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Apostila de Geoprocessamento com o uso do
software QGIS
Disciplina TGAD852GEOA - 194883
Rafael Tieppo
email: rafaelt@unemat.br - site: http://pesquisa.unemat.br/geoclimamt/
Universidade do Estado de Mato Grosso
Departamento de Agronomia
Tangará da Serra, MT - Brasil
2019
2/99 Geoprocessamento com o uso do software QGIS
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SUMÁRIO
Sumário
1 Prefácio 5
2 Introdução 7
2.1 Conceito de geoprocessamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3 Cartografia para geoprocessamento 9
3.1 Sistema de coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2 Sistema geodésico brasileiro (DATUM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.3 Sistema de coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3.1 Sistema de coordenada geográfica . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.3.2 Sistema de coordenadas planas ou cartesianas . . . . . . . . . . 14
3.4 Projeção cartográfica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.5 Transformações de sistemas de coordenadas - Sirgas IBGE . . . . . . . 16
3.6 Transformação de coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.7 Cálculo da distância entre dois pontos e peŕımetro . . . . . . . . . . . . 19
3.8 Cálculo da área . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.9 QGIS - Prática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.9.1 Instalação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.9.2 Plugins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.9.3 Coordenadas, pontos, e poligonal . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.9.4 Inserindo pontos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.9.5 Transformação de coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.9.6 Gerando a poligonal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.9.7 Cálculo do peŕımetro e da área . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.10 Exerćıcio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4 SIG 39
4.1 Implementação dos dados geográficos para o computador . . . . . . . . 40
4.2 Tipos de dados em geoprocessamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3 Estrutura de armazenamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4 Representação computacional de atributos e objetos . . . . . . . . . . . 45
4.4.1 Estratégia dual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
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SUMÁRIO
4.5 QGIS - Prática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.5.1 Abrir arquivo vetorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.5.2 Personalizar cores e fontes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.5.3 Inserir rótulos no mapa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5 Interpolação (curva de ńıvel) 53
5.1 Determinação de curvas de ńıvel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.2 QGIS - Prática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.2.1 Interpolação e isolinhas- QGIS versão 2.18 . . . . . . . . . . . . 57
5.2.2 Interpolação e isolinhas - QGIS versão 3.4 . . . . . . . . . . . . 62
6 Manipulação e análise de dados 67
6.1 Nı́vel simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6.2 Nı́vel intermediário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
6.3 Nı́vel complexo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
6.3.1 Mapas de produtividade em agricultura de precisão . . . . . . . 71
6.4 QGIS - Prática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.4.1 Tabela de atributos - união de tabelas . . . . . . . . . . . . . . 74
6.4.2 Mosaico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.4.3 Classificação por categorias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.4.4 Mapas de produtividade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
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1 PREFÁCIO
1 Prefácio
O geoprocessamento é um recurso cada vez mais utilizado por gestores,
pesquisadores e demais profissionais, para o planejamento e gerenciamento de dados,
assim como, para a compreensão dos fenômenos que ocorrem em suas áreas de atuação.
Visando uma melhor capacitação dos alunos, o curso de Agronomia da
UNEMAT (Universidade do Estado de Mato Grosso, Campus de Tangará da Serra)
oferece aos seus alunos a disciplina de Geoprocessamento. Tal ação foi implementada
pelos professores da área de Engenharia Agŕıcola, pois atualmente, seja em um centro
urbano, ou em um sistema de produção agŕıcola, a necessidade de transformar dados
em informação é uma premissa de organização e prosperidade.
Pelo exposto, este material tem por objetivo ser um fonte complementar
do conteúdo ministrado na disciplina de Geprocessamento, assim como, ser um guia de
consulta para entusiastas do referido assunto. Salienta-se que este material não deve
ser usado como fonte única de informação para a realização das atividades. Dentro do
posśıvel, este material será melhorado continuamente, para que futuramente torne-se
mais didático e completo.
Rafael C. Tieppo
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2 INTRODUÇÃO
2 Introdução
Antes de simplesmente definir o termo geoprocessamento, tente responder
seguinte questão:
O Geoprocessamento é útil para você? Se sim, como?
Para colaborar com a sua reflexão, pense que caso você já tenha usado
seu celular para traçar a rota de algum destino, o Geoprocessamento é útil para você.
Como visto no prefácio desta apostila (caso você tenha lido), a necessi-
dade de transformar dados em informação é uma das premissas de sociedades organiza-
das e prósperas. Com o advento da informática, ocorreu um incremento da capacidade
de processamento e armazenamento de dados espaciais, que de acordo com Gilberto
Câmara e Monteiro (2015), possibilitou o surgimento do Geoprocessamento na metade
do século XXI.
Tratando-se de informações espaciais, um setor que está com demanda
nos últimos anos é a Agricultura, vide exemplo o avanço da Agricultura de Precisão,
assim como, a gestão de áreas de reservas permanentes, controle de queimadas, etc.
Dessa forma, a compreensão do geoprocessamento e as tecnologias que o compõem, lhe
permitirá usufruir de recursos que lhe auxiliarão na geração e visualização de cenários
que consequentemente, oferecerá maior suporte na tomada de decisão.
2.1 Conceito de geoprocessamento
Para fins de esclarecimentos, o Geoprocessamento pertence a uma área
denominada Geomática. Esta última trata-se de uma disciplina de tecnologia de
informação que reúne aquisição, modelagem, análise e gerenciamento de dados espaciais
(University, 2017).
Segundo Rodriges (1993) , Geoprocessamento é um conjunto de tecnolo-
gias de coleta, tratamento, manipulação e apresentação de informações espaciais vol-
tado para um objetivo espećıfico. O conceito de Geoprocessamento denota a disciplina
do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento
da informação geográfica (Gilberto Câmara e Monteiro, 2015). Dessa forma entende-
se que o Geoprocessamento é um conjunto dos processos de coleta, armazenamento,
tratatamento e análise de dados, com uso integrado de Geotecnologias. (Figura 1).
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2 INTRODUÇÃO
Geoprocessamento Coleta
cartografia
sensoria-
mento
remoto
fotograme-
tria
topografia
GNSS
Armaze-
namento
banco
de dados
Tratamento
e Análise
Geoestat́ıs-
tica
Modelagem
de dados
Classificação
Uso inte-
grado: coleta,
armaze-
namento,
tratamento
e análise
GIS
Figura 1: Definição de geoprocessamento
Sendo assim tem-se:
• GEOPROCESSAMENTO
– Geotecnologias
∗ SIG
· Sensoriamento remoto
· Topografia
· Banco de dados
· Software
A seguir passaremos aos tópicos referentes ao processos e geotecnologias
do Geoprocessamento, para um breve histórico deste último recomenda-se a leitura de
(Gilberto Câmara e Monteiro, 2015).
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
3 Cartografia para geoprocessamento
Como o geoprocessamento processa os fenômenos que ocorrem em um
espaço geográfico, necessita-se de uma forma de representação do espaço geográfico,
que por sua vez é caracterizado pelo atributo da localização geográfica. A partir
disto, cria-se uma relação entre cartografia e geoprocessamento.
Um objeto qualquer (como uma cidade, a foz de um rio ou o pico de uma
montanha) somente tem sua localização geográfica estabelecida quando se
pode descrevê- lo em relação a outro objeto cuja posição seja previamente
conhecida ou quando se determina sua localização em relação a um certo
sistema de coordenadas (D Alge, 2015).
3.1 Sistema de coordenadas
Conceitos oriundos da Geodésia (Geodésia é a ciência que se ocupa da
determinação da forma, das dimensões e do campo de gravidade da Terra) demonstram
que para definir posições (coordenadas) sobre o globo terrestre, este último deve ser
representado matematicamente.
Uma aproximação matemática do globo é o Geóide, definido por D Alge
(ibid.) como a superf́ıcie equipotencial do campo da gravidade terrestre que mais se
aproxima do ńıvel médio dos mares (Figura 2). Dessa forma, é posśıvel gerar um
sistema geodésico de referência (modelo matemático que descreve a forma da Terra),
que disponibilizará coordenadas para a superf́ıcie terrestre.
Figura 2: Representação do geóide, elipsoide e superf́ıcie terrestre
Fonte:http://www.nrcan.gc.ca/
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
Enfatizando, um SGR (sistema geodésico de referência), do ponto de
vista prático, permite que se faça a localização espacial (coordenadas) de qualquer
feição sobre a superf́ıcie terrestre. O SGF também é conhecido como DATUM (Figura
3).
H = altura ortométrica
h = altura geométrica
N = altura geoidal
H = h - N
Figura 3: Representação do geóide, superf́ıcie terrestre e DATUM
Fonte:http://www.vrmapping.net/
Conforme observa-se na Figura 3, não ter certeza do o DATUM que se
está utilizando, pode acarretar em um incremento de erro na coleta de dados (coorde-
nadas) e o resultado do seu projeto não sair como o desejado (Figura 4)
Lote 1 Lote 2
Figura 4: Coleta de dados com o DATUM incorreto (dramatização)
Fonte:https://i.stack.imgur.com/
Por que usar geóide e elipse? De uma forma simplista, o geóide é a
superf́ıcie que mais se aproxima da superf́ıcie terrestre, e o elipsóide é a figura
geométrica que mais se aproxima da superf́ıcie terrestre.
3.2 Sistema geodésico brasileiro (DATUM)
Como visto na secção 3.1, as coordenadas geodésicas podem variar de
acordo com o sistema geodésico. Um exemplo é a diferenças entre Córrego Alegre e
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
SAD-69, se diferem em dezenas de metros sobre a superf́ıcie do território brasileiro.
Segundo D Alge (2015), estas discrepâncias são negligenciáveis para projetos que en-
volvam mapeamentos em escala pequena, mas são absolutamente preponderantes para
escalas maiores que 1:250.000. É o caso, por exemplo, do monitoramento do desflo-
restamento na Amazônia brasileira, que usa uma base de dados formada a partir de
algumas cartas topográficas na escala 1:250.000 vinculadas ao datum Córrego Alegre e
outras vinculadas ao SAD-69.
Caso você já tenha trabalhado ou pesquisado sobre DATUM, possivel-
mente já percebeu algumas siglas como SAD 69, SIRGAS 2000, WGS 84, Córrego
Alegre, etc. A seguir vamos comentar sobre alguns sistemas geodésicos de referência,
que são no momento de maior interesse.
• Córrego Alegre
– Elipsóide Internacional de Hayford de 1924
– Origem:Topocêntrico
– Ponto Datum:Vértice Córrego Alegre (MG)
• SAD 69
– Elipsóide : Internacional de 1967
– Origem :Topocêntrico
– Ponto Datum : Vértice Chuá (MG)
• SIRGAS 2000
– Elipsóide : GRS - 80
– Origem : Geocêntrico
– Ponto Datum : Centro de Massa da Terra
• WGS 84 (GPS)
– Elipsóide : GRS - 80
– Origem : Geocêntrico
– Ponto Datum : Centro de Massa da Terra
Com o intuito de simplificar a explanação sobre qual DATUM utilizar,
segue um texto na ı́ntegra oriundo de (Ramos, 2015).
O ano de 2015 começou e poucas pessoas parecem ter percebido, mas o
South American Datum 1969, ou simplesmente SAD 69, não é mais aceito
dentro do Sistema Geodésico Brasileiro. Trocando em miúdos, o SAD 69
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
não é mais aceito como referência para uma série de produtos cartográficos
nacionais.
Quem define isto é a resolução do presidente 01/2005 do IBGE (acesse aqui),
onde o SIRGAS 2000 (Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas
2000) é o novo sistema oficial para o Brasil. Esta resolução também de-
termina que o peŕıodo de transição entre os sistemas antigos e o novo não
pode ser superior a 10 anos, prazo esse que expirou em 2014.
Todavia é importante aqui entendermos que essa forma matemática é uma
forma aproximada, ou seja, possui erro frente à forma real. Ao longo do
tempo, os cartógrafos e matemáticos foram capazes criar modelos com um
erro menor. Por exemplo, a diferença entre as superf́ıcies do modelo Córrego
Alegre, que foi institúıdo como o primeiro sistema de referência do Sistema
Cartográfico Nacional, e do SIRGAS 2000 é de centenas de metros.
E é exatamente por causa do erro que o Brasil está adotando o SIRGAS
2000. Este modelo matemático aproximado possui um erro menor do que
seu predecessor, ou seja, as coordenadas posicionadas sobre o SIRGAS 2000
terão uma diferença de posição menor em relação a sua posição real.
Observe que não está se falando aqui do erro de tecnologias de posiciona-
mento como, por exemplo, entre dois tipos de GPS, mas sim um erro que é
inserido no posicionamento devido à imprecisão do datum e outros elemen-
tos do sistema geodésico de referência. Em outras palavras, todo o dado
geográfico possui um erro de posicionamento inerente ao sistema geodésico
no qual ele está referenciado e também um erro devido a técnica de medição
da posição. A agregação desses dois erros é que resulta na qualidade final
da coordenada.
Além dos já citados data (data é plural de datum, pois é latim) de referência
Córrego Alegre, SAD 69 e SIRGAS 2000, temos ainda um quarto datum
e sistema de destaque, o WGS 84. Apesar dele não participar da história
dos data oficiais no Brasil, ele possui importância e uso internacional como
no sistema de posicionamento global por satélite (GNSS) americano, mais
conhecido como NAVSTAR/GPS, e também no Google Earth.
Há outros data menos importantes que já foram utilizados no Brasil que
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ftp://geoftp.ibge.gov.br/documentos/geodesia/projeto_mudanca_referencial_geodesico/legislacao/rpr_01_25fev2005.pdfhttp://pesquisa.unemat.br/geoclimamt/
3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
esse texto passa ao largo, a saber: Astro Datum Chuá, Aratu e uma versão
anterior do SAD 69 – o SAD 69 que utilizamos como oficial é a consolidação
de 1996.
Algumas considerações se fazem necessárias nessa altura do texto. A pri-
meira consideração é que a mesma posição na superf́ıcie da Terra possui
coordenadas diferentes de acordo com datum em questão. Vide a ima-
gem ao lado. Sendo assim, uma latitude e longitude sem o datum é uma
informação incompleta.
Outra consideração é o risco do transporte quase automático de coordena-
das entre dois sistemas que os softwares fazem hoje. O uso de uma trans-
formação incorreta pode introduzir erros nas posições transformadas. Para
ficar apenas em um exemplo, a maioria dos receptores GPS de navegação
realizam a conversão das coordenadas medidas em WGS 84 para outro sis-
tema à escolha do usuário, todavia poucos aparelhos permitem e poucos
usuários fazem a configuração da transformação definida pelo IBGE.
A última consideração é qualquer transporte de coordenadas entre sistemas
de referência, inclusive a determinada pelo IBGE, introduzem erros nas
posições transformadas. Logo é melhor ter uma coordenada levantada em
SIRGAS 2000 do que uma levantada em Córrego Alegre e transformada
para SIRGAS 2000.
Salienta-se que a afirmação de que o SIRGAS 2000 e o WGS 84 são iguais
é imprecisa - afirmação não rara em textos e falas. O correto é dizer
que a diferença sub-métrica entre esses sistemas é despreźıvel para muitas
aplicações e bases. Entretanto essa diferença é importante nas técnicas hoje
dispońıveis que nos oferecem coordenadas com erro posicional de alguns
cent́ımetros.
3.3 Sistema de coordenadas
Usualmente os dispositivos utilizados pelos usuários de SIG tem acesso
de forma simples e direta ao par de coordenadas, sem maior preocupação de qual o
sistemas de coordenadas que o seu dispositivo está operando. Entre os sistemas de
coordenadas existentes, dois deles serão detalhados a seguir.
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
3.3.1 Sistema de coordenada geográfica
Os pontos da superf́ıcie terrestre é localizado na interseção de um meri-
diano com um paralelo. Num modelo esférico os meridianos são ćırculos máximos cujos
planos contêm o eixo de rotação ou eixo dos pólos. Já num modelo elipsoidal, a Terra
é representada por uma superf́ıcie gerada a partir de um elipsóide de revolução, com
deformações relativamente maiores que o modelo geoidal.
a) b)
Figura 5: Coordenadas geográficas. a)modelo esférico b) modelo elipsoidal
Fonte: http://kartoweb.itc.nl
O meridiano de origem passa pelo antigo observatório britânico de Gre-
enwich, definido como a origem (0◦) das longitudes sobre a superf́ıcie terrestre, além
disto, é utilizado como referência para contagem dos fusos horários. A leste de Gre-
enwich os meridianos são medidos por valores crescentes até +180◦, já para oeste, as
medidas decrescem até o limite de −180◦. Segundo D Alge (2015), tanto no modelo
esférico como no modelo elipsoidal os paralelos são ćırculos cujo plano é perpendicular
ao eixo dos pólos.
Em relação aos paralelos, o Equador é o paralelo que divide a Terra em
dois hemisférios (Norte e Sul), consequentemente é a referência de origem (0◦). Os
demais paralelos seguem tanto para a direção Norte (+90◦) e Sul (−90◦), até que se
reduzam a pontos nos polos
3.3.2 Sistema de coordenadas planas ou cartesianas
Os sistemas de coordenadas planas são baseados em um par de eixos
perpendiculares (abcissas e ordenadas), em que a interseção dos eixos representa a
origem (0,0) para a localização de um ponto sobre um determinado plano (Figura 6).
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
Figura 6: Coordenadas planas
Fonte: http://www.profesorenlinea.cl
3.4 Projeção cartográfica
Tratando-se de projeções cartográficas da superf́ıcie terrestre, deve-se
entender que todas as projeções tratam de aproximações, pois há (ao menos até
o momento) como representar uma superf́ıcie curva para uma superf́ıcie plana sem
deformações. Sendo assim, dependendo do tipo de projeção, algumas caracteŕısticas se
preservam e outras se alteram.
O sistema de projeção ciĺındrica de Mercator UTM - ”Universal Trans-
verse Mercator” foi recomendado pela IUGG (International Union of Geodesy and
Geophysics) para a cartografia em pequenas e médias escalas e foi adotado em 1955
para o mapeamento sistemático do Brasil (Figura 7).
Figura 7: Projeção UTM - Universal Transverse Mercator
Fonte: http://www.drillingformulas.com/
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
Sendo assim, a projeção UTM é utilizada para a confecção de cartas
topográficas, usualmente nas escalas (1:250.000, 1:100.000, 1:50.000, 1:25.000). Dentre
as principais caracteŕısticas desse sistema de projeção pode-se citar
• a superf́ıcie de projeção é um cilindro transverso e a projeção é conforme (ângulos
são mantidos);
• o meridiano central da região de interesse, o equador e os meridianos situados a
90◦ o do meridiano central são representados por retas;
• os outros meridianos e os paralelos são curvas complexas;
• a escala aumenta com a distância em relação ao meridiano central, tornando-se
infinita a 90 o do meridiano central;
• como a Terra é dividida em 60 fusos de 6◦ de longitude, o cilindro transverso
adotado como superf́ıcie de projeção assume 60 posições diferentes, já que seu
eixo mantém-se sempre perpendicular ao meridiano central de cada fuso;
• aplica-se ao meridiano central de cada fuso um fator de redução de escala igual
a 0,9996, para minimizar as variações de escala dentro do fuso;
• duas linhas aproximadamente retas, uma a leste e outra a oeste, distantes cerca
de 1 ◦ 37′ do meridiano central, são representadas em verdadeira grandeza.
Para encontrar o número do fuso ao qual pertence um ponto, é posśıvel
usar uma relação matemática em função longitude da coordenada e sua posição da
carta ao milionésimo a que esse ponto pertence. Para pontos a leste de Greenwich (eq.
1) e a oeste eq. 2).
NF = 30◦ +
long
6
(1)
NF = 30◦ − long
6
(2)
em que: NF é o número do fuso, long é a longitude do ponto.
3.5 Transformações de sistemas de coordenadas - Sirgas IBGE
Como sabe-se, o SIRGAS 2000 é o sistema de Referência Geocêntrico
oficial para o Brasil. Sendo assim, em algumas situações, quando as coordenadas não
estão no referido DATUM, torna-se necessário o transporte de coordenadas. Para a
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
realização de transformações de coordenadas, o IBGE (instituto que defini o SGR)
apresenta em sua resolução que deve-se utilizar as fórmulas simplificadas de Molo-
densky.
Com a publicação da Resolução do IBGEN◦23, de 21/02/89, entre outras
alterações, são apresentados os parâmetros de transformação oficiais entre SAD69 e
o WGS84 e introduzida a fórmula dos Três Parâmetros (eq. 3)como método de
transformação oficial. O modelo matemático consiste da aplicação dos 3 parâmetros
de translação nos eixos cartesianos geocêntricos do sistema de referência de origem.
As coordenadas são inicialmente convertidas para cartesianas, onde são aplicados os
parâmetros (Tabelas 1, 2, 3, e 4) e após são convertidas novamente em coordenadas
geodésicas.

X
Y
Z
novo
=

∆X
∆Y
∆Z
 +

X
Y
Z

original
(3)
Tabela 1: Parâmetros de transformação entre sistemas adotados no Brasil
SAD69 WGS84 CÓRREGO SIRGAS
TranslaçãoX -66,87 m +138,70 m -67,348 m
TranslaçãoY +4,37 m -164,40 m +3,879 m
TranslaçãoZ -38,52 m -34,40 m -38,223 m
Tabela 2: Parâmetros de transformação entre sistemas adotados no Brasil
SIRGAS WGS84 CÓRREGO SAD69
TranslaçãoX +0,478 m +206,048 m +67,348 m
TranslaçãoY +0,491 m -168,279 m -3,879 m
TranslaçãoZ -0,297 m +3,823 m +38,223 m
Tabela 3: Parâmetros de transformação entre sistemas adotados no Brasil
CÓRREGO WGS84 SIRGAS SAD69
TranslaçãoX -205,57 m -206,048 m -138,70 m
TranslaçãoY +168,77 m +168,279 m +164,40 m
TranslaçãoZ -4,12 m -3,823 m +34,40 m
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
Tabela 4: Parâmetros de transformação entre sistemas adotados no Brasil
WGS84 SIRGAS CÓRREGO SAD69
TranslaçãoX -0,478 m +205,57 m +66,87 m
TranslaçãoY -0,491 m -168,77 m -4,37 m
TranslaçãoZ +0,297 m -72,623 m +38,52 m
3.6 Transformação de coordenadas
Como visto na secção 3.3, as coordenadas geodésicas ou elipsóidicas são
a latitude geodésica ou elipsóidica e a longitude geodésica ou elipsóidica (Figura 8)
Figura 8: Coordenadas geodésicas
Fonte: http://2.bp.blogspot.com/
Para o cálculo de conversão de coordenadas geodésica em cartesianas
utiliza-se as equações 4, 5, 6 e 7.

X
Y
Z
 =

(N̄ + h) cos(Φ) cos(λ)
(N̄ + h) cos(Φ) sen(λ)
((1− e2)N̄ + h) sen(Φ)
 (4)
N̄ =
a
(1 − e2 sen2(Φ))1/2
(5)
e2 = 2f − f 2 (6)
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3 CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO
f =
(a− b)
a
(7)
em que: N̄ é a grande normal, e2 é a primeira excentricidade numérica, h é altitude
geométrica, a, b, f são os parâmetros do elipsoide.
Como sugestão, há alguns sites que oferecem a conversão de coordenadas
geodésicas em cartesianas e vice-versa.
1. http://www.ufrgs.br/engcart/Teste/transf coord.php
2. http://www.dpi.inpe.br/calcula/
3. http://www.carto.eng.uerj.br/cgi/index.cgi?x=utm2geo.htm
Outra opção para realizar a transformação de coordenadas é o uso de
softwares, como exemplo cita-se o (QGIS Development Team, 2015), (R Core Team,
2017). Há diversas opções de softwares dispońıveis, sejam eles livres ou proprietários.
Nesta disciplina adotou-se como software o QGIS, pois o mesmo é gratuito e oferece
os recursos necessários para execução das atividades a serem realizadas.
Inicialmente, para conhecer o QGIS, sugere-se o estudo da secção 3.9.
Posteriormente, verifique a secção 3.9.3, para verificar os procedimentos para inserir
uma layer e realizar a transformação de coordenada.
3.7 Cálculo da distância entre dois pontos e peŕımetro
Um dos objetivos iniciais do estudo de uma determinada região é conhecer
seu peŕımetro e área. Tratando-se de poĺıgonos, para a determinação das referidas
caracteŕısticas, uma das opções é realizar os seguintes processos:
1. Definição das coordenadas dos vértices da poligonal;
2. Cálculo da distância entre os vértices;
3. Cálculo do peŕımetro
4. Cálculo da área
Como exemplo utilizaremos algumas coodenadas UTM (Tabela 5)
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http://www.ufrgs.br/engcart/Teste/transf_coord.php
http://www.dpi.inpe.br/calcula/
http://www.carto.eng.uerj.br/cgi/index.cgi?x=utm2geo.htm
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Tabela 5: Pontos da poligonal e suas respectivas coordenadas UTM
PONTO Altitude (m) UTM E (m) UTM N (m)
P01 399 450070.99 8380563.99
P02 405 450104.00 8380440.99
P03 407 450209.00 8380333.99
P04 396 450336.99 8380391.99
P05 383 450381.99 8380444.99
P06 392 450376.00 8380508.99
P07 389 450315.99 8380551.99
P08 386 450276.99 8380585.99
P09 391 450225.99 8380578.99
Uma vez conhecido os vértices e suas respectivas coordenadas, calcula-se
a distância entre os vértices. Um método usual é usar o teorema de Pitágoras eq(8).
D = 2
√
(X2 −X1)2 + (Y2 − Y1)2 (8)
em que D é a distância, X e Y são as coordenadas.
Após o cálculo das distâncias entre os vértices, basta realizar a soma dos
mesmos para encontrar o peŕımetro (Tabela 6).
Tabela 6: Cálculo das distância entre pontos e do peŕımetro
PONTO Altitude (m) UTM E (m) UTM N (m) DISTPnPn+1
(m)
P01 399 450070.99 8380563.99 127.349
P02 405 450104.00 8380440.99 149.913
P03 407 450209.00 8380333.99 140.527
P04 396 450336.99 8380391.99 69.5269
P05 383 450381.99 8380444.99 64.2806
P06 392 450376.00 8380508.99 73.8173
P07 389 450315.99 8380551.99 51.7397
P08 386 450276.99 8380585.99 51.4781
P09 391 450225.99 8380578.99 155.724
peŕımetro 834.35
3.8 Cálculo da área
Uma das alternativas para determinar a área da poligonal formada pelos
pontos P01, ..., Pn, ..., P09 (Tabela 6) é dividir a poligonal em triângulos. Para
dividir a área em triângulos, utiliza-se um ponto auxiliar que pertença a poligonal, e
na sequência calcula-se a sua distância em relação à todos os vértices. Como exemplo,
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vamos utilizar o ponto auxiliar P11 com coordenadas (450242.5 E 8380456.49 N CRM
WGS84 / UTM 21S), (Figura 9).
Figura 9: Croqui da pologonal formada com os pontos coletados (CRM WGS84 / UTM
21S)
Posteriormente, calcula-se a área de cada triângulo pela fóruma de Heron
(eq. 9) e realiza-se a somatória para obtenção da área da poligonal (Tabela 7)
S = 2
√
p(p− a) ∗ (p− b) ∗ (p− c) (9)
em que S é a áream, p é o semi-peŕımetro, e a b c são os lados do triângulo.
Tabela 7: Cálculo das distância entre pontos, peŕımetro, e área
P UTM E (m) UTM N (m) DISTPnPn+1
(m)
DISTPnP11
(m)
AREAPnPn+1P11
(m2)
P01 450070.99 8380563.99 127.349 202.4120 8773.26
P02 450104.00 8380440.99 149.913 139.3635 8222.96
P03 450209.00 8380333.99 140.527 126.9884 6867.84
P04 450336.99 8380391.99 69.5269 114.408 3955.26
P05 450381.99 8380444.99 64.2806 139.9723 4429.52
P06 450376.00 8380508.99 73.8173 143.4557 4445.26
P07 450315.99 8380551.99 51.7397 120.51 3111.72
P08 450276.99 8380585.99 51.4781 134.0263 3181.74
P09 450225.99 8380578.99 155.724 123.6160 9618.25
Peŕımetro 884.35 Área 52605.8611
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3.9 QGIS - Prática
3.9.1 Instalação
A instalação do QGIS é relativamente simples, as etapas a seguir servem
como orientação.
(a) Faça o download do instalador no site http://www.qgis.org/, se você é iniciante
opte pela versão estável;
(b) LEIA as instruções de instalação;
(c) Execute o instalador;
(d) Como sugestão opte pela instalação padrão.
Após a instalação execute o software, se o sistema operacional for Ruin-
dows procure o executável QGIS GRASS ou algo similar. Se for sistema Linux,
busque o atalho QGIS Desktop, ou na linha de comando digite qgis. Se tudo correu
é posśıvel visualizar o software na sua tela (Figura 10).
Projetos Recentes
MENU
Painel de Camadas
Navegador
Atalhos
Possíveis Avisos
Escala
Figura 10: Janela do software QGIS
3.9.2 Plugins
Apesar do QGIS já possuir uma séries de funções, dependendo da ta-
refa em que se está realizando, um recurso extra é bem-vindo. No QGIS é posśıvel
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instalar plugins (complementos) que adicionam funções extras no software em questão.
Os plugins sãodesenvolvidos na linguagem Python e ficam dispońıveis no repositório
do QGIS, ou ainda, é posśıvel desenvolver o seu próprio plugin (não estudaremos o
desenvolvimento). Para instalar o plugin, basicamente deve-se atender dois requisitos:
1. Acesso a Internet
2. Saber qual o plugin desejado
Atendendo os requisitos supracitados, acesse no menu o Plugin ou Com-
plemento, caso tenha instalado a versão em português. Clique em Manage and Install
Plugins (Figura 11a). Posteriormente, uma nova janela se abrirá (Figura 11b). Basta
e localizar o plugin desejado e instalar.
a) b)
Figura 11: Instalação de plugins no QGIS
Como exerćıcio instale quatro plugins que usaremos no decorrer das ati-
vidades:
• OpenLayers
• Points2One
3.9.3 Coordenadas, pontos, e poligonal
A primeira atividade terá como objetivo aplicar os conhecimentos sobre
coordenadas, coleta de pontos, poligonal, altimetria, cálculo de área e peŕımetro, e
impreteŕıvelmente, o conceito de layers (camadas). Vamos dividir esta atividades em
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três etapas.
1. inserir pontos
2. transformar coordenadas
3. criar poligonal com os pontos transformados
4. calcular peŕımetro e área
3.9.4 Inserindo pontos
Há pelo menos dois métodos para inserir pontos, sendo um com o plu-
gin NumericalDigitize e outro com a importação de um arquivo .csv. Neste exemplo
usaremos a importação do arquivo .csv.
Inicialmente deve-se criar um arquivo .csv com os pontos que representam
a poligonal. Para isto, abra um editor de planilhas e monte uma tabela com os pontos
que formarão a poligonal (Tabela 8):
Tabela 8: Coordenadas geográficas coletadas - datum=WGS84 EPSG:4326
NOME X Y Z
P1 -57.4636691346622 -14.6479193747087 399
P2 -57.4633650211007 -14.6490320535404 405
P3 -57.4623919771196 -14.650001402328 407
P4 -57.4612022158973 -14.649479371332 396
P5 -57.4607833258536 -14.6490010151237 383
P6 -57.4608378353457 -14.6484222673486 392
P7 -57.4613942047851 -14.6480323912523 398
P8 -57.461755729355 -14.6477242717828 386
P9 -57.462229465653 -14.6477866200347 391
ATENÇÃO Digitar os pontos na sequência do alinhamento da poligonal.
Verifique se os dados foram digitados corretamente. Posteriormente,
salve no formato .csv e acesse o software QGIS.
Com o software carregado, acesse o menu Layer e clique sobre Add Layer
e posteriormente sobre Add Delimited Text Layer. Uma janela será aberta para que
configure os dados a serem importados (Figura 12)
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Figura 12: Janela para importação de pontos (.csv)
Clique no botão OK e escolha na próxima janela o Datum adequado para
os pontos coletados. Neste caso a opção será WGS84 EPSG:4326 (Figura 13)
Digite para filtrar
Selecione o Datum
Figura 13: Janela para definição do Datum
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Com a importação conclúıda torna-se posśıvel vizualizar os pontos im-
portados do arquivo .csv (Figura 14)
Pontos 
Layer dos pontos
Figura 14: Layer com os pontos da poligonal
3.9.5 Transformação de coordenadas
Uma vez que os conceitos de projeções e coordenadas estão claros, é
posśıvel realizar com facilidade a transformação de coordenadas e consequentemente
alterar o sistema de referência.
Como exemplo didático vamos transformar as coordenadas geográficas
(Tabela 9) para o sistema WGS 84 / UTM zona 21S EPSG:32721.
Tabela 9: Coordenadas geográficas coletadas - datum=WGS84 EPSG:4326
NOME X Y Z
P1 -57.4636691346622 -14.6479193747087 399
P2 -57.4633650211007 -14.6490320535404 405
P3 -57.4623919771196 -14.650001402328 407
P4 -57.4612022158973 -14.649479371332 396
P5 -57.4607833258536 -14.6490010151237 383
P6 -57.4608378353457 -14.6484222673486 392
P7 -57.4613942047851 -14.6480323912523 398
P8 -57.461755729355 -14.6477242717828 386
P9 -57.462229465653 -14.6477866200347 391
Crie seu arquivo .csv com o dados da Tabela 9 e crie uma Layer com
CRS WGS84 (EPSG:4326) para verificar a disposição dos pontos (Figura 15).
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Sistema de
Referência
Item ‘Toolbox’ 
no menu 
‘Processing’
Figura 15: Pontos na projeção WGS84 (long-lat)
Para proceder os cálculos de transformação acesse o menu Processing e
a opção Toolbox. Digite no campo de busca reproject, e assim que localizar o termo
Reproject Layer clique duas vezes sobre o mesmo (Figura 16).
Digite 
‘Reproject’ aqui
Clique 2 vezes 
aqui
Figura 16: Acesso à função Reproject Layer
Uma janela de diálogo será aberta, especifique o CRS desedejado e o
nome do arquivo de sáıda (Figura 17).
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Layer c/ coord. para transformar
CRS desejado
Arquivo de saída
Figura 17: Janela da função Reproject Layer
Após inserir os dados, clique em Run e pronto, o arquivo de sáıda já está
no CRS WGS 84 / UTM zona 21S (EPSG:32721). Para conferir selecione apenas a
layer Reproject e altere o CRS atual para EPSG:32721.
Para visualizar as coordenadas transformadas é necessário acessar a Ta-
bela de atributos. No primeiro instante parece que ocorreu alguma falha no processo,
pois as coordenadas apresentadas são as mesmas importadas. Acesse a tabela de atri-
butos (clique com o botão direito do mouse sobre a camada em questão, e selecione
abrir tabela de atributos). Na janela da Tabela de atributos selecione calculadora de
campo (Figura 18).:
Calculadora 
de campo 
Figura 18: Calculadora de campo
Na calculadora de campo, nomeie o campo de sáıda como X utm, o tipo
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do campo como Decimal Real, com ’comprimento’ de campo igual a 10 e precisão
igual a 7. Nas expressões dispońıveis, procure por Geometry e clique na flecha para
abrir as opções, na sequência de dois cliques na expressão $x. Se reparar na parte
inferior da janela, já é posśıvel verificar o preview do resultado (Figura 19).
Nome do campo 
Tipo do campo 
Comp. e precisão
Expressão Geometry
Preview
Figura 19: Uso da calculadora de campo para extrair coordenadas
Após clicar em OK, aparacerá o resultado para todos os pontos na Tabela
de atributos, clique em salvar, e repita a operação para obter as coordenadas de latitude
(y). O processo é o mesmo, basta selecionar a expressão $y (Figura 20).
Figura 20: Coordenadas UTM
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3.9.6 Gerando a poligonal
Se você usar a versão 2.14 do QGIS é posśıvel gerar a poligonal com
o plugin Points2One. Se você usar a versão 3 do QGIS, será necessário usar outro
procedimento, que é apresentado após o uso do plugin Points2One.
Com o plugin Points2One instalado basta clicar sobre o ı́cone que uma
janela será exibida para preenchimento (Figura 21).
Ícone Points2One
Layer com o pontos 
da poligonal
Nome da layer que 
contém a poligonal
Optar por 
poligonal
Figura 21: Ícone e janela do Plugin Points2One
Após a conclusão da geração da poligonal, basta importar o shapefile da
poligonal. Para realizar esta operação, clique no menu Layer - Add Layer - Add Vector
Layer e localize o arquivo shape da poligonal. Ao finalizar a importação será posśıvelvisualizar os pontos e a poligonal (Figura 22)
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Figura 22: Pontos e poligonal
Para gerar a poligonal sem o uso do plugin Points2One é necessário
acessar a caixa de ferramentas (Figura 23).
Figura 23: Caixa de ferramentas (toolbox)
Após ativar a caixa de ferramentas procure a função Pontos para linhas
(Points to path) (Figura 24).
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Figura 24: Caixa de ferramentas (toolbox)
Ao clicar na função Pontos para linha, uma janela é aberta, selecione
a camada como os pontos a serem transformados para linhas, e nomeie o arquivo de
sáıda (Figura 25).
Figura 25: Função Pontos para linhas (Points to path)
Uma vez executado a função supracitada, é posśıvel vizualizar uma poli-
gonal aberta (Figura 26).
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Figura 26: Resultado da transformação pontos para linhas
Posteriormente, na caixa de ferramentas (Toolbox) selecione a função
Linhas para poĺıgonos (Lines to polygons) (Figura 27).
Figura 27: Função Linhas para poĺıgonos (Lines to polygons)
Na janela que é aberta, selecione a camada que contém as linhas que
serão transformadas em poĺıgono, e indique o caminho e nome para salvar a poligonal
(Figura 28).
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Figura 28: Função Linhas para poĺıgonos (Lines to polygons)
Após finalizar o processo, a poligonal pode ser visualizada na tela (Figura
29).
Figura 29: Poligonal gerada)
3.9.7 Cálculo do peŕımetro e da área
O objetico agora é calcular o peŕımetro e a área da poligonal que foi
criada. Ao invés de realizar manualmente o cálculos (secções e ), os processos serão
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realizados pela Calculadora de campo.
Inicialmente acesse a Tabela de atributos da layer da poligonal, na sequência
acesse a calculadora de campo (Figura 30).
Figura 30: Tabela de atributos da camada da Poligonal
Note que na Tabela de atributo da poligonal (Figura 30) há apenas uma
linha com valores correspondentes ao último ponto do conjunto de pontos que formam
a poligonal. Se quiser, é posśıvel editar, podendo renomear o conteúdo, ou até mesmo
excluir algumas colunas. Para isto, basta clicar sobre o lápis para acionar o modo de
edição. Para editar uma célula basta um clique duplo sobre a mesma, ou para exluir
ou inserir colunas, utilize os ı́cones (Figura 31).
2 cliques para
 editar
Inserir, excluir
colunas
Modo edição
Figura 31: Tabela de atributos da camada da Poligonal
Para o cálculo do peŕımetro e da área usaremos os mesmos passos para
extração das coordenadas, contudo utiliza-se a função $perimeter e $area para o
cálculo do peŕımetro e área, respectivamente (Figura 32).
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a) b)
Figura 32: Calculadora de campo para cálculo do peŕımetro (a) e área (b)
Como usualmente na área agŕıcola utiliza-se a unidade ha (hectare) para
medição de áreas, podemos criar uma nova coluna com a área em ha, bastando apenas
dividir por 10000 o resultado da expressão e $area (Figura 33).
Figura 33: Calculadora de campo para cálculo da área em ha
A Tabela de atributos no final deve ser constitúıda pela identificação,
peŕımetro (m), área (m2), e área (ha) (Figura 34).
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Figura 34: Conteúdo da tabela de atributos
3.10 Exerćıcio
1) Compare o resultado da processo manual com o encontrado pelo uso
do QGIS.
2) Com seu celular, colete alguns pontos com distância mı́nima entre os
mesmos de pelo menos 100 m. Posteriormente:
• Importar para o QGIS
• Transformar as coordenadas geográficas obtidas para o sistema UTM.
• Calcular o peŕımetro
• Calcular a área
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4 SIG
4 SIG
Literalmente o termo SIG significa Sistema de Informação Geográfica,
mas em qual circunstância aplicamos o referido termo? O termo SIG é aplicado
para sistemas que realizam o tratamento computacional de dados geográficos (Gilberto
Câmara e Monteiro, 2015).
Como visto na secção 2.1, o SIG é uma geotecnologia utilizada em geo-
processamento, e uma das suas funções é o armazenamento de dados georreferenciados
e seus respectivos atributos.
Entre as diversas áreas de aplicação do SIG, simplifica-se seu uso como:
Recurso computacional para geração de banco de dados espaciais e mapas
temáticos, com suporte para análise espacial e consequentemente apoio na
tomada de decisão.
Um sistema de suporte à decisão que integra dados referenciados espacial-
mente num ambiente de respostas a problemas (Cowen, 1988).
Gilberto Câmara e Monteiro (2015) define duas principais caracteŕısticas
de um SIG:
• Inserir e integrar, numa única base de dados, informações espaciais provenientes
de dados cartográficos, dados censitários e cadastro urbano e rural, imagens de
satélite, redes e modelos numéricos de terreno;
• Oferecer mecanismos para combinar as várias informações, através de algoritmos
de manipulação e análise, bem como para consultar, recuperar, visualizar e plotar
o conteúdo da base de dados georreferenciados.
O SIG é composto por uma série de componentes e opera de forma
hierárquica, sendo dividido em três ńıveis. No ńıvel mais próximo ao usuário, a in-
terface homem-máquina define como o sistema é operado e controlado. No ńıvel inter-
mediário, um SIG deve ter mecanismos de processamento de dados espaciais (entrada,
edição, análise, visualização e sáıda). No ńıvel mais interno do sistema, um sistema
de gerência de bancos de dados geográficos oferece armazenamento e recuperação dos
dados espaciais e seus atributos.
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Cada sistema, em função de seus objetivos e necessidades, implementa
estes componentes de forma distinta, mas todos os subsistemas citados devem estar
presentes num SIG, (Figura 35)
Entrada de dados
Interface
Consulta e análise espacial Visualização e impressão
Gerenciamento de banco de
dados
Banco de dados
(+) Ńıvel mais próximo do usuário
(+) Definie como o sistema é ope-
rado e controlado
(+) Interface homem-máquina
(+) Ńıvel intermediário
(+) Entrada, edição, análise, visua-
lização
(+) Ńıvel mais interno
(+) Gerenciamento e Armazena-
mento do bando de dados
(+) Recuperação dos dados espaci-
ais e seus atributos
Figura 35: Arquitetura hierárquica de um SIG
Fonte: adaptado de (Gilberto Câmara e Monteiro, 2015)
Um dos modelos de organização mais adotado na área de bancos de
dados é o modelo relacional. Os atributos dos objetos gráficos são armazenados em
tabelas por meio de um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) relacional,
com exemplo cita-se o DBASE.
4.1 Implementação dosdados geográficos para o computador
Um dos maiores desafios em um SIG é a implementação do mundo real
em um sistema computacional sem perdas de representatividade. O processamento de
dados geográficos, tem ińıcio e fim no mundo real (Aronoff, 1991), (Figura 36).
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Mundo Real Modelo 
Atualização constante de informação para 
ganho de qualidade e eficiência
Figura 36: Implementação do mundo real
De forma sucinta pode-se resumir o planejamento nas seguintes etapas:
(a) Conhecimento e organização
(b) Inventário e manipulação dos dados
(c) Tomada de decisões
(d) Ação
Para entender o processo de tradução do mundo real para o ambiente
computacional, Gilberto Câmara e Monteiro (2015) sugere o uso do paradigma dos
quatro universos, que foram apresentados por (Gomes e Velho, 1995), (Figura 37).
Universo Mundo Real - que inclui as entidades da realidade a se-
rem modeladas no sistema (tipo de solo; cadastramento urbano; etc)
Universo Matemático (conceitual) - que inclui
uma definição matemática (formal) das entidades a
ser representadas (MNT; dados SR; dados temáticos)
Universo de Representação - onde as diversas en-
tidades formais são mapeadas para representações
geométricas e alfanuméricas no computador (raster vetor)
Universo de Implementação - onde as estruturas de dados e
algoritmos são escolhidos; baseados em considerações como desem-
penho; capacidade do equipamento e tamanho da massa de dados
1
Figura 37: Modelagem do mundo real em um SIG
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4.2 Tipos de dados em geoprocessamento
De acordo com Gilberto Câmara e Monteiro (2015), os dados utilizados
em geoprocessamento são classificados em:
Dados Temáticos Dados temáticos descrevem a distribuição espacial de uma gran-
deza geográfica, expressa de forma qualitativa, como os mapas de pedologia e a
aptidão agŕıcola de uma região. Estes dados, obtidos a partir de levantamento
de campo, são inseridos no sistema por digitalização ou, de forma mais automa-
tizada, a partir de classificação de imagens (Figura 38a).
Dados Cadastrais Um dado cadastral distingue-se de um temático, pois cada um
de seus elementos é um objeto geográfico, que possui atributos e pode estar
associado a várias representações gráficas. Por exemplo, os lotes de uma cidade
são elementos do espaço geográfico que possuem atributos (dono, localização,
valor venal, IPTU devido, etc.) e que podem ter representações gráficas diferentes
em mapas de escalas distintas. Os atributos estão armazenados num sistema
gerenciador de banco de dados (Figura 38b).
Redes Em Geoprocessamento, o conceito de ”rede”denota as informações associadas
Serviços de utilidade pública, ( Redes de drenagem), Rodovias. No caso de re-
des, cada objeto geográfico (e.g: cabo telefônico, transformador de rede elétrica,
cano de água) possui uma localização geográfica exata e está sempre associado a
atributos descritivos presentes no banco de dados (Figura 38c).
Modelo Numérico do Terreno O termo modelo numérico de terreno (ou MNT) é
utilizado para denotar a representação quantitativa de uma grandeza que varia
continuamente no espaço. Comumente associados à altimetria, também podem
ser utilizados para modelar unidades geológicas, como teor de minerais, ou pro-
priedades do solo ou subsolo, como aeromagnetismo (Figura 38d).
Imagem Obtidas por satélites, fotografias aéreas ou ”scanners”aerotransportados, as
imagens representam formas de captura indireta de informação espacial. Arma-
zenadas como matrizes, cada elemento de imagem (denominado ”pixel”) tem um
valor proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela área da
superf́ıcie terrestre correspondente (Figura 38e).
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A B
C D E
Figura 38: Tipo de dados em geoprocessamento
4.3 Estrutura de armazenamento
No Universo de representação do SIG, ou seja, na estrutura de armaze-
namento, comumente há dois formatos
• Vetorial
• Matricial
Os tipo Vetorial são compostos por:
Pontos - representados por apenas um par de coordenadas
Linhas - representadas por seqüências de pares de coordenadas
Poĺıgonos - idem as linhas, mas o último par coincide exatamente com o primeiro
Desta forma, são armazenadas e representadas no SIG as entidades do
mundo real que são representáveis graficamente, no modelo vetorial. Esta forma de
representação é também utilizada por softwares CAD e outros (Figura 39).
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Figura 39: Tipos de dados vetoriais
O dado no formato Matricial (Raster), tem uma matriz de células, às
quais estão associados valores, que permitem reconhecer os objetos sob a forma de
imagem digital. Cada uma das células, denominadas pixel, endereçável por de suas
coordenadas (linha, coluna), (Figura 40).
Figura 40: Dados tipo Raster
Fonte: http://www.um.es
Os valores dos pixels representam uma medição de alguma grandeza
f́ısica, correspondente a um fragmento do mundo real. Exemplo:,em uma imagem
obtida por satélite, cada um dos sensores é capaz de captar a intensidade da reflexão
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de radiação, quanto mais alta a reflectância,no caso, ma is alto será o valor do pixel
4.4 Representação computacional de atributos e objetos
Os tipos de dados compõem o Universo Real. Tratando-se dos dados
utilizados em geoprocessamento deve-se ter a clareza dos conceitos dos objetos (enti-
dades) e atributos.
Objetos ou entidades são referenciados pela sua localização, como exem-
plo cita-se os pontos de amostragens de solo ou vegetação, ruas e avenidas. Os atributos
são dados que podem ser atribúıdos aos objetos espaciais: caracteŕısticas do solo ou
vegetação, informação da qualidade das estradas, nome das rodovias, altura, data. etc.
Atualmente, a manipulação, recuperação, manutenção e análise dos ob-
jetos e atributos são realizadas por Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados
(SGBD). Um SGBD é um sistema de banco de dados que funciona independentemente
do sistema aplicativo, armazenando os dados em arquivos no disco ŕıgido e carregando-
os em memória para sua manipulação (Gilberto Câmara e Monteiro, 2015). Desta
forma, a geração de um banco de dados é independente do software SIG e para uti-
lizá-lo em uma determinada análise, deve-se associar o seu conteúdo aos objetos de
interesse.
O uso de um banco de dados independente assegura três requisitos im-
portantes na operação de dados (ibid.).
integridade - controle de acesso por vários usuários;
eficiência - acesso e modificações de grande volume de dados e
persistência - manutenção de dados por longo tempo, independente dos aplicativos
que dão acesso ao dado.
Usualmente, utiliza-se a técnica de estratégia dual (secção 4.4.1)para or-
ganização de banco de dados geográficas. A referida técnica consiste em utilizar um
SGBD relacional para armazenar os atributos e suas respectivas relações com os
objetos, organizando em tabelas os atributos em colunas e os dados nas linhas.
A organização do banco de dados é uma premissa para que o mesmo
possa ser utilizado com confiança e que se tenha o mı́nimo de erros em sua uti-
lização. Presume-se que uma tabela de dados é organizada quando obtém-se as se-
guintes condições (Wickham, 2014)
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• Cada variável forma uma coluna;
• Cada observação forma uma linha;
• Cada tipo de unidade de observação forma uma tabela.
Observando as condições supracitadas, uma tabela organizada permite
uma manipulação de dados com maior rapidez e segurança em relação às tabelas não
organizadas (Figura 41)
Trat A Trat B Trat C
Talhão A 2600 3100 2100
Talhão B 2400 3000 2500
Talhão A Talhão B
TratA 2600 2400
TratB 3100 3000
TratC 2100 2500
Talhão Trat Prod
A A 2600
A B 3100
A C 2100
B A 2400
B B 3000
B C 2500
Figura 41: Organização de tabelas de dados
4.4.1 Estratégia dual
Secção extráıda na ı́ntegra de (Gilberto Câmara e Monteiro, 2015).
Um SIG implementado com a estratégia dual utiliza um SGBD relaci-
onal para armazenar os atributos convencionais dos objetos geográficos (na forma de
tabelas) e arquivos para guardar as representações geométricas destes objetos. No
modelo relacional, os dados são organizados na forma de uma tabela onde as linhas
correspondem aos dados e as colunas correspondem aos atributos.
A entrada dos atributos não-espaciais é feita por meio de um SGBD
relacional e para cada entidade gráfica inserida no sistema é imposto um identificador
único ou rótulo, através do qual é feita uma ligação lógica com seus respectivos atributos
não-espaciais armazenados em tabelas de dados no SGBD, (Figura 42).
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Figura 42: Estratégia dual para bancos de dados geográficos
A Figura 42 exemplifica as ligações lógicas criadas entre os rótulos dos
talhões de um mapa florestal e seus atributos correspondentes (registros no “campo”
TALHÃO) numa tabela de banco de dados.
O mesmo tipo de relacionamento lógico pode ser feito em outros casos,
como por exemplo: moradores em um lote, lotes em uma quadra, quadras em bairro,
bairros em uma cidade; hidrantes de segurança ou telefones públicos ao longo de uma
avenida; postos de serviço e restaurantes ao longo de uma rodovia.
A principal vantagem desta estratégia é poder utilizar os SGBDs relacio-
nais de mercado. No entanto, como as representações geométricas dos objetos espaciais
estão fora do controle do SGBD, esta estrutura dificulta o equacionamento das questões
de otimização de consultas, gerência de transações e controle de integridade e de con-
corrência. Estes problemas só podem ser resolvidos através de implementações sofisti-
cadas das camadas superiores da arquitetura genérica, que operem coordenadamente
com o SGBD convencional. Exemplos de sistemas comerciais baseados em estratégia
dual são o ARC / INFO (MOREHOUSE, 1992) e o SPRING (Câmara et al., 1996).
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4.5 QGIS - Prática
Nesta prática iremos abordar alguns conceitos sobre SIG, na seguinte
ordem:
• abrir um arquivo vetorial shp
• personalizar cores e fontes
• inserir rótulos no mapa
• gerar um mapa temático
• excluir munićıpios do mapa
Para realizar as atividades faça o download do arquivo MT MUNIC POPAREA.zip
que está dispońıvel no site da disciplina, e descompate na pasta de trabalho.
4.5.1 Abrir arquivo vetorial
Para abrir um arquivo vetorial acesse no menu principal Layer -¿ Add
layer Camada -¿ Add Vector Layer. Na janela que abrir marque a fonte (no nosso caso
é apenas um arquivo), procure o arquivo com a extensão .shp, e clique em abrir (Figura
43).
Fonte
Procurar 
arquivo
Abrir
Figura 43: Janela para abrir arquivo vetorial
Após clicar em open, o mapa com a malha municipal do estado do Mato
Grosso de aparecer no display (Figura 44).
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Camada
display
Figura 44: Mapa com a malha municipal do estado do MT
4.5.2 Personalizar cores e fontes
A configuração de cores, fontes, bordas, etc, estão na propriedades da
layer. Para acessar clique com o botão direito do mouse sobre a layer desejada, e
selecione a a aba Style (Figura 45).
Figura 45: Configurações do estilo da camada
4.5.3 Inserir rótulos no mapa
Uma das opções para facilitar a identificação dos munićıpios no mapa
são o rótulos, seja com o próprio nome do munićıpio, ou outro atributo. Para verificar
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os atributos dispońıveis neste arquivo, acesse a Tabela de atributos. Basta clicar com
o botão direito do mouse sobre a layer desejada e clicar com o botão esquerdo sobre
Abrir tabela de atributos para visualizar (Figura 46).
Figura 46: Tabela de atributos com dados cadastrais
Repare que na Tabela de atributos há sete colunas com diferentes Dados
Cadastrais, vamos utilizar o Nome do munićıpio como rótulo no mapa. Clique com o
botão direito sobre a layer em questão, acesse propriedades e selecione a aba selecione
a aba Label (Figura 47).
Aba rótulo
Mostrar rótulo
Rotular com
Formatar fonte
Figura 47: Janela para rótulo no mapa
Após clicar em OK, o resultado obtido é a malha municipal do estado do
Mato Grosso com o nome dos munićıpios (Figura 48).
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Figura 48: Malha municipal do estado do Mato Grosso com o nome dos munićıpios
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
5 Interpolação (curva de ńıvel)
De modo simplista, interpolação é um processo para estimar valores de
uma função, para um determinado intervalo, com base em pontos conhecidos. Atu-
almente, o uso de métodos de interpolação é comum na agricultura, tendo aplicações
desde a geração de curva de ńıvel, até a predição de valores para aplicação de fertili-
zantes e corretivos.
Há diversos métodos de interpolação e os mesmos apresentam diferentes
ńıveis de complexidade. Entre os principais cita-se as equações polinomiais, trian-
gulação, inverso da potência da distância, mı́nima curvatura e krigagem (Landim e
Sturaro, 2002).
Para a compreensão do conceito de interpolação, na sequência é apresen-
tado a sua aplicação na geração de curva de ńıvel, que é relativamente simples e de uso
direto na agricultura.
As curvas de ńıvel podem ser definidas como linhas que unem pontos de
mesma cota ou altitude, (Figura 49 e 50).
Figura 49: Representação de cotas de um terreno por curvas de ńıvel
Fonte: http://www.armystudyguide.com/
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Figura 50: Representação de cotas de um terreno por curvas de ńıvel
Premissas das curvas de ńıvel:
(a) As curvas de ńıvel são ”lisas”, ou seja, não apresentam cantos;
(b) Duas curvas de ńıvel nunca se cruzam;
(c) Duas curvas de ńıvel nunca se encontram e continuam em uma só;
(d) Intervalo entre curvas de ńıvel é a diferença de altitude entre duas curvas conse-
cutivas;
(e) Intervalo entre curvas deve ser constante na mesma representação gráfica.
O Intervalo entre as curvas de ńıvel depende de cada trabalho com base
em dois fatores:
* a escala da planta; * a declividade ou sinuosidade do terreno.
5.1 Determinação de curvas de ńıvel
Na prática, torna-se inviável (por questão de tempo) realizar o levanta-
mento de todos os pontos de uma determinada área.Para estimar as coordenadas e
atributos dos pontos desconhecidos utiliza-se os métodos de interpolação, inicialmente
será adotado o método de interpolação linear.
Seja dois pares de dados (xo, X1) e (X1, Y1), com Xo 6= X1, de uma
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
função y = f(x), tem-se a seguinte aproximação (eq. 10):
P1(x) = a0 + a1X (10)
em que P1(x) é um polinômio de 1
a ordem. Assumindo que o polinômio passe pelos
pares de pontos conhecidos, tem-se (eq. 11)
P1(x0) = yo
P1(x1) = y1
→
ao + a1x0 = y0ao + a1x1 = y1 (11)
Portanto,
P1(x) = y0 +
y1 − y0
x1 − x0
(x− x0) (12)
Para interpolar os atributos, como exemplo a cota, assume-se uma relação
linear entre os mesmos e aplica-se uma regra de três. Deve-se conhecer as coordenadas
e as cotas dos pontos, assim como, a distância entre eles e a equidistância das curvas
de ńıvel.
Como exemplo vamos assumir três pontos A, B, C, com os respectivos
atributos (cotas): 50, 60, e 67 m. Sabendo que distância entre ĀB é 150 m e ĀC é 140
m, determine a que distância de A deve-se traçar a curva de ńıvel com cota de 55 m
(Figura 51).
A
B
C
55 m
Figura 51: Pontos e curva de ńıvel
A distância horizontal total entre ĀB é 150 m, e a distância vertical é 10
m (60 m - 50 m). A pergunta que se faz é: qual a distância horizontal de A em relação
à B para se alcançar a cota de 55 m (desńıvel de 5 m)?
Entre ĀB:
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
DH DV
150 −−− (60− 50)
x −−− (55− 50)
x = 75m
(13)
Entre ĀC:
DH DV
140 −−− (67− 50)
x −−− (55− 50)
x = 41, 18m
(14)
5.2 QGIS - Prática
O objetivo desta atividade será gerar isolinhas que representem o relevo
de uma poligonal. Dessa forma, diviremos esta atividade em três processos.
• coleta e importação dos pontos que represeentam a poligonal;
• interpolação
• extração das isolinhas
Tratando-se de interpolação para curvas de ńıvel, torna-se necessário co-
letar dados que delimitem a poligonal, assim como, dados que representem o relevo
da mesma. Para o exemplo usaremos 43 pontos, sendo 10 pontos que representam os
limites da poligonal (Tabela 10).
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Tabela 10: Pontos externos e internos que compõe a poligonal
ID NOME X Y Z ID NOME X Y Z
1 B01 2819816 2927347 386 23 I013 2819748 2927347 393
2 B02 2819857 2927398 379 24 I014 2819788 2927378 383
3 B03 2819845 2927410 381 25 I015 2819835 2927372 382
4 B04 2819837 2927415 382 26 I016 2819828 2927379 383
5 B05 2819828 2927420 385 27 I017 2819772 2927399 392
6 B06 2819789 2927429 389 28 I018 2819845 2927410 381
7 B07 2819746 2927378 393 29 I019 2819772 2927337 384
8 B08 2819703 2927327 398 30 I020 2819753 2927312 385
9 B09 2819737 2927310 395 31 I021 2819789 2927354 386
10 B10 2819781 2927301 390 32 I022 2819818 2927406 387
11 I001 2819791 2927407 389 33 I023 2819784 2927332 385
12 I002 2819737 2927356 394 34 I024 2819782 2927310 390
13 I003 2819717 2927334 396 35 I025 2819749 2927373 393
14 I004 2819800 2927398 388 36 I026 2819811 2927391 386
15 I005 2819830 2927400 383 37 I027 2819807 2927417 387
16 I006 2819843 2927391 381 38 I028 2819780 2927388 389
17 I007 2819796 2927329 388 39 I029 2819800 2927347 387
18 I008 2819746 2927332 393 40 I030 2819731 2927329 394
19 I009 2819768 2927356 391 41 I031 2819799 2927372 387
20 I010 2819766 2927372 392 42 I032 2819804 2927358 386
21 I011 2819772 2927321 389 43 I033 2819756 2927322 385
22 I012 2819820 2927363 385
Bn = pontos da borda, In = pontos internos, Datum SIRGAS 2000 UTM21S
Devido à autalização da versão do QGIS optou-se por deixar na apostila
tutorial para cada versão (5.2.1 e 5.2.2).
5.2.1 Interpolação e isolinhas- QGIS versão 2.18
O primeiro passo é criar a poligonal. Para isto crie o seu próprio arquivo
.csv com os dados da Tabela 10 ou use o arquivo interp boundary.csv dispońıvel no
site. Dessa forma, já é posśıvel visualizar a poligonal (Figura 52).
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Figura 52: Poligonal com propriedades personalizadas
Para personalizar uma determinada layer, clique com o botão direito
sobre a layer desejada e na sequência clique sobre Propriedades. Uma janela será aberta,
nela é posśıvel definir tamanho de fontes, espessura de linhas, cores, preenchimentos,
entre outros (Figura 53).
Selecionar
estilo
Cor do preenchimento 
e da borda
Características
 da layer
Figura 53: Janela para personalização de propriedades de layer
Com a poligonal definida, a próxima etapa é gerar a layer com todos os
pontos da poligonal. Para isso, cria-se um arquivo (.csv) com os pontos que definem
os limites da poligonal e seus pontos internos, ou seja, com todos os pontos (Tabela
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
10). Também é posśıvel utilizar o arquivo interp all.csv dispońıvel no site.
Com os dados dispońıveis em um arquivo .csv, gera-se uma layer com
todos o pontos que compõe a poligonal. Salienta-se de usar o mesmo DATUM de
referência, no nosso caso SIRGAS 2000 - UTM - Fuso 21 S.
Com as layers geradas é posśıvel observar a poligonal e seus respectivos
pontos (Figura 54).
Poligonal
Pontos
Figura 54: Poligonal e seus respectivos pontos
O próximo processo é realizar a interpolação. Inicialmente verifique se o
plugin ‘Interpolation plugin‘ está instalado. Caso não esteja instale.
Acessar o menu Raster - Interpolation e selecione o arquivo shape que
representa todos os pontos pertencentes à poligonal, (Figura 55).
Arquivo de
saída
Atributo
interpolado
Método de 
interpolação
“Malha”
Figura 55: Configuração para interpolação do atributo
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
obs.: SALVE O RASTER NO FORMATO .TIFF
Uma vez executado o comando, será gerado um raster com os pontos
interpolados (Figura 56).
Figura 56: Configuração da propriedades do raster
Posteriormente é posśıvel trocar a paleta para falsa cor e criar uma clas-
sifição. As personalizações de cores e preenchimentos são realizadas nas propriedades
da layer (Figura 57).
Figura 57: Configuração da propriedades do raster
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Após os ajustes desejados, o produto obtido é a poligonal com a layer do
atributo (altitude) interpolado e sua respectiva classifição por cores (Figura 58)
Figura 58: Poligonal com o atributo Altitude interpolado e classificado
Para extrair as isolinhas, clicar em no menu Raster - Extração - Contorno.
Definir o arquivo de entrada, o nome do arquivo de sáıda, intervalo entre as curvas e o
nome do atributo, (Figura 59).
Figura 59: Janela de configuração da extração de isolinhas
Após a extração das isolinhas e alguns ajustes na configuração da layer de
isolinhas, é posśıvel visualizar as próprias isolinhas e o valor das altitudes interpoladas
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
(Figura 60)
Figura 60: Isolinhas com intervalos de 2,0 m
5.2.2 Interpolação e isolinhas - QGIS versão 3.4
Para importar os pontos e criar a poligonal os procedimentossão pra-
ticamente os mesmos. Assumindo que já esta parte está pronta, vamos realizar a
interpolação e as isolinhas. Desta vez o método de interpolação utilizado é o inverso
da distância ao quadrado.
Na caixa de ferramentas (Processing Tools) encontre a opção interpola-
tion e selecione a opção idw interpolation e clique duas vezes sobre (Figura 61).
Figura 61: Função idw interpolation
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Preencha os campos conforme é solicitado (Figura 62).
Figura 62: Campos para função idw interpolation
Após a interpolação a área interpolada poderá ser visualizada (Figura
63).
Figura 63: Área interpolada pelo método idw
Para classificar e alterar a paleta de cores, acesse as propriedades da
Layer e alter os campos da guia Simbology (Figura 64).
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Figura 64: Classificação e paleta de cores
Dependendo da paleta de cores escolhida, o resultado obtido será similar
ao da Figura a seguir (Figura 65).
Figura 65: Área interpolada pelo método idw com classificação e paleta de cores
O próximo passo é a extração das isolinhas. Clicar no menu Raster
Extraction Contour. Definir o arquivo de entrada, o nome do arquivo de sáıda, intervalo
entre curvas e o nome do atributo (Figura 66).
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5 INTERPOLAÇÃO (CURVA DE NÍVEL)
Figura 66: Extração das isolinhas
Como resultado, obtém-se a área com as isolinhas (Figura 67).
Figura 67: Poligonal após interpolação e extração de curvas de ńıvel
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6 MANIPULAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS
6 Manipulação e análise de dados
Existe uma gama de funções de manipulação e análise de dados, cita-se
como exemplo algumas que já foram abordadas nas secções anteriores:
• Transformações de Formato
• Transformações entre Projeções
• Operações geométricas
• Edição de atributos
• Sobreposição de layers
• Interpolação
• Cálculo de peŕımetro e área
Neste material não entraremos no mérito de classificação das funções.
Contudo, para uma compreensão macro das funções de manipulação e análise dos dados
sugere-se a leitura do trabalho individual Introdução a sig - sistemas de informações
geográfica, secção 4.1 (dispońıvel em http://www.dpi.ufv.br/∼jugurta/papers/ti.pdf.
Em termos de complexidade, a análise espacial dos dados pode ser dividida em três
ńıveis: simples, intermediário, e complexo.
6.1 Nı́vel simples
Trata-se de operações que não exigem muitas funções para sua realização.
Um exemplo seria a identificação dos munićıpios com instalações f́ısicas de uma revenda
de insumos (Figura 68).
ALVORADA DO SUL
ARAPONGAS
ASTORGA
IMBITUVA
IPIRANGA
LONDRINA
PALMEIRA
PALMITAL
PITANGUEIRAS
PONTA GROSSA
PRADO FERREIRA
PRIMEIRO DE MAIO
SANTA MARIANA
SERTANEJA
TAMARANA
TEIXEIRA SOARES
TIBAGI
−26
−25
−24
−23
−52.5 −50.0
x
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NO
YES
Figura 68: Munićıpios com instalações f́ısicas de uma revenda de insumos
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http://www.dpi.ufv.br/~jugurta/papers/ti.pdf
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6 MANIPULAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS
6.2 Nı́vel intermediário
Envolve execução de cálculos estat́ısticos da relação entre conjuntos de
dados (correlação, análise descritiva), ou cálculo de distâncias entre entidades para
determinar o rotas otimizadas. Como exemplo, como estratégia para abrir uma nova
loja, deseja-se saber a distância média entres as lojas atuais (Tabelas 11 e 12 ). Outro
exemplo seria a distância entre bebedouros para bovinos em uma propriedade agŕıcola.
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6 MANIPULAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS
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