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I Curso de Análises Espaciais Avançadas Curso de Análises Espaciais Avançadas em plataforma ArcGIS 9.x Felipe Mendes Cronemberger Rio de janeiro 2009

curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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I

Curso de Análises Espaciais Avançadas

Curso de Análises Espaciais Avançadas

em plataforma ArcGIS 9.x

Felipe Mendes Cronemberger

Rio de janeiro

2009

Page 2: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

II

SUMÁRIO

Lista das Figuras ............................................................................................................................................. III

1.Introdução ao ArcGis ..................................................................................................................................... 1

2. Configuração de Projeção e Sistema de Coordenada .................................................................................. 3

3. Field Calculator............................................................................................................................................. 5

MODULO I- MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS RASTER ................................................................................ 6

RECORTANDO UMA IMAGEM RASTER A PARTIR DE UM SHAPE ................................................ 7

CONVERTENDO UMA IMAGEM RASTER EM UM SHAPE ............................................................... 9

RECLASSIFICANDO UMA IMAGEM RASTER ................................................................................ 11

INTERPOLANDO UM SHAPE DE PONTOS EM UMA IMAGEM RASTER ...................................... 12

Método do Inverso do Quadrado da Distancia (IDW) ........................................................... 13

Método de Interpolação Linear (Spline) ................................................................................ 15

Método de Krigagem (Kriging) .............................................................................................. 16

Método de Interpolação por Vizinho Natural (Natural Neighbor) .......................................... 19

OPERAÇÕES MATEMATICAS COM IMAGEM RASTER ................................................................. 21

EXERCICIO 1- Elaboração do mapa de Balanço Hídrico para o Estado .......................................... 22

Page 3: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

III

LISTA DE FIGURAS

Figura I – Janela de definição de projeção cartográfica .................................................................................. 3

Figura II – Janela da propriedade espacial ...................................................................................................... 4

Figura III – Abrir Calculadora ............................................................................................................................ 5

Figura IV – Calculadora de tabela ................................................................................................................... 5

Figura 1 – Janela do ArcGIS com a ferramenta ―extract by mask‖ selecionada .............................................. 7

Figura 2 – Janela da opção ―Extract by Mask‖ ................................................................................................. 8

Figura 3 – resultado da operação de recorte de imagem raster. ...................................................................... 8

Figura 4– Opção ―Convert raster to features‖ ................................................................................................... 9

Figura 5 – Janela Raster to Features ............................................................................................................ 10

Figura 5b – Janela de conversão de ―shape‖ para ―Raster‖ ........................................................................... 10

Figura 6 – Reclassificando um raster ............................................................................................................ 11

Figura 7 – Janela do Reclassify ..................................................................................................................... 11

Figura 8 – valores conhecidos pontuais ........................................................................................................ 12

Figura 9 – Interpolação raster dos pontos ..................................................................................................... 12

Figura 10 – Opções de interpoladores .......................................................................................................... 12

Figura 11 – Janela do IDW ............................................................................................................................. 13

Figura 12 – Janela do IDW com a opção ―Search radius Variable‖ ................................................................ 14

Figura 13 – Janela do Spline .......................................................................................................................... 15

Figura 14 – o pareamento de um ponto (vermelho) com os demais ............................................................. 16

Figura 15 – Diagrama de amostras ............................................................................................................... 17

Figura 16 – Janela do Kriging ......................................................................................................................... 17

Figura 17 – modelo esférico ........................................................................................................................... 18

Figura 18 – modelo exponencial .................................................................................................................... 18

Figura 19 – modelo linear ............................................................................................................................... 18

Figura 20 – Janelas abertas pelo toolbox (maior) e pelo 3d analyst (menor) ................................................. 19

Figura 21 – exemplo de interpolação por vizinhança natural ........................................................................ 20

Figura 22 – Raster Calculator ........................................................................................................................ 21

Page 4: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

1

I - Introdução ao ArcGIS

Um SIG (Sistema de Informação Geográfica) apresenta, geralmente, quatro

componentes básicos:

1 - subsistema de entrada de dados;

2- subsistema de armazenamento e recuperação de dados;

3- subsistema de manipulação que permite analisar e gerar dados derivados;

4- subsistema para apresentação dos dados tanto em forma tabular como gráfica.

O sistema incorpora dados com diversas características:

1 - informações espaciais provenientes de dados cartográficos;

2 - dados de censo, cadastro urbano e rural;

3 - imagens de satélite, redes e modelos numéricos de terreno.

Esses sistemas apresentam-se de grande utilidade para o monitoramento e

planificação ambiental, tendo sido utilizados na planificação ecológica, na avaliação de

impactos ambientais e da sustentabilidade agrícola, entre outros (INPE, 2004). O ArcGIS

é uma família de produtos de software que dão forma a um SIG construído pela ESRI.

Nele podemos ;

1 - Visualizar dados geográficos identificando novos padrões e distribuições dos dados

geográficos.

2 - Criar mapas para transmitir estudos e resultados de uma forma eficiente.

3 - Resolver questões de análise espacial identificando relações entre os dados

geográficos.

4 - Apresentar resultados em mapas de muita qualidade e criar apresentações interativas

que ligam gráficos, tabelas, fotografias, imagens e outros elementos aos dados do mapa.

Page 5: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

2

O ArcMap pode ser usado para todas as tarefas de criação de mapas e edição

assim como análise dos dados (ESRI, 2004).

O ArcGis permite ainda a visualização dos dados geográficos através de uma

forma bem interativa, onde os documentos digitais são gerenciados através de seus

principais módulos: ArcMap, ArcToolBox e o ArcCatalog.

Descrição dos aplicativos

ArcCatalog:

O ArcCatalog permite a gestão, criação e organização de dados geográficos e

tabulares. Serve para gerenciar os arquivos e dados necessários ao desenvolvimento do

mapa. É através desse módulo que é feita a preparação de dados, isto é, novos arquivos

são criados, assim como a escolha dos primitivos gráficos (ponto, linha e polígono)

representativos. A consulta dos metadados é realizada pelo ArcCatalog, onde é possível

conhecer as características dos atributos espaciais e descritivos. ArcCatalog é a aplicação

para a gestão de dados espaciais e metadados.

ArcMap:

O ArcMap permite além da visualização de dados, a sua inquirição e análise. Faz

uso de ferramentas de manipulação de escala, definição de legenda e preparação de

layout. ArcMap é utilizado para as tarefas de mapeamento, edição, análise e produção

cartográfica.

ArcToolBox:

O ArcToolbox é uma poderosa ―caixa de ferramentas‖ que possui funções de

conversão de dados e de administração de dados. Dentre as ferramentas de conversão,

temos as de importação e exportação de dados para CAD, Coverege, Geodatabase,

Raster, Shapefile, e tabelas. Nas de administração de dados, destacam-se as de

definição e conversão de projeções e sistemas de coordenadas.

Page 6: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

3

II - Configuração de Projeção e Sistema de Coordenada

O ArcToolbox permite a configuração de parâmetros cartográficos como os de

projeção, datum e coordenada. A ferramenta ―Define Projection‖ serve para definir a

projeção, datum e coordenada em que se encontra o dado. Se o shape não possuir esta

definição, ficaremos impossibilitados de realizar algumas análises espaciais, conversões

e/ou ferramentas de geoprocessamento. Esta ferramenta cria mais um arquivo a ser

somado ao nosso conjunto de arquivos que compõe o shape. A extensão deste novo

arquivo é PRJ.

Conversão de Projeção e Sistema de Coordenada

O ArcToolbox permite ainda a conversão de parâmetros cartográficos, como

mudança de projeção, datum e coordenada. A ferramenta ―Project Raster‖ ou ―Project‖

para um vetor, serve para converter o sistema de coordenadas, datum e a projeção em

que se encontra o dado. Esta ferramenta altera o arquivo PRJ. Para ser realizada a

conversão de projeção, datum ou coordenada de um layer, é imprescindível a existência

de um arquivo PRJ, ou seja, antes de convertermos um layer temos que definir os

parâmetros Cartográficos da qual ele se encontra.

Exercício Figura I – Janela de definição de projeção cartográfica

A) Abra o Arctoolbox

Iniciar ArcGis Arctoolbox

B) Abra a Caixa ―Data

Management Tools‖

C) Abra a Caixa ―Define

Projections‖ (Fig. I)

D) Na janela seguinte selecione o arquivo e clique em Coordinate System (Fig. I).

E) Na janela ―Propriedades de Spatial Reference‖ clique em Select (Fig. II)

Page 7: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

4

F) Nossos arquivos estão em coordenadas geográficas, no Datum WGS 84. Portanto,

escolheremos a pasta ―Geographic Coordinate Systems‖, em seguida a pasta ―World‖,

para então escolhermos o Datum ―WGS 1984.prj‖.

Figura II – Janela da propriedade espacial

G) Clique em OK H) Clique em Avançar I) Clique em Concluir Você pode perceber, que foram

criados um arquivo *.prj para cada arquivo

que passou pelo processo de definição de

datum e coordenada.

J) Navegue através do windows explorer

até a pasta shape, e verifique se

realmente foram criados tais arquivos.

L) Abra um dos arquivos .prj no bloco de

Notas do Windows, e verifique a

configuração de datum e coordenada.

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5

III - Field Calculator

Para preencher valores em um campo da tabela de atributos é necessário que o

layer seja colocado em modo de edição (Start Editing).

Selecione os objetos (registros) que se deseja editar e calcule os valores do campo

utilizando o ―Field Calculator‖.

Para tal, Basta clicarmos no campo a ser preenchido com o botão direito do mouse,

e em seguida acionar o ―Calculate Values‖ (Fig. III)

Figura III- Abrir Calculadora

Esta ferramenta (Fig. IV), além de permitir o preenchimento de vários registros

simultaneamente, permite ainda que realizemos algumas funções matemáticas para

calculo de outros campos (Functions).

Devemos lembrar, que devemos preencher os campos tipo texto utilizando aspas.

Figura IV – Calculadora de tabela

Page 9: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

6

IV – Join by Spatial location

Para se juntar duas tabelas de shapes diferentes (ponto,linha,polígono) de acordo

com suas posições geográficas, a ferramenda ―Join data by spatial locations‖ é a mais

indicada. Esta pode juntar a tabela de um shape com a de vários outros, para isso basta

indicar um dos procedimentos

Selecione o shape base que unificara as tabelas, click com o botão direito do

mouse e escolha a opção Join and relates > Join. Aparecera esta janela.

Escolha a opção de ―Join data from another layer based on spatial location‖ na

opção 1 o outro arquivo a ser unificado, na opção 2 como será o procedimento, podendo

ser: Por medidas matemáticas, mínima, máxima, soma, variação..; ou colocando todas as

informações da tabela. Será criado também uma coluna com a distancia entre os pontos

mais próximos. Na opção 3 o endereço e nome do arquivo criado.

Quando For juntar um shape de pontos com um

polígono, a opção 2 podera ser: Juntar as informações

somente dos pontos que estiverem dentro do polígono; ou

os que estiverem próximos também.

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APOSTILA DE ARCGIS 9.X

MODULO I

MANIPULAÇÃO DE ARQUIVOS RASTER PARA

ELABORAÇÃO DE MAPA DE BALANÇO HIDRICO

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RECORTANDO UMA IMAGEM RASTER A PARTIR DE UM SHAPE

Abra o ArcGIS e adicione uma imagem raster e o shape que servirá como base

para o recorte clicando no ícone , na pasta (D:\Worldclim\temperatura\) estarão as

imagens raster de temperatura e na pasta (D:\Vetores) estará o shape do estado do Rio

de Janeiro, que fará o clip. Estes dois arquivos tem que estar no mesmo sistema de

referência e Datum.

Posteriormente, verifique se a extensão

Spatial Analyst está ativa, depois adicione a

barra dessa extensão clicando com o botão

direito sobre qualquer barra e marcando-a.

Agora ative a ferramenta ArcToolbox,

clicando no ícone Ou, o ArcToolbox pode

ser ativado pelo caminho window >

ArcToolbox. (figura 1)

O próximo passo é ativar a ferramenta que faz o recorte, ferramenta ―extract by

mask‖ e o caminho é Spatial Analyst Tools > Extraction > Extract by mask. (figura 1)

Figura 1 – Janela do ArcGIS com a ferramenta ―extract by mask‖ selecionada.

Page 12: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

9

E aparecerá esta janela. (figura 2)

Figura 2 – Janela da opção ―Extract by Mask‖

No campo Input raster insira a imagem raster. Em Input raster or feature mask data

insira o shape base e em Output raster é o arquivo de saída, então escolha o nome do

novo arquivo recortado e o local que deseja salva-lo e OK. Depois que clica em OK o

arquivo será recortado e automaticamente adicionado ao Layers.(figura 3)

Figura 3 – resultado da operação de recorte de imagem raster.

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CONVERTENDO UMA IMAGEM RASTER EM UM SHAPE.

Abra o ArcGIS e adicione a imagem raster que servirá como base para a

conversão clicando no ícone . Posteriormente a ative a ferramenta ArcToolbox,

clicando no ícone .

Quando se converte um raster representando uma entidade poligonal em um

―shape‖ poligonal, os polígonos são construídos dos grupos contínuos de células (pixel)

com o mesmo valor e arcos são criados das células de borda do raster.

O mesmo vale para converter um raster representando uma entidade linear em um

―shape‖ linear, as linhas são criadas a partir de cada célula do raster. E assim também

para converter um raster em um shape de pontos.

Para converter um raster em shape é só ativar o ArcToolbox, ferramenta ―Raster to

....‖. O caminho é Conversion Tools > From Raster > Raster to .... ou ativar a ―toolbar‖ Spatial

Analyst > Convert > Raster to Features. (figura 4)

Figura 4 – Opção ―Convert raster to features‖

Page 14: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

11

E aparecerá esta janela.(figura 5)

Figura 5 – Janela Raster to Features

No campo ―Input raster‖ escolha o raster a ser convertido, no campo ―Field‖ a

coluna que dará origem ao shape, no campo ―Output geometry type‖ que formato ele terá

polígono, linha ou ponto.

No caso de polígonos ou linhas o item ―Generalize lines‖ permite uma suavizada

no contorno do raster, entretanto esta opção pode trazer problemas por triangular de mais

os polígonos ou linhas. No campo ―Output raster‖ direcione para a pasta desejada e com

um novo nome.

O mesmo vale para converter um ‖shape‖ em ―raster‖, é só ativar o ArcToolbox,

ferramenta ―Raster to ....‖. O caminho é Conversion Tools > To Raster > Raster to .... ou

ativar a ―toolbar‖ Spatial Analyst > Convert > Features to Raster. (figura 5b)

Figura 5b – Janela de conversão de ―shape‖ para ―Raster‖

No campo ―Input feature‖ escolha o ―shape‖ a ser convertido, no campo ―Field‖ a

coluna que dará origem ao raster, no campo ―Output cell size‖ o tamanho da célula final.

No campo ―Output raster‖ direcione para a pasta desejada e com o nome desejado.

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RECLASSIFICANDO UMA IMAGEM RASTER

Entretanto quando se esta trabalhando com um raster no qual o valor da célula

possui casas decimais (floating) a única opção possível é converte-lo em um shape de

pontos ou, as custas de se perder dados, reclassificá-lo para números inteiros.

Para reclassificá-los, é só ativar o ArcToolbox, ferramenta ―Reclassify‖. O caminho

é Spatial Analyst Tools > Reclass > Reclassify ou ativar a ―toolbar‖ Spatial Analyst >

Reclassify. (figura 6)

Figura 6- Reclassificando um raster

E aparecerá esta janela. (figura 7)

No campo ―New values‖ do item ―Set

values to reclassify‖, digite os novos valores

pretendidos. Marque a opção ―Change missing

values to NoData‖ caso não utilize alguma linha.

No campo ―Output raster‖ direcione para a pasta

desejada e com um novo nome.

Figura 7- Janela do Reclassify

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INTERPOLANDO UM SHAPE DE PONTOS EM UMA IMAGEM RASTER

A interpolação prediz valores para células de um raster a partir de um limitado numero de

dados amostrais pontuais. Pode ser usado para predizer valores desconhecidos de

qualquer unidade pontual geográfica, tais como: elevação, pluviosidade, concentração

química, nível de ruído e etc. (ESRI).

Figura 8- valores conhecidos pontuais. Figura 9- Interpolação raster dos pontos

A figura a esquerda é um shape de pontos com valores conhecidos, a figura a

direita é um raster interpolado a partir deste pontos. Valores desconhecidos são

calculados a partir de uma formula matemática que usa os valores de pontos próximos.

Os métodos disponíveis para interpolação são Inverso do quadrado da distancia

(IDW), vizinho natural (Natural Neighbor), Linear (Spline) e Krigagem (Kriging). Estes

possuem certas associações para determinar os melhores valores estimados.

Dependendo do fenômeno que os valores representam ou como estão distribuídos os

pontos, diferentes interpoladores produzirão melhores estimativas para os valores reais.

Não importa qual interpolador selecionado, contudo, quanto mais pontos amostrados e

quanto maior a distribuição, mais realista é o resultado.(figura 10)

Figura 10 – Opções de interpoladores

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Método do Inverso do Quadrado da Distancia (IDW)

IDW (Inverse Distance Weighted ) é um interpolador exato, estima os valores das

células pelo valor médio de cada célula do entorno. Quanto mais perto o ponto estiver do

centro da célula a ser estimada, maior será a influencia, ou peso, desta no processo. Este

método assume que a variável sendo mapeada perde influencia conforme vai se

distanciando do local amostrado.

Para interpolar usando o IDW é só ativar o ArcToolbox, ferramenta ―IDW‖. O

caminho é Spatial Analyst Tools > Interpolation > IDW ou ativar a ―toolbar‖ Spatial Analyst

> Interpolation to raster> Inverse Distance Weighted.

E aparecerá esta janela. (figura 11)

No campo ―Input points‖ escolha o shape a ser interpolado, no campo ―Z value‖

escolha a coluna que dará o valor a ser interpolado. O campo ―Power‖ é responsável pelo

controle da significância dos pontos conhecidos para interpolação dos valores, baseado

na distancia ao ponto estimado.

Definindo um peso (Power) maior, maior é a ênfase no ponto mais próximo, o

resultado é uma superfície mais aspera - menos ―smooth‖. O peso 2 é default.

O IDW tem duas opções (Search Radius): um raio de busca fixo ou um raio de

busca variável. Com um raio fixo, o raio do circulo usado para encontrar pontos amostrais

é o mesmo para todas as células interpoladas. Especificando um nº mínimo de pontos,

pode se assegurar que no raio fixo, pelo menos um mínimo de pontos amostrais

será usado no calculo de cada célula interpolada.

Page 18: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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Com um raio variável (figura 12), a contagem representa o nº de pontos

usados para o calculo do valor de cada célula interpolada. Isto faz o raio de busca

variável para cada célula interpolada, variando a distancia para atingir o nº

especificado de pontos amostrais. Especificando uma distancia máxima limita-se o

tamanho do raio potencial de busca. Se o numero especificado de pontos não for

atingido antes da distancia máxima do raio, menos pontos serão usados no calculo

da interpolação.

Figura 12- Janela do IDW com a opção ―Search radius Variable‖

A barreira (barrier) é uma linha usada para interromper o limite de busca de pontos

amostrais. Esta linha pode representar uma encosta, rio, ou outra interrupção na

paisagem. Somente os pontos amostrais no mesmo lado da linha da célula interpolada

serão considerados.

O ―Output cell size‖ da o tamanho final de cada célula de acordo com a unidade

métrica da projeção usada.

No campo ―Output raster‖ direcione para a pasta desejada e com um novo nome.

Page 19: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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Método de Interpolação Linear (Spline)

O Spline estima valores usando uma função matemática que minimiza a

curvatura geral da superfície, resultando numa superfície mais lisa (smooth) que passa

exatamente pelos pontos amostrais. Este enquadra uma função matemática para um nº

especificado de pontos enquanto passa pelo ponto amostral. Este método é melhor para

variações gentis da superfície, tais como elevação, concentração de poluentes etc.

Para interpolar usando o Spline é só ativar o ArcToolbox, ferramenta ―Spline‖. O

caminho é Spatial Analyst Tools > Interpolation > Spline ou ativar a ―toolbar‖ Spatial

Analyst > Interpolation to raster> Spline. E aparecerá esta janela. (figura 13)

Figura 13- Janela Spline

No campo ―Input points‖ escolha o shape a

ser interpolado, no campo ―Z value‖ escolha a

coluna que dará o valor a ser interpolado. O

campo ―Spline type‖ tem duas opções de métodos:

Regular (Regularized) e Tensão (Tension).

O método de Regularizado cria uma

superfície linear, com mudança gradual com

valores que podem estar além do ―range‖ de

valores amostrais.

O método de Tensão calibra a rigidez da superfície de acordo com o caráter do

fenômeno modelado. Este cria uma superfície menos lisa com valores mais restritos ao

―range‖ dos valores amostrais.

O campo ―Weight‖, para ―regularized‖ defini o peso da terceira derivada da

superfície na minimização da expressão da curvatura. Quanto mais alto o peso mais lisa a

superfície. Os valores colocados neste parâmetro tem que ser igual ou maior que zero. Os

valores tipicamente usados são: 0, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5.

Para ―Tension‖ o campo ―Weight‖ defini o peso da tensão. Quanto mais alto o valor

mais áspera a superfície. Os valores colocados tem que ser igual ou maior que zero. Os

valores tipicamente usados são: 0, 1, 5, e 10.

O campo ―number of points‖ defini o nº de pontos usados no calculo de cada célula

interpolada. Quanto mais pontos especificados, mais a célula será influenciada por pontos

distantes e mais lisa será a superfície.

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Método de Krigagem (Kriging)

A krigagem é um interpolador que calcula a cota de um ponto de interesse pela

media ponderada das amostras de sua vizinhança, distribuindo os pesos de acordo com a

variabilidade espacial, que é, por sua vez, determinada por meio de análise

geoestatística. Essa análise fornece coeficientes que descrevem a variabilidade espacial

do conjunto analisado, expressa em curvas de semivariogramas. Os coeficientes

determinam a distância de dependência espacial (alcance), o grau de decaimento do peso

atribuído as amostras (escala de variância) e o grau de aleatoriedade (efeito pepita).

Na operação de krigagem, os coeficientes do semivariograma são fornecidos, para

controle da interpolação, com o conjunto de amostras. A cada ponto calculado, amostras

dentro de um raio de busca são ponderadas de acordo com a função de sua distância em

relação ao ponto calculado. (figura 14).

Figura 14 – o pareamento de um ponto (vermelho) com os demais.

Comumente, cada par de localização tem uma distancia única, e há também

muitos pares de pontos em uma superfície. Para ―plot‖ todos eles rapidamente é

impossível, por isso os pares são agrupados. Desta forma calculando o desvio padrão

entre estes agrupamentos é definido uma arco (reta) entre a distancia e a semivariancia.

Figura 15

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Figura 15 – Diagrama de amostras

Para interpolar usando a Krigagem é só ativar o ArcToolbox, ferramenta ―Kriging‖.

O caminho é Spatial Analyst Tools > Interpolation > Kriging ou ativar a ―toolbar‖ Spatial

Analyst > Interpolation to raster> Kriging. E aparecerá esta janela. (figura 16)

No campo ―Input points‖ escolha o shape a ser interpolado, no campo ―Z value‖

escolha a coluna que dará o valor a ser interpolado. No campo ―Output surface raster‖

direcione para a pasta desejada e com um nome. O campo ―Kriging method‖ tem duas

opções de métodos: Ordinário (Ordinary) ou Universal.

O método de Ordinário é o mais usado dos métodos de krigagem. Este assume

que a constante media é desconhecida. O metodo universal assume que há uma

tendência geral nos dados, por exemplo um vento predominante, e que pode ser

modelado por uma função determinística ou polinomial.

Page 22: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

19

Para modelagem do semivariograma empírico, podem ser escolhidas as seguintes

funções: Esférica, Circular, Exponencial, Gaussian e Linear. O modelo selecionado

influencia na predição dos valores desconhecidos, particularmente quando o formato da

curva perto da origem difere significativamente. Cada modelo é designado para

representar diferentes fenômenos espaciais com maior eficiência.

O modelo Esférico é um dos mais usados, apresenta uma diminuição progressiva

na correlação espacial até certa distancia, alem desta a autocorrelação é zero.(figura 17)

O modelo Exponencial é usado quando a autocorelação diminui exponencialmente

com o aumento da distancia. È também freqüentemente usado.(figura 18)

Figura 17 – modelo esférico Figura 18 – modelo exponencial

Figura 19 – modelo linear

O modelo Linear, apresenta uma

diminuição linear na correlação espacial

até certa distancia, alem desta a

autocorrelação é zero.(figura 19)

A opção ―Output cell size‖ permite que um outro raster de o tamanho da célula,

(será o tamanho do ambiente), ou se não terá o menor valor entre a largura ou altura da

extensão entre o ―input point feature‖.

A opção ―search radius‖ funciona exatamente como no método IDW.

A opçãp ―Output variance of prediction raster‖ cria-se um raster com os valores de

semi-variancia para cada célula.

Page 23: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

20

Método de Interpolação por Vizinhança Natural (Natural Neighbor)

A interpolação por vizinhança natural encontra o subconjunto mais próximo

de pontos amostrais a um ponto principal e aplica-lhes pesos baseados em áreas

proporcionais a fim de interpolar um valor (Sibson, 1981).

Sua propriedade básica é que é local, usando somente um subconjunto das

amostras que cercam o ponto principal, e que as alturas interpoladas são garantidas para

estar dentro da escala das amostras usadas. Não tem tendências e não produzirá os

picos, poços, cumes ou vales que não são representados já pelas amostras da entrada.

Adapta-se localmente à estrutura dos dados de entrada, não requerendo nenhuma

entrada do usuário sobre o raio da busca, contagem da amostra, ou forma. Trabalha

igualmente bem com dados regularmente e irregularmente distribuídos (Watson, 1992).

Para interpolar usando o Spline é só ativar o ArcToolbox, ferramenta ―Natural

Neighbor‖. O caminho é Spatial Analyst Tools > Interpolation > Natural Neighbor ou ativar

a ―toolbar‖ 3D Analyst > Interpolation to raster> Natural Neighbor . (figura 20)

Figura 20- Janelas abertas pelo toolbox (maior) e pelo 3d analyst (menor)

Page 24: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

21

Onde No campo ―Input points‖ escolha o shape a ser interpolado, no campo ―Z

value‖ escolha a coluna que dará o valor a ser interpolado.No campo ―Output cell size‖ de

o tamanho final de cada célula de acordo com a unidade métrica da projeção usada. No

campo ―Output raster‖ direcione para a pasta desejada e com um nome.

Os vizinhos naturais de algum ponto são aqueles associados com o Voronoi

neighboring (isto é. Polígono de Thiessen). Inicialmente, um diagrama de Voronoi é

construído de todos os pontos dados, representado pelos polígonos coloridos verde-oliva.

Um polígono novo de Voronoi, cor bege, é criado então em torno do ponto da interpolação

(estrela vermelha). A proporção da sobreposição entre este polígono novo e os outros

polígonos iniciais é usada então como os pesos. (figura 21)

Figura 21 – exemplo de interpolação por vizinhança natural.

Por comparação, um interpolador baseado em distância tal como IDW (Inverso do

quadrado da distância) atribuiria pesos similares aos pontos do norte e ao ponto no

nordeste baseado em sua distância similar do ponto de interpolação. A interpolação por

vizinho natural, entretanto, atribui pesos de 19.12% e de 0.38% respectivamente, que é

baseado na porcentagem da sobreposição.

Page 25: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

22

OPERAÇÕES MATEMATICAS COM IMAGEM RASTER

Quando o objetivo é o cruzamento de mapas através de expressões matemáticas,

a opção da calculadora raster ―Raster calculator‖ é o método mais indicado, Este

possibilita a sobreposição espacial de vários layer’s e o uso de cálculos algébricos

complexos.

Para reclassificá-los, é só ativar a ―toolbar‖ Spatial Analyst > Raster calculator.

E aparecerá esta janela. (figura 22)

Figura 22 – Raster Calculator

Agora para criar uma expressão basta clicar sobre as opções de Layers, para

adicionar o mapa escolhido, e redigir a equação desejada, lembrando de sempre que

necessário colocar os parênteses.

As opções em ―Arithmetic‖ são: ―Abs‖ para dar o valor absoluto de um raster; ―Int‖

para que o raster final esteja em números integrais; ―Ceil‖ para converter um raster

floating em um integral, só que o valor é da integral maior ou igual; ―Float‖ para que o

raster final esteja com valores decimais; ―Floor‖ para converter um raster floating em um

integral, só que o valor é da integral menor ou igual; ―IsNull‖ para converter um raster em

valor 1 para ―No Data‖ e 0 para qualquer valor. As opções de ―Float‖ e ―Int‖ são mais

usadas, tendo que obrigatoriamente ser usadas quando se esta passando, pela equação,

de integral a decimal ou vise-versa. Ex: para o calculo de NDVI a partir das bandas

espectrais.

As opções ―Trigonometric‖, ―Logarithms‖ e ―Powers‖ são utilizadas igualmente uma

calculadora cientifica.

Page 26: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

23

EXERCÍCIO 1

Elaboração do mapa de Balanço Hídrico para o Estado do Rio de Janeiro

Neste exercício serão construídos os mapas climáticos mensais e anuais do

estado, a partir dos dados do WorldClim e para elaboração do balanço hídrico será

utilizado a equação proposta por Thornthwaite (1948).

O WorldClim é um projeto que monitora as condições climáticas ao redor do

mundo, com inúmeras estações pluviométricas e meteorológicas, no estado do Rio de

Janeiro contam com mais de 100, e na interpolação dos dados levam em conta o relevo

(utilizando SRTM). Os mapas são adquiridos na forma de grades de dados (Raster)

climáticos a partir do set de layers globais (WorldClim) disponíveis para download em

http://www.worldclim.org/. As grades contém valores médios calculados para uma série

histórica de 50 anos (1950-2000), com resolução espacial de 30 arcos de segundo no

sistema de coordenadas geográficas e datum WGS84 (Hijmans et al., 2005).

A determinação da evapotranspiração será realizada através do método de

Thornthwaite (1948), que estima a evapotranspiração potencial (ETP). A

evapotranspiração é de fundamental importância no contexto do ciclo hidrológico, pois

representa uma parcela maior de saída de água das bacias hidrográficas que a soma do

escoamento superficial dos rios e o armazenamento de água no solo (Hewlett, 1982).

A evapotranspiração é calculada conforme a equação explicada a seguir. Esse

método foi indicado uma vez que utiliza como único parâmetro de entrada a temperatura

média mensal dos 12 meses do ano. Entretanto, sabe-se que o método apresenta

limitações, uma vez que ele considera a temperatura do ar como único índice de energia

disponível para a evapotranspiração potencial. (ZEE-RJ, 2009). A equação empírica do

modelo de Thornthwaite é a seguinte:

ETp =F .16

Onde:

ETp = evapotranspiração potencial (mm/mês)

Fc = Fator de correção em função da latitude e mês do ano

a = 6,75.10-7

.I3 – 7,71.10

-5.I

2 + 0,01791.I + 0,492

I = índice anual de calor

T =Temperatura média mensal (oC)

Page 27: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

24

Passo a passo do exercício:

1) Abrir os arquivos ―raster‖ do WorldClim que serão usados (Temperatura) e o

arquivo vetorial base (ESTADO_RJ). Converta-os para a o sistema de

coordenadas projetadas Datun WGS 84 fuso 23 (estendido).

2) Recorte as imagens ―raster‖ pelo arquivo vetorial, ―extract by mask‖.

3) Converta a imagem recortada em um ―shape‖ de pontos

4) Mês a mês unifique (―join by spatial location‖) as temperaturas mínimas e máximas

em um único ―shape‖.

5) Pela calculadora da tabela (―Field calculator‖) divida a temperatura máxima por 10,

e depois some a máxima menos a mínima e divida por 2, mês a mês.

6) Interpole o ―shape‖ de pontos usando o método de interpolação mais indicado,

dando um valor de 100m para o tamanho da célula.

7) Agora será calculado o valor da evapotranspiração potencial, para isso deve-se

calcular primeiro o Índice mensal de calor (Im) mês a mês, e somá-los ao final para

se obter o Índice anual de calor (I).

8) Depois deve-se calcular o fator a utilizando o Índice anual de calor (I) como base.

9) Agora deve-se calcular a evapotranspiração potencial mensal utilizando os fatores

calculados acima. E depois somam-se todas as ETp para se obter o valor anual.

Page 28: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

25

Para a avaliação da evapotranspiração real (ER) são utilizados principalmente

modelos de balanço hídrico pelo método de Thornthwaite & Mather (1955).

A estimativa de evapotranspiração real segundo o método de Thornthwaite &

Mather (1955) leva em consideração a capacidade de armazenamento de água no solo

em função da profundidade média das raízes por tipo de cobertura vegetal. Adotou-se

duas capacidades de armazenamento de água (CAD), medidas em função da

profundidade das raízes e tipos de solo predominantes na área. Para cada um dos

valores de CAD devem ser estimados os valores de negativo acumulado, taxa de

armazenamento, taxa de alteração, evapotranspiração real, déficit hídrico e excedente

hídrico compondo assim a tabela de balanço hídrico.

Tabela x – exemplo de balanço hidrico

P EP P-EP Neg A. Arm Alt CAD ER Def Exc

295 120 175 0 100 0 100 120 0 175

210 107 103 0 100 0 100 107 0 103

170 106 64 0 100 0 100 106 0 64

60 79 -19 -19 83 -17 100 77 2 0

30 63 -33 -52 59 -23 100 53 10 0

25 55 -30 -82 44 -15 100 40 15 0

15 55 -40 -122 30 -15 100 30 25 0

9 78 -69 -191 15 -15 100 24 54 0

40 94 -54 -245 9 -6 100 46 48 0

120 107 13 -153 22 13 100 107 0 0

180 113 67 -12 89 67 100 113 0 0

240 116 124 0 100 11 100 116 0 113

Onde a coluna: P é a precipitação mensal; EP a evapotranspiração potencial; Neg

A. é o negativo acumulado, calculado de acordo com a variação de P-EP. Sendo que se

P-EP >0 Neg A.=0, se P-EP<0 Neg. A.= P-EP, se P-EP>0 Porém se o Neg. A no mês

anterior for <0, então . O Armazenamento (Arm) é

igual a . A Alteração é igual ao armazenamento do mês em

questão menos o armazenamento do mês anterior. A Evapotranspiração real (ER) é igual

a potencial quando o Arm é total (igual ao CAD) e quando P-EP for positivo, quando P-EP

for negativo ER é igual a soma das colunas P e Alt. O Déficit hídrico (Def) é igual a

diferença entre EP e ER. O Excedente hídrico (Exc) só existe quando [P-EP>0] e o Arm.

igual ao CAD, nesse caso, o Exc. será igual a [(P - EP) - Alt]

Page 29: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

26

APOSTILA DE ARCGIS 9.X

MODULO II

UTILIZAÇÃO DE MODELOS DIGITAIS DE

ELEVAÇÃO DE TERRENO PARA ELABORAÇÃO DE

DADOS SECUNDARIOS

Page 30: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

27

CRIAR TIN A PARTIR DE CURVAS DE NÍVEL

Abra o ArcGIS e adicione as curvas de nível clicando no ícone e ative a

ferramenta 3D Analyst clicando com o botão direito do mouse sobre a barra de

ferramentas .

Para Criar um TIN basta abrir o 3D Analyst, caminho Create/Modify TIN > Create

TIN from Features… ou Convert > feature to 3D. Entretanto esta ultima opção é mais

indicada quando o vetor tiver que adquirir seus valores Z de um outro raster.

Aparecerá a janela ―Create TIN From Features‖. Ative o arquivo curvas de nível em

―Layers:‖ Na opção ―Height source‖ indique a coluna com os dados de elevação.

Page 31: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

28

Na opção ―Triangulate as‖ a opção mais indicada é hard line entretanto se estiver

trabalhando com um ―shape‖ de pontos ou polígono a opção mass point pode ser mais

indicada.

Caso queria se usar um vetor para recortar o TIN, marque-o e na opção

―Triangulate as‖ escolha hard clip, nas outras opções marque ―none‖. Escolha o local onde

deseja salvar clicando no ícone e OK.

O arquivo TIN será criado e mostrará o ―Edge type‖ e ―Elevation‖. Caso queira

outras opções de visualização do terreno clique com o botão direito do mouse sobre o

arquivo no Layers e vá em Properties... e aparecerá a janela ―Layer Properties‖. Clique na

aba Symbology, marque a opção desejada e clique em OK, as opções mais comuns são:

Declividade, aspecto, faces com o mesmo símbolo (hillshade), e nódulos (pontos).

Page 32: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

29

CRIAR CURVAS DE NÍVEL A PARTIR DE UM TIN

Abra o ArcGIS e adicione as curvas de nível clicando no ícone e ative a

ferramenta 3D Analyst clicando com o botão direito do mouse sobre a barra de

ferramentas .

Para Criar um contorno basta abrir o 3D Analyst, caminho Spatial Analyst Tools >

Surface analysis > Contour e aparecerá a janela Contour.

Em ―Input surface‖ insira o Modelo Digital de Elevação (MDE ou DEM em ingles).

Em ―Contour interval‖ estabeleça o intervalo (métrico) desejado. Na opção ―Base contour‖

coloque a partir de que cota altimetrica começara o contorno. Em ―Z factor‖ o grau de

variação da medida horizontal (x,y) para a vertical (Z), esta opção é indicada para se tiver

trabalhando com medidas diferentes como metros e pés ou kilometros e metros...

Em ―Input height range‖ estão as variações altimetricas do layer já existente e em

―Output information...‖ estão os dados de saida a partir das opções marcadas

anteriormente. Em ―Output feature‖ o local a ser salvo e o nome, e clique em OK.

Entretanto são necessárias algumas considerações a cerca dos modelos. O MDT

apresenta certa irregularidade, no MDT a um exageramento das áreas planas, muitos

platôs são criados nos fundos de vale e topo de morros.

Page 33: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

30

GERAR DECLIVIDADE A PARTIR DE UMA IMAGEM RASTER

Para criar a declividade (Slope) basta abrir o 3D Analyst, caminho Spatial Analyst

Tools > Surface analysis > Slope e aparecerá a janela Slope.

Em ―Input surface‖ insira o MDE. Em ―Output measurement‖ escolha se o novo

―layer‖ será em graus ou porcentagem, dependendo da função desejada.

A declividade em porcentagem é igual a tagente do ângulo vezes 100, conforme

figuara abaixo.

É bom lembrar que MDE não projetadas costumam dar erros nas suas

declividades, caso isso aconteça reprojete o layer.

A Sociedade Brasileira de Ciência do Solo e Serviço Nacional de Levantamento e

Conservação dos Solos determinam o parâmetro Declividade Media segundo tabela

abaixo. O IBAMA por sua vez utiliza graus para definir APP (>45º)

DECLIVIDADE RELEVO

Até 8% Suave ondulado

9 a 20% Ondulado

21 a 45% Forte Ondulado

Acima 45% Montanhoso a Escarpado

Page 34: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

31

GERAR ASPECTO A PARTIR DE UMA IMAGEM RASTER

Para criar as rampas de encosta (Aspect) basta abrir o 3D Analyst, caminho Spatial

Analyst Tools > Surface analysis > Aspect e aparecerá a janela Aspect.

O aspecto identifica o sentido mais íngreme da declividade de cada celula e de sua

vizinhança. Pode-se pensar como o sentido da inclinação ou do sentido do compasso. É

medido no sentido horário e em graus de 0 (exatamente norte) a 360. O valor de cada

celula em um conjunto indica o sentido da inclinação que a célula se encontra. As áreas

lisas que não têm nenhum sentido de declividade são dadas um valor de -1. O diagrama

abaixo mostra uma série de dados da elevação da entrada e o raster do aspecto.

Por que o uso da função de aspecto?

Com a função de aspecto, você pode: Encontrar toda a face norte em uma

montanha, como parte de uma busca para os locais mais secos. Calcula a iluminação

solar para cada posição em uma região como parte de um estudo para determinar a

diversidade da vida em cada local. Encontre todas as inclinações do vento do sul em uma

região montanhosa para identificar as posições onde o efeito orográfico é maior,

identificar aquelas posições residentes que são prováveis de ser abatidas primeiramente

pelo runoff. Identificar áreas de terra lisa para encontrar uma área para aterro.

Page 35: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

32

GERAR HILLSHADE A PARTIR DE UMA IMAGEM RASTER

Para criar o sombreamento de montanha (Hillshade) basta abrir o 3D Analyst,

caminho Spatial Analyst Tools > Surface analysis > Hillshade e aparecerá a janela

Hillshade.

A função de Sombreamento de montanha (Hillshade) obtém a iluminação hipotética

de uma superfície determinando valores da iluminação para cada célula em um raster.

Faz isto ajustando uma posição para uma fonte clara hipotética e calculando os valores

da iluminação de cada célula com relação às células vizinhas. Pode realçar a visualização

de uma superfície para a análise ou a exposição gráfica, especialmente ao usar o efeito

de transparência.

O padrão é que sombra e luz são palhetas de cinza associados aintegrais 0 a 255

(crescendo do preto para o branco). O azimute é a direção angular do sol, medida no

norte no sentido do relógio em graus de 0 a 360. Um azimute de 90 por exemplo é leste.

O padrão é 315 (NW). A altitude é a inclinação ou ângulo de iluminação acima do

horizonte, as unidades estão em graus, de 0 (linha do horizonte) a 90º . O padrão é 45º.

FERRAMENTA DE VIEWSHED

Viewshed identifica as células em um raster de entrada que possam ser vistas de

um ou mais pontos ou linhas de observação. Cada célula no raster de saída recebe um

valor que indique quantos pontos de observação podem ser vistos de cada posição. Se

você tiver somente um ponto do observador, cada célula que pode ser vista do ponto do

observador será dado um valor 1. As células que não podem ser vistas do ponto de

observação é dado um valor 0. A classe dos pontos do observador pode conter pontos ou

linhas. Os nós e os vértices das linhas serão usados como pontos de observação.

Page 36: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

33

DEFININDO HIDROGRAFIA E BACIAS HIDROGRAFICAS DE FORMA

AUTOMATICA A PARTIR DE UM MDE.

Abra o ArcGIS, adicione o MDE clicando no ícone , abra o ―toolbox‖ e click

no botão direito do mouse, aparecerá uma janela click em ―add toolbox‖. Procure a pasta

onde esteja o arquivo ― watersheed delineation tool‖ e o adicione.

Para criar os mapas hidrologicos basta abrir o ― watersheed delineation tool‖

Esta ferramenta tem 3 opções –

I) Watershed Delineation

II) iRainDrop

III) iWatershed.

Watershed Delineation

The Watershed Delineation tool cria uma rede de rios, baseada em um ponto inicial

e seus limiares, e delineia bacias hidrográficas a partir das ligações entre os rios.

Page 37: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

34

Em ―Input DEM‖ insira o MDE. Em ―Expression‖ o valor do limiar neste parâmetro

representa o numero de células. Um valor tal como 1.000 indica que uma célula é

considerada um rio quando mil ou mais células convergem para ela. O numero de células

e o valor de limiar usado dependem da resolução do MDE e de sua topografia. Na pratica,

usualmente uma área é usada como fator de limiar ao invés do nº de células, este

parâmetro pode ser alterado para aceitar áreas como ―input‖ e então calcular o nº de

células baseado no tamanho de dada célula no MDE.

Na opção ―Output Watershed‖ direcione a pasta na qual vai ser criado um raster

com os formatos de bacia. Na opção ―output Stream Features‖ direcione a pasta na qual

vai ser criado um ―shape‖ da hidrografia. Na opção ―Output Flow Direction‖ direcione a

pasta na qual vai ser criado o raster com os fluxos de direção e na opção ―Output Flow

Accumulation‖ direcione a pasta na qual vai ser criado o raster da hidrografia.

Depois é so clicar em OK e aguardar o processamento.

iRainDrop

A ferramenta ―iRainDrop tool‖ cria a hidrografia a partir de qualquer ponto baseado

nos raster de ―flow direction‖ e ―flow accumulation‖. OS mapas produzidos na ferramenta

anterior ―Watershed Delineation tool‖ podem ser usados como ―input‖ nesta ferramenta.

Page 38: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

35

Em ―iRain Drop‖ selecione com os pontos sobre o MDE ou os rastes de ―flow..‖

que serão usados para estabelecer os limites hidrograficos, geralmente um inicial e um

final. Em ―Input Flow Direction‖ e ―Input Flow Accumulation‖ os raster produzidos no item

anterior. E em ―Output Rain Drop‖ e ―Output Flow Path‖ direcione os ―shapes‖ criados para

a pasta desejada. Agora é só clicar em OK e aguardar.

Watershed Delineation Model

iRainDrop Model

Page 39: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

36

CRIANDO UM MAPA DE RELEVO A PARTIR DA FERRAMENTA TPI DO ARCVIEW 3

A ferramenta ―topographic position índex‖ do ArcView 3.2 utilizaq o MDE para

classificar formas de relevo de acordo com posicionamento topográfico dos pixels.

O algoritmo aplicado é simplesmente a diferença entre o valor de elevação de um

determinado pixel e a média de pixels vizinhos; valores positivos significam que este pixel

esta em altitude mais alta e valores negativos que este pixel está em altitude mais baixa.

O quanto este pixel é mais alto ou mais baixo que seus vizinhos, somado ao seu valor de

declividade pode ser utilizado para classificar seu posicionamento nas encostas. Se for

significantemente mais alto que seus vizinhos, deve estar localizado próximo ao topo ou

no topo de uma montanha; sendo significantemente mais baixo que seus vizinhos, deve

estar localizado próximo ao fundo de vale ou no próprio fundo de vale. Valores próximos a

0 significam que este pixel pode estar localizada em uma área plana ou de baixa ou

média encosta; valores de declividade podem diferenciá-los (ZEE, 2009).

Este índice depende inteiramente da escala utilizada para a análise da paisagem.

Neste caso a escala de análise está relacionada com o número de pixels vizinhos a ser

avaliado, ou por um raio de análise ao pixel avaliado. Podendo ser utilizados varios raios

de análise para a definição de 4 a 10 classes de relevo.

A figura x ilustra esta discussão; no cenário A o resultado entre as diferenças do

pixel para seus vizinhos é nulo, ao contrário do cenário B onde seus vizinhos tem altitude

menor do que o pixel analisado, portanto o TPI deste pixel é maior que 0. No último

cenário os pixels vizinhos são mais elevados que o pixel analisado, este terá portanto um

TPI menor que 0.

Page 40: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

37

A elaboração deste procedimento no ZEE envolveu as bacias do Estado do Rio de

Janeiro, sendo utilizados três raios de análise. O procedimento realizado com estes raios

de análise teve como objetivo a identificação de compartimentos de relevo diferentes: 3

Km para identificação de morros, 10 Km para maciços elevados e 20 Km para montanhas

escarpadas. As classes de posição topográfica utilizadas estão apresentadas na tabela

abaixo e brevemente descritos em seguida.

TPI – 3 Km: Este resultado foi utilizado para identificar as áreas de fundo de vale, baixa encosta, áreas planas e morros ou áreas colinosas (média e alta encosta e topo ou crista). O resultado obtido foi intersectado com o mapa hipsométrico com o objetivo de identificar áreas de planícies com altitudes menores ou maiores do que 20m; permitindo uma classificação entre planícies costeiras e outras.

TPI – 10 Km: Este resultado foi utilizado para identificar maciços elevados (média e alta encosta e topo ou crista). As áreas identificadas por este raio de análise superiores aos 1200m de altitude foram classificadas como montanhas.

TPI – 20 Km : Este resultado foi utilizado para identificar montanhas e áreas escarpadas (média e alta encosta e topo ou crista) e foi sobreposto aos anteriores consolidando o resultado final da aplicação desta ferramenta para análise.

Abra o ArcView 3.2, adicione o MDE clicando no ícone , click na aba TPI, e

aparecerá uma janela click em ―Generate Topographic Position Index‖.

Escolha o MDE desejado, aparecerá a janela abaixo, escolha o padrão de

vizinhança e a distancia de observação, os padrões sugeridos são os descritos

anteriormente, 3, 10 ou 20 km. Isto pode ser feito sabendo o tamanho da célula ou pela

unidade do mapa.

Page 41: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

38

Depois de rodado o modelo de TPI, passa para a etapa seguinte a classificação

das formas de relevo, utilizando a ferramenta ―Generate Slope Position Classification‖.

Esta classificação pode ser feita usando 4 ou 6 classes de relevo, tabela x.

Tabela x – 4 Classes de relevo

Classes de Relevo Valor de TPI Declividade

Topo ou Crista > 8 unidades não estabelecida

Encosta Íngreme >-8 unid. e < 8 unid. >=6

Encosta suave >-8 unid. e < 8 unid. <6

Fundo de vale <= -8 unid. não estabelecida

Tabela x – 6 Classes de Relevo

Classes de Relevo Valor de TPI Declividade

Topo ou Crista > 0,5 não estabelecida

Alta Encosta <= 1 e >0,5 não estabelecida

Media Encosta <= 0,5 e > 0 >5

Baixa Encosta <= 0 e >= -1 não estabelecida

Plano >= -0.5 a <= 0.5 <5

Fundo de vale < -1 não estabelecida

Adaptado de tpi,2000

Há ainda a opção de se criar um modelo com 10 classes de relevo, para isso basta

abrir a opção ―Generate Landform Classification‖. Para isso tenque ser criado um raster

de declividade para a região.

Page 42: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

39

As classes são:

Tabela x. 10 Classes de Relevo

Classes de Relevo TPI (vizinho menor) TPI (Vizinho maior) Declividade

Cânions, Rios encaixados <= -1 <= -1

Drenagens de meia encosta, vales rasos <= -1 >-1 e <1

Drenagem de cabeceira <= -1 >=1

Vales em forma de U >-1 e <1 <=-1

Plano >-1 e <1 >-1 e <1 <=5

Encosta aberta > -1 e <1 > -1 e <1 >5

Encosta alta ou mesas >-1 e <1 >=1

Cristas de morro ou morro em vale >=1 <=-1

Morros em planicies >=1 >-1 e <1

Montanhas e cristas >=1 >=1

Em ―Neighborhood Statistics‖ pode-se gerar um raster derivado a partir de

informações tais como mínima, máxima, range, desvio padrão e outras.

Page 43: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

40

CRIANDO UM MAPA DE INSOLAÇÃO A PARTIR DE UM MDE

A radiação solar (insolation) origina do sol, é modificada enquanto viaja através da

atmosfera, é depois é modificada pelas características topográficas e de superfície, é

interceptada na superfície da terra de modos diferentes, podendo ser: diretos, difusos, ou

refletidos. A radiação direta é interceptada em uma linha reta do sol. A radiação difusa é

dispersada por constituintes atmosféricos, tais como nuvens e poeira. A radiação refletida

é refletida das características de superfície. A soma da radiação direta, difusa, e refletida

é chamada radiação solar total ou global.

Geralmente, a radiação direta é o componente maior da radiação total, e a

radiação difusa é o segundo componente maior. A radiação refletida constitui geralmente

somente uma proporção pequena da radiação total, à exceção das posições cercadas por

superfícies altamente reflexivas tais como a neve. As ferramentas de radiação solar do

―Spatial analyst‖ no ArcGIS não incluem a radiação refletida no cálculo da radiação total.

Conseqüentemente, a radiação total é calculada como a soma da radiação direta e difusa.

Porque os cálculos de Radiação Solar podem levar tempo, é importante que todos

os parâmetros estejam corretos. O cálculo para um modelo digital de elevação (MDE)

pode levar horas, e se é um MDE muito grande pode levar dias.

Os rasters da radiação de saída sempre serão tipo floating-point e terão unidades

de horas do watt por o medidor quadrado (WH/m2). O raster de direct duration será uma

integrau com unidades por horas.

As ferramentas de radiação solar podem executar cálculos para posições do ponto ou para áreas geográficas inteiras. Isto envolve quatro etapas: O cálculo de upward-looking hemispherical viewshed baseado na topografia. Sobreposição do viewshed em um mapa solar direto para estimar a radiação direta Sobreposição do viewshed em um mapa do seu para estimar radiação difusa. Repetindo o processo para cada posição de interesse para produzir um mapa de insolação

Page 44: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

41

Para criar a radiação solar (Solar Radiation) basta abrir o Spatial Analyst, caminho

Spatial Analyst Tools > Solar Radiation > Area Solar Radiation.

aparecerá a janela Area Solar Radiation.

Page 45: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

42

Em ―Input raster‖ insira o Modelo Digital de Elevação (MDE). Em ―Output global

radiation raster‖ coloque na pasta com o nome desejado. Na opção ―Latitude‖ coloque a

latitude correta, se o raster tiver georreferencido este processo é automático. Em ―Sky

size‖ a opção padrão é 200, mas este nº pode variar entre 0-4.000, quanto mais alto maior

mais detalhado será o raster final e mais demorado seu modelo.

Em ―time configuration‖ há 4 opção disponíveis: Dias especiais, para os solstícios e

equinócios; Em um dia especifico do ano; Ao longo de épocas do ano; ou o ano todo com

intervalos mensais. Em ―Day Interval‖ o intervalo de pesquisa em dias, e ―Hour Interval‖ o

intervalo em horas por dia. A opção de ―Create outputs for each interval‖ pode tornar

muito lento o processo e exigir uma carga excessiva de memória.

Nos parâmetros topográficos, a opção ―Z factor‖ da o grau de variação da medida

horizontal (x,y) para a vertical (Z),O ―Slope and aspect‖ escolha a opção ―FROM DEM‖ ,

em ―Calculation directions‖ o nº de fatias do direcionamento do aspecto.

Latitude Z-factor

0 0.00000898 10 0.00000912 20 0.00000956 30 0.00001036 40 0.00001171 50 0.00001395 60 0.00001792 70 0.00002619 80 0.00005156

Page 46: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

43

Nos parâmetros de radiação, as opções ―Zenith divisions‖ e Azimuth divisions‖ são

para fatiar as direções da radiação nas formas vertical e horizontal respectivamente. Em

―Difuse model type‖ tem as opções: UNIFORM_SKY — O modelo de difusão uniforme. A

radiação ―difusa é a mesma de todas as direções do ceu. Este modelo é o padrão;

STANDARD_OVERCAST_SKY — Modelo padrão de tempo nublado. O fluxo de radiação

difusa varia com o ângulo de zênite.

A opção ―Diffuse proportion‖ representa a fração difusa da radiação global. Os valores

variam entre 0 e 1. Estes valores devem ser postos de acordo com as condições

atmosféricas. Valores típicos são 0.2 para condições bem limpas do tempo e 0.3 para

céus com tempos abertos normais.

A radiação solar transmitida através da atmosfera é uma fração da radiação solar fora

da atmosfera. ―Transmittivity‖ é uma propriedade da atmosfera e é a relação da radiação

solar fora da atmosfera para a radiação da superfície da terra (calculada a média sobre

todos os comprimento de onda) para o Shortest-Path (no sentido do zenith). Os valores

variam de 0 (nenhuma transmissão) a 1 (transmissão completa). Os valores típicos são

0.6 ou 0.7 para condições muito limpas do céu e 0.5 para um céu geralmente

desobstruído. Porque a análise corrige os efeitos da elevação, o ―transmittivity‖ deve

sempre ser dado para o mar. ―Transmittivity‖ tem uma relação inversa com o parâmetro

difuso da proporção

Em ―Optional Output‖ caso haja a necessidade de distinguir as radiações direta e

indireta.

Na ferramenta Point Solar Radiation. Pode se gerar um shape de pontos sobre um

MDE conforme explicado anteriormente.

Page 47: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

44

APOSTILA DE ARCGIS 9.X

MODULO III

DEFINIÇÃO DE METRICAS DA PAISAGEM E

CORREDORES FLORESTAIS

Page 48: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

45

CRIANDO CORREDORES FLORESTAIS A PARTIR DE DISTANCIAS

Os corredores ecológicos procuram conectar os diversos fragmentos na paisagem.

Para o mapeamento dos corredores são utilizados os mapas de classes de relevo e

Cobertura Vegetal. A ferramenta a ser utilizada é ―Cost Distance‖ da extensão ―Spatial

Analyst‖ do programa ArcGIS 9. Esta ferramenta calcula a menor distância acumulada

para cada célula de uma origem até a fonte mais próxima sobre uma superfície de custos.

Assim dois mapas são utilizados, o mapa de origem e o mapa de custos espaciais.

O mapa de origem identifica as células ou locais nos quais os menores custos de

distância para cada célula serão calculados. Os mapa base a ser utilizado é o de

cobertura vegetal. Pode ser usado também um mapa de APP sobreposto nos quais tem

que ser atribuídos pesos distintos: 0 para cobertura vegetal e 1 para APP. Estes valores

servem para diferenciar o que já existe do que tem obrigação de existir.

O mapa de Custos Espaciais definiu os impedimentos ou custos para mover-se

planimetricamente através de cada célula. O valor de cada localidade representa o custo

por unidade de distância para se mover pela célula. Cada valor local de célula é

multiplicado pela resolução espacial da célula (foi utilizado células com 20 metros). O

mapa base utilizado foi o de Classes de Relevo, que recebeu valores em função da

utilidade da terra para fins socioeconômicos, quando maior a necessidade

socioeconômica maiores os custos para se implementar o corredor. Os valores sugeridos

foram obtidos de forma empírica e baseado na modelagem matemática dos dados::

Fundo de vale 1; Topo de morro ou Crista 2; Alta encosta 4; Meia encosta 8; Baixa

encosta 16; e Plano 32.

Page 49: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

46

Para criar um mapa de corredores basta abrir o Spatial Analyst, caminho Spatial

Analyst Tools > Distance > Cost Distance.

aparecerá a janela Cost path.

Em ―Input raster or feature source data‖ insira o layer com os fragmentos florestais.

Em ―Input cost raster‖ insira o raster de custos espaciais (raster de classes de relevo). Na

opção ―Output distance raster‖ coloque a pasta de saída e o nome final. Na opção

―Maximum distance‖ coloque o valor Maximo que o entrara no raster de saída, em ―Outout

backlink raster‖ o raster de saída terá os valores de direção dos corredores.

Page 50: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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Outra opção de se calcular distancias entre fragmentos é a distancia euclidiana.

Em matemática, distância euclidiana (ou distância métrica) é a distância entre dois

pontos, que pode ser provada pela aplicação repetida do teorema de Pitágoras. Aplicando

essa fórmula como distância, o espaço euclidiano torna-se um espaço métrico. A

distância euclidiana entre os pontos e , num

espaço euclidiano n-dimensional, é definida como:

Para criar um mapa de distancia euclidiana basta abrir o Spatial Analyst, caminho

Spatial Analyst Tools > Distance > Euclidean Distance. E aparecerá a janela Euclidean

Distance.

Em ―Input raster or feature source data‖ insira o layer com os fragmentos florestais.

―Output distance raster‖ coloque a pasta de saída e o nome final. Na opção ―Maximum

distance‖ coloque a distancia (métrica) maxima para o calculo o raster de saída, em

―Output cell size‖ o tamanho de cada célula. Em ―Outout distance raster‖ será criado um

raster com os valores de direção (azimute) das células.

Page 51: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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CALCULANDO METRICAS DA PAISAGEM UTILIZANDO O PATCH ANALYST

Primeiramente temos que instalar a ferramenta Patch Analyst que se aplica tanto

para (os layer de polígono) como para o Patch Grid (para rasters). Cada extensão deve

ser instalada separadamente.

1. Rode o programa PA4_Setup.exe para instalar e registar as limas de .dll, e para instalar arquivos de exemplo.

2. Abra o ArcMap, click sobre ―Tools‖ e selecione ―Customize‖.

3. Clique sobre a aba ―Commands‖, e ache ―menus‖ na coluna ―Categories‖. click sobre ela.

4. Para instalar pela primeira vez (não um melhoramento a uma versão mais nova) clique no butão ―Add from file‖ no fundo da janela. Navegue até o diretório onde o ―Patch analyst‖ esta armazenado. Encontre e clique em ―PatchAnalyst.dll‖ (ou PatchGrid.dll) e então clique em ―open‖. Uma janela aparecerá mostrando os objetos adicionados. Clique ―OK‖.

5. Na coluna ―Commands‖ clique e arraste ―Path‖ (ou ―Path Grid‖) na barra de menu.

6. Clique ―Close‖ para fechar a janela do ―customize‖.

7. Clique no novo Butão aplicável (Patch ou Patch Grid) para acessar o menu drop-down e para ver as opções disponíveis.

Agora é só abrir a ferramenta ―Patch‖ ou ―Patch Grid‖.

Na ferramenta ―Patch‖ as opções de analises são:

Page 52: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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- ―Dissolve Polygons‖ que funciona exatamente como a ferramenta do ―Data

Management tools‖ unindo os fragmentos de mesma classe.

- ―Intersect Polygons‖ também funcionando igual a ferramenta do ―Analysis tools‖;

- ―Create core areas‖ funciona com um ―Buffers‖ porém calculado para dentro do

polígono.

- ―Make Hexagons Regions‖ cria uma grade de hexágonos sobre o mapa;

- ―Add/Refresh Area and Perimeter fields‖ gera dentro da tabela colunas com área

e perímetro ;

- ―Parse Species Composition String‖ transforma colunas nas quais as informações

contenham siglas seguidas de números, em colunas separadas.

- ―Atribute modeling‖ permite alterar nomes de colunas e fazer ―query´s‖ na tabela.

- ―Set and run batch processes‖ permite fazer analyses de metreicas de forma

automatizada.

- ―Neighbourhood mean‖ retorna a media de uma coluna de acordo com os

fragmentos de uma detreminada área, estipulada pelo ―Threshold‖.

- ―Spatial Statistics‖ nesta opção se encontram as métricas da paisagem, clicando

sobre ela aparecera esta janela.

Page 53: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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Na opção ―Layers‖ marque o vetor que será analisado, na opção ―Class‖ a coluna a

ser analisada, em ―Analyze By‖ se será utilizado um nível de paisagem (n) ou um nível

hierárquico inferior (n-1) das classes. Em ―Output table name‖ o nome de saída da tabela.

As opções de métricas para a análise são: (McGarigal & Marks, 1994 e 1995)

Options

- Class Area (CA) – retorna a soma das áreas de todos os fragmentos pertencentes a uma única classe. Tem se que especificar a unidade de medida do mapa e ou a opção ―State areas in Hectares‖ para os resultados serem em hectares.

- Landscape Area (TLA) retorna a soma de todas as áreas no mapa.

- Number of Patches (NumP) retorna o numero total de fragmentos no mapa, se a analise for por ―Landscape‖. Se não retorna o nº de fragmentos por classe.

Patch density e size metrics

- Mean Patch Size (MPS) Media de tamanho dos fragmento.

- Median Patch Size (MedPS) mediana do tamanho dos fragmentos.

- Patch Size Standard Deviation (PSSD) desvio padrão das área dos fragmentos.

- Patch Size Coefficient of Variance (PSCoV) Coeficiente de variação dos fragmentos

Edge metrics

- Total Edge (TE) Perimetro dos fragmentos

- Edge Density (ED) Relação perímetro – área do mapa

- Mean Patch Edge (MPE) media do perímetro dos fragmentos

Shape metrics

- Mean Perimeter-Area Ratio (MPAR) media da relação perímetro-área dos fragmentos

- Mean Shape Index (MSI) é igual a 1 quando os fragmentos forem circular (poligonos) ou quadrados (raster), aumentando conforme a irregularidade da forma. MSI = a soma de cada perímetro de fragmento dividido pela raiz quadrada da área.

- Area Weighted Mean Shape Index (AWMSI) é igual ao parâmetro MSI exceto que atribui pesos diferentes conforme a área do fragmento, de forma que áreas maiores terão pesos maiores.

- Mean Patch Fractal Dimension (MPFD) é outra medida da complexidade da forma.

- Area Weighted Mean Patch Fractal Dimension (AWMPFD) é o mesmo que o parâmetro

anterior com variações de peso conforme o tamanho.

Diversyt metrics

- Shannon's Diversity Index (SDI) mede a diversidade de fragmentos, só pode ser realizado

em analises de paisagem, o valor é igual a 0 quando so a um único fragmento e aumenta

conforme o nº de tipos de fragemento e proporsçao de distribuição.

- Shannon's Evenness Index (SEI) mede a distribuição e abundancia dos fragmentos, SEI = 0

quando a dominância de um tipo de fragmento e 1 quando todos ocupam áreas iguais.

Page 54: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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Na ferramenta ―Patch Grid‖ as opções de analises são:

- ―Intersect (combina) grid‖ funciona exatamente como a ferramenta de mesmo

nome para vetor do ―Analysis tools‖.

- ―Clip Grids to Polygon Theme‖ funciona com a ferramenta ―extract by mask‖ do

―Spatial Analyst‖.

- ―Spatial Statistics‖ nesta opção se encontram as métricas da paisagem para

formato raster, clicando sobre ela aparecera esta janela.

Métricas possíveis somente em Raster

- Percentage of Landscape (ZLAND) retorna a percentage de ocupação de uma classe no mapa, isto se a analise for por ―Class‖

- Largest Patch Index (LPI) é igual a porcentagem ocupada pelo maior fragmento no

mapa. Com valor Maximo de 100.

- Patch Richness (PR) equivale ao numero de tipos de fragmentos no mapa.

- Patch Richness Density (PRD) é igual ao PR dividido pela area total do mapa.valor em hectares

- Contrasted Weighted Edge Density (CWED) é a medida de densidae de borda (metros/hectare) com pesos atribuídos pelo analista.

Page 55: curso avançado em ArcGIS-GEOPEA

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- Landscape Shape Index (LSI) é o total de bordas no mapa divididos pela raiz quadrada de

toda a area do mapa e ajustado por uma constante.

- Double Log Fractal Dimension (DLFD) é a medida de complexidade de perimetro do fragmento. DLFD = 1 quando for simples, circular ou quadrada aumentando ate 2 conforme torna se complexo.

- Mean Nearest Neighbor (MNN) NN é a distancia entre um fragmento ao seu fizinho mais próximo, MNN é a media destas distancias em metros.

- Interspersion Juxtaposition Index (IJI) é próxima de zero quando a distribuição dos fragmentos torna-se impar e 100 quando os fragmentos estão igualmente adjacentes. Requer que a paisagem tenha no mínimo 3 classes. Representando a medida de interseção entre elas.

- Mean Proximity Index (MPI) é a medida do grau de isolamento entre os fragmentos

- Modified Simpson's Diversity Index (MSIDI) é uma medida de diversidade de fragmentos,

MSIDI = 0 quando só a um único tipo de fragmento aumnetando conforme aumenta o nº de tipos de fragmentos e o equiloibrio enter eles.

- Simpson's Evenness Index (SIEI) é a medida de distribuição de área entre os tipos de fragmento. SIEI = 1 quando a distribuição entre área é quite, e 0 quando a dominância.

- Modified Simpson's Evenness Index (MSIEI) é igual a SIEI porém o SIEI provem do SDI e o MSIEI provem do MSIDI.

Core areas

- Total Core Area (CA) tamanho total dos núcleos dos fragmentos.

- Mean Core Area (MCA) o tamanho médio dos núcleos dos fragmentos.

- Number of Core Areas (NCA) o numero total de núcleos de fragmentos.

- Mean Core Area Index (MCAI) é o percentual de area ocupada por núcleos de fragmentos no mapa.

- Core Area Standard Deviation(CASD)desv. padrão do tamanho de núcleos de fragmentos

- Core Area Density (CAD) numero de fragmentos divididos pela area total do mapa

- Total Core Area Index (TCAI) é a medida do tamanho total de areas nucleos no mapa

- Core Area Percentage of Land (C_LAND) é o percentual de área ocupada por áreas

nucleos no mapa

- Mean Core Area per Patch(MCA1)é o tamanho médio de áreas núcleo por fragmento (ha)

- Core Area Coefficient of Variance (CACOV) representa a variabilidade em tamanho da media das áreas núcleos.

- Patch Core Area Standard Deviation(CASD1) mede a variabilidade do tamanho das áreas núcleo dos fragmentos

- Patch Core Area Coefficient of Variation (CACV1) o CASD dividido por MCA e multiplicado por 100 (%)

As ferramentas de analises por região servem para que os dados já saiam separados

por classe e região desejada, funciona de forma similar tanto para raster (―Spatial

Statistics by regions‖) como para vetor (―Analysis by Regions‖). Abaixo tabela explicativa

com as métricas por tipo de arquivo.

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Statistic Name Statistic

Abbreviation

Shape Layer

(Theme)

Raster Layer

Area Metrics

Class Area CA Y Y

Total Landscape Area TLA Y Y

Percentage of Landscape (%) ZLAND N Y

Largest Patch Index (%) LPI N Y

Patch Density & Size Metrics

No. of Patches NumP Y Y

Mean Patch Size MPS Y Y

Median Patch Size MedPS Y N

Patch Size Coefficient of Variance PSCoV Y Y

Patch Size Standard Deviation PSSD Y Y

Patch Richness PR

Patch Richness Density PRD

Edge Metrics

Total Edge TE Y Y

Edge Density ED Y Y

Mean Patch Edge MPE Y Y

Contrasted Weighted Edge Density CWED N Y

Shape Metrics

Mean Shape Index MSI Y Y

Area Weighted Mean Shape Index AWMSI Y Y

Mean Perimeter-Area Ratio MPAR Y N

Mean Patch Fractal Dimension MPFD Y Y

Area Weighted Mean Patch Fractal Dimension AWMPFD Y Y

Landscape Shape Index LSI N Y

Double Log Fractal Dimension DLFD N Y

Diversity & Interspersion Metrics

Mean Nearest Neighbour Distance MNN Y Y

Mean Proximity Index MPI Y Y

Interspersion Juxtaposition Index IJI Y Y

Shannons Diversity Index* SDI Y Y

Shannons Evenness Index* SHEI Y Y

Shannons Evenness Index* SEI Y Y

Simpson's Evenness Index SIEI N Y

Modified Simpson's Diversity Index MSIDI N Y

Core Area Metrics

Total Core Area TCA ** Y

Mean Core Area MCA ** Y

Core Area Standard Deviation CASD ** Y

Core Area Coefficient of Variance CACOV ** Y

Core Area Density CAD ** Y

Total Core Area Index TCAI ** Y

Core Area percent of Land (%) C_LAND N Y

Number of Core Areas NCA N Y

Mean Corea Area per patch (ha) MCA1 N Y

Patch Core Area Standard Deviation (ha) CASD1 N Y

Patch Core Area Coefficient of Variation (%) CACV1 N Y

Mean Core Area Index MCAI N Y

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GERANDO DENSIDADES (HOTSPOTS) NO SPATIAL ANALYST

A densidade pode ser utilizada para descrever assentamentos humanos, mas pode

ser utilizada também para uma serie de outros fenomenos relacionados a quantidade por

área.

Para criar um raster de densidade (Hotspot) basta abrir o Spatial Analyst, caminho

Spatial Analyst Tools > Density > Kernel ou Line ou Poin Density.

E aparecera esta janela.

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Onde no ―Input data‖ selecione o arquivo de pontos ou linhas que será utilizado.

―Population Field‖ a coluna que Dara os números a serem utilizados. Em ―Density type‖ se

utilizara Kernel ou simple. Em ―Search radius‖ o raio de busca e em ―Area units‖ quanto a

proporsão entre ―Population Field‖ e área. ―Output cell size‖ o tamanho de cada célula no

raster e ―outout raster‖ o nome e a pasta desejados.

O arquivo gerado será algo assim: