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PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL

ANÁLISES ESPACIAIS

Iana Alexandra Alves RufinoProfessor Adjunto – UFCG

(Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)

O que são Análises Espaciais?

O que distingue um SIG de outros tipos de sistemas de informação são as funções que realizam análises espaciais.

Tais funções utilizam os atributos espaciais e não espaciais da base de dados e buscam fazer simulações (modelos) sobre os fenômenos do mundo real, seus aspectos ou parâmetros.

Existem diferentes técnicas de análise espacial que permitem a produção de novos mapas a partir de dados já existentes. Estas análises também são chamadas de inferências espaciais.

Inferência Espacial pode ser entendida como a geração de planos de informação a partir de dados existentes, onde:

Saída = ƒ(dados de entrada)

O que são Análises Espaciais?

Funções/Operações Espaciais

Funções de Medida

-A possibilidade de calcular os parâmetros mensuráveis dos objetos espaciais é considerada uma das capacidades analíticas de maior importância de um SIG pelas possibilidades de aplicação das mesmas;

-Dentre as principais funções de medida podem ser citadas as medidas de comprimento, área e volume;


Funções de Reclassificação

-Pode ser baseado em atributos temáticos ou nas propriedades topológicas (contingência, adjacência, interseção, etc.) dos objetos em uma determinada camada temática;

-A reclassificação pode simplificar ou generalizar a informação;

-Permite que diferentes usuários, utilizando-se de um mesmo banco de dados, produzam informações espacializadas de acordo com os respectivos interesses;


Funções de Reclassificação


Funções Escalares

-Este tipo de operação faz uso de uma constante (escalar) e uma operação aritmética (adição, subtração, multiplicação, exponenciação, etc.);

-O tema de saída contém novos valores de atributos resultantes do tipo de operação aritmética e do valor da constante utilizada.


Funções Escalares


Funções de Sobreposição (Overlay)

-A sobreposição é uma das funções mais utilizadas em um SIG;

-Dependendo da natureza dos dados, as operações de sobreposição podem ser efetuadas utilizando-se de operadores lógicos, aritméticos, probabilísticos, ou difusos (lógica fuzzy);



-Nos sistemas raster a sobreposição de grades geram uma nova grade com um atributo resultante que dependerá do tipo de operador (lógico ou matemático) utilizado;

-Em sistemas vetoriais a sobreposição de camadas apresenta uma complexidade adicional pois afeta tanto o componente espacial como o não espacial da informação;



L ocalização de Fontesde C ontam inação

E dificações E xistentes

Zonas de D isponibilidade H ídrica

A nálise E spac ialM ulti-c ritério

Á reas recom endadaspara a perfuração denovos poços

(S egundo os c ritériosconsiderados na análise)

Diagrama de Venn mostrando os resultados da aplicação de operadores de lógica booleana para dois ou mais conjuntos (Burrough & McDonnell, 1998).




Funções de Vizinhança

- Este tipo de operação designa valores para uma localização de acordo com as características de uma área vizinha;- Pelo menos três parâmetros tem que ser especificados:

. A localização dos elementos de referência

. A localização da região de interesse (por exemplo a área em torno dos elementos de referência) e

. A função segundo a qual a consulta deve ser realizada (um raio de 10m, distantes mais de 5m, etc)


Funções de VizinhançaIncluem:-Procedimentos de busca

-Procedimentos de cálculo de superfícies (cálculo de declividades, direção de fluxo, visibilidade, bacias hidrográficas, volumes, iluminação, etc.)

- Procedimentos de interpolação (estimativa de valores desconhecidos de uma variável concreta em localizações concretas a partir de valores conhecidos em localizações vizinhas).

TIN_JP


Funções de Conectividade- Para uma estrutura vetorial a conectividade é usada para descrever a ligação entre dois pontos, linhas ou polígonos um para com o outro;

- Nos dados em formato raster o mesmo termo é usado para definir ligações entre pixels, ou seja, o quanto dois ou mais pixels estão ou não conectados;

- Estas operações podem incluir conceitos de proximidade, buffering, espalhamento, análise de redes, Custo espacial, traçado ótimo, etc;

Operações de conectividade-Polígonos de Thiessen (Malczewski, 1999)

Operações de Buffer/Análise de Proximidade

Funções de conectividade

Problema• Selecionar todos os lotes desocupados (sem uso) no

bairro da prata, que possuam uma declividade baixa e uma boa área útil para a implantação/construção de uma escola. Considerar:

- Ocupação;- Área;- Declividade;

Exemplos de Aplicações: CG

Bairro da Prata

Uso do Solo


Bairro da Prata

MDT-Altimetria


Bairro da Prata

Declividade em graus


Bairro da Prata

Lotes com declividade menor que 5 graus


Bairro da Prata

Lotes com declividade menor que 5 graus eSem ocupação


Bairro da Prata

Lotes com declividade menor que 5 graus esem ocupação ecom área do Terrenomaior que 50.000 m2


Problema: Identificação de zonas de maior risco de alagamento baseada nos impactos causados por problemas de drenagem para definir prioridades de ação na gestão municipal

Alternativas:• Considerar as áreas de declividades muito baixas (de

difícil escoamento), que estejam muito próximas a algum curso d’água, ou lago, nas quais, as chances de um acúmulo de água são maiores;

• Considerar como prioritárias as áreas mais ocupadas pela população, pois, certamente nestas áreas os problemas causados por um alagamento serão bem maiores tanto pelo número de pessoas atingidas, quanto pela impermeabilização que reduz a infiltração da água no solo;

Exemplos de Aplicações: JP

Quais são as

áreas de risco??

Planos de Informação:

ESPACIALIZAÇÃO DE DADOS DE

DIVERSAS FONTES

Áreas de maior risco

De cada plano de

informação quais as

áreas implicam em

risco??? (baseado em conheciment

o especializado

)

PREFERÊNCIAS

PONDERAÇÕES

Representação Esquemática do Problema



Elaboração dos

Critérios para a

Análise:Obtençã

o das declivida

des

Elaboração dos Critérios

para a Análise:

Distância Mínima aos

Corpos Hídricos


1 0 1 2 3 4 5 Kilometers

Distância em m:

LEGENDA:

30 - 5050 - 100100 - 200200 - 500Mais de 500

0 - 30

Elaboração dos Critérios para a Análise: Ocupação Urbana

Composição RGB e Classificação Automática de Padrões de uma imagem do sensor TM-LANDSAT de 04/08/2001


Análise Espacial

• Cada mapa de entrada foi utilizado como uma evidência que recebeu um peso diferente dependendo da importância para com a hipótese em consideração;

• O resultado deve ser um mapa com áreas que expressam um grau de importância relativa através dos valores numéricos de saída.


Fator de adequação 01: Áreas com declividades muito baixas

• Quanto mais próximo do valor “2%” de declividade mais a área atende à avaliação “área com risco de alagamento” (maior adequação à hipótese formulada).

• Desta forma o mapa de declividades foi reescalonado com valores contínuos de 0 a 100 segundo uma função monotonicamente decrescente.

100

0

2

ADEQUAÇÃO

85DECLIVIDADES (%)


Fator de adequação 02: Áreas muito próximas aos cursos d’água

• áreas que estão a menos de 30 m de distância de qualquer corpo d’água, podem ser consideradas áreas de máximo risco de inundação ou alagamento.

• a partir desta distância o risco diminui segundo uma função linear decrescente

100

030

ADEQUAÇÃO

9000DISTÂNCIAS (m)


Critério Restritivo: Áreas sem ocupação urbana

• Restrições são critérios que limitam a análise, diferenciando as alternativas que são adequadas (que devem ser consideradas) das que não são adequadas (não devem ser consideradas sob condição alguma).

• As áreas que não possuem nenhum tipo de equipamento urbano, mesmo que haja algum alagamento, não serão consideradas pela análise visto que não oferecerão grande risco à população.

• Limitamos a análise então às áreas que apresentam ocupação urbana.


Ponderação dos CritériosConsiderando que a proximidade dos corpos hídricos tenha um peso maior do que a declividade na determinação de áreas de risco


Recursos de ponderação dos critérios espaciais do MCDM/Arcview

Escolha da Alternativa

Mais adequada

O plano de informação resultante desta avaliação

se apresenta como uma medida de adequação às

hipóteses formuladas agregada com valores de 0

a 100.

Esta imagem, por fim, foi reclassificada para assim permitir a priorização das

áreas de acordo com níveis de risco calculados

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