Análise Espacial 
Prática com QGIS
 
Curso Análise Espacial com QGIS 
 
 
 
 
 
Prática 02: Segmentação e Função de Distância______________________ 
 Os algoritmos de segmentação espacial são amplamente utilizados na extração de 
informações de imagens oriundas do sensoriamento remoto. Do ponto de vista da análise 
espacial, a segmentação espacial surge como uma divisão territorial, assegurando certa 
influência espacial, a partir de atributos ligados à região a ser segmentada. 
 Como primeiro exemplo, a segmentação por Voronoi consiste em decompor a área de 
interesse, determinado pela distância para um determinado subconjunto compartilhando 
o mesmo espaço de interesse. Comumente chamado de tesselação de Voronoi. 
 A Distância Euclidiana se define como uma ferramenta que utiliza modelos simples de 
matemática euclidiana, como o teorema de Pitágoras. As distâncias são medidas em linha 
reta, com a aplicação da mesma assinatura de pixels para uma dada zona de distância. 
 
 
 
 
 
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Passo 01 – Segmentação por Polígonos de Voronoi 
 Neste passo, vamos aplicar a segmentação por Voronoi para as escolas públicas do 
município do Rio de janeiro. Essa operação gera áreas de influência a partir da 
proximidade entre os pontos objeto de análise. O objetivo do passo é analisar as 
comunidades (favelas ou aglomerados subnormais) sob a área de influência de 
determinadas escolas. 
1. Em um projeto novo no QGIS, adicione os dados Escolas_RJ, Favelas e Bairros_RJ; 
2. Vamos acessar a ferramenta Poligonos de Voronoi. Para isso, vá em 
Vetor/Geometrias/Poligonos de Voronoi e configure: 
a. Camada de Entrada: Entre com a camada Escolas_RJ 
b. Região do Buffer: Não será aplicado o distanciamento do buffer. Essa 
configuração aplica um distanciamento de influência além da área de perímetro 
entre os pontos. Não vamos aplicar devido à alta quantidade de pontos; 
c. Poligonos de Voronoi: Salve na pasta da prática 02, como 
Escolas_RJ_Voronoi.shp; 
3. O resultado do processamento é mostrado na Figura 02.a; 
 
 Figura 02.a: Polígonos de Voronoi. 
4. Para delimitarmos os polígonos de Voronoi com a área do município do Rio de Janeiro, 
vamos aplicar a ferramenta Interseção. Vá em Vetor/Geoprocessamento/Interseção: 
a. Camada de Entrada: Aponte para o dado Escolas_RJ_Voronoi.shp; 
b. Cruzar com a Camada: A camada de interseção será Bairros_RJ; 
c. Interseção: Salve na pasta da prática, como Bairros_Escolas_RJ_Voronoi; 
5. O resultado, visto na Figura 02.b, colabora para uma análise precisa, uma vez que 
limitamos os polígonos ao limite municipal; 
 
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 Figura 02.b: Polígonos de Voronoi nos limites do município. 
6. Segundo o Instituto Pereira Passos (IPP), o IDH (Índice de Desenvolvimento Humano) 
do Complexo do Alemão é o mais baixo do município. Seu Índice de Educação é o 
mais baixo do município (0,637)[1]. O objetivo é apoiar o planejamento da secretaria 
de educação, identificando quais as escolas estão na área de influência do conjunto de 
favelas do Alemão; 
7. Assim, abra a tabela de atributos do dado favelas e selecione a favela Complexo do 
Alemão, clicando em e montando a expressão: 
"Complexo" = 'Complexo do Alemão' 
8. Uma vez selecionado, Clique com o botão direito na camada Favelas e vá em Salvar 
Como...; 
a. Formato: O formato será shapefile; 
b. Salvar Como: Salve na pasta da prática, como Favelas_Complexo_Alemao.shp 
c. SRC: Aponte para o SRC Sirgas 2000; 
d. Marque a opção Salvar somente as feições selecionadas; 
9. Isolando a feição de interesse, vamos investigar quais escolas que contém suas áreas 
(áreas de voronoi) sobrepostas ao território do Complexo do Alemão. Vá em 
Vetor/Investigar/Selecionar por Localização: 
a. Camada para Selecionar a partir de: Aponte para a camada na qual queremos 
selecionar as feições, Bairros_Escolas_RJ_Voronoi; 
b. Camada Adicional: Selecione a camada Favelas_Complexo_Alemao.shp; 
c. Predicado geométrico: Se refere ao método de seleção espacial, aplique o 
predicado sobreposições; 
d. Precisão: Não será abordado, corresponde ao nível de precisão adotado, caso 
as feições estejam bem próximas entre si; 
e. Modificar Seleção Atual por: Deixe a opção Criar uma nova seleção; 
10. Execute a ferramenta e veja, na Figura 02.c, as escolas selecionadas pelas suas áreas 
de influência; 
 
 
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 Figura 02.c: Polígonos das escolas sobrepostos à área do Complexo do Alemão. 
 
11. Para identificar as escolas contempladas pela análise, clique com o botão direito em 
Bairros_Escolas_RJ_Voronoi, e veja as escolas selecionadas. Resultou em um total 
de 36 escolas. Na parte inferior da tabela, filtre os registros colocando somente as 
feições selecionadas para visualizar, como mostra a Figura 02.d; 
 
 Figura 02.d: Tabela com somente feições selecionadas. 
 
 
 
 
 
 
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Passo 02 – Distância Euclidiana 
 A distância euclidiana consiste na geração de superfícies com a representação de raios de 
distância a partir de um centro definido (ponto, linha ou polígono). Essa ferramenta parte 
do princípio do teorema de Pitágoras, onde as distâncias são aplicadas em linha reta 
(straight line). Na classificação, cada pixel será incorporado a um agrupamento, através 
da análise da medida de similaridade de distância Euclidiana, que é dada pela formula[2]: 
D(x, m)=(x² -m² )¹’² 
Onde: x = pixel que está sendo testado; 
m = média de um agrupamento. 
 No passo, vamos trabalhar com o exemplo das vias de BRT (Bus Rapid Transport) que 
são corredores articulados de transporte coletivo. O objetivo com a ferramenta é 
identificar os bairros mais distantes desses corredores. 
1. Em um projeto novo no QGIS, adicione os dados Trajetos_BRT e Bairros_RJ; 
2. Primeiramente, o QGIS carece de uma ferramenta que executa o algoritmo de distância 
euclidiana para dados vetoriais. Assim, precisamos transformar o dado para o formato 
vetorial, a fim de aplicarmos a distância euclidiana; 
3. Vá em raster/converter/Veor para raster (rasterizar) e faça as configurações abaixo: 
a. Arquivo de Entrada: Aponte para a camada Trajetos_BRT; 
b. Campo de Atributo: Selecione o campo Nome 
c. Arquivo raster de saída (...): Salve na pasta da prática como 
Trajetos_BRT_Raster.tif; 
d. Marque a opção Manter o tamanho e resolução do raster 
4. No QGIS, é preciso realizar a distribuição dos pixels para melhorar o contraste do dado 
resultante. Clique com o botão direito no dado Trajetos_BRT_Raster e vá em 
propriedades. Na aba Estilo, configure a parte carregar valores de min/max: 
a. Selecione a opção Min/Max; 
b. Precisão: Real 
c. Clique em Carregar 
 
 Figura 02.e: ferramenta de ajuste de pixels. 
 
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5. Clique em Ok na janela e veja que o dado apresenta as características do dado vetorial; 
6. Vamos acessar a ferramenta correspondente a distância euclidiana, vá em 
Raster/Analise/Proximidade (Distância raster) e configure conforme abaixo: 
a. Arquivo de Entrada: Selecione a camada Trajetos_BRT_Raster 
b. Arquivo de Saída: Salve como Trajetos_BRT_Distancia_Eucl.tif na pasta da 
prática; 
c. Unidadesde Distância: Marque a opção GEO, na qual as distâncias estarão na 
unidade métrica. 
7. Aplique os ajustes de pixel para o dado resultante, como foi visto na item 4 deste passo; 
8. O resultado da ferramenta representa a variação métrica de distância a partir do dado 
utilizado como objeto (linhas de BRT).O resultado teve uma variação de 0m 
(proximidade do corredor) até 25.348 metros (locais mais distantes – cor branca); 
9. O resultado é visto na Figura 02.f mostra o resultado, sobreposto ao dado de bairros; 
 
 Figura 02.f: Distância euclidiana aplicada. 
 
 
 
[1]http://portalgeo.rio.rj.gov.br/front02_ms.asp?gtema=5&gcod=329&gtipo_topo=Tem
%E1ticos&gtipo_sub=1 
[2] http://marte.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.14.12.59/doc/3777-
3784.pdf 
[3] https://www.i-ciencias.com/pregunta/26604/calculo-de-la-distancia-a-los-puntos-en-
qgis 
[4] http://www.fsma.edu.br/si/edicao4/FSMA_SI_2009_2_Tutorial.pdf