viii curso de especialização em geoprocessamento...

UFMG Instituto de Geociências

Departamento de Cartografia Av. Antônio Carlos, 6627 – Pampulha

Belo Horizonte [email protected]

VIII Curso de Especialização em Geoprocessamento

2005

FELIPE FRÓIS DOS SANTOS DUMONT

ESTUDO DA DISTRIBUIÇÃO DE CLASSES

SÓCIO-ECONÔMICAS EM ÁREA URBANA DE

BOCAIÚVA-MG UTILIZANDO IMAGEM DE

ALTA RESOLUÇÃO

FELIPE FROIS DOS SANTOS DUMONT

Estudo da Distribuição de Classes Sócio-Econômicas na Área

Urbana do Município de Bocaiúva-MG Utilizando Imagem de

Alta Resolução

Monografia apresentada ao Curso de Pós-Graduação em Geoprocessamento, Departamento de Cartografia, Instituto de Geociências, Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito parcial à obtenção do título de especialista em Geoprocessamento.

Orientador: Prof. Luciano Vieira Dutra

Belo Horizonte, 22 de Dezembro de 2005.

DUMONT, Felipe frois Estudo da distribuição de classes sócio-econômicas na área urbana do município de Bocaiúva-MG utilizando imagem de alta resolução/ Felipe Fróis Dumont. Belo Horizonte, 2005. v, 32 f.: il. Monografia (Especialização) – Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Geociências, Geoprocessamento, 2005. Orientador: Luciano Vieira Dutra. 1. Geoprocessamento. 2. Sensoriamento Remoto 3. Processamento Digital de Imagem . I. Título.

AGRADECIMENTOS

Agradeço a todo o pessoal do departamento de cartografia da UFMG;

ao professor Dutra;

aos monitores Christian e Charles pelas sugestões;

à Ana Clara pelo apoio;

à Giovana Mira e equipe da Intersat pelo fornecimento da imagem;

e à Sophia pela colaboração no desenvolvimento de todo o trabalho.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO....................................................................................................... 6

2 OBJETIVOS........................................................................................................... 8

2.1 Objetivo Geral.................................................................................................... 8

2.2 Objetivos Específicos......................................................................................... 8

3 FUNDAMENTOS TEÓRICOS............................................................................. 9

3.1 Conhecimento da Incerteza.............................................................................. 9

3.2 Sensoriamento Remoto...................................................................................... 9

3.3 Sistemas Orbitais............................................................................................... 10

3.4 Sistema Orbital QuickBird............................................................................... 11

3.6 Imagens de Sensoriamento Remoto................................................................. 13

3.7 Processamento Digital de Imagem de Sensoriamento Remoto...................... 13

3.8 Classificação de Imagem de Sensoriamento Remoto..................................... 14

3.9 Classificação Supervisionada............................................................................ 14

3.10 Segmentação..................................................................................................... 15

3.11 Classificação por Regiões................................................................................ 15

4 METODOLOGIA................................................................................................... 16

5 RESULTADOS E DISCUSSÕES......................................................................... 20

5.1 Classe Baixa........................................................................................................ 20

5.2 Classe Média....................................................................................................... 23

5.3 Classe Alta.......................................................................................................... 26

6 CONCLUSÃO......................................................................................................... 30

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS..................................................................... 31

LISTA DE TABELAS E GRÁFICOS

Tabela 1 Informações Técnicas do Satélite.......................................................... 12

Tabela 2 Características do Satélite...................................................................... 12

Tabela 3 Matriz de Classificação da Classe Baixa.............................................. 21

Tabela 4 Medidas das Classes da Classe Baixa................................................... 22

Tabela 5 Matriz de Classificação da Classe Média............................................. 24

Tabela 6 Medidas de Classes da Classe Média.................................................... 25

Tabela 7 Matriz de Classificação da Classe Alta................................................. 27

Tabela 8 Medidas de Classes da Classe Alta........................................................ 28

Gráfico 1 Percentuais da Classe Baixa.................................................................. 22

Gráfico 2 Percentuais da Classe Média................................................................. 25

Gráfico 3 Percentuais da Classe Alta..................................................................... 28

Gráfico 4 Percentual das Classes............................................................................ 29

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 Interação da Radiação Eletromagnética.............................................. 10

Figura 2 Satélite QuickBird.................................................................................. 11

Figura 3 Raio-x de uma Imagem Digital.............................................................. 13

Figura 4 Mapa de localização do Município de Bocaiúva-MG.......................... 16

Figura 5 Quicklook da Cena com Destaque da Imagem fornecida................... 17

Figura 6 Amostra 1................................................................................................ 20

Figura 7 Segmentação da Classe Baixa................................................................ 20

Figura 8 Classificação da Classe Baixa................................................................ 21

Figura 9 Amostra 2................................................................................................ 23

Figura 10 Segmentação da Classe Média............................................................... 23

Figura 11 Classificação da Classe Média............................................................... 24

Figura 12 Amostra 3................................................................................................ 26

Figura 13 Segmentação da Classe Alta.................................................................. 26

Figura 14 Classificação da Classe Alta................................................................... 27

RESUMO

O presente trabalho tem como objetivo estudar a relação entre proporção de classes

notáveis dentro do espaço urbano e o padrão sócio-econômico presumido de áreas na

cidade de Bocaiúva-MG. Para isso, definiu-se quais seriam as classes notáveis (variáveis) a

serem trabalhadas, realizou-se uma classificação supervisionada para estabelecer a

proporcionalidade das variáveis em cada amostra selecionada e posteriormente verificou-se

a proporção das variáveis nas amostras para classificar o padrão sócio-econômico das

mesmas. Utilizou-se como material uma imagem de alta resolução da sede municipal de

Bocaiúva-MG. Concluiu-se que a utilização de imagens de sensoriamento remoto, junto a

técnicas de processamento digital, possibilita de forma econômica e eficiente o

levantamento de dados, análise e monitoramento de áreas urbanas.

1 INTRODUÇÃO

A população da Terra não é apenas enorme; é também mal distribuída, existindo regiões

densamente povoadas e áreas praticamente vazias. Outro aspecto importante é a grande

diferença de riquezas: de cada quatro moradores da Terra, apenas um é saudável, bem

alimentado, possui bom nível cultural e habita casas com higiene e conforto (ANTUNES,

1991).

Para compreendermos as transformações do espaço geográfico, temos de desvendar de que

forma os homens, organizados em sociedade, atuam sobre a configuração territorial,

modelando as paisagens (SENE & MOREIRA, 2000).

Segundo Paes (2003), face à dinâmica do crescimento da ocupação urbana, torna-se

necessário à criação e o aprimoramento de mecanismos que permitam melhor caracterizar

e monitorar estas áreas, possibilitando avaliar as mudanças que, na maioria dos casos,

ocorrem de maneira rápida e desordenada.

Até a disponibilização de imagens de alta resolução obtidas por satélites, no fim da década

de 90, este monitoramento era realizado através da utilização de fotografias aéreas obtidas

por levantamentos aerofotogramétricos, realizados à baixa altitude. Entretanto, estes

aerolevantamentos não são realizados sistematicamente devido ao seu alto custo

operacional e conseqüentemente não são economicamente acessíveis para a maioria das

prefeituras dos municípios brasileiros. Nos últimos dois anos, empresas internacionais,

passaram a oferecer, em bases comerciais, imagens de alta resolução, obtidas por satélites,

as quais vem se constituindo em importante ferramenta para o estudo temático dos setores

intra-urbanos (PAES, 2003).

Uma imagem nada mais é, do que uma série de valores resultantes da resposta de um

sensor, a uma fonte de excitação externa, em geral eletromagnética (refletida,

retroespalhada e emitida). É a nossa perícia em interpretar essas transformações, que nos

permite transformar esses valores, em informações úteis (MAILLARD, 2000).

A utilização de sensores remotos em aeronaves e satélites tem se constituído num recurso

fundamental para a obtenção de informações sobre alvos na superfície terrestre, inclusive

na área militar (DUTRA, 2003)

Nos dias atuais existe um grande consenso de que a informação é um dos recursos mais

estratégicos e mais valiosos para a condução de qualquer tipo de negócio ou projeto, seja

de natureza pública ou privada, seja de abrangência global, nacional, regional, local e até

mesmo pessoal. Nenhum País, Estado ou Município atingirá seu pleno desenvolvimento se

não dispuser de informações atualizadas, precisas e sinópticas sobre a natureza, a

quantidade e a distribuição geográfica dos seus recursos naturais e das riquezas geradas

pelo seu povo (ELMIRO, 2004).

O sensoriamento remoto é o processo de capturar informação sobre alguma coisa sem estar

em contato físico com ela: aprendendo sem tocar. O tipo mais comum de sensoriamento

remoto é o uso dos olhos pra detectar a luz. Observar os objetos ao nosso redor, ouvir o

barulho das ondas do mar, da buzina do carro e sentir o calor do sol é sensoriamento

remoto. Os satélites carregam sensores que observam a superfície da terra, os oceanos, o

ar, etc. Os satélites ajudam a predizer a temperatura, acompanhar o crescimento das

diversas culturas agrícolas, planejar cidade, predizer fenômenos (terremoto, erupção de

vulcões, inundações, furacões, etc), encontrar ruínas arqueológicas, etc ( DUTRA, 2003).

Um dos principais objetivos do sensoriamento remoto é o de distinguir e identificar as

composições de diferentes materiais superficiais, sejam eles tipos de vegetação, padrões de

uso do solo, rochas e outros. Essa distinção e identificação torna-se possível devido ao fato

dos materiais superficiais terem comportamentos específicos ao longo do espectro

eletromagnético, comportamentos esses que podem portanto ser usados para identifica-los

(CROSTA, 1992).

O presente trabalho tem como objetivo utilizar da técnica de classificação supervisionada,

que envolve sensores remotos, imagens digitais, processamento de dados e interpretações

empíricas e subjetivas, para identificar possíveis variáveis que possuam relação com

fenômenos de caráter social, intimamente associados à ocupação do espaço geográfico.

2 OBJETIVO

2.1 Geral

Estudar a relação entre proporção de classes notáveis dentro do espaço urbano e o padrão

sócio-econômico presumido de áreas na cidade de Bocaiúva-MG.

2.2 Específicos

- Definir variáveis que possuem relação com determinados tipos de padrão de ocupação

dentro do espaço intra-urbano;

- Utilizar método de classificação supervisionada para estabelecer a proporcionalidade das

variáveis em relação ao padrão sócio-econômico das amostras;

- Verificar as proporcionalidades em função do padrão de cada amostra.

3 FUNDAMENTOS TEÓRICOS

3.1 Conhecimento da Incerteza

Tudo o que se mede ou se modela está sujeito a erros e esses erros respondem pela

qualidade de mapa ou da base de dados num SIG (TIMBÓ, 2000).

O componente de erro mais explorado, que é motivo de preocupação constante tanto em

Cartografia como em Geoprocessamento, é a incerteza quanto à localização. A exatidão de

posicionamento é dada pelo erro na posição ou na localização, com relação ao sistema de

referência da base de dados, de pontos bem definidos. O usuário de SIG deve se preocupar,

por exemplo, com o erro na medição das coordenadas dos pontos de controle com GPS ou

então com o erro planimétrico associado à escala dos mapas (TIMBÓ, 2000).

Outro componente de erro muito importante é a incerteza na atribuição de valores ou

classes aos objetos que compõem a base de dados. A exatidão de atributos questiona a

correção com que os atributos são associados aos objetos. No caso de variáveis

representadas por campos numéricos como o relevo, o erro é expresso por um valor

numérico, um número real. Pode-se dizer que a altitude de um ponto tem um erro de 20

metros. Já para variáveis representadas por campos temáticos, como o solo, o erro reduz-se

a certo ou errado. Pode-se dizer que um polígono classificado como floresta ombrófila

densa está errado porque está na área de floresta ombrófila aberta (TIMBÓ, 2000).

3.2 Sensoriamento Remoto

Uma definição para Sensoriamento Remoto (SR) pode ser: “É a utilização de sensores para

aquisição de informações sobre objetos ou fenômenos sem que haja contato direto com

eles” (INPE, 2003).

Uma definição mais específica define o sensoriamento remoto como: “O conjunto de

técnicas de aquisição, processamento e interpretação de imagens obtidas desde aviões a

satélites, nas quais é registrado algum aspecto da interação entre a matéria e a energia

eletromagnética” (INTERSAT, 2005), ver figura 1.

Figura 1 – Interação da Radiação Eletromagnética

Fonte: INTERSAT, 2005.

3.3 Sistemas Orbitais

Os sistemas sensores são equipamentos que estão a bordo dos satélites e sua função é

captar e registrar a energia eletromagnética proveniente dos objetos na superfície terrestre.

Sem eles não seria possível para o satélite obter imagens, ele estaria literalmente “cego” .

Da mesma forma como nós captamos as cores dos objetos através dos nossos olhos, os

sensores a bordo dos satélites captam a energia eletromagnética que é refletida ou emitida

pelos objetos da superfície terrestre (INTERSAT, 2005).

Plataformas orbitais são naves tripuladas ou não que se deslocam em volta à Terra e que

usam a as forças gravitacionais e centrífugas para se manter em órbita (MAILLARD,

2000).

Existem basicamente três tipos de órbitas usadas em sensoriamento remoto:

1. Uma órbita heliossíncrona é caracterizada pelo fato de que o plano da órbita do satélite

forma um ângulo constante com o plano orbital da Terra em volta ao sol. Essas órbitas são

possíveis entre 300 a 1500 quilômetros de altitude e nuca passam pelos pólos.

2. Uma órbita é chamada de geoestacionária quando o satélite fica constantemente em cima

do mesmo ponto geográfico.Esse tipo de órbita envolve grandes altitudes na ordem de

36000 quilômetros.

3. A órbita circular oferece a vantagem de sempre sobrevoar a superfície terrestre à mesma

altitude. Este tipo de órbita faz o satélite sobrevoar a qualquer hora do dia e da noite.Os

satélites orbitam em altitudes relativamente baixas ( abaixo de 1000 km) (MAILLARD,

2000).

3.4 Sistema Orbital QuickBird

Figura 2 - Satélite QuickBird


O Quickbird (figura 2) é um satélite de alta precisão desenvolvido pela Digital Globe, que

oferece imagens comerciais de alta resolução da Terra. As imagens pancromáticas e

multiespectrais são planejadas para dar suporte nas aplicações em gerenciamento de

avaliação de riscos e publicações de mapas com ênfase nas áreas urbanas (EMBRAPA,

2005). Informações sobre as características do satélite estão na tabela 1 e informações

técnicas sobre o mesmo estão na tabela 2.

Tabela 1 – Informações Técnicas do Satélite

Data de lançamento Outubro de 2001

Veículo de lançamento Boeing Delta II

Local de lançamento Vandenberg Air Force Base, Califórnia

Capacidade de armazenamento de dados 128 Gbytes, aproximadamente 57 áreas imagens simples

Altitude da órbita 450 Km

Inclinação da órbita 98 graus, em sincronismo com o Sol

Velocidade 7.1 Km/segundo

Horário de Passagem 10:30 h

Duração da órbita 98 minutos

Capacidade de envio de dados 320Mpbs em banda x


Tabela 2 – Características do Satélite

Largura do Imageamento 16,5 x 16,5 km, no nadir

Tempo de revisita 1 a 3,5 dias dependendo da latitude (30° off-nadir)

Precisão Métrica Horizontal: 23metros (CE90%)

Vertical: 17 metros(LE 90%)

Resolução Pan: 61 cm (nadir) até 72 cm (25° off-nadir)

Multiespectral: de 2.44m (nadir) até 2.88 m (25° off-

nadir)

Bandas Pancromática: 450 – 900 nm

Azul: 450 – 520 nm

Vermelho: 630 – 690 nm

Infravermelho Próximo: 760 – 900 nm

Máximo Aquisição Simples 1x 10,1 par estéreo


3.6 Imagens de Sensoriamento Remoto

As imagens de Sensoriamento Remoto são uma representação, em formato digital ou

analógico, de uma parte da superfície terrestre. As imagens adquiridas por sensores

satélites têm geralmente formatos digitais, já as fotografias aéreas são tradicionalmente

imagens analógicas. Uma imagem digital (figura 3) é a composição de um conjunto de

elementos denominados pixels (picture elements) ordenados na forma de uma matriz

bidimensional. Para cada um destes elementos de imagem existe uma única posição na

matriz, indicada pela intersecção de uma linha e uma coluna (figura 4). Cada pixel ou

elemento da matriz representa uma área definida da superfície terrestre, assim a área total

do conjunto de todos os pixels da matriz corresponde à área total coberta pela imagem

sobre a superfície (INTERSAT, 2005).

Figura 3 – Raio-x de uma Imagem Digital


3.7 Processamento Digital de Imagem de Sensoriamento Remoto

O processamento digital de imagens de sensoriamento remoto trata especificamente das

técnicas utilizadas para identificar, extrair, condensar e realçar a informação de interesse

para determinados fins, a partir de uma enorme quantidade de dados que usualmente

compõem essas imagens (CROSTA, 1992).

3.8 Classificação de Imagem de Sensoriamento Remoto

A classificação automática de imagens multiespectrais de sensoriamento remoto diz

respeito a associar cada pixel da imagem a um rótulo descrevendo um objeto real

(vegetação, solo, etc...). Dessa forma, os valores numéricos DNs (digital numbers)

associados à cada pixel, definidos pela reflectância dos materiais que compõem esse pixel,

são identificados em termos de um tipo de cobertura da superfície terrestre imageada

(água, tipo de vegetação, de solo, de rocha, etc.), chamadas então de temas (CROSTA,

1992).

Quando esse tipo de operação é efetuado para todos os pixels de uma determinada área, o

resultado é um mapa temático, mostrando a distribuição geográfica de um tema, tal como

vegetação ou solo. Pode-se dizer então que uma imagem de sensoriamento remoto

classificada é uma forma de mapa digital temático. Quando essa imagem é reorganizada

para se ajustar a uma dada projeção cartográfica, torna-se um importante elemento para ser

incorporado a um sistema geográfico de informações (CROSTA, 1992).

3.9 Classificação Supervisionada

Nesse tipo de classificação, é necessário que o usuário conheça alguma coisa da área a ser

classificada, antes de iniciar o processo. Idealmente, deveria haver locais específicos

dentro de área a ser classificada onde observações de campo tivessem sido efetuadas

durante a passagem do satélite para adquirir a imagem. Esse tipo de observação é

conhecida como verdade terrestre. Essas áreas podem então ser usadas como um padrão de

comparação, com a qual todos os pixels desconhecidos da imagem serão comparados para

se decidir a qual classe pertencem. Essa situação ideal na maioria das vezes não é possível,

sendo necessário fazer certas inferências sobre as classes superficiais (CROSTA, 1992).

Uma área da imagem que o usuário identifica como representando uma das classes é

chamada de área de treinamento. Uma área de treinamento é normalmente definida pelo

usuário traçando-se seus limites diretamente sobre a imagem, no monitor de vídeo do

sistema de processamento de imagens. Várias áreas de treinamento podem ser definidas

para uma mesma classe, para assegurar que os pixels a ela pertencente são realmente

representativos de dessa classe (CROSTA, 1992).

3.10 Segmentação

Neste processo, divide-se a imagem em regiões que devem corresponder às áreas de

interesse da aplicação. Entende-se por regiões um conjunto de "pixels" contíguos, que se

espalham bidirecionalmente e que apresentam uniformidade. A divisão em porções

consiste basicamente em um processo de crescimento de regiões, de detecção de bordas ou

de detecção de bacias (INPE, 2002).

3.11 Classificação por Regiões

Os classificadores por regiões utilizam, além de informação espectral de cada "pixel", a

informação espacial que envolve a relação entre os "pixels" e seus vizinhos. Estes

classificadores procuram simular o comportamento de um foto-intérprete, ao reconhecer

áreas homogêneas de imagens, baseados nas propriedades espectrais e espaciais de

imagens. A informação de borda é utilizada inicialmente para separar regiões e as

propriedades espaciais e espectrais irão unir áreas com mesma textura (INPE, 2002).

4 METODOLOGIA

A área escolhida para realização da pesquisa foi o município de Bocaiúva (figura 4),

localizado no Norte do Estado de Minas Gerais (figura 4) e tem a sua sede com posição

marcada pelas coordenadas geográficas 17˚ 06’ 27”, de Latitude Sul, e 43˚º 48’ 54” de

Longitude Oeste. (PRODEMGE, 1998).

Figura 4 – Mapa de Localização do Município de Bocaiúva-MG

Fonte: Base GeoMinas

Foi adquirida através da INTERSAT uma imagem (figura 5) de 15 km², referente à área

urbana do município de Bocaiúva. A imagem de alta resolução do satélite Americano

QuickBird, tomada no dia 15 de outubro de 2004, foi fornecida em formato GEOTIFF,

composição colorida (RGB-321), com resolução espacial de 0.6 metros.

Figura 5 – Quicklook da Cena com Destaque da Imagem Fornecida

Fonte: INTERSAT

Foi necessário tratar a imagem devido ao baixo contraste apresentado pela mesma. A

técnica de realce de contraste tem por objetivo melhorar a qualidade das imagens sob os

critérios subjetivos do olho humano. Para tratamento da imagem, utilizou-se o software de

livre domínio SPRING (sistema de processamento de imagens georeferenciadas),

disponibilizado pelo INPE.

As áreas (quadras) selecionadas como amostra, foram definidas aleatoriamente, não

levando em consideração limites oficiais. Foram definidas 3 amostras para o estudo. Para

realizar o recorte destas áreas utilizou-se o software ERDAS IMAGINE 8.6.

As variáveis que possuem relação com determinados tipos de padrão de ocupação dentro

do espaço intra-urbano foram separadas em:

-Pavimentação:

- asfalto

- solo exposto

- Vegetação:

- árvores, arbustos e gramíneas

- Cobertura das edificações:

- cerâmica

- cimentada

- metálica

- Água

Foram consideradas três categorias sócio-econômicas para classificação das quadras:

- classe baixa;

- classe média;

- classe alta.

Nos procedimentos de classificação digital, empregou-se o método de segmentação,

utilizando valores 5 de similaridade e 8 de área de pixels para gerar uma imagem, separada

em regiões com base na análise dos níveis de cinza. Logo após foi criado o arquivo de

contexto, que armazena quais as bandas farão parte do processo de classificação por

regiões. Em seguida foi realizado o procedimento de extração de regiões, onde o algoritmo

extrai informações estatísticas de média e variância de cada região, considerando as bandas

indicadas no contexto.

Outro procedimento realizado foi o treinamento, onde as amostras são coletadas sobre a

imagem na área do desenho e posteriormente validadas através da estatística gerada pelo

software.

A classificador utilizado para separar as classes foi o Bhattacharya 99.9%.

5 RESULTADOS E DISCUSSÕES

5.1 Classe Baixa

Figura 6 – Amostra 1

Figura 7– Segmentação da Classe Baixa

Figura 8 – Classificação da Classe Baixa

As tabelas 3 e 4 apresentam dados referentes à matriz de classificação e às áreas das

classes, respectivamente. O gráfico 1 mostra a distribuição percentual das variáveis na

classe baixa.

Tabela 3 – Matriz de Classificação da Classe Baixa

Matriz de Classificação Dados de Referência

1863 Asfalto 25,37%

2880 Solo 39,22%

1127 Vegetação 15,35%

1026 Cerâmica 13,97 277 Cimentada 3,77 17 Metálica

0,23 Soma 7344

Tabela 4 – Medidas das Classes da Classe Baixa

Medidas de Classes

Cálculo de áreas/Comprimento por Geo-

classe

unidade (m²)

Asfalto 8156,520648

Solo 16622,641321

Vegetação 10937,880869

Cimentada 8894,160707

Laje 1968,480156

Metálica 733,680058

Área Total das Classes 47313,363760

Gráfico 1 – Percentuais da Classe Baixa

0369121518212427303336

Percentuais da Classe Baixa

asfaltosolovegetaçãocerâmicacimentadametálicaágua

A variável solo destacou-se em relação às outras, devido à pequena quantidade de área

construída dentro de cada lote. Isso reflete o alto índice de vegetação e o baixo índice de

cerâmica encontrado nessa amostra. O baixo índice de Cobertura cimentada se dá pelo fato

de que a quadra selecionada é formada, em sua maioria, por casas populares. A cobertura

metálica representa alteração das edificações pelos moradores, sendo representada, por

exemplo, por garagens cobertas. Nesta área não foi detectada a presença de água.

5.2 Classe Média


Figura 10 – Segmentação da Classe Média

Figura 11 – Classificação da Classe Média As tabelas 5 e 6 apresentam dados referentes à matriz de classificação e às áreas das


classe média.

Tabela 5 – Matriz de Classificação da Classe Média

Matriz de Classificação Dados de Referência

7008 Asfalto 49,96%

2172 Solo 15,45%

1145 Vegetação 8,15% 2736 Cerâmica

19,47% 955 Cimentada

6,80% 38 Metálica

0,27% Soma 14054

Tabela 6 – Medidas de Classes da Classe Média

Medidas de Classes

Cálculo de áreas/Comprimento por Geo-

classe

unidade (m²)

Asfalto 5123,880407

Solo 7526,520598



Laje 3003,840232



Gráfico 2 – Percentuais da Classe Média

036912151821242730

Percentuais da Classe Média


Nessa amostra o índice de cerâmica elevado demonstra uma relevante presença de área

construída, porém com preservação de solo exposto (quintais), o que é demonstrado no

índice solo e vegetação. Devido à dimensão dos arruamentos há uma presença considerável

do índice asfalto. A cobertura metálica é quase inexistente na amostra e pode se referir a

materiais que possuam resposta espectral semelhante. Nesta área não foi detectada a

presença de água.

5.3 Classe Alta


Figura 13 – Segmentação da Classe Alta

Figura 14 - Classificação da Classe Alta

As tabelas 7 e 8 apresentam dados referentes à matriz de classificação e às áreas das


classe média.

Tabela 7 – Matriz de Classificação da Amostra 3

Matriz de Classificação

Dados de Referência 7068 Asfalto

50,74% 868 Solo

6,23% 1339 Vegetação

9,61% 3954 Cerâmica

28,38% 475 Cimentada

3,41% 91 Metálica

0,65% 136 Água

0,98% Soma 13931

Tabela 8 – Medidas de Classes da Classe Alta

Medidas de Classes

Cálculo de áreas/Comprimento por Geo-classe unidade (m²)

Asfalto 5123,880407

Solo 4871,160387



Laje 2091,600166


Água 136,080011


Gráfico 3 - Percentuais da Classe Alta

036912151821242730

Percentuais da Classe Alta


A maior presença de cerâmica em relação ao solo e vegetação é explicada pela grande

quantidade de área construída dentro de cada lote. O alto índice de asfalto se deve à

presença de ruas mais largas e áreas de solo coberto com material de resposta espectral

semelhante a do asfalto. O alto índice de cobertura cimentada apresentado ocorre pelo fato

de existirem dois pontos comerciais na área e pela presença de materiais com resposta

espectral semelhante, localizados ao redor das piscinas. A presença de cobertura metálica é

quase inexistente. O índice água representado por piscinas, apesar de apresentar valor

baixo, é uma variável de grande significância para identificar alto poder aquisitivo.

Gráfico 4 – Percentual das Classes

0369121518212427303336

Classe-Baixa Classe-Média Classe-Alta

Percentual das Classes


Analisando o gráfico 4, que apresenta o percentual das três classes, observou-se que os

índices asfalto e cerâmica apresentam-se crescentes e o índice solo apresenta-se

decrescente de acordo com o aumento do poder aquisitivo das classes sócio-econômicas.

A justificativa para diferença de valores no índice asfalto é a dimensão dos arruamentos

encontrados em cada área. A cobertura cerâmica é a variável mais importante para

identificação das classes sócio-econômicas, apresentando valores mais altos na presença de

grandes áreas construídas. A cobertura solo exposto identifica as áreas onde não há

presença de edificações. A classe alta demonstra isso claramente, pois possui baixo índice

de solo e o maior índice de área construída das amostras.

A cobertura cimentada e metálica não foram relevantes na identificação das classes, pois

além de apresentar valores baixos, apresentou conflitos com outros materiais

principalmente na classe alta.

O índice vegetação, neste caso, não pode ser utilizado como parâmetro classificatório,

apresentando altos índices nas classes baixas e altas.

O índice água foi decisivo na classificação da classe alta, demonstrando presença de

piscinas ao contrário das outras áreas onde o índice foi nulo.

6 CONCLUSÃO

A utilização de imagens de sensoriamento remoto, juntamente com as técnicas de

processamento digital, possibilita de forma econômica e eficiente o levantamento de dados,

análise e monitoramento de áreas urbanas.

O método classificatório empregado permitiu uma separação fiel das variáveis,

confirmando com valores percentuais, características visuais que representam a realidade

sócio-econômica das amostras.

Apesar dos resultados satisfatórios, algumas rotinas que não foram utilizadas podem ser

adotadas para se chegar a resultados mais seguros e fidedignos, por exemplo:

- utilizar limites oficiais para definir as amostras;

- fazer uso de uma quantidade significativa de amostras;

- estudar de forma exaustiva a resposta espectral dos alvos.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANTUNES, Celso. Geografia e participação. 3. ed. São Paulo: Scipione, 1991. 160p.

CROSTA, Álvaro Penteado. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto. Edição Revisada. Campinas: Instituto de Geociências, 1992. 170 p.

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viii curso de especialização em geoprocessamento...

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