CAP 04 - ANÁLISE ESPACIAL DE DADOS GEOGRÁFICOS E A APLICAÇÃO DOS SIGS EM SEU ESTUDO

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GEOPROCESSAMENTOGEOPROCESSAMENTO
ANÁLISE ESPACIAL DEANÁLISE ESPACIAL DE
DADOS GEOGRÁFICOS EDADOS GEOGRÁFICOS E
A APLICAÇÃO DOS SIGSA APLICAÇÃO DOS SIGS
EM SEU ESTUDOEM SEU ESTUDO
Autor: Me. Francieli Sant’ana Marcatto
R e v i s o r : K e l l y C r i s t i n a d e M e l o
I N I C I A R
Mege 1.00
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introduçãoIntrodução
Os avanços tecnológicos nas últimas décadas tornaram os Sistemas de Informações
Geográ�cas (SIGs) cada vez mais funcionais e e�cientes. O armazenamento e
gerenciamento de dados por sistemas de gerenciamento tornaram a utilização dos
bancos de dados geográ�cos mais segura e com melhor desempenho. Além disso, os
avanços dessas tecnologias enriqueceram as formas de representação espacial dos
fenômenos geográ�cos, tornando as análises espaciais  mais simples e e�cientes.
Nesta unidade estudaremos sobre os sistemas de gerenciamento de banco de dados,
a análise espacial e diversas aplicações das imagens de sensoriamento remoto e das
técnicas de geoprocessamento no estudo de variáveis sociais, ambientais e no
planejamento e ordenamento territorial.
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Um banco de dados (BD) integra um conjunto de dados sobre um assunto; de
maneira geral, um conjunto de dados se transformam em uma “informação”. Dessa
forma, quando se fala em banco de dados geográ�cos, trata-se de um conjunto de
dados que contém informações geográ�cas de um determinado tema (assunto)
de�nido espacialmente (um lugar na superfície terrestre). Esses dados são
armazenados em arquivos ou programas de um sistema de gerenciamento de dados
(SGBD), conhecido como database management system (DBMS) (LONGLEY et al.,
2013).
O SGBD é um software criado para organizar o armazenamento de dados e o acesso
a eles de forma e�ciente. As suas principais características são: um núcleo de
modelos de dados que pode representar diversos tipos de objetos; linguagem
padrão de consulta (Structured Query Language — SQL); acesso controlado aos
usuários, garantindo a segurança do BD; realização de backup; recuperação de
dados; entre outras (LONGLEY et al., 2013).
Os sistemas de gerenciamento de banco de dados utilizados em SIGs podem ser
classi�cados em três tipos distintos, de acordo com a forma como organizam os
Gerenciamento eGerenciamento e
Integração deIntegração de
DadosDados
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bancos de dados: relacional, objeto e objeto-relacional. A mais utilizada é a
relacional (arquitetura dual), que armazena por meio de tabelas os atributos dos
objetos, em que as linhas são os dados e as colunas correspondem aos atributos
(CAMÂRA et al., 2004).
Para os usuários, a vantagem do modelo relacional permite que aplicações
convencionais, desenvolvidas dentro do sistema de gerenciamento de BD relacional,
compartilhe os dados geográ�cos. Entretanto, como esse modelo não conhece a
estrutura grá�ca externa, existe o risco de inserir inconsistência no BD geográ�co
(CAMÂRA et al., 2004). Entre os softwares que utilizam gerenciamento de dados
relacional, estão entre os mais conhecidos o ARC/VIEW, MGE e o SPRING
(CÂMARA; QUEIROZ, 2001).
Os SGBDs objetos foram criados para corrigir algumas inconsistências do relaciona,
que não é capaz de armazenar objetos completos no BD e possui fraco desempenho
em alguns tipos de consultas geográ�cas. Assim, o SGBD objetos corrigiu tais
fraquezas, sendo capaz de armazenar objetos e fornecer ferramentas de consulta a
objetos (LONGLEY et al., 2013).
O SGBD objeto-relacional é semelhante ao relacional, com recursos extras para
trabalhar com objetos, lidando com os atributos e funções dos objetos. Nos SGBDs
objeto-relacionais atuais, foram acrescidas e aprimoradas algumas funções para
tratar os dados espaciais, por exemplo: consulta de análise sintática, otimizadores de
consulta, linguagem de consulta e serviços de indexação capazes de lidar com
informações geográ�cas e serviços de transação capazes de transações longas
(LONGLEY et al., 2013).
Os softwares SGBDs objeto-relacionais disponíveis são o Oracle Spatial da Oracle
Corp ®, o Informix   Dymamic Server ®, o IDB2 da IBM ® e o SQL Server ® da
Microsoft (LONGLEY et al., 2013).
A integração dos sistemas de gerenciamento de banco de dados consiste em
armazenar os dados espaciais, considerando a componente espacial como a
alfanumérica. Uma arquitetura integrada tem como principal vantagem a utilização
dos recursos do SGBD para controlar e manipular os dados espaciais, mantendo a
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integridade entre a componente espacial e a alfanumérica (CÂMARA; QUEIROZ,
2001).
A arquitetura integrada pode ser realizada a partir de SGBD relacionais e objeto-
relacionais. Na SGBD relacional, a arquitetura integrada utiliza campos longos,
denominados de BLOBs, que armazenam a componente espacial de determinado
dado. Entre as principais desvantagens desse tipo de arquitetura integrada estão:
não capta a semântica dos dados espaciais; o acesso espacial e o otimizador de
consulta têm que ser implementados pelos SIGs; e possui limitações na linguagem
SQL para manipular os dados espaciais (CÂMARA; QUEIROZ, 2001).
Na arquitetura integrada desenvolvida por SGBD objeto-relacionais, existem
extensões espaciais que possuem procedimentos e funcionalidades que permitem o
armazenamento, acesso e análise de dados espaciais em formato vetorial. As
desvantagens dessa arquitetura são a falta de mecanismos que controle a
integridade dos dados espaciais e a ausência de padronização de extensões da
linguagem SQL. Entretanto, essa arquitetura oferta recursos para de�nir novos tipos
de dados e métodos ou operadores para manipulá-los, que possuem um melhor
modelo de dados e linguagem de consulta e são mais recomendados para dados
geográ�cos (CÂMARA; QUEIROZ, 2001).
praticarVamos Praticar
Os bancos de dados geográ�cos são armazenados e gerenciados por softwares que
possuem diversos recursos que atuam na organização dos dados e no gerenciamento de
forma e�ciente, facilitando a manipulação e o acesso aos dados geográ�cos. Sobre os
sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD), assinale a alternativa correta.
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a) Os sistemas de gerenciamento de banco de dados podem ser divididos em dois
tipos, o SGBD relacional e o objeto-relacional.
b) O SGBD relacional armazena objetos completos no banco de dados e é o mais
e�ciente nas consultas geográ�cas.
c) Alguns aprimoramentos realizados no SGBD objeto-relacional foram os
otimizadores de consulta e linguagem de consulta capazes de lidar com informações
geográ�cas.
d) No SGBD os dados são armazenados em tabelas, em que as linhas representam
os atributos dos objetos e as colunas referem-se aos dados.
e) A principal desvantagem da utilização de um SGBD é a ausência de uma
linguagem padrão de consulta.
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A análise espacial consiste em mensuraras propriedades e relacionamentos dos
dados geográ�cos, considerando a sua localização espacial. Dessa forma, incorpora-
se o espaço à análise de determinado fenômeno (CÂMARA et al., 2004).
A análise espacial é um importante ponto dos sistemas de informações geográ�cas,
pois inclui todas as transformações e os métodos aplicados aos dados geográ�cos
capazes de adicionar valor a eles, seja para a tomada de decisões ou para revelar
padrões e anomalias que não são visíveis à primeira vista (LONGLEY et al., 2013).
A inclusão da análise espacial no estudo de um determinado fenômeno torna
possível veri�car se existe um padrão ou anomalias na distribuição, observando os
relacionamentos existentes entre o fenômeno e o espaço. Ao espacializar a
ocorrência de uma doença como a dengue, por exemplo, pode-se veri�car se existe
um padrão de distribuição no território e, se ocorrer, quais são os focos (terrenos
vazios, casas abandonadas etc.) que estão ocasionando a doença. Esse tipo de
análise introduz ferramentas para a tomada de decisão, possibilitando ao agente de
saúde atuar sobre os locais onde há maiores ocorrências.
Análise EspacialAnálise Espacial
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Na análise espacial existem diferentes tipos de dados e eles podem ser diferenciados
em padrões pontuais, superfícies contínuas e áreas com contagens e taxas
agregadas, caracterizando-se por: os padrões pontuais são fenômenos identi�cados
como pontos no território (ocorrência de doenças e localização de crimes); as
superfícies contínuas são estimadas a partir de amostras de campo, distribuídas de
forma regular ou irregular no território (mapas topográ�cos e geológicos); e as áreas
de contagem e taxas agregadas relacionam-se a levantamentos populacionais
(censos) e referem-se a indivíduos que localizam-se em locais especí�cos do espaço
e que são agregados em unidades de análise (zonas, setores) (CÂMARA et al., 2004).
Na análise de padrões de pontos, a localização espacial do evento é o objeto de
estudo. Deve-se observar se o padrão observado possui aglomerados, se estão
distribuídos de forma regular ou de forma aleatória (CÂMARA et al., 2004). Os
dados de distribuição pontual se caracterizam por: geralmente não se associar a
valores, somente a ocorrência de um evento; a área do evento não é uma medida
válida, apesar de ocupar espaço; podem estar associados a atributos de identi�cação
(CÂMARA; CARVALHO, 2004). 
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Na análise de superfícies objetiva-se reconstruir uma superfície a partir de dados
amostrais. Para esse tipo de análise, com base em amostragens e realizando
interpolação, cria-se uma representação na forma de grade, modelando a
variabilidade espacial de um fenômeno (CAMARGO et al., 2004).
reflitaRe�ita
Como utilizar as informações espaciais
para o controle de doenças?
O Dr. John Snow (pai da epidemiologia
moderna), epidemiologista nos anos de
1850, preocupou-se com a propagação
da cólera em Londres e realizou um
mapeamento utilizando padrões pontuais
dos casos de cólera. A partir de um mapa,
levantou a hipótese de que a cólera era
transmitida pela ingestão da água de uma
determinada bomba pública e não pelo ar.
Com base nisso, o fornecimento de água
da bomba foi desligado e os casos da
doença diminuíram. Essa é uma das
primeiras formas de espacialização de
doenças e proposição de medidas de
controle.
Fonte: Longley et al. (2013, p. 354).
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Na análise de áreas, são utilizados geralmente dados populacionais, estatística de
saúde e cadastro de imóveis. Assim, delimitam-se áreas (polígonos) onde considera-
se que há uma homogeneidade interna. Usualmente são representados em mapas
coloridos que demonstram a distribuição espacial do fenômeno (CÂMARA et al.,
2004).
Para compreender a análise espacial de dados geográ�cos, é necessário conhecer
alguns de seus conceitos fundamentais, como:
Dependência espacial: relaciona-se à distância entre os objetos,
apresentando relações que dependem da distância. Quanto maior a
distância, menos os objetos são parecidos.
Autocorrelação espacial: é uma expressão computacional para avaliar a
dependência espacial. Foi derivada do conceito estatístico de correlação e
busca veri�car como ocorre a variação da dependência espacial,
comparando valores de uma amostra e seus vizinhos. Quanto maior o
índice de correlação espacial, maior será a dependência espacial, e isso
deve ser considerado nos procedimentos de inferência estatística
(CÂMARA et al., 2004).
Inferência estatística de dados espaciais: as inferências estatísticas não são
tão e�cientes em dados espaciais quanto são em amostras independentes.
Isso faz com que ocorra maiores variâncias das estimativas, menores níveis
de signi�cância e pior ajuste de modelos nesses tipos de dados. Para
resolver a situação, uma das melhores formas é considerar os dados
espaciais de conjuntamente para descrever o padrão espacial do objeto em
estudo, realizando um processo estocástico (CÂMARA et al., 2004).
Estacionariedade e isotropia: os conceitos estatísticos que auxiliam a
de�nição da estrutura espacial dos dados são os efeitos de 1ª e 2ª ordem. O
efeito de 1ª ordem é o valor esperado e o de 2ª ordem é a covariância entre
as áreas. O processo é estacionário se os efeitos de 1ª e 2ª ordem forem
constantes, não ocorrendo tendências na região estudada; e será
isotrópico se for estacionário e a covariância depender somente da
distância entre os pontos. O processo será anisotrópico quando a
covariância variar com a distância e em função da direção (CÂMARA et al.,
2004).
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Para realizar uma análise espacial, uma série de procedimentos devem ser seguidos,
buscando a de�nição de um modelo inferencial que considere o relacionamento
espacial do fenômeno. Estes procedimentos incluem a análise exploratória e a
visualização dos dados, permitindo que sejam realizadas observações como a
distribuição das variáveis e a presença de padrões, possibilitando criar hipóteses e
selecionar o melhor modelo inferencial para os dados (CÂMARA et al., 2004).
praticarVamos Praticar
A análise espacial de dados geográ�cos busca conferir a ocorrência de fenômenos no
espaço, veri�cando as relações existentes entre eles. As formas de representação dos
dados geográ�cos utilizados na análise espacial são distintas, diferenciando-se por padrões
pontuais, superfícies contínuas e áreas. Sobre o contexto apresentado, assinale a
alternativa correta.
a) Na análise de superfícies contínuas, a localização do evento é pontual e se
distribui de forma regular no espaço.
b) Os padrões pontuais são utilizados para representar fenômenos naturais, como a
distribuição da geologia de um determinado local.
c) A análise de áreas é muito utilizada para representar fenômenos contínuos no
espaço, criando uma representação na forma de grade.
d) Na análise de padrões pontuais é possível avaliar a sua distribuição no espaço,
veri�cando se o fenômeno ocorre de forma regular ou aleatória.
e) A distribuição espacial de uma doença como a dengue consiste exclusivamente
em uma análise de superfícies.
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O modelo digital do terreno (MDT), também conhecido como modelo numérico do
terreno (MNT), trata-se de “uma representação matemática computacional da
distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da
superfície terrestre” (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001). Esses modelos podem ser
utilizados na representação de informações diversas, como as cotas altimétricas do
relevo, informações geológicas, dados climáticos e densidade populacional.
Além dos modelos digitais do terreno, quando se trabalha exclusivamente com
dados altimétricos da superfície de um terreno, utiliza-se o termo modelo digital de
elevação (MDE). A modelização no MDE é análoga à do MDT, diferenciando-se pelo
tipo de dados, que no primeiro caso diz respeito a dados altimétricos e no segundo
caso tem maior abrangência (EGG, 2012).
Utiliza-se, ainda, o termo modelo digital de superfície (MDS), este, diferentemente
dos demais, considera os objetos que estão sobre a superfície, como as construções
e a vegetação. Quando os modelos digitais são realizados com base em imagens,
como as obtidas por sensores a laser, as elevações representam o topo dos objetos
contidos na superfície e não somente a superfície terrestre.
Modelagem doModelagem do
Terreno: MDE, MDTTerreno: MDE, MDT
e MDSe MDS
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Nesta unidade focaremos os modelos digitais de elevação utilizados para a
modelização de dados topográ�cos da superfície terrestre.
A criação de um modelo digital do terreno é realizada em duas etapas, uma primeira
que consiste na amostragem e uma segunda que inclui a geração do modelo,
utilizando interpolação. Na amostragem é realizada a aquisição de dados para
representar a variação do fenômeno espacialmente, considerando a quantidade e
posicionamento das amostras, para que seja representativa. A geração do modelo é
realizada a partir da criação de uma estrutura de dados e de uma superfície de
ajuste, buscando a representação espacial de um determinado fenômeno
(FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
A aquisição de dados pode ser realizada de diferentes maneiras, por pontos obtidos
em uma estação total, GPS, dados extraídos de cartas topográ�cas, fotogrametria ou
imagens de radar (SRTM) ou do sensor LIDAR. Cada um desses métodos de
aquisição possui suas vantagens e desvantagens, entretanto, a fotogrametria, o
radar e o LIDAR são as formas mais rápidas e abrangentes (em relação à área) de se
obter dados de um terreno (FERRAZ et al., 2016).
Após a obtenção de dados de determinado terreno, eles são interpolados para se
obter um modelo do terreno original, com base nos pontos amostrados. Esta
modelagem pode ser realizada por redes triangulares irregulares (TIN) ou por
grades regulares.
As grades regulares são modelos digitais que estimam os valores de cada ponto da
grade utilizando as amostras inicialmente obtidas (amostragem). Neste modelo, as
superfícies se aproximam por meio de um poliedro que possui faces retangulares
(Figura 4.1). Os vértices do poliedro podem ser os pontos amostrados, desde que
eles tenham sido obtidos na mesma localização xy que de�ne a grade (FELGUEIRAS;
CÂMARA, 2001). 
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Quanto menor o espaçamento da grade, ou seja, quanto menor a distância entre
duas amostras que possuem cotas diferentes, maior será o número de informações
da superfície. Entretanto, quando se opta por uma grade com a distância entre os
pontos muito pequena, o tempo de geração do produto é muito maior do que
quando se utiliza   maiores distâncias. Assim, a geração da grade deve levar em
consideração a precisão dos pontos e o tempo necessário para a sua geração
(FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001). A partir da geração da grade, são realizadas
interpolações entre os pontos para a obtenção do modelo digital de elevação.
As grades triangulares irregulares utilizam pontos de elevação irregularmente
espaçados para formar uma grade com faces triangulares (Figura 4.2). Neste modelo,
diferentemente do anterior, não há regularidade e a conexão de três pontos de
elevação formam um triângulo. Além disso, em áreas planas o número de pontos
coletados é menor do que em áreas onde há maior variação na superfície
(MIRANDA, 2017).
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A organização dos dados em triângulos da TIN segue o critério de Delaunay, baseado
na maximização de ângulos mínimos dos triângulos, de modo que a malha �nal
deverá conter triângulos o mais próximo possível de equiláteros, ou seja, deve-se
evitar triângulos com ângulos internos agudos. Além disso, é possível aplicar a
triangulação de Delaunay utilizando o circuncírculo. Neste critério, o círculo que
passa pelos vértices do triângulo não pode conter, no seu interior, nenhum ponto
amostral além daqueles do vértice do triângulo. Se isso ocorrer, é necessário alterar
os vértices do triângulo (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
Na TIN é possível acrescentar linhas de descontinuidade que representam
elementos da superfície, como lagos, drenagens, falhas geológicas, inter�úvios e
taludes de rodovias, preenchendo o MDE com mais informações (MATOS, 2005).
A partir da geração dos MDEs, eles podem ser aplicados para �ns diversos, nas
distintas áreas do conhecimento. Podem ser utilizados em projetos para a
construção de estradas e ferrovias, no cálculo de volume nas obras de engenharia
(corte e aterro, volume de água represada), na delimitação de áreas mais suscetíveis
a erosão e deslizamentos, pode-se gerar mapas de declividade e per�s de elevação,
entre tantas outras aplicações.
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Filtragem
Os levantamentos de dados utilizando algumas fontes especí�cas, como a varredura
a laser, nos fornece um MDS, ou seja, informações sobre as elevações do terreno,
considerando os objetos presentes sobre ele.
Como falamos no início deste item, além do MDE, existe o MDS. Eles se diferenciam
porque o primeiro refere-se somente aos dados da superfície terrestre, e o segundo
obtém informações que consideram os elementos presentes na superfície. Para
transformar o MDS em MDE aplica-se um processo de �ltragem, que consiste em
eliminar os pontos que não pertencem ao terreno, mas sim aos objetos presentes
nele, como a vegetação e as construções.
Existem diversos tipos de �ltragem, sejam elas manuais ou automáticas. Na �ltragem
automática, um software realiza a separação dos pontos que pertencem à superfície
terrestre dos demais (construções, vegetação). Outra forma de realizar o processo é
considerar a re�ectância dos alvos, excluindo aqueles que não pertencem ao solo ou
utilizando a declividade, já que as cotas altimétricas do terreno são mais suaves e um
pico de diferença de altura entre dois pontos pode indicar que o mais alto não
pertence ao terreno. Já na �ltragem manual, o usuário realiza o tratamento dos
dados observando visualmente o conjunto de dados e eliminando os pontos
indesejados (MIRANDA, 2017).
Realizado o processo de �ltragem, o resultado será um modelo digital de elevação,
representando os dados da superfície terrestre e não mais os objetos presentes
sobre ela.
Relevo Sombreado: um Produto do
MDE
A partir do MDE, é possível realizar um sombreamentoda imagem, resultando em
um produto denominado de “relevo sombreado”. Um MDE sombreado é gerado pelo
modelo e posicionamento de uma fonte de iluminação, em relação à superfície. Para
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cada ponto do modelo, de�ne-se um vetor normal à superfície e um de iluminação,
que parte da superfície em direção à fonte de iluminação. Partindo desses dois
valores, é possível calcular um valor de intensidade de iluminação (FELGUEIRAS;
CÂMARA, 2001).
Existem diversos modelos que podem ser aplicados para gerar o efeito de
sombreamento na imagem. Entre os mais simples está o modelo de re�exão difusa,
que estabelece que o nível de cinza da imagem em uma posição da superfície é igual
a uma intensidade de iluminação ambiente constante, que se soma ao componente
de iluminação local. O componente local depende da constante de iluminação difusa,
da intensidade da fonte luminosa e do ângulo entre o vetor normal e o vetor de
iluminação em determinada posição da superfície (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2001).
O sombreamento da imagem facilita a visualização da superfície e é muito utilizado
para analisar as feições do relevo. A partir do momento que se aplica uma fonte de
luz nas formas da superfície, criam-se sombras que facilitam a visualização das
feições do relevo e possibilitam a sua análise e interpretação.  
Além disso, os softwares de processamento de imagens possuem ferramentas que
permitem determinar a posição da iluminação arti�cial, indicando os ângulos da
iluminação em relação à superfície e tornando mais fácil a identi�cação das formas.
praticarVamos Praticar
Os modelos digitais do terreno (MDT) são utilizados para representar a distribuição
 espacial de fenômenos diversos, sendo comumente utilizados na representação do relevo,
denominado, neste caso, de modelo digital de elevação (MDE). Sobre os modelos digitais de
elevação e o seu processo de modelagem, assinale a alternativa correta.
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a) A modelagem do terreno é realizada exclusivamente por redes triangulares
irregulares, que utilizam pontos de elevação distribuídos regularmente no espaço.
b) Nas grades regulares as superfícies se aproximam por meio de poliedros, que
possuem faces retangulares.
c) Nas grades regulares, quanto maior a distância entre as amostras com diferentes
cotas, maior será o número de informações da superfície do terreno.
d) Nas redes triangulares irregulares pode-se seguir o critério de Delaunay, em que
recomenda-se a utilização de ângulos internos agudos.
e) Nas modelagens por redes triangulares irregulares o número de pontos coletados
é maior em áreas planas do terreno.
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As técnicas de geoprocessamento e as imagens de sensoriamento remoto são
utilizadas em aplicações diversas. Neste item conheceremos algumas dessas
aplicações voltadas aos estudos ambientais, sociais e ao planejamento e
ordenamento territorial.
Exemplos das aplicações estão nas técnicas utilizadas para a delimitação de bacias
hidrográ�cas e áreas de preservação permanente e a importância das análises
multitemporais.
Aplicações dasAplicações das
Técnicas deTécnicas de
GeoprocessamentoGeoprocessamento
e doe do
SensoriamentoSensoriamento
RemotoRemoto
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Aplicações de Estudos Ambientais e
Sociais no Planejamento e
Ordenamento Territorial
As funcionalidades do geoprocessamento e o uso de imagens de sensoriamento
remoto são utilizados em aplicações diversas, tanto para a análise e monitoramento
ambiental (rural e urbano) quanto para o planejamento e ordenamento[M1]
  territorial. Conheceremos algumas de suas aplicações em cada uma das áreas
citadas anteriormente.
Uma das aplicações das imagens de satélite se relaciona a previsões meteorológicas.
É possível realizar a previsão do tempo e de eventos climatológicos extremos a
partir da análise de imagens provenientes de satélites meteorológicos como o
GOES, que disponibilizam dados a cada 30 minutos. A partir de uma imagem desse
satélite, pode-se veri�car a cobertura das nuvens, tornando possível a delimitação
de áreas com ocorrência e quantidade estimada de precipitação (chuvas), calcular a
direção e velocidade dos ventos, entre outros fenômenos  (FLORENZANO, 2011).
Além disso, as imagens de satélite permitem a detecção de variações da
temperatura, a partir de imagens obtidas pelos satélites, como o NOAA ou
LANDSAT 5 (banda termal), em que é possível calcular a temperatura, determinar as
ilhas de calor nos grandes centros urbanos e monitorar a ocorrência de geadas.
Todas as aplicações descritas necessitam do tratamento, processamento e
classi�cação das imagens (PDI – Processamento Digital de Imagens) aliadas a
técnicas de geoprocessamento. Por exemplo, ao criar um mapa de ilhas de calor para
um determinado município utilizando imagens do LANDSAT 5, é necessário realizar
alguns procedimentos, como a conversão dos dados na banda do infravermelho
termal para dados de temperatura, registrar a imagem, montar mosaicos, recortar a
área que deseja estudar e realizar a classi�cação das temperaturas.
Para o ambiente urbano, o geoprocessamento e o sensoriamento remoto servem a
uma multiplicidade de aplicações, auxiliando o planejamento e a   gestão das
atividades urbanas. Os SIGs possuem um extenso conjunto de aplicações que
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permitem coletar, armazenar, transformar e representar dados espaciais, sendo um
signi�cativo passo para racionalizar o planejamento e gerenciamento da
administração pública (FARINA, 2006).
A análise de imagens de satélite, por exemplo, possibilita a identi�cação da expansão
urbana, veri�cando os eixos de expansão e as suas características. A integração de
imagens com o banco de dados de informações municipais (saúde, educação,
receitas, patrimônio) possibilita atualizar o cadastro imobiliário; otimizar operações
de transporte coletivo e coleta de resíduos sólidos; planejar ações de combate a
focos de doenças (dengue, leishmaniose); planejar as rotas do sistema viário;
analisar o uso e ocupação do solo urbano de acordo com as leis de zoneamentos;
delimitar áreas de impermeabilização; identi�car áreas de ocupação irregular; entre
outros. Grande parte dessas aplicações subsidia o desenvolvimento do Plano
Diretor de um município.
Uma aplicação frequente em prefeituras municipais é a utilização de imagens aéreas
para atualizar o cadastro imobiliário, veri�cando o tamanho da construção, o padrão,
o uso do imóvel, entre outros, o que possibilita a atualização do cálculo do imposto
predial e territorial urbano (IPTU), aumentando a receita das prefeituras.
Outra aplicação em ambientes urbanos é o cadastramento de árvores, formando um
banco de dados especializado que contém as características da espécie, como a
altura, largura do tronco, distância de portões e esquinas e condições da espécie.
Essas informações permitem a criação de um plano de substituição de espécies
doentes, reduzindo problemas com quedas de árvores e o planejamento das áreas
que necessitam de arborização.
Também podem ser utilizados no planejamento para traçados de rodovias, que
exigem um conhecimentodetalhado dos elementos físicos e a necessidade de
produção de mapas temáticos, com a correlação dos dados. A partir das análises dos
mapas e dos modelos de elevação do terreno, são selecionados os melhores traçados
que ligam um local ao outro, considerando os impactos ambientais e sociais.
A delimitação e monitoramento de áreas suscetíveis a deslizamentos pode ser
realizada a partir da observação de imagens de satélite ou imagens aéreas,
mapeando as áreas de ocorrência. Outra forma utilizada na de�nição de áreas
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suscetíveis à ocorrência de deslizamentos é a análise dos fatores que podem
desestabilizar uma encosta, como o tipo de solo, geologia, declividade e variáveis
climáticas. A análise integrada permite o zoneamento e a classi�cação das áreas
mais e menos suscetíveis a esse tipo de desastre natural.
O monitoramento e detecção de áreas de incêndio e desmatamento em �orestas,
utilizando imagens de sensoriamento remoto, como as imagens do LANDSAT 5,
facilita a de�nição das áreas que estão sendo desmatadas, bem como a taxa de
desmatamento. Para isso, são necessárias análises multitemporais, cuja obtenção de
diversas imagens em épocas distintas permite veri�car o quanto o desmatamento
aumentou (ou diminuiu) em determinado  período.
Alterações realizadas nos recursos hídricos, como a contaminação por esgotos, a
alteração do trajeto dos cursos d’água e a retirada da cobertura �orestal das
margens podem ser monitoradas por meio da análise de imagens de satélites.
Quando se analisam as imagens e a resposta espectral dos alvos, por exemplo, a água
limpa absorve energia e é representada em preto; e a água suja, seja por poluentes
ou por sedimentos em suspensão, é representada em tons de cinza claro
(FLORENZANO, 2011). Assim, é possível identi�car áreas contaminadas e buscar as
causas da contaminação, realizando análises químicas da água.
Além de todas as aplicações por ora   descritas, o sensoriamento remoto e o
geoprocessamento fornecem subsídios para a elaboração e aplicação de legislações
e para a organização e planejamento do território. Os zoneamentos ecológico-
econômicos (ZEEs) são exemplos de um instrumento de organização territorial cuja
elaboração necessita de caracterizações e diagnósticos físicos e socioeconômicos.
Esses diagnósticos são realizados com o levantamento de informações do meio
físico, a elaboração de mapas temáticos (solo, geologia, relevo, vegetação, clima), a
geração de produtos integrados, a de�nição de unidades de paisagem e a posterior
avaliação das vulnerabilidades e potencialidades naturais e sociais (ex.:
vulnerabilidade à erosão, aptidão agrícola). Todos esses procedimentos são
realizados com a utilização de imagens de sensoriamento remoto e técnicas de
geoprocessamento que geram produtos correlacionais e integrados.
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Delimitação de Áreas de Proteção
Permanente e Reserva Legal
As áreas de preservação  permanente (APP) e a reserva legal (RL) são destinadas à
proteção da vegetação nativa, garantida pela lei n° 12.651 de 2012 (BRASIL, 2012).
Nessa legislação são estabelecidas as normas gerais para a proteção da vegetação e
ambientes, delimitando o percentual ou área de propriedades que deverão ter a sua
vegetação nativa preservada.
Na reserva legal o percentual de vegetação depende do bioma ao qual está
associado. Na Amazônia, a área de preservação deverá ser de 80%, e para as demais
regiões do país (exceto campos gerais e cerrado) deverá ser de 20%. No caso da área
de preservação permanente, a faixa de preservação dependerá da largura do curso
d’água, conforme ilustrado na Tabela 4.1. Além disso, são estabelecidas metragens
de preservação no entorno de lagos e lagoas naturais, nascentes, morros,
manguezais, restingas, entre outros.
Tabela 4.1 - Área de preservação permanente de acordo com a Lei 12.651 
Fonte: Brasil (2012, on-line).
Largura do curso d’água (m) Área de preservação (m)
<10 30
10 a 50 50
50 a 200 100
200 a 600 200
>600 500
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Partindo dessas informações, pode-se utilizar as imagens de sensoriamento remoto
(orbitais e fotogra�as aéreas) e as técnicas de geoprocessamento para delimitar as
áreas de APP e RL, veri�cando se estão dentro do padrão de�nido pela legislação,
tornando-se um importante instrumento para regularização fundiária e �scalização
ambiental pelos órgãos competentes.
A delimitação das APPs e RLs pode ser realizada por softwares SIGs de diferentes
formas, dependendo do objetivo do mapeamento. Para a identi�cação da vegetação
natural, pode-se produzir um mapa de uso e ocupação da terra, a partir da
classi�cação (supervisionada ou não-supervisionada) de uma imagem de satélite,
obtendo as áreas de vegetação natural.
Se o objetivo é veri�car se a vegetação natural se adequa aos termos da legislação,
deve-se medir a largura do curso d’água e utilizar as ferramentas dos softwares SIGs
para delimitar a área que deveria pertencer à APP. Para isso, inicialmente é
necessário delimitar a hidrogra�a e, a partir disso, criar polígonos com a metragem
de vegetação que deveria existir na área (feições que se possa medir). Alguns
softwares, como o gvSIG e ARCGIS, possuem ferramentas especí�cas, como a
denominada de buffer, que cria um polígono ao redor dos cursos d’água, com base na
informação inserida. Por exemplo, para veri�car se determinado curso d’água com
30 m de largura possui APP dentro dos padrões da legislação, insere-se um buffer
com 50 m no entorno dos cursos d’água.
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Um exemplo de delimitação de APP pode ser veri�cado na Figura 4.3, em que
delimitou-se as áreas no entorno de nascentes, cursos d’água, áreas de maior
declividade e topos de morros.
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A delimitação de APPs em áreas de morros ou em áreas com maiores declividades
são realizadas a partir da utilização dos modelos digitais de elevação. Nesses
modelos, determina-se as cotas altimétricas entre a base e o topo do morro e a
partir disso calcula-se a área destinada à preservação. Em seguida, com a utilização
de softwares SIGs delimita-se a área com a criação de polígonos.
Delimitação de Bacias Hidrográ�icas
As bacias hidrográ�cas, sob a perspectiva da hidrologia, são um conjunto de terras
que são drenadas por um corpo d’água principal e seus a�uentes. Espacialmente, é
delimitada pelos pontos mais altos de um terreno (divisor de águas) ao redor de um
curso d’água (PIRES et al., 2002).
A delimitação de bacias hidrográ�cas pode ser realizada manualmente, utilizando
cartas topográ�cas ou por meio de softwares SIGs. No ambiente SIG, a  delimitação
pode ser realizada a partir da utilização de imagens SRTM ou por meio de base
planialtimétrica (cartas topográ�cas com curvas de nível e pontos cotados). Assim, a
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partir da geração do modelo digital de elevação,é possível extrair os cursos d’água,
de�nir as direções dos rios e criar o �uxo acumulado. A direção dos �uxos indica o
caminho pelo qual os cursos d’água se movem dentro de uma bacia hidrográ�ca,
considerando a declividade. O �uxo acumulado se relaciona com as áreas de
captação de água.
Antes de de�nir as direções dos �uxos dos rios e o �uxo acumulado, é necessário
realizar uma correção do MDE, que pode ser realizado por uma ferramenta
denominada de �ll sinks em alguns programas, como o ArcGIS e QGIS. A correção é
feita porque ocorre um sombreamento do MDE em locais com declividade mais
elevada, sendo necessária a realização de preenchimentos. Após esses
procedimentos, é delimitada a área de uma bacia, considerando a direção do �uxo e
o �uxo acumulado. Em alguns softwares SIGs há uma função denominada de
watershed (ArcGIS), que realiza a delimitação automaticamente.
Além das imagens SRTM, a delimitação de bacias pode ser feita a partir de cartas
topográ�cas, sendo que, neste caso, somente os procedimentos iniciais são distintos.
A partir das cartas topográ�cas com as curvas de nível vetorizadas, obtidas de
órgãos como o IBGE (Instituto Brasileiro de Geogra�a e Estatística), são criados os
MDEs, que servirão para determinar da direção do �uxo dos rios e do �uxo
acumulado. Após este procedimento, é realizada a delimitação da bacia hidrográ�ca.
Análises Multitemporais
As análises multitemporais consistem em observar um determinado território em
períodos distintos, veri�cando as mudanças que ocorreram na área no período
analisado. Esse tipo de análise é frequentemente utilizado quando se deseja
comparar as mudanças que ocorreram em um determinado fenômeno em uma
escala de tempo, a qual pode ser datada em meses, anos ou mesmo décadas (de
acordo com a disponibilidade das imagens).
As análises multitemporais são realizadas a partir da interpretação e classi�cação de
imagens de satélite com escalas e resoluções dependentes do tipo de mapeamento
que se deseja realizar. Esse tipo de análise é frequentemente utilizado para veri�car
as mudanças que ocorreram no uso e ocupação da terra, a evolução do
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desmatamento de áreas, a degradação ambiental, o crescimento urbano das cidades,
o monitoramento agrícola, entre outros. Diante disso, são ferramentas
fundamentais no estudo das mudanças que ocorreram na paisagem.
Para veri�car como uma determinada cidade cresceu em 30 anos, por exemplo,
selecionam-se as imagens representativas do período, e a partir delas é possível
realizar uma série de interpretações, como o sentido da expansão e a mudança na
forma de ocupação do solo urbano, como o aumento de indústrias e o adensamento
nas áreas centrais.
Para entender melhor, vejamos as Figuras 4.4 e 4.5, que representam a região
metropolitana de Curitiba nos anos 1986 e 2016, respectivamente. A análise das
imagens permite veri�car que a cidade de Curitiba se expandiu em todas as direções,
se aproximando das cidades vizinhas, como Piraquara (leste), Araucária (sudoeste) e
Campo Largo (oeste). Dessa forma, veri�ca-se a conurbação urbana, com a expansão
de Curitiba e a expansão concomitante dos municípios vizinhos.
Figura 4.4 - Região Metropolitana de Curitiba em 1986 
Fonte: Google Earth (1986).
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A criação de mapas de uso e ocupação da terra em distintos períodos está entre as
principais aplicações da análise multitemporal. A sua elaboração pode ser realizada a
partir de uma imagem de satélite, como as do LANDSAT 5 e a realização de uma
classi�cação da imagem (supervisionada ou não-supervisionada) nos distintos
períodos. A partir disso, obtém-se classes de uso e ocupação dos solos que servirão
para a reconstrução histórica de uma área. Por exemplo, é possível veri�car como os
tipos de cultivo se alteraram em uma escala de tempo (ex.: era café e se transformou
em soja), se a vegetação natural foi mantida ou ocorreu desmatamento, a expansão
das cidades sobre a área rural, entre outros.
Assim, as análises multitemporais, além de uma ferramenta para a reconstrução
histórica das mudanças que ocorreram na paisagem, são utilizadas no
monitoramento ambiental ou urbano, dando subsídios à aplicação de legislações e
ao planejamento de ações futuras.
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Figura 4.5 - Região Metropolitana de Curitiba em 2016 
Fonte: Google Earth (1986).
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praticarVamos Praticar
As técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são utilizadas em diferentes
aplicações, seja para o estudo de variáveis ambientais ou para o planejamento e
ordenamento territorial. A análise de imagens de satélite em períodos distintos consiste
em uma dessas aplicações, em que é possível veri�car as mudanças que ocorreram na
paisagem. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta esse tipo de análise.
a) Análise para delimitação de áreas de proteção permanente.
b) Análise para delimitação de reserva legal.
c) Análise para delimitação de bacias hidrográ�cas.
d) Análise para de�nição do uso e ocupação da terra.
e) Análise multitemporal.
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indicações
Material
Complementar
L I V R O
Iniciação em sensoriamento remoto
Editora: O�cina de textos
Autora: Teresa Galloti Florenzano
ISBN: 978-85-7975-016-8
Comentário: O livro retrata os conceitos e aplicações do
sensoriamento remoto no estudo de diversos fenômenos,
alguns retratados ao longo desta unidade, como a utilização
de imagens de satélite para a previsão do tempo, para o
monitoramento de variáveis ambientais (desmatamento,
deslizamentos e escorregamentos).
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W E B
SOMABRASIL – Sistema de observação e
monitoramento da agricultura no Brasil
Ano: 2017
Comentário: O vídeo retrata um software desenvolvido
pela EMBRAPA denominado de SOMABRASIL (Sistema de
observação e monitoramento da agricultura no Brasil),
criado para monitorar a agricultura e auxiliar a
implementação do Código Florestal.
Para conhecer mais sobre este projeto, acesse o vídeo a
seguir.
A C E S S A R
https://www.youtube.com/watch?v=B_AO4jatSBQ
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conclusão
Conclusão
Ao �nal desta unidade conhecemos um pouco mais sobre os dados geográ�cos e
como são armazenados e gerenciados, entendemos as diversas formas de analisar os
dados espaciais e como as técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto
podem ser utilizadas no estudo e monitoramento ambiental, social e no
planejamento e ordenamento territorial.
Sendo assim, com base nas informações contidas neste conteúdo, torna-se possível
compreender a importância do uso dos SIGs em diferentes âmbitos e como  podem
ser aplicados até mesmo no dia-a-dia de pro�ssionais de diferentes áreas do
conhecimento, sejam pesquisadores, órgãos públicos de gestão e �scalização.
referências
Referências
Bibliográ�cas
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nativa. Casa Civil. 2012. Disponível em:
http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2011-2014/2012/Lei/L12651.htm.
Acesso em: 20 dez. 2019.
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