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11 Mapeamento qualitativo e quantitativo Luca Betoline ROTEIRO DE Paulo Márcio Manoel do Couto ROTEIRO DE CARTOGRAFIA CARTOGRAFIA www.ofitexto.com.br FIG. 11.1: Exemplo de símbolos pontuais pictóricos Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996).

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Fig. 11.1: Exemplo de símbolos pontuais pictóricos

Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996).

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Fig. 11.2: Falha na utilização de símbolos pontuais pictóricos na construção de um mapeamento qualitativo

Fonte: Fernandes (1998).

Uso urbano(formal e informal)

Queimada

Pluviosidade><

><

Poluição><

Mapa de vetores de transformação da paisagem do maciço da TijucaMunicípio do Rio de Janeiro — RJ

N MADUREIRA

ENG. NOVO

GRAJAÚTIJUCA

JACAREPAGUÁ

CATUMBI

LARANJEIRAS

COPACABANAIPANEMA

SÃO CONRADOBARRA DA TIJUCA

Baía de Guanabara

Lagoa Rodrigode Freitas

Lagoa da Tijuca

Oceano Atlântico

7470000mN690000mE

7452000mN

6680

00m

E

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Fig. 11.3: Exemplo de símbolos pontuais geométricos

Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996).

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Fig. 11.4: Utilização de símbolos pontuais geométricos com diferentes formas

Fonte: Fernandes, Lagüéns e Coelho Netto (1999).

Mapa de ocupação de favelas no maciço da Tijuca e adjacências

Município do Rio de Janeiro — RJ

NMADUREIRA

ENG. NOVO

GRAJAÚTIJUCA

JACAREPAGUÁ

CATUMBI

LARANJEIRAS

COPACABANAIPANEMA

SÃO CONRADOBARRA DA TIJUCA

Baía de Guanabara

Lagoa Rodrigo

de Freitas

Lagoa da Tijuca

Oceano Atlântico

7470000mN 690000mE

7452000mN

6680

00m

E

1984 - 1910

1911 - 1930

1931 - 1950

1951 - 1970

1971 - 1991Sistemas de drenagemdo maciço da Tijuca

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Fig. 11.5: Utilização de símbolos pontuais geométricos com diferentes matizes

Fonte: Fernandes (1998).

Município do Rio de Janeiro — RJ

N

MADUREIRA

ENG. NOVO

GRAJAÚTIJUCA

JACAREPAGUÁ

CATUMBI

LARANJEIRAS

COPACABANA

IPANEMA

SÃO CONRADOBARRA DA TIJUCA

Baía de Guanabara

Lagoa Rodrigode Freitas

Lagoa da Tijuca

Oceano Atlântico

7470000mN 690000mE

7452000mN6680

00m

E

1984 - 1910

1911 - 1930

1931 - 1950

1951 - 1970

1971 - 1991

Sistemas de drenagemdo maciço da Tijuca

Mapa de ocupação de favelas no maciço da Tijuca e adjacências

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Fig. 11.6: Exemplo de símbolos pontuais associativos

Fonte: Adaptado de Anson e Ormeling (1996).

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Fig. 11.7: Exemplo de símbolos lineares qualitativos

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Fig. 11.8: Exemplo de símbolos lineares qualitativos indicando direção

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Fig. 11.9: Exemplo de símbolos lineares qualitativos com diferentes continuidades

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Fig. 11.10: Exemplo de símbolos lineares qualitativos com diferentes contrastes de brilho

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Fig. 11.11: Exemplo de símbolos lineares qualitativos com diferentes fechamentos visuais

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Fig. 11.12: Exemplo de símbolos lineares qualitativos com diferentes complexidades

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Fig. 11.13: Exemplo de símbolos lineares qualitativos com diferentes compactações

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Fig. 11.14: Diferentes simbologias para mapeamentos qualitativos de área

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Floresta clímax

Floresta secundária inicial

Gramínea

Reflorestamento

Fig. 11.15: Diferentes simbologias para mapeamentos

qualitativos de área de tipos vegetacionais

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Fig. 11.16: Categorias e classes de mapeamentos qualitativo com diferentes cores e valores de cor

Floresta clímax local

� Classes de uso

Floresta secundária tardia

Floresta secundária inicial

Formação pioneira

Gramíneas

Cultivos

Recém-queimada

Solo exposto

Movimento de massa

Afloramento rochoso

Pedreira

Alta densidade de edificações

Baixa densidade de edificações

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Fig. 11.17: Representações com mistura ou superposição de áreas

Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996).

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Fig. 11.18: Representações com e sem linhas de contorno

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Fig. 11.19: Variáveis gráficas de orientação e disposição em legendas de mapeamentos qualitativos de área

Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996)

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Fig. 11.20: Uso de padrões para mapeamentos qualitativos de área de tipos de solo

Fonte: Fernandes (1995).

Mapa de solos

Sub-bacia do córrego do Açude

N

0 500 mEscala:

2459800366500

2461900369000

Afloramento de rocha

Latossolo câmbico

Latossolo vermelho-amarelo

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Fig. 11.21: Mapa de pontos de uma mesma distribuição utilizando tamanho e representações de pontos diferenciados

Mapa 31 Ponto = 10.000 hab.

1 Ponto = 0,3 mm

Mapa 41 Ponto = 150.000 hab.

1 Ponto = 1 mm

Mapa de distribuição populacional do Brasil na década de 1980

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Fig. 11.22: Mapa de pontos utilizando B) uma e A) duas informações

Distribuição de homens no Estado do Rio de Janeiro — 2000

Distribuição de homens e mulheresno Estado do Rio de Janeiro — 2000

1 ponto azul = 9.000 homens1 ponto rosa = 9.000 mulheres1 ponto azul = 9.000 homens

A B

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Fig. 11.23: Monógrafo para a definição de

melhores ajustes para mapas de pontos

Fonte: adaptado de MacKay (1954). Pontos por cm2

Áre

a ag

rega

da d

os p

onto

s em

cm

2

Distâncias entre pontos em cm

Diâmetro dos pontos em cm

Dis

tânc

ias

entr

e po

ntos

em

cm

Zonade coalescência

0391

0508

0254

0598

0762

1010157015241778203217

78

1524

1270

1143

1016

0886

0702

1.0

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

015.50 31.00 46.50 52.00 77.50 93.00 106.50 124.00 139.50 155.00 170.50

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Fig. 11.24: Tipos de símbolos proporcionais: geométricos e iconográficos

Símbolos geométricos

R$ 5.000.000,00 R$ 2.000.000,00 R$ 1.000.000,00

Símbolos iconográficos

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Fig. 11.25: Ábaco de Lenz César H.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

R

R

R

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Fig. 11.26: Exemplos de legenda aplicada a símbolos proporcionais

Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996).

100

50

20

5

10050205

100

50

205

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Fig. 11.27: Exemplos de legendas linear e logarítmica aplicadas a símbolos proporcionais

Fonte: adaptado de Tyner (1992).

0 20 100 200 400

0 10 100 200 400 600 800 1.000

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Fig. 11.28: Formas para se contornar os problemas de superposição de símbolos

Fonte: adaptado de Anson e Ormeling (1996).

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Fig. 11.29: Uso de símbolos sólidos no mapa de número de habitantes por unidades da federação brasileira

Fonte: adaptado de Tyner (1992).

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Fig. 11.30: Exemplos de mapas de símbolos graduados segmentados: pizza e barras

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Fig. 11.31: Mapas de símbolos graduados segmentados

utilizando dados com valores discrepantes

para unidades de área

Símbolos proporcionais segmentados — pizzas

Símbolos proporcionais segmentados — barras

Símbolos proporcionais segmentados — estacas

Símbolos proporcionais segmentados — pizzas

Símbolos proporcionais segmentados — barras

Símbolos proporcionais segmentados — estacas

Símbolos proporcionais segmentados — pizzas

Símbolos proporcionais segmentados — barras

Símbolos proporcionais segmentados — estacas

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Fig. 11.32: Diferentes espessuras na representação de quantificações variáveis

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Fig. 11.33: Representações de fluxos com diferentes valores e técnicas para direção

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Fig. 11.34: Mapa de fluxos com utilização de espessura e orientação do fluxo

2015

105 2 1 milhões de pessoas

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Fig. 11.35: Mapa de fluxos migratórios com utilização de espessura e orientação do fluxo

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Fig. 11.36: Mapa de volume de carga em estradas com utilização de linhas de direção

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Fig. 11.37: Representação de um MNT no sistema de coordenadas x, y e z

Fonte: Fernandes (2004).

Z

Y

X

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Fig. 11.38: Etapas do processo de um MNT

Fonte: Fernandes (2004).

Amostragem

Modelagem

Aplicações

Mundo real

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Fig. 11.39: Super e subamostragem de dados para a contrução de um MNT

Fonte: Fernandes (2004).

AmostrasSuperamostragem Subamostragem

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Fig. 11.40: Tipos de grades para a construção de um MNT

Fonte: Fernandes (2004).

Grade regular Grade irregular Rede de vetor ou contorno

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Fig. 11.41: Representação volumétrica de um fenômeno por uma superfície tridimensional

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Fig. 11.42: Representação de uma superfície tridimensional por curvas de isovalores

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Fig. 11.43: Processo de contrução de isarítmicas

432456416440

420400

456

Equi

dist

ânci

a ve

rtic

al

20 m

20 m

400 m

420 m

440 m

416

432

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11 Mapeamento qualitativo e quantitativo

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Fig. 11.44: Representações de isaritmas e isopletas

Mapa de isolinhas (isaritmas) Mapa de isopletas

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Fig. 11.45: Atribuição coroplética para a população de 1994 das unidades

federativas no Brasil, dividida em seis intervalos de classe

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Fig. 11.46: Diferentes números de intervalos de classes aplicados a um mapeamento

Mapa coroplético da distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000), utilizando quatro classes.

Mapa coroplético da distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000), utilizando dez classes.

Mapa coroplético da distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000), utilizando quatro classes.

Mapa coroplético da distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000), utilizando dez classes.

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Fig. 11.47: Exemplo de mapeamento gerado por técnica dasimétrica para o Estado do Amazonas

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Fig. 11.48: Atribuição coroplética não classificada da população de 1994

das unidades fererativas do Brasil

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Fig. 11.49: Divisão de classes em percentuais iguais

0 - 25% 25 - 50% 50 - 75% 75 - 100%

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Fig. 11.50: Divisão de classes em parâmetros da distribuição normal

< –15 –15 - x x - 15 > 15

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Fig. 11.51: Distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000) com diferentes intervalos contantes

Distribuição percentual(%) por município

0 - 10

10 - 20

20 - 30

30 - 40

Distribuição em quartisNúmero de habitantes

4879 - 15119

15120 - 27042

27043 - 86687

86688 - 5850544

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Fig. 11.52: Distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000) com intervalos em série geométrica

Distribuição em intervalos geométricosNúmero de habitantes

4879 - 18191

18191 - 11492

114493 - 811127

811127 - 5850544

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Fig. 11.53: Distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000) com intervalos definidos manualmente

Distribuição em intervalos manuaisNúmero de habitantes

4879 - 18191

18192 - 289324

289325 - 634937

634938 - 5850544

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Fig. 11.54: Distribuição da população do Estado do Rio de Janeiro (2000) com intervalos definidos por quebra

natural de histograma

Distribuição por quebra natural de histogramaNúmero de habitantes

4879 - 88475

88476 - 286348

286349 - 915464

915464 - 5850544

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Fig. 11.55: Histograma com distribuição de classes definidas por quebra natural de histograma para o mapa de população do

Estado do Rio de Janeiro

Número de habitantes

Núm

ero

de m

unic

ípio

s

4879 1466295 2927712 4389128 58505440

20

40

6088

475

2863

48

9153

64

5850

544

Classe 1

Classe 2

Classe 4

Classe 3