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Estudo de Uso e Ocupação do Solo

Exemplo: Sub-bacia do Ribeirão Santa Juliana –bacia do Paranaíba (PN2)

Passo a passo complementar da Metodologia do Zoneamento Ambiental Produtivo – ZAP de sub-bacias hidrográfica. 2ª Edição.

Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento sustentável - SEMADSecretaria de Estado de Agricultura, Pecuária e Abastecimento – SEAPA

Setembro2016

Índice

Obtenção das Imagem de Satélite

Tratamento das Imagem de Satélite

Tratamento das Imagem de Satélite – Utilizando o SPRING

Tratamento das Imagem de Satélite – Utilizando o QGIS sem complemento

Corte de Máscara com o QGIS

Vetorização

Vetorização Automática

Vetorização Automática – Classificação Supervisionada (SPRING)

Vetorização Automática – Classificação Não Supervisionada (HYPERCUBE)

Vetorização Manual (QGIS)

Clique no título para ir até o slide.

Tratamento das Imagem de Satélite – Utilizando o QGIS com complemento SCP

Vetorização Automática – Classificação Supervisionada (QGIS SCP)

Obtenção das Imagens de Satélite


Para a obtenção das imagens do Landsat 8 junto à NASA, basta seguir os caminhos explicitados logoabaixo:• Acesse o site http://earthexplorer.usgs.gov/;• Clique no link Register para efetuar registro e depois de completado, clique em Login para acessar

o sistema.

http://earthexplorer.usgs.gov/


Na aba Search Criteria do Earth Explorer, existem várias opções para localizar sua área de estudo, dentre elas:• Procurar pelo nome da área do estudo (1);• Utilizar um arquivo shapefile (.shp) ou KML (.kml) para que o EE selecione automaticamente a(s)

imagem(s) de satélite da região (2);• Usar a visualização do mapa (3);• Informar em lat/long a sua área de estudo (coordenadas geográficas) (4);• Selecionar a área manualmente (5);• Entre outras opções mais avançadas.

Informações das coordenadas geográficas da Sub-bacia do Ribeirão Santa Juliana.


Após encontrar a área de estudo, clique no botão Data set.


Selecione a opção Landsat Archive e então marque L8 OLI/TIRS. Para ver os resultados, clique emResults.


Uma nova aba de resultados surgirá, encontre a melhor fotografia para que seja trabalhada a vetorização. Dêpreferência para as imagens que não possuam nuvens e que estejam limpas. Para verificar a imagem, cliqueem cada miniatura do resultado até encontrar a mais adequada para a sua área de estudo. Para o RibeirãoSanta Juliana encontrou-se a imagem LC82200732015289LGN00 do dia 16 de outubro de 2015.


(1) - Miniatura da imagem; (2) – Área aproximada de estudo (Ribeirão Santa Juliana).

Pode-se verificar também a imagem diretamente no mapa, para isso clique no botão de imagem(ícone de uma foto ao lado do ícone de pé) da sua miniatura.


Após a verificação, baixe a imagem clicando no ícone de Download (seta verde em cima de umdisco rígido). Ao clicar no ícone de download, uma nova janela abrirá. Selecione a opção Level 1GeoTIFF Data Product para iniciar o download para seu computador.


Características gerais do satélite Landsat 8 e seus sistemas sensores.

Fonte: U.S. Geogological Survey.

Tratamento das Imagens de Satélite


A seguir, três processos de tratamento de imagem, o primeiro utilizando o software SPRING na versão 5.3 e o

segundo e terceiro utilizando o software QGIS 2.12. Ambos possuem prós e contras.

O Spring é um processo mais rápido, mas demanda uma certa experiência na área, já que o software possui várias

opções que podem confundir o usuário.

O QGIS apresenta um processo mais lento, que pode ter a necessidade de instalação de complementos, mas possui

uma interface mais amigável, além de unificar o processo de vetorização manual.

Escolha o método abaixo:

Sem complemento

Complemento SCP


Utilizando SPRING

No software SPRING é necessário inicialmente criar um banco de dados para hospedar o projeto a ser iniciado.Ao abrir o Spring, a tela de seleção do Banco de Dados será aberta. Crie um diretório no computador paratrabalhar com o tratamento da imagem e selecione-o através o botão Diretório; Em Nome escolha um nomepara o Banco de Dados, neste exemplo foi usado Tratamento; Em Gerenciador deixe a opção como SQLite;Clique em Criar para finalizar.Exemplo da tela de Banco de Dados preenchida:

Tratamento das Imagens de Satélite – Utilizando SPRING

Uma vez criado, toda atividade realizada a partir de então estará conectada com este diretório e os arquivosgerados nas operações executadas serão aqui salvos.

Após a criação do Banco de Dados, selecione-o na lista e clique em Ativar para iniciar o trabalho


É necessário adicionar as imagens com que se vai trabalhar. Clique no menu Arquivo > Importar > Importar Dados Vetoriais e Matriciais.


Uma nova janela será aberta. Na aba Dados, clique em Arquivo e navegue até o diretório onde as imagens do LandSat 8 foram extraídas.


Na janela Diálogo aberta, em Arquivos do tipo selecione TIFF/GEOTIFF para que as imagens apareçam e selecione as imagens B4, B5, B6 e B8. Clique em Abrir.


Selecione a aba Saída, escolha um nome para seu projeto (neste exemplo, Tratamento), cliqueem Categoria e selecione a opção CAT_Imagem. Clique Executar para iniciar o processo deimportação (é recomendado não minimizar o Spring ou utilizar outros programas durante aimportação).


Ao finalizar a importação, clique em fechar e clique no ícone destacado para abrir o Painel de Controle com as imagens.


No painel de controle, clique na imagem B6 e selecione na parte inferior R. Faça o mesmo com aimagem B5, mas selecione G e para a B4 selecione B. Este procedimento faz a fusão das imagens embanda 6-5-4 (falsa cor) direto na tela do Spring.


Para realizar a fusão e para adicionar a banda pancromática (Banda 8 do LandSat 8) para alcançaro pixel de 15 metros é necessário realizar a conversão de RGB para IHS. Para isso, clique no menuImagem > Transformação IHS <-> RGB.


• A janela de transformação se abrirá.

• Em Transformações selecione a opção RGB->IHS;

• Em Planos de Entrada selecione a Opção R e na janela de Categorias e Planos (figura à direita

no próximo slide) que abrir selecione a imagem B6, clique em Executar e logo após Fechar;

• Faça o mesmo para G, mas dessa vez selecionando a imagem B5 e para B selecionando a

imagem B4;

• Em PI de Saída, escreva um nome qualquer para identificar a imagem, no exemplo foi

utilizado fusao;

• Em Tamanho do Pixel de Saída selecione R para informar que é de 30 metros como o da

imagem B6 usada para R;

• Selecione no menu dropbox a opção 16 bits sem sinal;

• Clique em Executar para iniciar o processo e aguarde (é recomendado não minimizar o Spring

ou utilizar outros programas durante o processo). Um exemplo da janela de Transformação

preenchida pode ser vista na figura à esquerda no próximo slide.



Janela Transformação IHS <-> RGB preenchida.

Janela de Categorias e Planos aberta ao clicar em R, G ou B.

• Ao finalizar a fusão 3 telas se abrirão. Feche-as eacesse o menu Imagem > Transformação IHS <->RGB novamente.

• Desta vez deve-se realizar o processo reverso, IHS->RGB e na seleção dos Planos de Entrada na opçãoI selecione a imagem B8 (Pancromática) paraalcançar o pixel de 15 metros;

• Em H e S selecione as imagens fusao_H e fusao_Srespectivamente (caso tenha escolhido o PI deSaída como fusao no passo 4);

• Em PI de Saída escolha um nome para a imagemque será fusionada, neste exemplo foi usadofusao_landsat8_16bits;

• Em Tamanho do Pixel de Saída selecione a opção Ipara escolher a banda pancromática com pixel de15 metros e no menu dropbox selecione a opção 16bits sem sinal;

• Finalmente, clique em Executar e aguarde (érecomendado não minimizar o Spring ou utilizaroutros programas durante o processo).


Novamente 3 telas se abrirão, feche-as. Perceba que no painel de controle aparece todas asimagens trabalhadas e fusionadas até então. Desta vez selecione as 3 últimas de acordo com onome final da imagem.


A imagem fusionada deve aparecer na tela ao lado.


Para trabalhar na vetorização deve-se exportar a imagem fusionada e salvá-la. Para isso, clique no menu Arquivo > Exportar Dados Vetoriais e Matriciais.


Na janela aberta, escolha o formato TIFF/GeoTIFF e selecione a opção RGB. Nas opções R, G e Bselecione a imagem respectiva para cada uma, clique em Salvar e escolha o nome e em seguida odiretório onde a imagem fusionada será salva.


Prossiga para o capítulo Corte de Máscara para continuar o passo a passo de mapeamento do Uso do Solo, onde será utilizado o software QGIS para tal procedimento.


Utilizando QGIS sem complemento

Para a composição de banda, utilize a ferramenta Mosaico no QGIS que se encontra no menuRaster > Miscelânea > Mosaico.

Tratamento das Imagens de Satélite – Utilizando QGIS

Uma nova janela abrirá. Em Arquivos de Entrada, clique em Selecione e selecione as imagens queterminam com B6, B5 e B4, nesta ordem utilizando a tecla CTRL (Control). Tenha certeza de que emFicheiro do Tipo esteja selecionada a opção GeoTIFF.


Em Arquivo de Saída, clique em Selecione e escolha um nome para salvar a imagem composta queserá gerada, neste exemplo alterou-se apenas o final do nome para 654.


Em seguida, marque as opções Nenhum valor de dado, Pilha de camada e Opções de Criação.Clique em OK para gerar a composição das bandas.


• A imagem gerada possui resolução espacial de 30 metros, porém, através da ferramentaOrfeo Monteverdi (Análise de Imagens) do QGIS, foi possível alcançar os 15 metros de pixelmencionados.

• Siga os passos abaixo para utilizar a Ferramenta Orfeo:

• Clique no menu Processar > Caixa de Ferramentas.


Uma janela anexa ao lado direito do programa surgirá. Clique em

Caixa de Ferramentas Orfeo (Análise de imagens) > Geometria e

clique duas vezes em Sensor Superimposto (Lembre-se de ativar a

Interface Avançada na parte inferior da janela para que a Caixa de

Ferramentas Orfeo seja exibida).


Ao clicar duas vezes em Sensor superimposto, uma nova janela abrirá. Nessa janela, utiliza-se algunscampos para realizar a composição da Banda Pancromática (Banda 8 do Landsat 8). Em ReferenceInput, clique no botão de reticências ... e selecione a imagem do Landsat 8 que tem o nomefinalizando com B8.


No campo The image to reproject, selecione a imagem composta anteriormente em falsa cor, a 6-5-4.


Altere os campos Spacing of the deformation field para 0 e Interpolation para linear.


Para finalizar, em Output image, clique nas reticências ... e selecione Salvar em arquivo. Procure odiretório de seu trabalho e utilize um nome para a imagem. Neste exemplo, foi escolhido o nomesuper.tif. Clique em Run para iniciar o processo e aguarde, pois este é demorado.


Após gerar a imagem superimposta, deve-se realizar a fusãodesta com a RGB 6-5-4 para finalmente alcançar o pixel de15 metros em RGB. Para isso, abra novamente a caixa deferramentas e clique em Caixa de Ferramentas Orfeo >Geometria > Pansharpening (rcs).


Na janela que se abriu preencha as informações conforme exemplo:

• Em Input PAN Image, selecione a imagem de Banda 8 (que finaliza com o nome B8);

• Em Input XS Image, selecione a imagem superimposta criada no passo 9;

• Em Output image clique nas reticências e escolha Salvar em Arquivo e escolha o nome quedesejar (no exemplo, fusao_landsat8.tif);

• E então clique em Run para executar o processo e aguarde a finalização.


O próximo passo é realizar a conversão do Tipo de Dados da imagem, que atualmente está emFloat32 para Float16. Clique no menu Raster > Conversão > Conveter.


• Uma nova janela será aberta.

• Em Camada de entrada selecione o arquivo criadono passo anterior (neste exemplo,fusao_landsat8.tif);

• Em Arquivo de saída crie um novo arquivo com onome que desejar (neste exemplo,fusao_landsat8_16bit.tif);

• Marque a caixa Sem dados com o valor 0 pararemover o fundo preto na imagem;

• Na parte inferior da janela encontra-se a caixa decomandos do GDAL, clique no lápis para editar esubstitua a primeira linha por gdal_translate –a_nodata 0 –ot UInt16 –of GTiff e clique em OK parafinalizar.



Resultado final da fusão das bandas.

Pode-se observar que o processo final gerou uma imagem com baixa nitidez. Para realça-la, deve-seajustar o Estilo da camada. Para isso, clique com o botão direito sobre a camada, neste exemplofusao_landsat8_16bit, e clique em Propriedades.


Uma nova janela abrirá, clique na aba Estilos e altere os valores (quadrados verdes), clique emCarregar e finalmente em OK.


O resultado é mostrado abaixo e no próximo slide.



Utilizando QGIS com complemento SCP

Tratamento das Imagens de Satélite – Utilizando QGIS – com complemento SCP

O tratamendo e a vetorização automática direta no QGIS pode também ser feita através do

complemento (plugin) “Semi-Automatic Classification Plugin(SCP)”. Instale-o seguindo o caminho:

Complementos>Gerenciar e Instalar Complemento.


Com o complemento instalado, uma nova aba será adicionada no QGIS de nome SCP. Através dessecomplemento é possível baixar as imagens Landsat, caso ainda não as tenha, converter os dados dessaimagem para refletância, recortar todas as imagens com um único comando, empilhar as diferentesbandas, classificar e verificar a precisão da classificação entre outras aplicações.

Vetorização Automática – QGIS (Classificação Supervisionada)

Caso ainda não se tenha baixado as imagens Landsat é possível fazê-lo diretamente pelo SCP, existindo

a possibilidade de filtrar a pesquisa por data de aquisição e percentual de cobertura de nuvem.

Após determinar os filtros clique em “Find images”, o programa então irá buscar todas imagens com os

requisitos selecionados.


Baixando as imagens do Landsat:

*Radiância refere-se ao valor da radiação medido pelo satélite, esse sofre alteração de acordo com as condições atmosféricas e intensidade do sol, já a refletância refere-se ao perceptual que um alvo reflete em

determinada faixa do espectro eletromagnético, essa transformação é opcional, porem quando temos que usar mais de uma imagem ela se torna obrigatória, visto que a radiância de um mesmo alvo em duas

imagens serão distintas, o mesmo não ocorrendo com sua refletância.


Após baixadas as imagens é necessário projetá-las novamente para o mesmo sistema de coordenas quese está trabalhando. Após isso, recorte-a usando o polígono da sub-bacia com a opção “Clip multiplerasters”.

Clicando na opção “clip selected rasters” um novo conjunto de rasters será gerado.


Após o corte, deve-se realizar o empilhamento dessas, que consiste em unir todas as bandas recortadas em um único arquivo.


Após o empilhamento da banda será possível a visualização da mesma em composição coloridas. Paraisso, use a opção em destaque na imagem abaixo. Primeiramente, atualize as camadas através do botãoe selecione a imagem empilhada. Com isso será possível visualizar uma composição colorida com aopção Nela se insere três bandas que serão visualizadas, a primeira estará em vermelho asegunda em verde e a terceira em azul. Por exemplo se quisermos uma composição colorida realusaremos as combinações 4-3-2.


Algumas combinações úteis de bandas para o Landsat 8 são:

Combinações RGB

Cor natural 4 3 2

Área urbana 7 6 4

Vegetação 5 4 3

Agricultura 6 5 2

Solo e água 5 6 4

Cor natural com remoção atmosférica 7 5 3

Infravermelho de onda curta 7 5 4

Análise ambiental 6 5 4

Fonte: ESRI (Environmental Systems Research Institute).


O próximo passo a ser feito utilizando o SCP está ligado à vetorização automática supervisionada. Caso tenha utilizado esse processo, o capítulo de corte de máscara pode ser ignorado, já que o SCP faz esse corte durante o processo. Clique no título abaixo para ir até a vetorização automática utilizando o SCP:

Vetorização AutomáticaQGIS - SCP

Corte de MáscaraQGIS

Para finalizar o processo e trabalhar na área da bacia, recomenda-se inserir o shape da área deestudo e realizar um corte de máscara através dele.

Corte de Máscara com QGIS

Para realizar o corte, clique no menu Raster > Extração > Cortador.


• Uma nova janela abrirá.

• Em Arquivo de entrada (raster) selecione a suaimagem tratada, no exemplofusao_landsat8_16bit;

• Em Arquivo de Saída, crie um novo arquivo .tifcom o nome que desejar, no exemplo foiutilizado bacia_landsat8.tif;

• Em Modo clipping, selecione a opção Camadamáscara é selecione o shape da sua área deestudo, no exemplo a Sub-bacia do RibeirãoSanta Juliana;

• Por fim, clique em OK para iniciar o processo.


Corte conversão para Float16.



Corte conversão para Float32.

Vetorização

• Para a classificação de Uso e Ocupação do solo da área de estudo – bacia do Ribeirão Santa Juliana foram

utilizados dois métodos:

• Método de classificação automática segmentada por classes de cor e;

• Método manual de vetorização das feições identificadas na paisagem.

• Cada método apresenta pontos positivos e negativos, sendo a definição do melhor procedimento de

acordo com as características da área de trabalho, da possibilidade de realização de estudo de campo, da

gama de feições a ser mapeada, etc. É possível usar os dois processos intercalados para construir um mapa

ainda mais trabalhado.

Vetorização

Escolha o método:

Vetorização Manual


A vetorização automática é recomendada para bacias ou sub-bacias de grande extensão, auxiliando noprocesso de vetorização manual após exportação em shapefile das feições classificadas automaticamente.

Para a classificação dos tipos de uso do solo por métodos automáticos, utilizou-se três softwares distintos:

• Spring 5.3 (classificação supervisionada com classificador por máxima verossimilhança) que pode seradquirido gratuitamente em websites de geoprocessamento;

• QGIS (classificação supervisionada) e;

• HyperCube (classificação não supervisionada) também obtido gratuitamente através do website doExército Militar dos Estados Unidos da América.


Escolha o método:

Classificação Supervisionada Classificação não Supervisionada

No software SPRING é necessário inicialmente criar um banco de dados para hospedar o projeto a

ser iniciado, conforme já dito antes (slide 15 e slide 16). Uma vez criado, toda atividade realizada a

partir de então estará linkada com este diretório e os arquivos gerados nas operações executadas

serão aqui salvos.

Com o banco de dados criados, basta importar a imagem até aqui trabalhada através da

ferramenta de importação de dados vetoriais e matriciais do SPRING também explicada

anteriormente (slide 17 e slide 18). Após a adição da imagem, basta associar cada banda do

satélite ao padrão RGB escolhido, conforme propósitos semelhantes aos da composição de bandas

realizada previamente.

Vetorização Automática – Spring 5.3 (Classificação Supervisionada)

Para dar início ao processo de classificação

supervisionada, basta acessar as ferramentas de

classificação do software no menu Imagem >

Classificação selecionar o tipo de segmentação (por

pixel ou região) e criar um novo processo, aqui

nomeado de “Class_auto” (figura ao lado).

O primeiro procedimento é o de treinamento da

imagem, em que serão adquiridas amostras

representativas das diversas feições a serem

identificadas na imagem, conforme explicitado na

figura do próximo slide.

É necessário criar classes de uso do solo, atribuir

cores e adquirir pontos amostrais para cada uma

delas, até que se tenha um número razoável de

amostras.

Quanto mais atenta e precisa a delimitação, maior

será a fidelidade da classificação.


Após salvar as amostras adquiridas e finalizada a etapa de treinamento, parte-se para o procedimento de

classificação, em que é necessário delimitar o tipo de classificador (aqui utilizado o índice de máxima

verossimilhança, “maxver”), cuja base geoestatística é diferente de modelo para modelo.

É possível ainda, realizar a análise das amostras adquiridas antes de executar o procedimento, de modo a

verificar a matriz de confusão entre classes delimitadas (figura à esquerda). Para uma boa classificação, índices

acima de 80% são aceitáveis (figura à direita).


O resultado obtido pode ser refinado se utilizada a técnica de pós-classificação, que promove aeliminação de parte dos ruídos gerados. O produto final é um raster com a classificação gerada,realizado aqui de maneira rápida e robusta para fins de exemplificação.


Vetorização Automática – QGIS utilizando complemento SCP (Classificação Supervisionada)

Com a imagem cortada e empilhada, prossiga com a classificação utilizando o SCP.É necessário delimitar primeiramente as áreas de treinamento chamadas de ROI (Region ofInterest). Crie um arquivo vetorial através da opção “new shp”, e através do ícone cria-se osvetores da amostra. Antes de criar os vetores, é necessário nomear a classes que essespertencem na opção “ROI signature definition”.

Cria-se o arquivo em que

será armazenada as

amostras.

Inicia-se a criação de um polígono,

deve-se colocar a que classe ele

pertencerá na janela abaixo. Cria-se o ROi

através da opção

save ROI


É recomendado utilizar as imagens Google Earth para confirmar qual feição aquela classe realmente

pertence, porem deve se ter cautela, pois provavelmente a imagem do Google se encontra deslocada

no QGIS e alguma mudança pode ter ocorrido entre a data da imagem do Google e a imagem Landsat

que é mais atual.


Ao finalizar os ROIs, deve-se escolher o algoritmo que será usado na classificação, bem como o limiar(threshold) que vai de 0 a 100. Quanto menor o limiar, mais pixels não serão classificados, porémquanto maior, menos precisa será a classificação. Uma ferramenta muito útil para escolher o algoritmoe o limiar que resultarão na melhor classificação, e também para verificar a necessidade de mais áreasde treinamento é o “classification preview”, ao clicar no botão e clicar no mapa. O SCP iráclassificar uma pequena área da imagem, o que permitirá verificar a precisão do classificador a serusado, essa ferramenta é mostrada na imagem abaixo.


Para realizar a classificação usa-se a opção “perform classification”, caso também se queira gerar osvetores para cada classe seleciona-se a opção “create vector”.


Para verificar a precisão da classificação usa-se a opção “accuracy” do SCP. Com ela é possível saber o percentual dospixels selecionados como amostra que foram classificados corretamente, esse perceptual é mostrado na opção“overall accuracy”. Um outro indicador para verificar essa exatidão é o índice Kappa (Kappa hat classification), esseíndice varia de 0 a 1 e a qualidade da classificação pode ser dividida nos seguintes intervalos: 0 – 0,2 = ruim; 0,2 – 0,4= razoável; 0,4 – 0,6 = boa; 0,6 – 0,8 = muito boa; e 0,8 –1,0 = excelente.

Insira o Raster com o resultado da classificação

Insira o arquivo com as amostras utilizadas na classificação

Acurácia média da classificação

Índice Kappa da classificação

No caso mostrado na figura acima verifica-se a baixa precisão da classificação, sendo que apenas 49.5% dos pixels daamostra foram classificados corretamente, para melhorar a classificação, deve-se adquirir mais amostras, adicionarmais classes ou altear o algoritmo ou o limiar escolhidos.

O procedimento de classificação de usos do solo através do HyperCube inicia-se pela adição daimagem composta e tratada e sua conversão de cor para índices de cor, o que envolve acategorização do número de cores em classes representativas das feições que se deseja identificarna imagem (se são encontrados vinte tipos distintos de uso do solos, por exemplo, o número declasses será vinte).

Vetorização Automática – Classificação Não Supervisionada

Em seguida, o caminho inverso é realizado de modo a converter a imagem categorizada em 20índices de cor para 20 classes de cor.

Este procedimento é necessário, pois somente é possível classes de cor para classe de mapa (mapatemático), de onde será realizada a classificação dos usos do solo.

A figura abaixo revela o aspecto da imagem após ser transformada em classe de mapa.


Ao acessar o editor de classes de mapa do software é possível associar cada um dos vinte aspectossegmentados em cores e nomenclaturas diferentes.

É possível ainda, exportar a feição em destaque para o formato shapefile (destacado emvermelho), legível por qualquer Sistema de Informação Geográfica (SIG), o que se traduz em ganhotemporal, uma vez que a velocidade para a criação da mesma feição através do QGIS, por exemplo,seria muito menor.


Vetorização ManualQGIS

• Para vetorização manual deve se ter emmãos:

• a imagem tratada com o corte demáscara da área a ser trabalhada e,

• as informações de campo, se houver.

• Devem ser criados arquivos do tiposhapefile para cada uma das feiçõesidentificadas.

Vetorização Manual - QGIS

Denominações Gerais

Área Urbana Vegetação nativa Pastagem

Comunidade rural Veredas* Benfeitorias

Distrito industrial Lavoura temporária Mineração

Represas Pivôs Estradas

Lagoas naturais Cana Outros

Afloramento rochoso Lavoura permanente

Solo exposto Silvicultura

Denominações Específicas

Represas Açudes

Reservatórios para geração de energia elétrica

Vegetação nativa

Formações florestais

(Mata)

Floresta Decidual

Inicial

Intermediária

Avançado

Floresta Semidecidual

Inicial

Intermediária

Avançado

Floresta Ombrófila

Inicial

Intermediária

Avançado

Cerrado Cerrado stricto sensu

Cerradão

Campo rupestre

Caatinga

Formações hidrófilas**

Mata Ciliar

Lavoura permanente Café

Frutíferas

*Devido à importância legal, a fitofisionomia Veredas, quando houver na bacia, deve ser “destacada” dos demais

tipos de vegetação nativa. Por isso se encontra no grupo de “Denominações Gerais”.

**Presente em várzeas/brejos (áreas encharcadas), exceto Veredas.

Padronização dos diferentes tipos de uso e ocupação do solo:

• Para criar um shapefile, clique na opção Shapefile no canto esquerdo do QGIS ou aperte Ctrl +Shift + N.

• Selecione o tipo de vetor, a codificação deve ser UTF-8, selecione também o SRC (Sistema deReferência de Coordenadas) e clique em OK. Uma janela abrirá perguntando o nome e o localonde deseja salvar o novo arquivo.


• Com o shapefile criado, clique sobre ele e então clique no botão Alternar Edição (lápis).

• Um ícone no formato de um lápis aparecerá sobre o shapefile e novos botões de edição serãohabilitados.


• Para adicionar uma feição, clique no botão Adicionar Feição.

• Inicie o processo de vetorização clicando sobre a área detrabalho do mapa. Esse passo depende do formato de vetorselecionado (Linha, ponto ou área). Para finalizar a vetorizaçãoda feição, use o clique direito do mouse.


• Lembre-se sempre de salvar a sua edição para que não a perca caso ocorra algum erro.

• Para isso, clique no botão Salvar edições da camada.


• Ao finalizar a edição, clique novamente no botão Alternar edição (lápis) e salve qualquer alteração,caso deseje. Sinta-se livre para editar o seu vetor a qualquer momento.

O processo de vetorização deve ser orientado pelos aspectos revelados pela imagem tratada,conhecimentos empíricos dos técnicos, além de informações secundárias de estudos de impactoambiental.


Mapa preliminar de classificação do uso e ocupação do solo na bacia do Ribeirão Santa Juliana


Trabalho de Campo e elaboração do Mapa final do Uso e ocupação do solo

• Ficha Técnica de Observações em Campo (modelo no Anexo II da metodologia do ZAP).

• Verificação e validação das feições - ajustes no mapa preliminar – elaboração do mapa Final.

Mapa final de classificação do uso e ocupação do solo na bacia do Ribeirão Santa Juliana

• Para realizar cálculos de área no QGIS, utiliza-se a calculadora de campo através da tabela deatributos.

• Cálculo de área só funcionará se o seu shapefile estiver utilizando um SRC em metros (UTM).

• Após realizar essa verificação, abra a tabela de atributos do seu shapefile clicando com o direito emcima deste no painel de camadas e em seguida “Abrir tabela de atributos”.

Cálculo de áreas - QGIS

• É necessário primeiramente criar uma coluna para o cálculo da área.

• Com a janela de atributos aberta, clique no botão Alternar modo de edição (lápis) ou apertesimultaneamente Ctrl + E.

Cálculo de áreas- QGIS

• Clique no botão Novo campo, ou aperte simultaneamente Ctrl + W.


• A janela de adicionar campo se abrirá.

• Insira o nome area_ha (recomenda-se não utilizar nenhum caractere especial – acentuações, cê-cedilha, etc.) e selecione o tipo “número decimal real”, o mais recomendado para cálculos. Emseguida deve-se escolher o comprimento e a precisão. Comprimento é o tamanho máximo denúmeros do campo e a precisão o tamanho máximo de números após a vírgula. Nesse casousaremos 8 para comprimento e 3 para precisão.


• Com o novo campo (coluna) criado e ainda em modo de edição, abra a calculadora de campoclicando no botão Abrir calculadora de campo ou aperte simultaneamente Ctrl + I.


• Com a calculadora de campo aberta, selecione a opção Atualiza um campo existente, e na listaabaixo selecione o campo area_ha.

• Na aba expressão digite o seguinte para calcular a área em hectares: $area/10000

• Para calcular a área em quilômetros quadrados (km²) digite: $area/1000000

• *Valores para UTM.

• Clique em OK e o valor da área aparecerá no campo correspondente.

• Para finalizar, clique novamenteno botão de alternar edição(lápis), salve as mudanças e fechea tabela de atributos.


Geração de buffer - QGIS

• Para realizar os buffers de área no QGIS, utiliza-se as ferramentas de geoprocessamento dopróprio software.

• Cálculo do buffer será mais preciso se o seu shapefile estiver utilizando um SRC em metros(UTM).

• Após realizar essa verificação, selecione seu shapefile no painel de camadas. Clique no menuVetor > Ferramentas de Geoprocessamento > Buffer(s)... Ou menu Vector > Geoprocessamento >Buffer de distância fixa (dependendo da versão do QGIS).

• Uma nova janela será aberta.

• Selecione o shapefile que deseja realizar o buffer na lista “Entrar com camada vetorial”, escolha adistância do buffer de acordo com sua SCR, nesse exemplo utiliza-se 30 metros em uma SCRUTM.

• Para melhor estética, selecione a opção dissolver distância do buffer.

• Selecione um local para salvar o shapefile de buffer.

• O novo buffer aparecerá na janela de camadas e no mapa.

Geração de buffer - QGIS

Mapa das Áreas de Preservação Permanente Hídricas da bacia do Ribeirão Santa Juliana

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