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MAPEAMENTO MORFOLÓGICO DA BACIA RIBEIRÃO ESPIRITO SANTO, JUIZ DE FORA, MG:
RELAÇÕES ENTRE O RELEVO E O PLANEJAMENTO
MORPHOLOGICAL MAPPING OF BASIN RIBEIRÃO ESPIRITO SANTO, JUIZ DE FORA,MG:
CONNECTIONS BETWEEN RELIEF AND PLANNING
Carolina Campos Eduardo
Discente no Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Juiz de Fora
Rua José Lourenço Kelmer, s/n - Martelos, Juiz de Fora - MG, 36036-330
email: [email protected]
Roberto Marques Neto
Professor Adjunto do Departamento de Geociências e do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade
Federal de Juiz de Fora
Rua José Lourenço Kelmer, s/n - Martelos, Juiz de Fora - MG, 36036-330
email: [email protected]
Resumo O mapeamento dos conjuntos de sistema de relevo, por meio das técnicas da cartografia geomorfológica
assegura a transmissão de informações sobre forma, a idade e a gênese do relevo, convertendo-se em
documento cartográfico de interesse direto no planejamento do uso da terra. Nesse sentido, o presente trabalho
mapeou as unidades morfológicas da bacia hidrográfica do Ribeirão Espírito Santo, MG. Para a delimitação
morfológica, utilizou-se de documentação cartográfica composta pela malha de curvas de nível, pela rede de
drenagem, as imagens aerofotogramétricas e pela carta de declividade. Na realização das análises espaciais e
interativas dos materiais disponíveis, a ordenação dos mesmos ocorreu através de recursos gráficos, lançando
mão do Sistema de Informação Geográfica (SIG). Quanto à sistematização as feições de relevo, essa foi
confeccionada com base metodológica na proposta do Instituto de Pesquisas Tecnológicas em que a conjugação
das informações quanto as declividades predominantes e as amplitude do relevo estabeleceram conjuntos de
formas de relevo associadas. De acordo com a interpretação taxonômica proposta por Jurandir Ross, as
unidades de relevo mapeadas se inscrevem na interpretação do 5 nível, dos tipos de vertentes.
Palavras-chave: cartografia geomorfológica, feições geomorfológicas, Sistema de Informação Geográfica.
Abstract: The mapping of relief system sets, through the techniques of geomorphologic mapping, ensures the transmission
of information about form, age and genesis of relief, becoming a cartographic document of direct interest in the
planning of land use. In this sense, this work has mapped the morphological units of the hydrographic basin of
Ribeirão Espírito Santo, MG. For the morphological delimitation, it has been used cartographic documentation
consisting of a mesh of contour lines, a drainage network, aerophotogrammetric images and a declivity chart. In
carrying out the spatial and interactive analysis of the available materials, their ordering occurred through graphic
resources, making use of the Geographic Information System (SIG). As for systematizing the relief features, this
was made on the methodological basis of the proposal of Technological Research Institute in which the
combination of information related to the predominant declivity and the amplitude of the relief established sets of
associated landforms. According to the taxonomic interpretation of Jurandir Ross, the mapped units of relief are
inserted in the interpretation of the fifth level, of the types of slopes.
Keywords: geomorphologic charting, geomorphological features, Geographic Information System.
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1.Introdução
As discussões acerca dos processos de análise ambiental e diagnóstico do meio físico
recorrem a diferentes metodologias e abordagens devido à complexidade intrínseca aos sistemas
ambientais. Sob a perspectiva de entender tais integridades, Ross (2005) argumenta que os
componentes da natureza precisam ser interpretados segundo a relação de interdependência dos
mesmos. Dada a sua importância integrativa, pela composição da superfície terrestre e capacidade
em promover respostas às alterações naturais ou induzidas pelo homem, as formas de relevo, quando
postas conjuntamente aos demais elementos, exercem papel relevante nos estudos aplicados ao
planejamento ambiental.
A importância do mapeamento geomorfológico nos estudos ambientais avulta-se na apreensão
e representação dos processos e formas de relevo, e, consequentemente, nas valiosas informações
de cunho genético, estrutural e dinâmico. Para Cunha et al (2003), a espacialização do relevo, quando
assegura a transmissão de informações sobre as formas, a idade e a gênese do relevo, se converte
em documento cartográfico de interesse direto no planejamento do uso da terra.
Dado o papel de comunicação da informação sobre o relevo, seu estudo assume importância
nos processos de ocupação do espaço, uma vez que configuram propriedades que respondem pelo
comportamento da paisagem e suas interações (CASSETI, 1990). Além disso, as feições de relevo
em suas diferentes expressões de tamanho e forma figuram como produtos da relação mútua entre
os componentes da natureza, como rochas, solos, vegetação, recursos hídricos e o próprio homem
(ROSS, 1992).
A análise geomorfológica, segundo Goulart (2001), mira o reconhecimento e interpretação dos
fenômenos, cuja expressão reside nas formas do relevo terrestre, que tem na cartografia um
importante aporte técnico.
Com base no exposto, a cartografia do relevo figura como importante meio de comunicação
gráfica, ao passo que a completude de um mapa geomorfológico se consubstancia na conjugação de
elementos morfológicos, morfométricos, morfoestruturais, morfodinâmicos e morfocronológicos. A
conjugação desses dados em um único documento constitui uma tarefa complexa, conforme
argumenta Cunha, Mendes e Sanchez (2003). Ainda segundo os autores, a diversidade de
procedimentos técnicos pode variar conforme as características da área, da escala e de acordo com
o objetivo do pesquisador.
A produção de uma cartografia geomorfológica, à luz de uma leitura eficaz dos sistemas
geomorfológicos estudados, engendra preocupações acerca do uso e aplicabilidade das informações
frente aos serviços públicos, da alocação da estrutura viária e do planejamento das bacias
hidrográficas, como já destacava Moreira (1969) em caráter pioneiro no Brasil. A autora enfatiza que
a cartografia do relevo deveria fundamentar-se no conceito da disciplina, e não ser um meio de
descrição ou enumeração das formas existentes. Para tanto, justifica que uma carta que indique o
aspecto descritivo da forma não contribui ao estudo geomorfológico, pois este "[...] busca, através da
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gênese, intensidade e cronologia dos fatos e a própria dinâmica dos processos” (MOREIRA, 1969,
p.3).
Diante da relevância do relevo e de sua representação cartográfica para o planejamento e
gestão territorial, o presente trabalho tem por objetivo levar a efeito um mapeamento morfológico na
bacia do Ribeirão Espírito Santo, que congrega unidades de uso da terra de cunho urbano e rural, e
que poderá servir de base e pedra de toque para mapeamentos geomorfológicos a serem levados a
efeito na área e ulteriores propostas de uso da terra.
2. Materiais e Métodos
A documentação cartográfica utilizada foi obtida do acervo cartográfico disponibilizado pela
Prefeitura de Juiz de Fora, referente ao recorte territorial da bacia hidrográfica. O banco de dados foi
composto pela malha de curvas de nível disposta em intervalo de 5 metros, pela rede de drenagem,
ortofotocartas do ano de 2007 com resolução espacial de 50 cm, e pela carta de declividade construída
segundo as seguintes classes: 0-6%; 6-15%; 15-30%; 30-45%; acima de 45%.
Ainda referente aos materiais, suas respectivas análises espaciais e interativas foram
ordenadas lançando mão dos recursos gráficos do Sistema de Informação Geográfica (SIG). Todo o
mapeamento foi realizado no software ArcGIS, com a criação de polígonos representativos dos
modelos agradacionais e denudacionais, bem como as camadas de pontos, indicando as letras-
símbolo. O software possibilitou a manipulação dos dados vetoriais e as inter-relações dos mesmos.
A utilização das geotecnologias e a organização do banco de dados através do Sistema de
Informação Geográfica (SIG) são ações que visam contribuir para as análises integrativas em uma
perspectiva de planejamento ambiental. Nesse sentido, os mapas, cartogramas, gráficos, tabelas e
dados obtidos por imagens de sensores e fotografias aéreas podem ser trabalhados nos processos
informatizados das geotecnologias (ROSS, 1995). Para Florenzano (2005), através de imagens de
satélite, os ambientes de mais difícil acesso podem ser alcançados e pesquisados. A autora
acrescenta que os avanços logrados com as novas tecnologias de sensores remotos e melhores
resoluções espaciais permitem a obtenção de dados aprimorados, tangíveis de ser mapear e
representar os fenômenos geomorfológicos. Argento (2009) enfatiza que o uso dos SIG's viabiliza a
elaboração dos projetos ambientais, sendo uma técnica indispensável para os mapeamentos
geomorfológicos.
O mapeamento das formas de relevo da bacia do ribeirão Espírito Santo lançou mão da
abordagem metodológica pautada nos sistemas taxonômicos de Tricart (1965), adaptados por Ross
(1992). Em complemento, para o estabelecimento da nomenclatura dos modelados de dissecação
foram utilizados os parâmetros morfométricos propostos pelo IPT(1981), enfaticamente a
profundidade de dissecação e a declividade das encostas.
A profundidade de dissecação foi quantificada mediante a subtração entre a altimetria das
curvas de nível mais elevadas ou do ponto cotado e a altimetria daquelas mais próximas do talvegue,
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sempre estabelecendo a relação entre os topos e o fundo de vale de referência. Simultaneamente,
atrelado a este cálculo, a variável declividade foi agrupada em intervalos de 0 a 15% e acima de 15%,
que foram sobrepostos na base topográfica. A extração da declividade foi realizada de forma
automatizada, pelo uso do software ArcGIS, através do ferramental SpacialAnalyst
Tools>Surface>Slope .
Com as caixas de elaboração do mapa, inseriu-se os dados de hipsometria de 5 em 5 metros,
e definiu-se o pixel na resolução de 2 metros. Esses parâmetros configuraram um resultado que
ilustrou de forma mais concisa o reconhecimento da inclinação da superfície local. Essa conjugação
permitiu a definição das características das unidades de relevo, de acordo com a Tabela 1.
TABELA 1
Critérios utilizados para o estabelecimento das categorias do relevo
Conjuntos de Sistemas de
Relevo Declividades Predominantes Amplitudes Locais
Relevo colinoso 0 a 15 % < 100 m
Relevos de morros com
encostas suavizadas 0 a 15 % 100 a 300 m
Relevo de morrotes > 15 % < 100 m
Relevo de morros > 15 % 100 a 300 m
Relevo montanhoso > 15 % >300 m Fonte: IPT, 1981 .
As feições de relevo de agradação, expressas por planícies alúvio-coluvionares e terraços,
foram reconhecidas pela ação construtiva fluvial, estando associadas à presença de canais de
drenagem na bacia. As feições referentes aos processos denudacionais, representadas pelas
categorias de morrotes e morros, foram reconhecidas pelos critérios de declividade das encostas e
amplitudes locais predominantes.
As letras-símbolo, representando e distinguindo os aspectos morfológicos e genéticos,
seguiram uma ordem pela qual a primeira letra (maiúscula) indica o processo genético dominante e a
letra minúscula indica os modelados resultantes. Assim, a título de exemplo, o símbolo Dmr,
significa tratar-se de um tipo genético denudacional (D) dissecado em padrões de formas dados por
morrotes (mr).
3. Caracterização da área
A bacia do Ribeirão Espírito Santo partilha do sistema de drenagem da bacia do Rio Paraibuna,
no município de Juiz de Fora, Zona da Mata Mineira (figura 1). Está situada na porção noroeste do
município, cujos limites banham parte do distrito de Rosário de Minas e parte da sede municipal.
Estruturalmente, insere-se nos domínios do Planalto Atlântico, na região da Mantiqueira
Setentrional, na unidade das Serranias da Zona da Mata Mineira, caracterizada por modelados com
formas alongadas em cristas e morros majoritariamente convexos. Ainda, identificam-se escarpas de
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falha, sulcos estruturais, grandes linhas de cumeadas e cristas simétricas alinhadas, que são
justificadas pela direção dos dobramentos e falhamentos (GATTO et al. 1983).
FIGURA 1: Localização da Bacia do Espírito Santo no município de Juiz de Fora (MG), Fonte: Eduardo,2012.
O município de Juiz de Fora está inserido nos embasamentos do Complexo Mantiqueira e do
Complexo Juiz de Fora (DUARTE, et al, 2002). No Complexo Mantiqueira são reconhecidos biotita-
hornblenda-gnaisses e gnaisses cinzentos. Duarte (1998) define o complexo como o conjunto de
ortognaissestonalíticos a graníticos, bandados e migmatíticos. Para o Complexo Juiz de Fora, Duarte
(1998) engloba o conjunto de ortognaisses, por vezes migmatíticos, com presença de metabasitos
com paragêneses para a fáciesgranulito. Acrescenta-se ainda a presença de composições
enderbíticas e charnockíticas (DUARTE et al, 2002).
O arranjo espacial dos cursos fluviais presentes na bacia configuram-na com um padrão de
drenagem dendrítico ou arborescente. Segundo Christofoletti (1980), esse padrão é desenvolvido
sobre rochas de resistência uniforme ou em estruturas sedimentares horizontais.
O mapeamento de solos proposto pelo Estado de Minas Gerais (FEAM, 2010), indicauma
cobertura pedológica com predomínio de LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO. As cabeceiras dos
principais afluentes do Ribeirão Espírito Santo, os córregos Taquaras e Gouveia, apresentam
LATOSSOLO AMARELO, enquanto que as regiões marginais do Ribeirão Espírito Santo são
pedologicamente caracterizadas pela presença copiosa de LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO.
A fitofisionomia originalmente dominante no município era dada por Floresta Estacional
Semidecidual, sob influência do clima tropical de altitude em parte da bacia (DUARTE, et al,2002).
Contudo, com a implantação e crescimento da cultura cafeeira do final do século dezenove até a
terceira década do século vinte a cobertura vegetal região foi profundamente modificada. Os
levantamentos por fotografias aéreas, contextualizados por Valverde (1958), apontaram uma remoção
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generalizada da mata nativa, salvo apenas nos cumes elevados onde algumas machas foram
poupadas. Na bacia do ribeirão Espírito Santo, em específico, significativas extensões encontram-se
atualmente cobertas por vegetação rasteira, aproveitadas para a pecuária extensiva, cultivo de
Eucalyptus e extração mineral (saibro) (OLIVEIRA, 2007). Concomitantemente ao processo de
desmatamento, o que se observa é a ausência de proteção das nascentes localizadas na bacia.
O uso da terra na área de estudo é predominantemente rural, porém com áreas urbanizadas
na porção do distrito sede, atendendo a ocupação industrial e dando aporte a uma malha que se
espraia ao longo da BR-040, principal rodovia que secciona a bacia. Concentra também o núcleo de
Penido, pertencente ao distrito de Rosário de Minas. Outra estrutura viária relevante na bacia é a BR-
267, que, juntamente à outra rodovia supramencionada, converteu-se em área atrativa do ponto de
vista imobiliário, comimplementação de vários empreendimentos industriais e residenciais (OLIVEIRA,
2007).
4. Resultados
De acordo com os pressupostos metodológicos aqui adotados, as morfologias denudacionais
tiveram suas vertentes e topos classificados segundo o predomínio de suas formas: convexas,
retilíneas e côncavas no que concerne às vertentes, e arredondados e aplainados no que se refere
aos topos, inscrevendo integridades inerentes ao 5° táxon proposto por Ross (1992, 2005), as seções
de formas, no contexto dos padrões de formas mapeados. A figura 2 representa a proposta de
compartimentação geomorfológica proposta para a bacia do ribeirão Espírito Santo.
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FIGURA 2: Compartimentação geomorfológica da Bacia do Ribeirão Espírito Santo. Fonte:Eduardo, 2012.
Em campo foram observadas características quanto ao uso e ocupação da terra, apresentadas
no estudo levado a efeito pela Secretaria de Planejamento e Desenvolvimento Econômico (SPDE).
Nesse trabalho foram identificados usos diversos, como a agricultura, as áreas de matas, os solos
expostos, plantação de eucalipto, dentre outros destinos dados pela produção do espaço.
O sistema geomorfológico que se encerra na bacia do ribeirão Espírito Santo tem nas
morfologias denudacionais seus tipos genéticos predominantes, representados pelos morrotes
ocupando aproximadamente 31% da área total, e pelos morros, que perfazem 56% da área total da
bacia. A figura 3 mostra algumas feições dessas formas de relevo.
FIGURA 3: Feições de Morfologias Denudacionais (D) na área de estudo.
Na imagem (A) da figura 3, bem como nas demais formas denudacionais dessa classificação,
as feições de morrotes possuem formas convexo-retilíneas suavizadas e topos aplainados. São
feições posicionadas nas adjacências das planícies, com uso da terra destinado a práticas de
pastoreio e cultivo de eucalipto. Já na imagem (B) da mesma figura, as feições de morros amostradas
revelam uma tendência à morfologia convexo-retilínea. De forma geral, os tipos genéticos
denudacionais são fortemente representativos dos sistemas de relevo mamelonizados recobertos por
materiais argilosos provenientes da alteração das rochas cristalinas do Planalto Atlântico.
No tocante às morfologias agradacionais, conforme é visualizado pela figura 4, compreendem
as planícies alúvio-coluvionares associadas ou não a terraços, que ocupam cerca de 13% da área da
total da bacia. São essencialmente áreas extensivamente cobertas por gramíneas, geralmente
voltadas para o apascentamento bovino.
A B
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FIGURA 4: Feições de Morfologias Agradacionais (A)
Na imagem (C) da figura 4 visualizamos a planície alúvio-coluvionar do Ribeirão Espírito Santo,
cujas margens estão cobertas por mata ciliar expressiva (ao fundo). Nas adjacências dessa planície
de inundação a paisagem é tipificada por um conjunto de morros também recobertos por vegetação
rasteira. Já na imagem (D), verifica-se a presença de terraços e o conjunto de morrotes com vertentes
convexas de topos arredondados, também com vegetação rasteira. Essas feições também são
aproveitadas pelos empreendimentos imobiliários, fundamentalmente na forma de condomínios que
se valemdos desníveis altimétricos inexpressivos, oferecendo vantagens para a incorporação de uma
infraestrutura básica para o fomento da urbanização.
5. Considerações Finais
A contribuição da geomorfologia aos estudos ambientais, na leitura e interpretação dos
compartimentos topográficos, na caracterização dos processos morfogenéticos vigentes e das
alterações provocadas pelo processo histórico de ocupação, constitui instrumento valioso na
organização do espaço.Enquanto agente modificador dos sistemas geomorfológicos e da paisagem,
o homem ao provocar alterações nas formas de relevo, problematiza as relações entre os processos
morfodinâmicos, resultando em consequências adversas como movimentos de massa, processos
erosivos e assoreamento de canais fluviais.
Quando os estudos de cunho geomorfológico resultam em documentos cartográficos
representativos do relevo e dos fenômenos de superfície com nexo na geomorfologia, oferecem um
subsídio ainda mais direto para o ordenamento territorial. Nesse sentido, cartografia do relevo requer
a produção de cartas que apresentem melhor legibilidade na representação gráfica das informações
fundamentais de morfografia, morfometria, cronologia e morfodinâmica. Enquanto instrumento de
apoio à gestão ambiental, a cartografia geomorfológica deve se empenhar na geração de um
documento o mais resoluto possível para profissionais de outras áreas que atuam na atividade
gestora, muito embora tal empresa nem sempre seja exequível em função da complexidade que tais
produtos cartográficos podem assumir na representação de determinados sistemas geomorfológicos.
C D
TERRAÇO
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Agradecimentos
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela bolsa de
mestrado concedida.
Referências
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37
PINTO,V.G., LIMA,R.N.S., RIBEIRO,C.B.M.,MACHADO,P.J.O. Diagnóstico físico-ambiental como subsídio a identificação de áreas vulneráveis à erosão na bacia hidrográfica do Ribeirão do Espírito Santo, Juiz de Fora (MG), Brasil. Revista Ambiente & Água, v.9, n.4,Taubaté, p.632-646, 2014. TRICART, J. PrincipésetMéthods de laGeomorphologie. Masson Paris, 1965. VALVERDE, O Estudo regional da Zona da Mata, de Minas Gerais. Revista Brasileira de Geografia, Rio de Janeiro, v.20, n.1, p. 3-82, jan-mar, 1958.
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ANÁLISE ESPACIAL DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DO MUNICÍPIO DO RIO DE
JANEIRO/RJ.
SPATIAL ANALYSIS OF THE SURFACE TEMPERATURE OF THE MUNICIPALITY OF RIO DE JANEIRO / RJ.
Daniel Taboada Placido
Aluno de Mestrado em Engenharia Cartográfica - IME
Praça General Tibúrcio, 80 - Praia Vermelha, Rio de Janeiro - RJ, 22291-270 E-mail: [email protected]
Resumo Este artigo tem por objetivo analisar comparativamente a temperatura superficial dos bairros do município do Rio de Janeiro, tanto em sua média geral, quanto em relação a média somente da área urbana de cada bairro. Com isso usar-se-á de técnicas de análise espacial para determinar se há um padrão espacial na temperatura superficial do município. Os estudos sobre a qualidade ambiental das áreas urbanas vêm ganhando destaque nas últimas décadas, como forma de mensurar a qualidade de vida dos moradores nas cidades. O forte crescimento das cidades brasileiras não foi acompanhado da atenção necessária à preservação de espaços verdes. Os grandes centros urbanos brasileiros transformaram-se em grandes áreas impermeáveis, elevando a temperatura e criando microclimas urbanos. Cabe aos planejadores urbanos munir-se de ferramentas para atuar na construção das nossas cidades, garantindo a redução da temperatura nas áreas urbanas, aumento das áreas verdes e redução da impermeabilização do solo. Palavras-chave: Sensoriamento Remoto, Planejamento Urbano, Análise Espacial
Abstract This article aims to compare the surface temperature of the neighborhoods of the city of Rio de Janeiro, both in its global average, compared with the average of the urban area of only each neighborhood. With such use must be spatial analysis techniques to determine whether there is a spatial pattern in the temperature of the municipal surface. Studies on the environmental quality of urban areas have gained prominence in recent decades, as a way to measure the quality of life of residents in cities. The strong growth of Brazilian cities was not accompanied by the necessary attention to the preservation of green spaces. Brazil's main urban centers have become large impervious areas, raising the temperature and the creation of urban microclimates. It is up to city planners to equip itself with tools to work on the construction of our cities, ensuring the reduction of temperature in urban areas, increasing green areas and reduce soil sealing. Keywords: Remote Sensing, Urban Planning, Landsat 8 , Spatial Analysis
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1. Introdução
O crescimento das cidades industriais, gerou um espaço urbano desprovido de árvores e áreas
verdes (SIEBERT, 2008). Em especial o acelerado crescimento das áreas urbanizadas no Brasil gerou
grandes áreas sem levar em consideração a necessidade de arborização e a preocupação do conforto
térmico. Nas periferias das grandes cidades foram criados loteamentos de alta densidade, com
pequenos lotes, e que hoje verifica-se um processo de verticalização, acentuando ainda mais a
redução das áreas verdes nestes municípios. Em termos ambientais, as árvores urbanas contribuem
para a redução da erosão, para o controle do clima e economia de energia com o sombreamento.
Contribui ainda para a redução da temperatura, retenção da água no solo, aumento da umidade
relativa do ar e para o controle da poluição com a amenização de ruídos e da poluição atmosférica
(SIEBERT, 2008). Neste contexto, as cidades acabam inseridas em microclimas específico, diferente
do seu entorno. Os climas urbanos apresentam alterações significativas em relação ao clima das áreas
periféricas das cidades, devido ao grande número de fontes térmicas e ao efeito cumulativo de fatores
como poluição, impermeabilização do solo, alteração do albedo urbano médio, inércia térmica dos
materiais, entre outros (SOUZA et al, 2009). Estes fatores reforçam a necessidade de conhecimentos
sobre os elementos físico-ambientais das cidades, e de fortalecer os estudos no âmbito do
planejamento urbano municipal.
Em 1981, o Rio de Janeiro passou a utilizar uma nova divisão setorial para coordenação e
planejamento utilizando a codificação institucional das Áreas de Planejamento (figura 2). Neste
sentido, o município foi divido em cinco Áreas de Planejamento.
Segundo Lamego (1964) a geológica regional entre o maciço da Pedra Branca e o da Tijuca
mais a sul e a serra do Mendanha no extremo norte do município do Rio de Janeiro tem topografia
definida por várias séries de pequenos serrotes, onde hoje se localizam as AP3 e parte da AP5. Este
região acaba não recebendo os ventos provenientes de sul e sudeste, gerando uma diferente na
temperatura da superfície em comparação com as AP2 e AP4 (figura 2).
A velocidade e a direção dos ventos estão associadas às diversas escalas de circulação
atmosférica. No município do Rio de Janeiro predominam os regimes de mesoescala na área litorânea,
em virtude, principalmente, das brisas marítimas originadas pelo aquecimento diferencial entre o
continente e o oceano. Isto ocorre pelo fato de que cada um deles possuir distinta capacidade calorífica
(MAIA et al, 2004).
Observa-se também um acentuado predomínio de calmarias, que se estendem desde as
baixadas da Região da Bacia Hidrográfica da Baía de Sepetiba até o Centro da cidade do Rio de
Janeiro, principalmente, nos setores mais interiorizados ao norte (MAIA et al, 2004). Estas calmarias
ocorrem devido as barreiras naturais encontradas no relevo do Rio de Janeiro. Os maciços costeiros
da Pedra Branca e da Tijuca funcionam como barreira à circulação atmosférica normal. A influência
da topografia acidentada e compartimentada do município do Rio de Janeiro é fator decisivo na
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definição da diversidade climática na cidade. É certo que a topografia acidentada e compartimentada
afeta o clima local (Silva, 2007).
2. Material e Métodos
Para a realização do artigo proposto foram definidas etapas para se alcançar o resultado
proposto. Em primeiro lugar foi obtida a imagem de satélite Landsat 8, no portal da USGS (Serviço
Geológico dos Estados Unidos). As características da imagem são, órbita 217, ponto 76. A banda
utilizada para a identificação da temperatura da superfície foi a Banda 10 (Termal) do sensor TIRS
(Thermal Infrared Sensor), resolução espacial 100m, sensibilidade espectral 10600-11190 nm. O dia
da passagem do satélite foi 20 de abril de 2016 as 9:51, visto que, todas as imagens Landsat são
capturadas no período da manhã, por ser o horário com menor probabilidade de nuvens. Uma das
vantagens do sensoriamento remoto termal, é de proporcionar em tempo sincronizado uma densa
rede de dados de temperatura de áreas sobre a superfície terrestre, além de permitir o monitoramento
e o estudo multitemporal das mesmas (PIREZ E FERREIRA JR, 2015).
A base de dados georreferenciada foi adquirida do Censo Demográfico do IBGE / 2010 para a
indicação dos bairros e das áreas de planejamento do Rio de Janeiro. Destaca-se que o município do
Rio de Janeiro utiliza os conceitos de Bairro, Região Administrativa (RA) e Área de Planejamento (AP).
A área urbana foi adquirida no projeto Estado do Ambiente do INEA / 2010. A base do mapa é
composta por imagem de radar sombreada do projeto TOPODATA, que serve de apoio ao resultado
para a verificação do relevo. As camadas vetoriais, e imagens estão padronizadas com projeção em
UTM, DATUM SIRGAS 2000, Zona 23 Sul. O software de geoprocessamento utilizado nos
procedimentos computacionais foi o ArcGis 10.3.
Para se determinar a temperatura da superfície do solo para a área de estudo, em primeiro
lugar, foi preciso determinar a radiância, sendo dado pela fórmula:
𝐿𝜆 = 𝑀𝐿𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝐿
onde:
Lλ = Radiancia Espectral em sensor de abertura em Watts/( m² sr μm) ML Fator multiplicativo de redimensionamento da banda 10 = 3.3420E-04 AL Fator de redimensionamento aditivo especifico da banda 10 = 0.10000 Qcal Valor quantizado calibrado pelo pixel em DN = banda 10
Em seguida foi preciso determinar a constante de calibração da imagem utilizada de acordo
com método determinado em estudo como os de (PIREZ E FERREIRA JR, 2015) e (COELHO, 2013), de
acordo com a fórmula da constante de calibração da imagem Landsat-8:
41
𝑇𝜆 =𝐾2
ln(K1𝐿𝜆
+ 1)
onde:
T Temperatura efetiva no satélite em Kelvin (K) K2 Constante de calibração 2 = 1.321.08 (K) K1 Constante de calibração 1 = 774.89 (K) Lλ Radiância espectral em Watts/( m2 sr μm)
De acordo com a metodologia proposta pela USGS, utilizou-se a ferramenta Raster Calculator,
que consiste em um tipo de álgebra de mapa existente no software Arcgis 10.3, com o intuito de se
obter uma imagem reclassificada considerando os valore em (°C), sendo dado pela fórmula:
TC= (1321.08/Ln(774.89/(3.3420E-04* “banda10.tif” + 0.10000)+1))-273.15
O avança das técnicas e das análises em ambientes SIGs permite a análise em diversas
áreas do conhecimento. Entre algumas ferramentas de análise espacial destacam-se as funções
locais, zonais, globais e específicas. Com este resultado foi possível obter um mapa geral do município
com a temperatura da superfície. Para este artigo, usou-se a ferramenta zonal. Esta ferramenta
consiste em calcular uma série de estatísticas a partir da leitura de uma base de dados matricial
(raster) para uma ou mais “zonas” geográficas definidas pelo usuário (SOUZA, 2013). A ferramenta
zonal permite a espacialização dos valores da mediana, média, menor valor, maior valor, variação,
majoritário, minoritário, desvio padrão e somatório. Utilizou-se a média dos valores de temperatura por
bairro e a média da temperatura da área urbana de cada bairro para a posterior comparação. O índice
de Moran Global é dado pela fórmula:
I =n(Xi − X̅)∑i∑jwij(Xj − X)
∑i∑jwij∑i(Xi − X̅)²
Onde: n = número de áreas da amostra Xi = Valor do atributo da área
Wij = pesos atribuído conforme relação de áreas i e j.
Por fim determinar-se-á o Índice de Moran Local (LISA), que é um indicar de autocorrelação
espacial local, ou seja, detecta a autocorrelação espacial entre os valores das variáveis espaciais. A
autocorrelação local avalia o valor de um determinado polígono e o valor da sua vizinhança em função
da distância, dado pela fórmula:
42
Ii = zi∑𝑊ÿ
n
i=1
Onde: Ii = índice de autocorrelação espacial para cada região i
A figura 1 apresenta um exemplo de diagrama de dispersão de Moran, onde o valor de um
ponto identificado no quadrante Alto-Alto, representa o ponto com o valor acima da média e onde os
vizinhos deste polígono também encontram valores acima da média.
FIGURA 1: Diagrama de dispersão de Moran
Fonte: Rocha (2015)
Por fim com os dados resultantes das médias da temperatura foi utilizada outra ferramenta de
análise espacial, para a verificação da autocorrelação espacial local e verificar a existência de padrões
espacial utilizou-se a ferramenta LISA (Local Indicator of Spatial Association), também conhecido
como índice de Moran local, que consiste na presença de bairros com valores positivos, e no seu redor
valores positivos, chamados de hotspots, ou o inverso, bairros com valores baixos e vizinhos
igualmente baixos chamados de coldspots, ou outros valores Altos - Baixos e Baixos - Altos, são
chamado potential spatial outliers (ROCHA, 2015).
3. Resultados
Com a aplicação da metodologia desenvolvida, obteve-se como resposta a temperatura da
superfície do município do Rio de Janeiro. A figura 2 apresenta dois mapas (2A e 2B) com as classes
de temperatura obtidos com base na imagem de satélite Landsat 8, e com processada para a definição
das classes em graus Celsius. O mapa 2A mostra as classes de temperatura observadas a partir da
média da temperatura total de cada bairro do Rio de Janeiro, considerando o valor da temperatura da
superfície tanto da área urbana como dos outros tipos de usos, como as áreas vegetadas, de pasto
ou de afloramentos rochosos, no mapa 2B foi verificado apenas a média da temperatura da superfície
43
da área urbana. Com o expostos, verifica-se que a acentuada diferença de temperatura dos bairros
no reverso da floresta da Tijuca e do Maciço da Pedra Branca em relação aos bairros costeiros.
Os bairros da Zona Norte (AP3) possuem áreas urbanas consolidadas e a variação entre os
dois mapas se mostrou pouco acentuado. Os bairros da Zona Sul (AP2), apesar de apresentar
aumento na temperatura média na comparação dos mapas, quando comparado ao restante do
município ainda são os bairros com menor temperatura.
FIGURA 2: Mapa comparativo de temperatura da superfície
Onde a temperatura não ultrapassou os 28°C de média, mesmo considerando apenas as áreas
urbanas. As áreas no reverso da Serras da Tijuca e da Pedra Branca possuem menor circulação de
ventos, e influenciada pelo uso do solo apresentam uma elevação acentuada na temperatura média
do bairro. O relevo acidentado, tem se revelado como uma grande barreira que dificulta tanto
expansão da cidade como a circulação dos ventos (Farias, 2013).
44
A temperatura média na AP2 e AP4, que são as áreas voltadas para sul (Oceano Atlântico),
possuem temperaturas menores com bairros tendo sua média inferior a 25°C. É importante frisar que
os bairros da AP2 e AP4 são aqueles que apresentarão maior arborização e possuem maior renda
domiciliar média no município (Censo Demográfico do IBGE / 2010). O uso do solo para esses bairros
são exclusivamente residenciais e de serviço, o que exclui em quase sua totalidade o uso industrial.
Este fato reforça a importância dada à arborização e a não existência de galpões, que eleva a
temperatura média do bairro.
A análise da temperatura média da superfície do solo vai ao encontro dos estudos sobre
qualidade ambiental em áreas urbanas. Em especial quando se observa a temperatura média das
áreas urbanas., A temperatura se torna mais elevada com destaque a para área da Barra da Tijuca
(Bacias de Jacarepaguá). Os bairros da AP4 e AP5 foram os bairros que apresentaram maior
diferença quando compara-se os dados gerais e os dados de temperatura das áreas urbanas.
A autocorrelação média da área urbana teve resultado superior a média da autocorrelação total
do bairro, o que comprova que a urbanização e a redução das áreas verdes eleva a temperatura média
dos bairros.
Autocorrelação média bairro Autocorrelação média da área urbana dos bairros FIGURA 3: Boxplot comparativo de autocorrelação espacial
O valor considerando o total da temperatura da superfície dos bairro foi de 0,747, enquanto
que ao considerar a área urbana apenas esta autocorrelação sobre para 0,772. Ao analisar os dados
de autocorrelação espacial local verifica-se que a média da temperatura da área urbana mostra-se
muito semelhante e elevada. Ou seja, as áreas urbanas do município, e em especial as dos bairros
da AP3 mostraram-se semelhantes.
Na figura 4, no mapa 4A, observa-se a análise espacial de autocorrelação espacial da
temperatura média do bairro completo, no mapa 4B observa-se a análise espacial de autocorrelação
espacial temperatura médias das áreas urbanas bairro a bairro.
45
FIGURA 4: Mapa de auto correlação espacial
Ao se dar destaque a uma parte da AP4 do município do Rio de Janeiro, buscou-se de forma
breve analisar as características da temperatura da superfície dos bairros da Barra da Tijuca,
Jacarepaguá e nos bairros limítrofes. Neste sentido, é possível notar que algumas áreas se destacam
com a elevação da temperatura. O aeroporto de Jacarepaguá é facilmente observado no mapa. Outros
pontos como o Parque Olímpico, Rio Centro e o Barra Shopping foram outras áreas com elevação
abrupta da temperatura (figura 5). Em contra partida a região nordeste do mapa se destaca pela
reduzida temperatura superficial, onde se encontra o maciço da Pedra Branca. Esta representação
reforça a importância da preservação das áreas verdes para o controle da temperatura superficial nas
cidades.
46
FIGURA 5: Mapa de temperatura da superfície do solo da região da Barra da Tijuca - AP4
A tabela 1 apresenta a temperatura média e a temperatura media da área urbana da AP4.
Nestes bairros foram encontradas as maiores diferenças na temperatura, chegando ao aumento de 3
°C quando se comparou as médias.
TABELA 1
Diferença na temperatura da superfície
Bairro Temperatura da Superfície (°C)
Média do bairro Média da área
urbana do bairro Diferença
Camorim 25.22 28.30 3.08
Jacarepaguá 26.24 28.72 2.48
Vargem Grande 24.65 26.89 2.24
Vargem Pequena 25.73 27.10 1.37
Barra da Tijuca 27.00 28.16 1.17
Taquara 28.63 29.27 0.64
Curicica 29.63 29.68 0.05
A figura 6 mostra o parque olímpico do Rio de Janeiro no bairro da Barra da Tijuca na AP4,
nesta imagem é possível verificar a ausência de vegetação tanto no interior do parque como na
margem da Avenida Abelardo Bueno. Neste contexto, fica claro o exemplo da falta de atenção do
poder público com os conceitos de qualidade ambiental e a possibilidade de redução da temperatura
da superfície do solo na região que tem por intuito receber um elevado número de pessoas para utilizar
as infraestruturas existentes. Com o exposto, evidencia-se que em um município que apresenta
temperaturas elevadas durante grande parte do ano, é de suma importância o uso de técnicas de
47
medição da temperatura da superfície da cidade para o pleno planejamento urbano, e a melhoria da
qualidade de vida dos moradores garantindo o máximo de áreas verdes dentro do sítio urbano da
cidade.
FIGURA 6: Foto da região do parque olímpico - Barra da TIjuca
O município do Rio de Janeiro se destaca pela presença da maior floresta verde do mundo,
entretanto, quando se considera as áreas já urbanizadas, o município não levou em consideração o
conforto térmico dos seus moradores. As áreas de expansão do município possuem as mesmas
características dos bairros já consolidados, com grandes áreas impermeabilizadas, poucos espaços
verdes e alta densidade de ocupação.
4. Conclusões
Este artigo teve por finalidade apresentar o uso de imagens Landsat 8 para o apoio ao
planejamento público municipal, garantindo uma caracterização da temperatura da superfície do solo
e o emprego de técnicas de análise espacial para a mensuração por bairros do município do Rio de
Janeiro. Esta caracterização, apoiado no conhecimento geomorfológico e climático do município,
permite que os gestores públicos atuem de maneira mais eficiente na melhoria da qualidade ambiental
de áreas específicas do município e nas estratégias para zonas de ocupação preferenciais.
Referências
COELHO, A. L. N. Distribuição das Classes de Temperatura de Superfície a Partir da Faixa do Infravermelho Termal do Sensor TM/Landsat-5 no Município de Vitória (ES). Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR - INPE. Foz do Iguaçu/PR. 2013.
FARIAS, H. S., Bacias Aéreas: uma proposta metodológica para o estudo da qualidade do ar em áreas influenciadas pelo relevo. Revista Brasileira de Climatologia, ano 9, vol. 12, 2013
48
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA – IBGE. (2010). Censo Demográfico - 2010. Rio de Janeiro: IBGE.
LAMEGO, A. R. O homem e a Guanabara. 2. ed. IBGE, Rio de Janeiro, 1964
MAIA, L. F. P. G. Indicações obersavacionais de ocorrências de brisas marítmas na cidade do Rio de Janeiro. Anais XIII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Fortaleza-CE, 2004.
PIREZ E FERREIRA JR, Mapeamento da temperatura de superfície a partir de imagens termais dos satélites Landsat 7 e Landsat 8, Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR - INPE, João Pessoa-PB, 2015
ROCHA M. M. Análise Espacial de Acidentes de Trânsito no Contexto de Variáveis Agregadas em Áreas: Proposta Metodológica e Aplicação na Cidade do Rio De Janeiro. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia de Transportes) - COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, 2015.
SOUZA, L. G. Ferramenta SIG de cálculo de estimativa populacional para o planejamento urbano na cidade do Rio de Janeiro. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR - INPE. Foz do Iguaçu/PR. 2013.
SIEBERT, C. A. F. Arborização Urbana - Conforto Ambiental e Sustentabilidade: O caso de Blumenau – SC. NUTAU/USP - Núcleo de Pesquisa em Tecnologia da Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2008. Disponível em: www.usp.br/nutau/CD/120.pdf. Acessado em julho de 2016.
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SOUZA. R. G. V. et al, Sustentabilidade e Eficiência Energética no Ambiente Construído, Belo Horizonte/MG, 2009.
49
BANCOS DE DADOS GEOGRAFICOS NA ADMINISTRAÇAO PÚBLICA MUNICIPAL: UM
ESTUDO DE CASO NO MUNICÍPIO DE JUIZ DE FORA-MG
GEOGRAPHIC DATABASES APPLIED TO MUNICIPAL PUBLIC ADMINISTRATION: A CASE
STUDY IN JUIZ DE FORA-MG
Eduardo de Oliveira
PUC Minas, Prefeitura de Juiz de Fora Av: Dom José Gaspar, 500 Coração Eucaristíco - Belo Horizonte - MG - CEP 30535-901
Sandro Laudares PUC Minas
Av: Dom José Gaspar, 500 Coração Eucaristíco - Belo Horizonte - MG - CEP 30535-901
Resumo O objetivo deste artigo é demonstrar o uso de bancos de dados geográficos, apresentando a extensão espacial PostGIS e sua utilização no âmbito municipal, bem como possibilidades diversas de análise espacial, utilizando dados do tipo vetorial, “raster” e tabular para extração e/ou confecção de dados espaciais para alimentar com informações os diversos segmentos que integram a estrutura organizacional de uma prefeitura. Como produto final, as análises podem ser revertidas em uma inesgotável fonte de informações, com baixo custo de investimento para implantação. Com objetivos em análises macro, os dados podem ser obtidos gratuitamente em diversas fontes de dados no Brasil ou exterior. Para extração de informações mais detalhadas resta a alternativa de aquisição de imagens de alta-resolução. O resultado deste trabalho apresenta algumas informações úteis para a administração pública municipal, que podem ser extraídas das imagens de alta-resolução. Palavras-chave: Sensoriamento remoto, processamento de imagens, banco de dados geográfico, PostGIS, raster.
Abstract The aim of this paper is to demonstrate the use of geographic databases, presenting PostGIS spatial extension and its applicability to the municipal level, as well as the different possibilities of spatial analysis. Using sample data types such as vector, raster and tabular data to the extraction and / or generating of various spatial data with information aiming to feed different segments comprising the secretariat structure of a municipality. As a final product, the analysis of these data can be reversed into an endless source of information, with low investment cost for deployment. With goals in macro analysis free data can be obtained from various data sources in Brazil or abroad. For more detailed information there's an alternative that is the acquisition of high-resolution images. As one of the objectives of this study, we'll explore some useful information to public administration that may be extracted from high-resolution images. Keywords: Remote sensing, image processing, geographic database, PostGIS, raster.
50
1. Introdução
O uso de bancos de dados geográficos vem sendo amplamente estudado e divulgado por
diversos pesquisadores e profissionais das áreas de geotecnologia. A proposta deste trabalho é
apresentar algumas funções destes bancos de dados e suas possíveis aplicações no setor público
municipal, que é carente em informações atualizadas e precisas, além de explorar funções de
pesquisa do tipo “raster” e vetorial, sendo que a primeira é relativamente nova em se tratando de
aplicações com bancos de dados espaciais, especificamente a extensão espacial PostGIS, do
gerenciador de banco de dados PostgreSQL. A extensão espacial PostGIS tem sido utilizada para
auxiliar nos trabalhos de levantamento de informações relevantes a base de dados cadastral do
município de Juiz de Fora-MG. Propostas para correção utilizando dados obtidos com esta extensão
espacial estão sendo estudadas. Informações antes necessárias para atualização de tal base
necessitavam de análise e intervenção manual lote a lote do município. Com base na nova proposta,
os dados poderão ser atualizados com o auxílio de informações espaciais e analisados de forma
semiautomática, reduzindo a interferência humana no processo.
A crescente demanda por informação espacial esbarra no custo, muitas vezes
proibitivo, na aquisição dos dados em alguns municípios. A capacidade de arrecadação, a
infraestrutura existente, a mão de obra qualificada para o estudo, a necessidade de processamento e
análise dos dados reduz as possibilidades de utilização eficaz de dados disponíveis aos municípios
de forma gratuita a partir das diversas fontes existentes. Manter a base de dados cadastral atualizada
hoje demanda grande esforço. Estratégias devem ser desenvolvidas para que sejam encontrados
cada vez menos problemas provenientes de erros humanos, que levam a perda de arrecadação,
acarretando divulgação de dados errados tanto aos setores que se utilizam destes quanto para os
contribuintes. E por que não utilizar um ferramental e até dados disponíveis gratuitamente?
A introdução de tais possibilidades pode gerar um fluxo mais constante na atualização
de informações vitais, tais como ao setor de fiscalização municipal que pode concentrar esforços em
áreas de maior crescimento urbano. Com base em informações espaciais, estudos viários, estudos
socioassistenciais podem tirar vantagem da disponibilidade de dados espaciais para os diversos fins
a que se destinam. A partir da necessidade de se obter, de forma sistemática, dados espaciais para
as mais variadas aplicações, a utilização de um ferramental voltado para o setor público municipal se
faz necessária. Os aplicativos existentes muitas vezes não contam com tais capacidades, pois
somente há poucos anos viabilizou-se o acesso a imagens de alta resolução e periódicas. Mesmo
imagens de média resolução são boas fontes de dados para os municípios que necessitam fazer
trabalhos de monitoramento de grandes áreas, como no caso dos municípios amazônicos que tem
grandes extensões de terra e grandes áreas para monitorar desmatamento, municípios costeiros
podem utilizar também tais imagens para monitorar a qualidade das águas. Outras informações, tais
51
como ocupação do solo, não podem ser fornecidas a partir de tais imagens e a verificação em imagens
de melhor resolução é necessária.
Utilizar banco de dados para extração e análise de dados espaciais pode ser a princípio
trabalhoso por não contar com ferramentas gráficas, mas torna o trabalho em alguns casos muito mais
produtivo, sendo que estas rotinas podem ser implementadas de forma sistemática em aplicações
(web, por exemplo). O usuário não necessita ter conhecimento prévio sobre geotecnologias para
realizar tal tarefa, mas muitas vezes reconhece o benefício de possuir tal informação em mãos. Estas
informações são relevantes para a boa administração de um município, evitando desperdícios e
auxiliando na fiscalização diária, áreas como saúde, educação, obras e fazenda podem ser beneficiar
de forma direta com dados espaciais e a análise destes. Manter uma base cadastral atualizada com
estas informações é um dos benefícios. Evitam-se fraudes e podem ser utilizadas para justiça fiscal.
O objetivo principal deste trabalho é explorar a utilização da extensão espacial PostGIS
para obtenção de informações relevantes de bases de dados vetoriais (ou “raster”) existentes. O
software livre é visto em alguns momentos como sendo desnecessário na administração pública
municipal, visto que os dados até hoje foram criados e mantidos com softwares proprietários na
Prefeitura de Juiz de Fora-MG por exemplo.
Segundo KRIEGEL et al., a quebra do paradigma que software livre não tem capacidade de
geração de informação confiável começa a ser modificada com a utilização destes estudos para a
criação de informações novas e antes não exploradas (KRIEGEL et al., 2003):
Comparação automática da existência de edificações em lotes
cadastrados como lotes vagos na base de dados.
Determinação da interseção das curvas de nível e logradouros, para criar
perfil ou visualização tridimensional do terreno.
Extração de informação por processamento digital de imagens.
As informações que serviram de subsídio para este trabalho foram adquiridas no ano
de 2007. Com a grande capacidade de análise que pode ser implementada pela extensão espacial do
PostgreSQL, denominada PostGIS, algumas das funções básicas são exploradas, demonstrando um
novo patamar de extração e análise de informações espaciais.
2. Referencial Teórico
Com o rápido e contínuo crescimento da demanda por informações geo-referenciadas
segue o desenvolvimento dos bancos de dados geográficos e seus sistemas de gerenciamento. Cada
vez mais as aplicações de geotecnologia tem tornado mais rápida a curva de aprendizado dos
iniciantes no mundo dos chamados “SGBDs Espaciais”. Entre os sistemas mais conhecidos temos o
Oracle Spatial, SQLServer, PostgreSQL/PostGIS e o MySQL Spatial. Destes, os dois primeiros são
52
softwares proprietários, e os outros são livres, o último é mais facilmente encontrado em hospedeiros
gratuitos, podendo ser utilizado para pequenas aplicações web que necessitem manipular
informações espaciais, mas como ainda não apresenta a mesma gama de funcionalidades que o
PostgreSQL/PostGIS, decidimos concentrar esforços para explorar este, por conter maior quantidade
de tutoriais e suporte a softwares para a visualização e análise dos resultados, tais como QGIS e
GVSIG.
O aprendizado sobre consultas em um banco de dados não apresenta dificuldades,
pois diversos livros e tutorias disponíveis são uma fonte abundante de informações, alguns com foco
mais teórico outros em uma abordagem mais prática. O usuário iniciante não sentirá dificuldades em
iniciar seus estudos escolhendo assim a linguagem mais favorável ao aprendizado do SQL. Dentre as
práticas mais comuns para o aprendizado de SQL, os vídeo-cursos são uma opção bastante atraente,
pois ao contratar algum destes, além de todo o suporte, o usuário ainda terá uma certificação no
assunto.
Para quase todo o material de referência deste trabalho deverá ser feita analogia destes
resultados com as possíveis aplicações em um município devido à pouca informação disponível sobre
o suporte matricial (WKT raster) da extensão PostGIS. Foram utilizadas imagens de alta resolução
para extração de informações pertinentes aos trabalhos realizados. Exemplos: ocupação urbana,
cadastro territorial, etc. Os tópicos abordados por este trabalho visam o melhor aproveitamento da
extensão espacial PostGIS, utilizando o mesmo em aplicações de processamento digital de imagens,
sensoriamento remoto e análises espaciais diversas (Vinhas; Ferreira, 2013).
O projeto de um sistema de informação requer, como passo inicial, a escolha das entidades e
tipos de dados a serem representados e, se possível, a descrição organizada destas entidades por
meio de conceitos. Esta descrição forma uma ontologia de aplicação, definida como “um conjunto de
conceitos compartilhados por uma comunidade” (STONEBRAKER et al., 1995).
O cruzamento dos dados do tipo “raster” e vetor para extração de contornos de
edificações por exemplo deve ser avaliado quando estes são de fontes e datas diferentes (Lima;
Costa; Santos; Queirós, 2008). A avaliação das técnicas e algoritmos aplicados para extração das
informações deve ser cuidadosamente analisada para a correta escolha dos mesmos (Centeno;
Botelho, 2005). A integração de funcionalidades de processamento digital de imagens com a extração
de dados das imagens disponíveis aos usuários não precisa necessariamente depender de softwares
desktop para avaliação das mesmas (Maciel; Vinhas; Câmara, 2015), as funções disponibilizadas no
PostGIS permitem a integração das mesmas a aplicativos web (Macário; Nakai; Cruz; Pereira, 2015).
3. Metodologia
Para exemplificar os problemas em que podem ser utilizados dados vetoriais e do tipo “raster”,
foram utilizados também alguns dados disponíveis gratuitamente nas diversas fontes existentes. Na
53
medida da necessidade destes dados os endereços da fonte de informação serão disponibilizados ao
longo do texto.
O software QGIS foi utilizado para visualização dos resultados e apreciação da entrada de
dados. Algumas imagens poderão ser geradas a partir deste aplicativo, com exceção daquelas que
serão geradas diretamente a partir das consultas espaciais. Algumas imagens foram disponibilizadas
para demonstração ao longo do desenvolvimento deste trabalho de modo que o leitor fique sempre
familiarizado com os locais de estudo.
As etapas seguirão um grau de dificuldade crescente, onde algum conhecimento sobre bancos
de dados faz-se necessário. Para a interpretação dos dados, a simplicidade e didática na forma de
apresentação será priorizada, de forma a deixá-los o mais claro possível para que não haja dúvidas
quanto a finalidade e análise dos resultados, sejam eles tabulares, vetoriais ou “raster”.
Com a utilização de um banco de dados específico para cada problema a ser estudado pode-
se fazer uma grande variedade de estudos fornecendo informações mais precisas, atuais e com fluxo
constante.
A sequência de estudos proposta segue:
1. Explorar consultas básicas de um banco de dados (PostgreSQL).
2. Explorar funções espaciais vetoriais e a extensão WKT Raster da extensão espacial
PostGIS.
3. Criar consultas de maior complexidade para obtenção de informações do tipo “raster” e
vetorial.
4. Criar funções para tornar a entrada e saída de dados mais simples (a partir de algumas
das consultas apresentadas).
Para o item 1, são realizadas as etapas iniciais de aprendizado sobre SQL e suas
particularidades, testando as mais variadas formas de seleção dos dados sem preocupação com as
possíveis aplicações geográficas que estes podem atender. No Item 2, a proposta visa estudar as
funções que exploram os dados vetoriais e “raster”, iniciando nas mais simples aplicações para
verificar as relações espaciais que podem existir entre as feições estudadas.
Ao iniciar o estudo proposto no item 3, iniciamos a construção do conhecimento relativo a
extração de informações contidas nas diversas relações espaciais aprendidas no item 2 e agrupando
estas funções em scripts, de forma a obter dados mais trabalhados e com menor possibilidade de
erros.
O item 4 é a continuidade do desenvolvimento mais avançado dos scripts anteriormente
escritos; transformando os mesmos em formas de utilização menos trabalhosas ao usuário, podendo
os mesmos ser utilizados com maior desenvoltura e possibilitando o uso em outras funções ou scripts
mais complexos. Sem a etapa de criação de funções alguns trabalhos podem ser muito mais árduos,
pois exigirá análise ou manipulação dos dados fora do âmbito da linguagem SQL, o que dificulta a
54
automatização de alguns processos, tais como a criação de gráficos a partir dos dados obtidos em
uma consulta.
4. Desenvolvimento
4.1 Carga dos dados do tipo vetorial
De posse dos dados vetoriais e matriciais procede-se à carga dos dados de duas formas
distintas. Após todo o processo de instalação, que não será descrito aqui, utilizou-se os aplicativos
disponíveis no sistema para realizar a carga destes dados. Primeiro selecionou-se todos os dados do
tipo vetorial para carga, para isto foi criado antecipadamente um banco de dados “imagens.
4.2 Carga de dados do tipo “raster”
Neste processo foram carregados a imagens de satélite dos anos de 2010 e 2011, que
formam a imagem mais recente disponível na Prefeitura de Juiz de Fora.
4.3 Informações preliminares dos dados
Abaixo temos o exemplo de alguns dados armazenados no banco de dados “imagens”.
Figura 1: Feição de lotes e seus identificadores únicos e os “centerlines” logradouros. Fonte: Prefeitura Municipal
de Juiz de Fora, 2010/2011
A feição de logradouros mostrada acima foi extraída do site (OpenStreetMap). Como é
parte deste trabalho a utilização de dados públicos, demonstra-se aqui uma opção viável de utilização
destas informações.
55
Figura 2: Área selecionada para exportação dos dados de logradouros.
Fonte: OpenStreetMap
4.4 Consultas geográficas
Uma das tarefas mais utilizadas em qualquer trabalho da área de geoprocessamento é realizar
o recorte de um vetor ou imagem “raster”. Para exemplificar esta funcionalidade, segue abaixo um
recorte das curvas de nível no município de Juiz de Fora, feito a partir de um vetor. Na imagem também
temos as feições de lotes. Esta tarefa serve para duas atividades diferentes, a primeira é reduzir a
quantidade de dados a ser trabalhada pelo usuário, a outra é a criação de uma imagem com menor
poluição visual e menor tamanho, demonstrando maiores detalhes de uma determinada região.
Para criar a feição de curvas de nível reduzida foi utilizada a seguinte consulta: select
row_number() over() as gid, elevation, st_intersection(a.geom,b.geom) as geom from recorte a, t_2000 b where
st_intersects(a.geom,b.geom);
Figura 3: Imagem com recorte da feição de curvas de nível.
Fonte: Dados da Pesquisa/ Prefeitura Municipal de Juiz de Fora, 2010/2011
56
Figura 4: Pontos de interseção das curvas de nível com a feição de logradouros. Fonte: Dados da pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2010/2011.
Na figura 4 é possível visualizar os pontos onde as curvas de nível fazem interseção com os
logradouros. Isto é útil para uma análise preliminar de implantação de rede de águas pluviais,
procurando o melhor caminhamento para a drenagem, reduzindo custos e impactos no trânsito por
ocasião de realização do empreendimento. Da mesma forma que utiliza-se as funções para manipular
dados vetoriais é possível que sejam realizadas operações com imagens “raster” e para isto é
necessário criar a função para extrair os resultados do banco de dados com maior facilidade. Para
tornar mais fácil a visualização dos resultados sem a necessidade de software específico tais como
ArcGIS e QGIS, podem ser realizadas consultas espaciais.
A primeira ação a ser tomada é o recorte da imagem utilizando um vetor que neste caso será
a camada de lotes. Nesta feição temos um campo chamado “loteid” que podemos ver na Figura 1 no
centro de cada lote. Portanto a consulta de recorte da imagem ficou:
drop table if exists img_puc; create table img_puc as select row_number() over()::integer as rid, st_union(st_clip(rast,b.geom)) as rast from imagem a, lotes b where st_intersects(a.rast,b.geom) and b.loteid = XXX; UPDATE img_puc SET rast = st_band(rast, ARRAY[3,2,1]); select write_file(st_astiff(rast), 'c:/temp/puc/img_puc'||'.tiff') from img_puc;
Quadro 01: Linha de comando para consulta espacial no PostGIS.
Fonte: Dados da pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2010/2011.
Antes da extração da imagem é utilizado o comando “update” do campo “rast” da tabela que
acaba de ser criada. O motivo para tal é que as imagens foram criadas com as bandas RGB trocadas
(para a imagem de 2010/2011).
Como resultado temos os recortes abaixo:
57
Figura 5: RGB321 Figura 6: RGB123 Figura 7: RGB234.
Fonte: Dados da pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2010/2011.
Tais dados podem ainda ser utilizados para obter outras informações dos dados “raster”, tal
como o NDVI - Normalized Difference Vegetation Index, que é um índice que analisa a condição da
vegetação no campo através de sensoriamento remoto. Podemos ver o resultado na imagem abaixo.
No quadro 02 abaixo) segue a sequência de consultas utilizadas.
drop table if exists ndvi; create table ndvi as SELECT row_number() over() as rid, loteid, ST_MapAlgebra( ST_MapAlgebra(rast, 4, rast, 3, '[rast1] - [rast2]', '32BSI'), ST_MapAlgebra(rast, 4, rast, 3, '[rast1] + [rast2]', '32BSI'), '[rast1] / [rast2]', '32BF') as rast FROM img_2011; SELECT write_file(ST_AsTIFF(st_colormap(a.rast,'bluered'), array[1,2,3]), 'C:/Temp/puc/ndvi.tiff') FROM ndvi a;
Quadro 02: Consultas espaciais para demonstração de NDVI. Fonte: Dados da pesquisa
Figura 8: NDVI.
Fonte: Dados da pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2010/2011.
58
Para obtenção de um histograma da imagem acima, o comado aplicável pode ser: SELECT
(ST_Histogram(rast,1)).* FROM NDVI;
Tabela 1
Resultado do histograma (alguns dados foram suprimidos desta tabela).
Fonte: Dados da pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2010/2011.
min max count percent
-0.986394584178925 -0.86950633302331 484 0.0223062033367131 -0.86950633302331 -0.752618081867695 1492 0.0687620978892064 -0.752618081867695 -0.63572983071208 51 0.00235044704581067 -0.63572983071208 -0.518841579556465 160 0.00737395151626878
De posse destas informações podemos iniciar um estudo mais aprofundado das funções de
análise espacial do PostGIS e criar scripts ordenando as informações de acordo com a necessidade.
A seguir é demonstrado o protótipo desenvolvido para a extração de dados vetoriais a partir da
imagem, e com isto determinar a existência ou não de edificações. Abaixo podemos ver na interface
os parâmetros que podem ser ajustados para a extração das informações. O mesmo encontra-se em
fase de desenvolvimento e testes e poderá vir a ser utilizado como ferramenta auxiliar a tomada de
decisão em relação à tarefa de busca de imóveis edificados em uma determinada região.
Figura 9 Protótipo com imagem do lote e feição vetorial extraída da imagem de 2010/2011.
Fonte: Dados da pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2010/2011.
Figura 10: Imagem do lote e vetor de edificações extraídas a partir da nuvem de pontos do ano de 2007. Fonte: Dados da
pesquisa. Prefeitura de Juiz de Fora, 2007.
Como podemos observar, apesar de não apresentar exatidão milimétrica, as figuras 9
e 10 apresentam certa concordância em relação às feições vetoriais. A feição de edificações foi
59
adquirida pela PJF-Prefeitura de Juiz de Fora - no ano de 2007, juntamente com uma imagem aérea
de todo o perímetro do município (rural e urbano com resolução de 20 cm). As imagens apresentadas
neste trabalho e que foram utilizadas para a extração das informações mencionadas são imagens
orbitais dos anos de 2010/2011 (rural e urbano com resolução de 60 cm).
5. Análise dos resultados e discussão
Verificou-se que certas ações de análise dos dados foram benéficas em relação à
economia de tempo na obtenção dos mesmos. Não foi realizado um estudo sobre o impacto de
consultas mal formuladas que resultam em perda de tempo no processamento.
Restringiu-se a área de estudos a loteamentos onde as áreas envolvidas eram maiores,
em relação à grande maioria dos lotes do município de Juiz de Fora, pois assim tem-se a garantia de
uma imagem de boa visualização por parte do leitor, ainda não foram realizados testes em áreas de
grande densidade habitacional.
Ao longo do desenvolvimento das diversas consultas foi possível observar aspectos
negativos quanto à construção dos dados. Falta de padronização prejudica a elaboração de certas
análises espaciais e consequentemente os dados resultantes.
Um estudo mais amplo sobre alguns assuntos ainda pode ser feito, pois neste campo
ainda existem muitos pormenores a serem explorados com maior detalhamento. Temas que mais
chamam atenção são os dados que envolvem manipulação de imagem “raster” em bancos de dados
geográficos, e tais análises devem ser exploradas com maior frequência em um futuro próximo, pois
softwares proprietários que fazem estes tipos de análise normalmente tem preços elevados e
impossibilitam sua aquisição por parte de municípios de pequeno porte.
Um dos grandes problemas enfrentados no desenvolvimento deste trabalho foi a pouca
bibliografia voltada para utilização de técnicas e funções espaciais em bancos de dados geográficos
voltadas para resolução de problemas no âmbito municipal, visto que a grande maioria dos trabalhos
na área de geoprocessamento é direcionada para estudos de grandes regiões como bacias
hidrográficas e gestão ambiental. No decorrer do desenvolvimento, experimentaram-se diversas
possibilidades de utilização das funções espaciais para explorar os dados, tais como o laser scanner,
que continham informação de altura das edificações, mas na feição de edificações este dado não
constava. Foi realizada a tarefa de introduzir tal informação para detecção de edificações de maior
porte, visando atualizar a base cadastral.
A extração e manipulação de informações de imagens orbitais e vetoriais por meio de
banco de dados ainda não faz parte do cotidiano de muitos profissionais da área de
geoprocessamento, pois para tal é necessário um conhecimento prévio que muitas vezes não é
passado ao longo dos cursos de graduação. Esta deficiência leva a um atraso e a falta de visão das
possibilidades de utilização de uma ferramenta tão poderosa como o software utilizado neste trabalho
– PostGIS.
60
Para viabilizar o suporte e divulgação de práticas e aplicações deste software, foi criada uma
comunidade sobre PostGIS na rede social Facebook (PostGIS Brasil), e em aproximadamente um ano
foi atingido um total de 273 membros sendo que parte destes membros são estrangeiros e
encontraram o grupo através de divulgação em outros grupos da área de geoprocessamento. Em
comparação a um software mais conhecido como QGIS (ambiente gráfico) que também conta com
grupos na mesma rede social o número de membros é surpreendentemente maior, contando com
5202 membros na mesma data. Outro grupo, denominado ArcGIS-Brasil conta com 4176 membros.
6. Conclusão
O estudo busca integrar funcionalidades de processamento digital e análise espacial para
extração de atributos contidos nas feições vetoriais e matriciais. A abordagem simplista utilizada aqui
visa mostrar que as possibilidades de utilização destas funções espaciais são diversas; e que
apresentam bom desempenho, baixo tempo de aprendizado e possibilidade de integração com
linguagens de programação.
A possibilidade de utilização de dados de diversas fontes diferentes, gratuitas ou não,
fornece aos usuários uma ampla fonte de informação que, se bem avaliada, pode fornecer por um
longo período de tempo; dados que irão desde simples aspectos físicos do ambiente ao redor, até
importantes mudanças ocorridas no entorno dos municípios.
Certos aspectos dos levantamentos envolvidos podem mostrar aos usuários outros
meios de obtenção de informações que podem ser cruzadas com as informações tradicionais e estas
análises podem render aos municípios possibilidades tais como; aumento da arrecadação sem
aumento de taxas, pois uma base de dados atualizada gera justiça fiscal aos contribuintes que mantém
em dia seus tributos.
Dentre tantas possibilidades que este ferramental proporciona vale ressaltar que tais
dados podem ser utilizados de forma a coibir certas ações que ao longo dos anos podem prejudicam
os municípios, como desmatamentos, poluição de mananciais que são utilizados para abastecimento,
implantação de loteamentos irregulares entre outros.
Nas várias facetas que podem ser exploradas com a utilização destes tipos de dados,
os estudos ambientais, sócio educacional, planejamento urbano, saúde pública, riscos geotécnicos.
Estes e outros aspectos podem receber um grande apoio com dados geográficos pertinentes a boa
administração municipal.
Referências
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CENTENO, Jorge; BOTELHO, Mosar Faria. Identificação de Edificações Presentes em Imagem de Alta Resolução Utilizando Redes Neurais e Dados do Laser Scanner . Curitiba: UFPR, 2004.
61
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MACIEL, Adeline Marinho; VINHAS, Lúbia; CÂMARA, Gilberto. Aplicação de técnicas de processamento digital de imagens usando a extensão espacial PostGIS Raster em imagens de sensoriamento remoto. São José dos Campos, INPE, 2015. MACÁRIO Carla Geovana do N.; NAKAI, Alan Massaru; CRUZ, Sergio Aparecido B.; PEREIRA, Thiago de Siqueira. Integrando dados Raster à Plataforma da Embrapa de dados de Recursos Naturais dos Biomas Brasileiros: avaliação do uso da extensão PostGIS Raster. Recife: UFPE, 2004. STONEBRAKER, M.; ROWE, L. A.; HIROHAMA, M. The implementation of Postgres. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 2, n. 1, p. 125-142, mar. 1990. VINHAS, Lúbia; FERREIRA, Karine Reis. Explorando a extensão WKT Raster do PostGIS para armazenamento e manipulação de imagens de sensoriamento remoto. São José dos Campos: INPE, 2013.
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62
MAPEAMENTO GEOMORFOLÓGICO DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIBEIRÃO SÃO FIDÉLIS,
ZONA DA MATA MINEIRA
GEOMORPHOLOGICAL MAPPING OF RIBEIRÃO SÃO FIDÉLIS BASIN, ZONA DA MATA
MINEIRA
Felipe Pacheco Silva Discente do Curso de Geografia – Universidade Federal de Juiz de Fora
José Lourenço Kelmer, s/n- Campus Universitário, Bairro São Pedro – CEP: 36036-900 – Juiz de Fora (MG), Brasil.
E-mail: [email protected]
Rodiney Almeida Fernandes
Discente do Curso de Geografia – Universidade Federal de Juiz de Fora José Lourenço Kelmer, s/n- Campus Universitário, Bairro São Pedro – CEP: 36036-900 – Juiz de Fora (MG), Brasil.
E-mail: [email protected]
Roberto Marques Neto Prof. Adjunto do Departamento de Geociências e do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal
de Juiz de Fora – Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Campus Universitário – Bairro São Pedro – CEP: 36036-900 – Juiz de
Fora, MG
E-mail: [email protected]
Resumo
Este trabalho busca a partir do arcabouço metodológico acumulado, no âmbito da ciência geomorfológica para representação dos fatos geomorfológicos, elaborar o mapa geomorfológico na escala de 1/50.000 para a bacia hidrográfica do ribeirão São Fidélis, localizado na Zona da Mata de Minas Gerais. Nesse sentido, como base metodológica para a presente pesquisa pode se destacar os princípios contidos no Manual Técnico de Geomorfologia, conjuntamente com outras propostas. O resultado do estudo apresentou-se satisfatório,
permitindo conhecer os modelados, a partir de suas correlações com a base litológica e os dados morfométricos, assim como a dinâmica engendrada pelos processos vigentes no relevo da área de estudo, sendo esses fatos primordiais adoção de ações de planejamento territorial coerentes com as vulnerabilidades e potencialidades bacia. Palavras-chave: bacia hidrográfica; planejamento territorial; morfometria.
Abstract
This paper seeks from the accumulated methodological framework within the geomorphological science for the
representation of geomorphological facts elaborate geomorphological map in scale of 1/50.000 for the river
watershed São Fidélis, located in the Zona da Mata of Minas Gerais. In this sense, as a methodological basis for
this research can highlight the principles contained in the Technical Manual of Geomorphology (NUNES et al.,
1994), together with other proposals. The results of the study presented was satisfactory, allowing know the
modeled from their correlation with lithological basis and morphometric data as well as the dynamics engendered
by the processes prevailing in the relief of the study area , and these primordial facts adopting actions territorial
planning consistent with the vulnerabilities and potential basin.
Keywords: hydrographic basin; territorial planning; morphometry.
63
1. Introdução
O presente paper tem por objetivo empreender a interpretação do sistema geomorfológico e
sua respectiva representação cartográfica na bacia hidrográfica do ribeirão São Fidélis (FIGURA 1),
adstrita às porções territoriais dos municípios de Chácara, Juiz de Fora e Matias Barbosa, ambos
localizados na Zona da Mata Mineira. Ainda, assume a incumbência de discutir questões
metodológicas inerentes à cartografia geomorfológica no que concerne à representação de aspectos
morfológicos, morfogenéticos, morfocronológicos, morfométricos e morfodinâmicos em um mesmo
documento cartográfico, cerne dos compromissos cartográficos de representação do relevo.
FIGURA 1. Localização da Bacia Hidrográfica do Ribeirão São Fidélis.
De acordo com Christofoletti (1980) as formas do relevo constituem o objeto da Geomorfologia,
sendo essas formas emolduradas a partir de processos específicos. A compreensão das formas e dos
processos e de sua indissociabilidade, portanto, se projetam como principal objetivo dos estudos
geomorfológicos. Nesse contexto, a cartografia geomorfológica almeja apresentar o relevo no plano
cartográfico em sua forma, estrutura, idade e processos vigentes, projetando-se o imperioso desafio
de parir um documento cartográfico que ao mesmo tempo seja resoluto e eficiente, e que não deixe
de congregar o plano considerável e complexo de informações inerentes aos fatos geomórficos.
No que tange à importância do mapeamento geomorfológico é imprescindível destacar o
protagonismo da cartografia geomorfológica para diversas áreas, tendo implicações na esfera
ambiental, econômica e social, dado a intrínseca correlação dos fatos geomorfológicos com as
64
diferentes esferas espaciais. Nesse sentido, valorizando o mapa geomorfológico Tricart (1965) refere-
se ao mesmo como a base da pesquisa, e não a concretização gráfica da mesma. Entretanto, a
apresentação dos fatos geomorfológicos em um único documento se mostra como um grande desafio,
dado que, conforme frisado por Argento (1995), os procedimentos operacionais para sua elaboração
não seguem um modelo estabelecido, tanto no tocante aos níveis escalares padrão a serem adotados
em mapeamentos sistemáticos, como no que concerne à adoção de bases taxonômicas a eles
ajustados.
Em uma bacia hidrográfica, as condições climáticas, litológicas, biogeográficas e outras vão
condicionar o desenvolvimento de determinada rede de drenagem e de determinadas formas de
relevo; assim como nos demais sistemas abertos, se tem uma relativa tendência à estabilidade, desde
que as forças atuantes e provindas do ambiente possam ser absorvidas a partir de uma reorganização
endógena ao sistema (CHRISTOFOLETTI, 1980). Nesse sentido, Ross (1992, p.17) afirma que “o
entendimento do relevo e sua dinâmica passa obrigatoriamente pela compreensão do funcionamento
e da inter-relação entre os demais componentes naturais, e isto é de significativo interesse ao
planejamento físico-territorial”. Em suma, o mapeamento geomorfológico pode partilhar das práticas
de diagnóstico ambiental para programas de planejamento, como planos diretores e planos de manejo,
bem como ser levado em conta diretamente em zoneamentos voltados para o planejamento do uso
da terra, posto que se projeta como atributo capaz de assinalar com veemência quadros de
vulnerabilidade e determinar diferentes potencialidades e restrições de uso do espaço.
2. Material e Métodos
A base de dados foi composta por folhas topográficas (Juiz de Fora, SF-23-X-D-IV-1; Matias
Barbosa, SF-23-X-D-IV-3; São João Nepomuceno, SF-23-X-D-IV-2; Mar de Espanha, SF-23-X-D-IV-
4) elaboradas pelo IBGE (escala de 1/50.000), e imagens de satélite Landsat (bandas 5, 4, 3),
utilizadas na compartimentação geomorfológica, tomando por base os pressupostos metodológicos
de Nunes et. al. (1994), assim como os avanços introduzidos por Cunha (2011). É valido destacar os
vínculos dessas abordagens com o sistema taxonômico de Tricart (1965), adaptado por Ross (1992)
ao contexto brasileiro. As unidades de compartimentação foram os padrões de formas semelhantes
(sensu ROSS, 1992).
Na perspectiva de se introduzir informações morfométricas no mapa foi calculada a
profundidade de dissecação (amplitude altimétrica entre topo e fundo de vale) e também a dimensão
interfluvial (distância entre duas nascentes ou linhas de drenagem posicionadas na base de duas
vertentes opostas) permitindo se elaborar a matriz de dissecação conforme a proposta de Nunes et
al. (1994). A matriz é construída atribuindo valores de 1 a 5 (sendo que quanto maior o valor, mais
acentuado é o potencial morfodinâmico). O cruzamento dos dígitos forma um sistema binário que
auxilia a interpretação do quadro de fragilidade vigente a partir de 25 correlações possíveis, nas quais
65
a situação 1/1 é representativa do quadro de fragilidade mais baixa discernível (dimensão interfluvial
muito grosseira e entalhe vertical muito fraco), ao passo que a maior fragilidade potencial se
materializa no cruzamento 5/5 (dimensão interfluvial muito fina e entalhe vertical muito forte)
(MARQUES NETO et al. 2015).
Com auxílio do software ArcGis 10.3 (ESRI, 2015) elaborou-se a carta de declividade da bacia
tendo como base a imagem de radar SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). De posse desse
arquivo de entrada se adotou a seguinte rotina: ArcToolBox>Spatial Analyst>Surface>Slope. Em
seguida, se classificou o produto gerado nas seguintes classes < 6%; 6 - 15%; 15 - 30%; 30 - 45%; 45
– 75%; > 75%; posteriormente, a declividade foi sobreposta com transparência de 75%, de modo que
fosse possível visualizar a base planialtimétrica disposta na camada inferior, permitindo assim,
conjuntamente com a profundidade de dissecação, definir a nomenclatura do modelado, conforme a
proposta de Ponçano et al. (1981). Sincronicamente à definição da nomenclatura dos modelados,
amparado pelas informações clinográficas, foram definidas as formas dos topos das morfologias
inseridas em porções denudacionais, classificando segundo a ocorrência de topos aguçados (a),
aplainados (ap), convexos (c) e tabulares (t).
No intuito de abarcar elementos da base estrutural se adaptou para área de estudo, com auxílio
do geoprocessamento, o mapa geológico de Juiz de Fora - Folha SF-23-X-D-IV, elaborado a partir da
escala 1/100.000 desenvolvido pela Companhia de Desenvolvimento Econômico de Minas Gerais
(CODEMIG, 2013). Elementos da base litológica foram incorporados no mapa geomorfológico a partir
de rampas de cores, discutindo suas inter-relações com os modelados. Os aspectos do arcabouço
geológico em escala 1/100.000 foram fundamentais para interpretação da friabilidade do regolito e
para determinar os aspectos inerentes as diferentes feições geomorfológicas, porém o mapa
geomorfológico foi elaborado tomando por base as cartas topográficas do IBGE na escala de 1/50.000,
sendo a compartimentação empreendida a partir desta referência.
Na perspectiva de contemplar elementos de ordem cronológica foi estabelecida a hierarquia
fluvial dos canais, discernindo-se as linhas mais recentes de dissecação fluvial das mais antigas
conforme a ordem do canal. Ainda, as morfologias agradacionais do Neopleistoceno e Holoceno se
distinguem claramente dos modelados de dissecação quaternária.
A inserção de simbologias pontuais e lineares permitiu representar os elementos
correspondentes à quinta ordem de grandeza, previamente identificados nas cartas topográficas,
assim como os alinhamentos serranos presentes na bacia; em decorrência da restrita dimensão
espacial, as respectivas feições foram representadas por símbolos lineares e pontuais. Optou-se por
preservar as curvas mestra com equidistância de 100 em 100 metros, com intuito de não se prejudicar
o aspecto visual do mapa final. Com o propósito de se incorporar no mapa as morfologias
antropogênicas - definidas no presente estudo como àquelas em que a ação antrópica se faz presente
e consubstancia significativas mudanças na paisagem - se admitiu como estratégia a representação
66
de tais setores através de hachuras com cores diferentes, na perspectiva de se diferenciar tais
morfologias cingidas em modelados agradacionais das dispostas em modelados de dissecação
3. Resultados e Discussão
A bacia de drenagem do ribeirão São Fidélis, localizada pelas coordenadas 21o41’59” e
21o53’98” de latitude sul (S) e 43o12’93” e 43 o19’40” de latitude oeste (W), possui uma área de
aproximadamente 144 km² e se encontra inserida na porção territorial dos municípios de Chácara,
Juiz de Fora e Matias Barbosa, compreendendo grande parte do assentamento urbano desse último.
O clima da região pode ser definido como tropical típico (quente e semiúmido), com chuvas no
verão e secas no inverno, onde as temperaturas na maior parte do ano se distribuem acima dos 18o
C. Em resposta a atividade climática a vegetação original da área de estudo pode ser definida,
segundo Veloso et al. (1991), como Floresta Estacional Semidecidual (ou Floresta Tropical
Subperenifólia). Contudo, atualmente pode-se pontuar apenas a presença de fragmentos florestais
em poucos setores, sobretudo nas porções serranas, onde as imposições clinográficas não permitiram
o avanço de usos mais intensivos, mantendo-se poupadas das pastagens que majoritariamente dão
a tônica aos mosaicos ocorrentes na bacia.
Em consonância ao levantamento feito pela Companhia de Desenvolvimento Econômico de
Minas Gerais - CODEMIG (2013), pode-se afirmar que a bacia hidrográfica é constituída por litologias
de idade paleoproterozóica (2,5 - 1,6 Ga), vinculadas ao Complexo Juiz de Fora, basicamente
constituído por ortogranulitos enderbíticos a charnockitos, com tipos graboicos subordinados, e
neoproterozóicas (1,6 – 0,54 Ga), com litologias gnáissicas vinculadas a Megassequência Andrelândia
e hornblenda-biotita-gnaisses e leucognaisses referentes à Suíte Matias Barbosa. Nos respectivos
levantamentos também se representou os depósitos sedimentares cenozoicos referentes
basicamente aos sedimentos fluviais e coluviais, conforme é apresentado na Figura 2. De imediato,
pode-se observar a estreita relação da orientação dos litotipos e das falhas no sentido NE-SW, sendo
esse sentido correlato ao das principais serranias, assim como do interflúvio e da rede de drenagem,
estando o canal principal em grande parte controlado por essa orientação.
67
FIGURA 2: Mapa geológico da bacia hidrográfica do ribeirão São Fidélis.
Dando enfoque ao mapeamento geomorfológico empreendido para a bacia foi possível
discernir três tipos genéticos a seguir apresentados: (1) modelados de dissecação em controle
estrutural (DE), (2) modelados de dissecação homogênea (D) e (3) modelados de agradação (A),
tendo o produto final firmado íntima correlação com as informações do mapa de declividade (Figura
3), sendo as informações clinográficas essenciais para a definição dos modelados mapeados na área
de estudo, permitindo diferenciar os tipos gerais de modelado, o que auxilia sobremaneira o
procedimento de compartimentação. Em geral, os declives superiores a 45% correspondem aos
modelados de dissecação em controle estrutural, estando praticamente restritos a estes tipos
genéticos. Abaixo de 6% ocorrem morfologias agradacionais, ao passo que o relevo mamelonizado,
do tipo “mar de morros”, tem seus declives distribuídos nos intervalos intermediários. Ainda, a
clinografia dialoga com o sistema metodológico de Ponçano et al. (1981) e facilita, associadamente à
profundidade de dissecação, o estabelecimento da nomenclatura dos modelados de dissecação,
sendo possível correlacionar, por esse prisma, as porções de morros aos setores que apresentaram
declividade entre 15% e 45%, os morrotes ao intervalo de 15% a 30% e as colinas em setores com
predomínio de declividade inferior a 15% e superior a 6%.
68
FIGURA 3. Mapa de declividade da bacia hidrográfica do ribeirão São Fidélis.
Doravante, apresenta-se o mapa geomorfológico da bacia hidrográfica do ribeirão São Fidélis
(Figura 4), pelo qual se evidencia os seguintes tipos genéticos mapeados: Modelados de Agradação
(A) - referente as planícies fluviais associadas a terraços (Apft) e rampas de colúvio (Arc); Modelados
de Dissecação Homogênea (D) – englobando morros (Dm), morrotes (Dmr) e colinas (Dc); e Modelado
de Dissecação em controle Estrutural (DE) – corresponde exclusivamente ao modelado de crista
estruturais rebaixadas e morros alinhados (DEcrm).
FIGURA 4. Mapa geomorfológico da bacia hidrográfica do ribeirão São Fidélis.
69
Dando início a interpretações dos compartimentos e seus arranjos presentes no mapa
geomorfológico, pode-se destacar que o modelado de crista estruturais rebaixadas e morros alinhados
(DEcrm) congregam as maiores altimetrias da bacia e delimitam grande parte do interflúvio, onde
claramente se defronta com uma drenagem consequente, vinculada ao controle morfoestrutural do
substrato enderbítico, que se mostra mais resistente às investidas dos agentes meteorológicos. As
principais elevações contínuas correspondem às serras do Guerra e do Mina. A primeira estrutura
citada, localizada na margem direita do ribeirão São Fidélis, apresenta configuração assimétrica e
intenso retrabalhamento erosivo. A Serra do Mina, disposta na margem esquerda, é marcadamente
simétrica, e encontra-se controlada em falhas de empurrão que engendraram notável interdigitação
entre diferentes litotipos.
Os modelados de dissecação homogênea congregam morfologias mamelonizadas, como
morros (Dm), morrotes (Dmr) e colinas (Dc), estando fundamentalmente emoldurados em substrato
gnáissico e capeados por mantos de alteração argilosos e bem desenvolvidos, com dissecação em
padrão subdendrítico a subparalelo. Claramente pode-se discutir que esses compartimentos
atualmente dão aporte ao desenvolvimento de atividades agrossilvopastoris e a quase totalidade das
edificações relacionadas ao perímetro urbano de Matias Barbosa, onde se defronta com inúmeras
alterações nas vertentes, sendo possível identificar terraceamento em vertentes e topos aplainados.
Tais feições marcadas por alterações profundas estão representadas pelas hachuras referentes às
morfologias antropogênicas.
Os modelados de agradação encontrados na área correspondem a rampas de colúvio (Arc) e
planícies fluviais associadas a terraços (Apft). Ambas as morfologias são preenchidas com materiais
de composição argilo-arenosa, e se distribuem de maneira desuniforme pela bacia. As rampas de
colúvio ocorrem no contato do conjunto de morros alinhados e serras rebaixadas da porção leste da
área de estudo, denotando de modo claro a atuação dos processos de retrabalhamento desses
modelados; as planícies fluviais associadas a terraços se desenvolve a partir de estreitas relações
com os modelados adjacentes, sobretudo nos setores de cristas estruturais rebaixadas, que
engendram claras circuncisões em alguns trechos das planícies, assim como reorganizações da
drenagem, essas ultimas representadas por feições de relevo simbolizadas.
Nesse sentido, é possível interpretar imposições estruturais a esse compartimento, sendo
válido destacar o desenvolvimento de planícies associadas a terraços fazendo referência a um
significativo entalhe do vale, assim como inúmeras deflexões abruptas, e presença de corredeiras em
quase todo curso do rio principal. Com relação ao ribeirão São Fidelis em específico, pode-se afirmar
que o mesmo percorre longo trecho em um claro controle estrutural, vindo a desenvolver uma
incipiente planície somente após transpor as porções mais escarpadas do alto curso, conformando
uma expressiva deflexão de NE-SW para NW-SE, no contato litológico do embasamento
enderbito/gnáissico. Este ponto marca o início do desenvolvimento de uma planície mais expressiva,
visto que o substrato de litologias gnáissicas se apresenta menos hostil ao ímpeto da erosão fluvial e
70
aos processos deposicionais, permitindo a deposição de sedimentos de ordem granulométrica inferior
que até então eram carreados pelo canal. No exutório do ribeirão São Fidélis, próximo a confluência
com o rio Paraibuna, pode-se observar o rompimento das funções geoecológicas da planície, dado
que a mesma se encontra impermeabilizada dando aporte a inúmeras edificações.
4. Considerações Finais
A rotina metodológica empreendida se mostrou pertinente para a compreensão dos fatos
geomorfológicos da bacia do ribeirão São Fidélis em escala de 1/50.000, bem como para o
entendimento de aspectos da dinâmica intrínseca aos modelados. O uso de produtos de
sensoriamento remoto concomitantemente às bases planialtimétricas permitiram lograr avanços na
inserção de feições pontuais, admitindo a incorporação no documento cartográfico de níveis
taxonômicos mais detalhados. A representação das morfologias antropogênicas a partir de hachuras
permitiu tecer considerações acerca das pressões a que estão submetidas determinadas porções da
bacia, revelando no plano cartográfico os efeitos danosos na planície, que tem sua função
geoecológica rompida nas extensões submetidas à impermeabilização. Também foi factível tanger
elementos de ordem cronológica (ainda que relativos) a partir da incorporação da hierarquia fluvial,
informações estas que, apesar de significativa relevância para a cartográfica geomorfológica, são
comumente negligenciadas em decorrência das limitações tecnológicas em se estipular valores
absolutos para a idade do relevo.
Em tom de finalização, cabe enfatizar a importância da representação cartográfica do relevo
para o planejamento territorial, dado que os elementos presentes nos mapas geomorfológicos reúnem
informações indispensáveis a uma gestão condizente com as reais potencialidades e restrições da
paisagem em seu estrato superficial.
5. Agradecimentos
Ao CNPq e a PROGRAD-UFJF pelo apoio financeiro para o desenvolvimento do presente
estudo.
6. Referências Bibliográficas
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72
USO DE CLASSIFICADOR MAXVER NA GERAÇÃO DE MAPA DE USO DO SOLO EM ÁREAS URBANAS
USE OF MAXVER CLASSIFIER IN THE GENERATION OF SOIL USE MAP IN URBAN
AREAS
Hostilio maia de Paula Neto
Instituto Federal de educação, Ciência e Tecnologia – IFG Rua 75, 46 - Setor Central, Goiânia - GO, 74055-110
Jorge Luis Silva Brito
Universidade Federal de Uberlândia – UFU
Av. João Naves de Ávila, 2121 –Bloco 1H, Campus Santa Mônica, Uberlândia - MG, 38408-100 [email protected]
Resumo Os ambientes urbanos vêm se mostrando cada vez mais alterados, essa alteração necessita de uma análise rápida e eficaz. O uso de técnicas de geoprocessamento auxilia e dinamiza essas informações. Esta pesquisa utiliza técnicas de processamento digital de imagens dados obtidos por câmeras a bordo de VANT para o mapeamento do uso do solo em área urbana no município de Goiânia. Os resultados mostraram que as paisagens urbanas são complexas e muitas vezes difíceis de classificar utilizando apenas o classificador automático MAXVER. Diante disto, foi proposto e utilizado o modelo integrado entre um classificador automático e uma edição manual, tornando assim, o processo mais confiável. Essa integração mostrou rapidez e confiabilidade na criação e modelagem das informações. Uma sugestão para analise futura, seria a utilização de um classificador orientado ao objeto, pois assim seria feito um direcionamento para as classes requeridas. Palavras Chaves: Geoprocessamento, classificação de imagens, imagens VANT.
Abstract Urban environments have shown themselves increasingly changed, this change requires a quick analysis and effective. The use of geoprocessing techniques assists and streamlines the information. This research uses techniques of digital processing of image data obtained by cameras UAV board for the mapping of land use in urban areas in the city Goiania. The results showed that urban landscapes are complex and often difficult to classify using only automatic classifier MAXVER. Therefore, it was proposed and using the integrated model between an automatic classifier and a manual editing, thus making the process more reliable. This integration showed speed and reliability in the creation and modeling of information. One suggestion for future analysis, would be to use a classifier object-oriented, as it would be done guidance to the required classes. Palavras Chaves: geoprocessing, image classifiers, VANT
73
1. Introdução
Os ambientes urbanos vêm se tornando uma ferramenta de transformação cada vez
acentuada, dentro destes, existe a necessidade de mais espaço, isto vem colocando as áreas verdes
cada vez mais a mercê dessa necessidade de espaço.
Segundo (MOYSÉS, 2004), o processo de urbanização de Goiânia, ocorreu em áreas de
expansão de uma forma desordenada. Sendo, conhecida por um processo de urbanização chamado
de Planejado (des) urbanizador.
Esse processo não foi uma panaceia, porem os problemas para uma cidade que nasceu
planejada foram muito importantes. Nesse sentido esse planejamento gerou grandes dificuldades ao
município, dentre esses pode-se determinar que neste processo a cidade gerou espaços segregados
e descontínuos no município.
Nesse contexto o uso de ferramentas que auxiliem na organização e conhecimento das áreas
de alteração urbana se torna fundamental na utilização de dados provenientes de Sistemas de
Informação Geográfica (SIG). Com isso a relação com meio ambiente está cada vez mais fiel a
realidade, demonstrando como o uso do solo veem se tornando cada vez mais útil na determinação
de políticas de transformações urbanas.
Outro aspecto, e que em áreas urbanas a utilização de imagens de alta resolução facilita cada
vez mais a descrição das formas e da determinação de classes de usos, maximizando cada vez mais
o seu uso. Possibilitando identificar com mais clareza os impactos decorrentes da ocupação urbana.
Porém o uso de imagem de alta resolução, geram informações que contém muito mais detalhes
que podem alterar a percepção do meio. Com isto a utilização de classificadores que produzem
informações mais confiáveis, demonstrando mais confiabilidade a análise do uso do solo. Nesse
contexto, o artigo vem mostrar o uso de ferramentais de análise que possibilitam a extração de
informações confiáveis e demonstrar uma metodologia de geração de mapa de uso e ocupação do
solo.
1.1 Área de estudo
Para o desenvolvimento do trabalho, foi realizado o estudo piloto no município de Goiânia,
correspondendo a uma parte da área do projeto PUAMA – Parque Urbano Macambira / Anicuns,
localizado na região metropolitana do município de Goiânia, situado na nascente do córrego do
Cedro. (Figura 01).
74
Figura 1: Mapa de localização da área da pesquisa.
1.2 Matéria e métodos
Para execução da classificação, foram utilizados os dados de voo de Veículos Aéreos Não
Tripulados – VANT, fornecido por Alves Jr, Cortês, Ferreira, & Silva (2015), levantados em 26/11/2013
na região do parque Macambira/Anicuns. Neste o modelo de VANT utilizado foi o Swinglet CAM,
fabricado pela empresa suíça Sensefly.
O processamento digital das imagens foi realizado no SPRING 5.4.1. Foram definidas 8
classes de uso do solo urbano, conforme os dados do quadro 01. Para a classificação da imagem foi
escolhido o algoritmo - Máxima Verossimilhança (MAXVER). Segundo Santos e Peluzio, (2010), o
MAXVER é um classificador supervisionado por pixel, onde amostras previamente selecionadas são
utilizadas para o treinamento do classificador.
Com as informações contidas nos dados de VANT, pode se determinar qual as classes de usos
que seriam separadas, essa definição foi escolhida de acordo com as características da região, e
assim separadas as seguintes classes temáticas do uso e ocupação do solo urbano (Quadro 01).
QUADRO 01
Exemplo de amostra das categorias de uso da imagem VANT, obtida em 26/11/2013, da área de pesquisa.
Categoria de uso e simbologia Amostra
1) Telhados de zinco (TZ)
2) Telhados de barro (TB)
3) Telhados de concreto (TC)
4) Áreas verdes: vegetação rasteira, gramas e áreas com pouca vegetação (AV)
5) Áreas verdes: vegetação arbórea, arvores de médio e grande porte (AG)
6) Solo exposto: áreas de lotes vazios, e áreas sem vegetação (SE)
75
7) Vias as asfaltadas (V)
8) Sombras: nas sombras essas podem ser provenientes de cada classe (S)
Esse procedimento permitiu uma boa avaliação dos dados, para a separação das informações
foi feito um treinamento com o aplicativo SPRING, com o intuito de coletar o maior número de
informações da área, conforme as classes pré-definida no quadro 01.
3. Resultados e discussão
Com o treinamento executado foi necessário a avaliação dos resultados da coleta de dados.
Esse resultado pode ser observado na Figura 02, onde podemos notar a classificação executada após
o treinamento.
FIGURA 02: Área classificada após o uso do MAXVER.
Na área classificada pode-se observar uma variação nos dados observados, dentre estes uma
confusão entre algumas classes. Um exemplo é o que se pode notar na Figura 03, onde as áreas de
solo exposto se confundiram com as áreas de telhados de barro.
Nesse exemplo foi necessário um reamostragem dos elementos de cada classe, e assim
organizar os dados de forma mais eficaz e com uma coincidência maior dos dados coletados.
76
(a) (b)
FIGURA 03: classificação MAXVER (a) e a imagem do VANT (b)
Com essa confusão, foi necessária uma análise da amostra dos dados coletados, e assim foi
necessário a geração de uma matriz de confusão e assim gerar um índice KAPPA, com o intuito de
verificar o grau de confiança do classificador.
Com o treinamento executado foi possível analisar as amostras, esse processo foi o índice
KAPPA, onde o mesmo verifica qual a confiabilidade dos dados coletados. Segundo Congalton (1991)
apud SUAREZ e CANDEIAS (2012), uma das técnicas mais utilizadas de avaliação da acurácia da
classificação, pode ser determinada empregando uma matriz de erro, onde essa pode ser utilizada
para efetuar a correção dos dados coletados, essa matriz e determinada de matriz de confusão.
Segundo LOBÃO, FRANÇA-ROCHA, & SILVA( 2005), no calculo do coeficiente Kappa é
necessario a construção de um mapa de verdade de campo, assim é possivel estabelcer uma
correlação entre os dados coletados e os dados classificados.
Na Tabela 01, pode-se observar o resultado da análise das amostras da área, neste sentido
nota-se que houve uma confusão entre duas classes: telhado de barro e solo exposto e vias e telhado
de zinco.
TABELA 01
Distribuição dos pixels
Classes AV AG SE TB TZ TC V S Soma
AV 18962 4682 0 0 0 7 0 461 24112
AG 1035 4637 2 0 0 2 0 0 5676
SE 0 20 483 0 0 65 142 0 8720
TB 0 0 7106 305 0 9 0 0 17420
TZ 0 0 4 0 14054 984 3575 0 18707
TC 1 0 2 0 478 6853 82 0 7416
V 7 76 5 0 8828 1808 28512 0 39676
S 74 1 0 0 9 0 2 4943 5029
Soma 20079 9416 6132 315 23369 9728 32313 5404 126756
77
Classes: Av= Área Verde; AG=Área com Gramas; SE= solo Exposto; TB= Telhado de Barro; TE=Telhado de Concreto; V=Vias; S=Sombra.
Segundo COLGATON e GREEN (2009), o cálculo do índice KAPPA e efetuado com a seguinte
relação:
𝐾 =𝐷−𝑄
𝑇−𝑄 (1)
Onde:
𝑄 =∑ 𝑋𝑖𝑟𝑖=1 × 𝑋1+𝑖 (2)
Em que:
Xi = Total da linha total da coluna para uma dada categoria funcional;
X1+i = Total da coluna para uma dada categoria funcional.
A Tabela 02, mostra o resultado da matriz de confusão das amostra da área em porcentagem
de acordo com a equação 1.
TABELA 2
Porcentagem de área ocupada pelas classes estudadas.
Classe AV AG SE TB TZ TC V S Soma
AV 78,64 19,42 0 0 0 0,03 0 1,91 24112
AG 18,23 81,69 0,04 0 0 0,04 0 0 5676
SE 0 0,23 97,28 0,11 0 0,75 1,63 0 8720
TB 0 0 98,20 1,75 0 0,05 0 0 17420
TZ 0 0 0,50 0 75,13 5,26 19,11 0 18707
TC 0,01 0 0,03 0 6,45 92,41 1,11 0 7416
V 0,02 0,19 1,12 0 22,25 4,56 71,86 0 39676
S 1,47 0,02 0 0 0,18 0 0,04 98,29 5029
Soma 20079 9416 26132 315 23369 9728 32313 5404 126756
Classes: Av= Área Verde; AG=Área com Gramas; SE= solo Exposto; TB= Telhado de Barro; TE=Telhado de Concreto; V=Vias; S=Sombra.
Com os resultados apresentados nota-se uma grande confusão nos dados, e com isto foi
necessário a edição dos dados em um outro aplicativo com o intuito de organizar melhor as
informações.
Essa edição foi executada no aplicativo QGIS 2.15.2, essa mudança se deu pela facilidade e
rapidez na análise das amostras e fácil edição dos resultados. Como visto na tabela 04 houve uma
grande confusão na classificação de duas classes, solo exposto e vias, e que, no caso de solo exposto
obtivemos uma confusão de 98,20% e vias 22,25%.
Assim foi necessária uma análise do grau de confiança das amostras. Segundo Colgaton e
Green (2009), as classificações das imagens geradas, são geradas em determinados intervalos de
valores, contendo um nível de aceitação, conforme especificado na Tabela 03.
TABELA 03
Índice de aceitação do teste KAPPA.
ÍNDICE KAPPA CARACTERÍSTICAS
78
K ≥ 40% Pobre
40 < K ≤80% Razoável
K ≥ 80% Excelente Fonte: LOBÃO, FRANÇA-ROCHA, & SILVA (2005)
Assim como visto na tabela 3, essas duas classes obtiveram uma classificação pobre para solo
exposto e razoável para vias, sendo assim a necessidade de fazer uma filtragem manual da área
classificada.
Esse procedimento foi determinante para uma melhor visualização dos dados, como o
aplicativo QGIS, possibilita uma edição rápida da tabela de atributo foi convertido as classes com um
grau de confiança baixo. Nessa edição foi reclassificado cada classe que não correspondia a com
verdade, sendo assim, realizado uma verificação de todos os elementos classificados. Na figura 04,
foi executado a reclassificação dos objetos confusos, e para isso as mesmas classes foram criadas
no aplicativo.
FIGURA 04 : exemplo de edição de atributos no aplicativo QGIS.
Para essa edição, foi necessário a edição da tabela de atributos e da propriedade de cada
elemento classificado. No aplicativo QGIS, esse procedimento permite a troca de classe, edição de
novas classes e união de várias classes. Na figura 5, e possível observar a tabela de atributo após a
classificação.
79
FIGURA 05 : Mapeamento dos atributos e sua reclassificação
Na tabela de atributo as classes foram codificadas para números, pois assim o processamento
e edição das novas classes foram mais ágil. E como o QGIS atribui um número para cada polígono,
esses foram classificados conforme a figura 06.
FIGURA 06 : Tabela de propriedade contendo a codificação de cada classe.
Após a classificação executada no SPRING e sua Reclassificação, chegou-se ao mapa de uso
do solo (figura 07), nesse a classificação ficou mais coerente com a realidade.
80
FIGURA 07 : Mapa de Uso do Solo da área de pesquisa.
4. Conclusões
As paisagens urbanas são complexas e muitas vezes difíceis de classificar. Com o uso do
MAXVER, este se mostrou eficiente para áreas com boa separação entre as classes. Porem quando
as classes são formadas por regiões muito semelhantes esse se torna pouco eficaz.
Neste sentido, a utilização de modelo integrado entre um classificador automático – MAXVER
e uma análise manual o processo se torna muito eficaz. E com o uso combinado dos aplicativos
SPRING e QGIS, essa integração mostrou rapidez e confiabilidade na criação e modelagem das
informações.
Uma sugestão para analise futura, seria a utilização de um classificador orientado ao objeto,
pois assim seria feito um direcionamento para as classes requeridas.
Agradecimentos
Agradecimentos a Fundação de amparo à pesquisa do Estado de MinasGerais (FAPEMIG) pelo
auxílio na Pesquisa através do projeto nº CRA-APQ-01542-14 e á Coordenação de Aperfeiçoamento de
Pessoal de Nível Superior(CAPES) pelo apoioatravés do projeto DINTER UFU/IFG nº 023/2014.
Referências
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geodésicas e tecnologia da geoinformação, pp. 001-0010.
82
MAPEAMENTO DE VOÇOROCA UTILIZANDO GEOTECNOLOGIA DE LEVANTAMENTO POR DRONE
VOÇOROCA MAPPING USING DRONE SURVEILLANCE GEOTECHNOLOGY
Juliano Godoy Salgado
Geógrafo – Belo Horizonte, MG E-mail: [email protected]
Resumo O trabalho tem como objetivo mapeamento de voçoroca utilizando geotecnologia de levantamento do Drone. As principais vantagens do levantamento do Drone são a agilidade e a possibilidade de monitoramento mensal ou anual da evolução do processo erosivo conhecido como voçoroca, constituindo uma poderosa ferramenta para tomada de decisões futuras. A metodologia divide-se em duas partes: trabalho de levantamento de campo com a coleta dos pontos de controle e voo, e posteriormente trabalho de processamento dos dados obtidos em campo com a construção da base cartográfica, confecção dos mapas e análise. Através dos dados coletados é possível gerar modelo digital de elevação 3D, ortofoto e confeccionar mapas de curvas de nível, declividade, acúmulo e fluxo hídrico, com intuito de caracterizar a área da voçoroca. Desta maneira, a tecnologia drone possibilita estudos sequenciais com a finalidade de identificar a evolução do processo erosivo, uma vez que esse levantamento tem um alto nível de detalhamento. Palavras-chave: fotogrametria, monitoramento e erosão
Abstract The work is to gully mapping using objective Drone lifting geotechnology. The main advantages of lifting the Drone are agility and the possibility of monthly or annual monitoring of the evolution of the erosive process known as gullies, providing a powerful tool for future decision-making. The methodology is divided into two parts: field survey work to the collection of control points and flight, and then the data processing work from the field with the construction of cartographic base, preparation of maps and analysis. Through the data collected can generate digital 3D model of elevation, orthophoto and construct maps of contours, slope, accumulation and water flow, in order to characterize the area of the gully. Thus, the drone technology enables sequential studies with the aim of identifying the progress of the erosion process, since the survey has a high level of detail. Key words: photogrammetry, tracking and erosion
83
1 . Introdução
A voçoroca é um processo erosivo natural que pode ser intensificado pelo meio antrópico
através do mal-uso do solo e da retirada de cobertura vegetal das vertentes. Traz prejuízos para
sociedade como dificuldade de deslocamento da população pelas áreas atingidas, risco de acidentes,
perda de área que poderia ser utilizada para atividade agrícola, pecuária ou mesmo para construção
civil, entre outros impactos na economia.
Para Cassetti “As erosões por voçorocas constituem o estágio mais avançado da erosão,
sendo caracterizadas pelo avanço em profundidade das ravinas até atingirem o lençol freático ou o
nível d´água do terreno”.
Segundo GUERRA e GUERRA (1997), ”voçoroca pode ser compreendida por escavação ou
rasgão do solo ou de rocha decomposta, ocasionado pela erosão do lençol de escoamento superficial.”
É necessário mapear a voçoroca devido aos graves danos causados por esse processo
erosivo. Dessa forma, é de suma importância desenvolver métodos de monitoramento e
caracterização, para isso, o drone surge como uma ferramenta acessível para o estudo.
O mapeamento por drone, que é uma aeronave remotamente pilotada, tem sua tecnologia
baseada por aquisição de dados por fotogrametria.
Segundo Temba (2000) “a fotogrametria é a arte, ciência e tecnologia de obter informações
de confiança sobre objetos e do meio ambiente com o uso de processos de registros, medições
e interpretações das imagens fotográficas. “
Também segundo Temba (2000) a fotogrametria pode ser dividida em duas áreas: a primeira
métrica (medições, elevações, volumes e etc) e a segunda interpretativa (objetos como riachos,
florestas e etc).
O objetivo do trabalho, é o mapeamento de voçoroca situada no distrito de Miguel Burnier
município de Ouro Preto, utilizando técnicas de fotogrametria tanto as áreas métricas (declividade,
acúmulo e fluxo hídrico) e interpretativas (ortofoto, e um modelo 3D).
A principal vantagem do levantamento com drone é a agilidade e a precisão do monitoramento
de áreas pequenas, da ordem de alguns hectares. Mais este método também evita o contato dos
pesquisadores em atividades arriscadas que envolvem grandes altitudes e calor, correndo o risco de
acidentes. Importante ressaltar a possibilidade de monitoramento mensal ou anual da evolução do
processo erosivo, tornando assim, uma poderosa ferramenta para tomada de decisões futuro.
2. Localização
A voçoroca situa-se nas coordenadas E 635.711 N 7740792, 23S no Distrito de Miguel Burnier,
município de Ouro Preto MG.
84
Principal ligação MG030 que interliga Rodovia dos Inconfidentes (BR – 356), que por sua vez
a BR040 que liga à Capital do Estado, Belo Horizonte, que se encontra a 72 km de distância. Próximo
da voçoroca passa a estrada de Ferro Vitoria - Minas. Como demonstrando no mapa.
Figura 1: Localização
3. Metodologia
O presente estudo iniciou com pesquisa da área e análise bibliográfica sobre erosão por
voçoroca. Para dessa forma definir as duas etapas de trabalho: levantamento de campo e
processamento dos dados.
3.1 Trabalho de levantamento de campo
O primeiro passo foi a demarcação dos pontos de controle no solo com cal virgem em forma
de X, tamanho 1m por 1m como na imagem.
Figura 2: A imagem demonstra o sinal em forma de cruz com o cal virgem em campo para demarcação com GPS.
85
Para o levantamento dos pontos de controle foi utilizado o sistema GNSS com a portadora L1
e L2/ RTK, que permite leitura aos mesmo tempo de dados L1eL2 para implantação do ponto de
referência, numa duração de leitura de 4h no ponto, quanto dos pontos de controle levantados
simultaneamente com GPS RTK (posicionamento cinemático em tempo real) num total de 8 pontos.
As correções do ponto de referência coletado no L1 e L2 foram processadas IBGE PPP. Os
dados foram baixados em arquivo RINEX, compactado em arquivo Zip e processado pela página do
IBGE http://www.ppp.ibge.gov.br/ppp.htm.
Com a coordenada de referência corrida pelo IBGE se faz a substituição da coordenada de
referência coletada pelo alto posição do levantamento o RTK. A coletora faz a correção dos oito pontos
coletados pelo RTK, melhorando a precisão.
O passo seguinte é o planejamento do voo, que deve ocorrer antes mesmo de ir a campo. O
planejamento foi definido previamente, realizando o plano de voo para cobrir toda a área com o auxílio
da ferramenta Google Earth ™.
Em seguida, foi realizado o reconhecimento da área e o Levantamento com drone foi realizado
no dia 29/06/2016, no total de 30 min para voo.
Durante o voo foram obtidas 15 imagens numa altitude de 225, com resolução de 7.31cm/pix,
no sistema de coordenadas UTM, SIRGAS 2000, zona 23S.
3.2 Trabalho de processamento
Na primeira etapa foram processadas 15 imagens e georreferenciadas utilizando os dados do
RTK, gerando ortofoto e um arquivo de nuvem de pontos tridimensional.
Em seguida, na segunda etapa foi criado o MDT (Modelo Digital do terreno). A nuvem de pontos
foi tratada com filtros para eliminação da cobertura vegetal, buscando retratar apenas o terreno.
Segundo SANTOS (2009) o MDT é um conjunto de pontos tridimensionais regularmente ou
irregularmente espaçados, geometricamente estruturados que representa numericamente os pontos
e elevações contidos em uma área da superfície física.
Por fim foram gerados através dos dados no ArcGis: mapas de declividade, curva de nível,
fluxo de drenagem, acumulado de drenagem e os perfis longitudinais.
Através de ortofto foi criado o mapa para análise de uso e ocupação da área da voçoroca com
10 cm GSD (Ground Sampling Distance). O quadro mostra a relação GSD e escala segundo SANTOS
(2009):
Figura 3: relação GSD com escala
86
Conforme SANTOS (2009) é a distância entre os centros de dois pixels consecutivos medidos
no solo. Quanto menor o GSD, maior é a resolução espacial e maior é a qualidade de imagem, ou
seja, haverá mais detalhes visíveis na imagem.
4. Resultados Obtidos
A partir da análise da base cartográfica extraída do mapeamento com o drone foi possível
identificar vários aspectos da voçoroca.
Figura 4: Ortofoto- Uso e ocupação
Conforme se observa a área da voçoroca é cercada por pastagem. A seta vermelha mostra a
formação de pequenos canais visíveis, mais bem definidos, ravinas. Dependendo das condições
hidrogeológicas da área, tal formação pode desencadear o surgimento de outra voçoroca, vindo a unir
com a área em estudo.
A seta azul marca a área solo exposto, após a retirada da camada vegetal são propicias a
erosão, os impactos diretos provocam os rompimentos dos agregados.
A seta verde demonstra corte da estrada que gera outro fluxo de drenagem, o qual intensifica
o processo erosivo.
Segundo a classificação dos formatos de voçoroca de Augustin e Aranha 2006, a voçoroca do
estudo tem formato composta. Como demonstrada no quadro.
87
Figura 5: Representação dos 4 tipos predominantes das formas das voçorocas por Augustin e Aranha 2006
A voçoroca tem 143m de comprimento e tem largura entre 9m a 43m. A profundidade máxima
de 6m. Seguindo os parâmetros de Furlani (1980), podemos definir a voçoroca como média.
Para Furlani (1980), os parâmetros adotados para estabelecer a definição dos tipos
discriminados não são rígidos. A tabela abaixo apresenta os valores.
Figura 6: Representação dos parâmetros das voçorocas por Furlani (1980)
Figura 7: Curva de nível e delimitações dos perfis da voçoroca.
A seta em azul mostra os sentidos dos perfis das principais linhas de drenagens. São quartos
perfis, sendo três que convergem para o perfil principal da voçoroca. O perfil 1 o fluxo da drenagem
da voçoroca. 3 e 4 nota-se os taludes íngremes e o 2 o perfil criado pelo abatimento da estrada.
1
2
3
4
88
Figura 8: Perfil Longitudinal
Figura 9: Declividade
Os taludes da voçoroca têm declividade acima de 60%, muito íngremes com trechos de 45%
nas encostas. Nos topos das vertentes e no fundo do vale são mais suavizados.
89
Figura 10: Fluxo de drenagem
A drenagem é o sistema responsável pela captação, manejo e condução das águas de chuvas
até o curso d’água.
De acordo com Guimarães (2010) direção de fluxo são os cálculos das áreas de maior
declividade, o fluxo é direcionado no meio ambiente, naturalmente. A água flui naturalmente pelo
caminho de menor esforço. Sendo assim, quanto maior a declividade existente, menor será o esforço
da água e desta forma, serão estes valores de célula na imagem gerada e selecionados como
caminhos das redes drenagem.
Figura 11: Acumulo de drenagem
90
A dinâmica da voçoroca fez o escoamento superficial acumular em direção ao centro. Nota-se
na seta vermelha que a margem da estrada desprotegida criou um fluxo de drenagem concentrando
a água em direção a borda da voçoroca, intensificando o processo erosivo.
Na seta azul aponta os sulcos das ravinas. Ainda conforme Fendrich et al. (1997, p. 32) “a
erosão em sulcos, ou córregos, consiste essencialmente no desenvolvimento de pequenos canais,
nos quais o fluxo superficial se concentra”. Quando não controlado, esse escoamento tende a expandir
a área erodida, transformando os sulcos em ravinas e, posteriormente, em voçorocas. Modelo 3D
evidencia a mudança do relevo ocasionado pelo desenvolvimento da drenagem.
Figura 12: Imagem criada a partir do PDF 3D, compatível para ser aberto e analisado em qualquer computador.
5. Considerações Finais
O levantamento com drone permitiu gerar modelos digitais de elevação 3D, mostrando a
eficácia para estudo das voçorocas, que identifica vários aspectos físicos.
Abre a possibilidade de estudos sequenciais com finalidade de identificar a evolução do
processo erosivo, uma vez que esse levantamento tem um alto nível de detalhamento.
A utilização da tecnologia drone para atualização de base cartográfica diminui o problema de
defasagem temporal. Possibilita um mapeamento rápido, com uma boa resolução, muito vantajoso
para estudo em um trecho menor.
Referências
91
Augustin C.H.R.R., Aranha P.R.A., Pires Fo . J.L. et al. 2005. Relatório Técnico-científico Final: Dinâmica Ambiental em Trópico Úmido, Espinhaço Meridional, MG. Projeto de Pesquisa, CRA 975/01, FAPEMIG. Belo Horizonte, MG, 362p. BACELLAR, L. de A. P. Processos de formação de voçorocas e medidas preventivas e corretivas. Ouro Preto: UFOP, 2006. CASSETI, V. Ambiente e apropriação do relevo. São Paulo: Contexto, 1991 CASSETI, Valter. Geomorfologia. [S.l.]: [2005]. Disponível em: <http://www.funape.org.br/geomorfologia/>. EMBRAPA. SOLOS. Relatório técnico e plano de monitoramento do projeto de recuperação de áreas degradadas. Rio de Janeiro, 2002. FURLANI, G. M. Estudo Geomorfológico das voçorocas de Casa Branca. FFLCH/USP, São Paulo, Dissertação de Mestrado, 1980. TEMBA, Plínio. Fundamentos da Fotogrametria. Departamento de Cartografia UFMG,2000. GUIMARÃES, A. A. Gestão dos recursos Hídricos. .Net. Disponível em: http://blog.geoprocessamento.net/2010/07/delimitacao-de-bacias-hidrograficas-e-a-extracaode-redes-de-drenagem/>.. Acesso em: 14 set. 2016. GUERRA, A.T. e GUERRA A.J.T. Dicionário Geológico-Geomorfológico. Editora Bertrand Brasil. Rio de Janeiro, 1997. SANTOS, D. R. Apostila de Fotogrametria I. Curitiba, 2009. Setor de Ciências da Terra, Universidade Federal do Paraná. https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/629509/recuperacao-de-vocorocas-em-areas-rurais http://www.ibge.gov.br/home/geociencias/cartografia/manual_nocoes/processo_cartografico.html
92
REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA VARIABILIDADE ESPAÇO-TEMPORAL DA PLUVIOMETRIA
ACUMULADA MENSAL NA ÁREA URBANA DE JUIZ DE FORA-MG
GRAPHIC REPRESENTATION OF THE SPACE-TEMPORAL VARIABILITY OF MONTHLY
ACCUMULATED RAINFALL IN THE URBAN AREA OF JUIZ DE FORA-MG
Thayana Vandanezi do Nascimento
Campus da UFJF – Faculdade de Engenharia - NAGEA
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Martelos, CEP: 36036330
Demétrius Vasconcelos
Campus da UFJF – Faculdade de Engenharia - NAGEA
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Martelos, CEP: 36036330
Antoine Philippe Casquin
Campus da UFJF – Programa de Pós Graduação em Ecologia - NAGEA
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Martelos, CEP: 36036330
Lucas do Vale Souza
Campus da UFJF – Faculdade de Engenharia - NAGEA
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Martelos, CEP: 36036330
Cezar Henrique Barra Rocha
Campus da UFJF – Faculdade de Engenharia - NAGEA
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Martelos, CEP: 36036330
Resumo O estudo do comportamento da pluviosidade é de extrema importância, pois os principais desastres ambientais são consequência tanto do excesso quanto da escassez de chuva. O presente trabalho tem como objetivo demonstrar a variabilidade espacial e temporal da pluviosidade na área urbana de Juiz de Fora e propor uma escala para representação pluviométrica, destacando que não foi encontrado nenhum tipo de proposta satisfatória para uma padronização cartográfica na representação deste tipo de distribuição. Para esse estudo foram calculadas as pluviometrias mensais acumuladas, período de janeiro de 2015 a dezembro de 2015, de 21 estações automáticas monitoradas pelo Centro Nacional de Monitoramentos e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN), localizadas de forma não equânimes na área urbana do município de Juiz de Fora e nas cidades limítrofes. Após a obtenção dos dados, foi necessário fazer uma filtragem manual e um tratamento automático para uso em um Sistema de Informações Geográficas (SIG). Para o cálculo das pluviometrias acumuladas foi utilizado o software MATLAB. O cartograma temático foi gerado no software ArcGIS após interpolação dos dados. A representação gráfica proposta evidenciou bem a variabilidade temporal e espacial da pluviometria local. Palavras-chave: Pluviometria, cartografia temática, interpolação, sistema de informação geográfica.
Abstract The study of rainfall behavior is extremely important, the major environmental disasters often being
consequences of excess or shortage of rain. This study aims to display the spatial and temporal variability of
rainfall in the urban area of Juiz de Fora-MG and propose an innovative representation, highlighting that it was
not found any cartographic standard for this kind of representation. In this study, monthly accumulated rainfall
was computed between January 2015 to December 2015, for 21 automatic stations monitored by the National
Center of Monitoring and Alerts of Natural Disasters, CEMADEN, located in a not equitable way in the urban area
of Juiz de Fora, and in the neighboring cities. After retrieving the data, it was necessary to make a manual filtering
due to data flaws. Monthly accumulated rainfall was automatically computed with MATLAB software. The
93
cartogram was generated in the ArcGIS software (v. 10.2.1), after data interpolation. The graphic representation
proposal showed well the temporal and spatial variability of local rainfall.
Keywords: Rainfall, thematic mapping, interpolation, geographic information system.
1. Introdução
A precipitação, segundo Pinto (1995), é a água proveniente do vapor d’água da atmosfera
depositada na superfície terrestre, e que se manifesta em forma de chuva, granizo, neblina, neve,
orvalho ou geada, sendo a atuação da chuva um dos elementos climáticos que exerce maior influência
sobre as condições ambientais. O conhecimento espaço-temporal da precipitação é fundamental para
o gerenciamento de recursos hídricos em bacias hidrográficas, além de dar suporte a estudos
meteorológicos, climatológicos e no monitoramento de riscos físico-ambientais.
A chuva é o tipo de precipitação mais importante em hidrologia e os principais desastres
ambientais são consequência tanto do excesso de água, que causam movimentos de massa e
enchentes, quanto da sua escassez, gerando problemas de abastecimento e interferindo em sua
qualidade, por isso é de extrema importância o estudo do comportamento pluviométrico. A
pluviosidade é a precipitação da água sobre a superfície e, sua quantidade e distribuição, só tem
significado quando associada à duração e frequência. A unidade básica usada para medida de
precipitação é o milímetro (mm), onde a pluviosidade de 1mm corresponde ao volume de 1 litro de
água de chuva que se acumulou sobre uma superfície de 1m2.
Para a proposta da padronização na representação cartográfica no mapeamento de
distribuição pluviométrica, foram utilizados dados de estações automáticas no período de janeiro de
2015 a dezembro de 2015, monitoradas pelo CEMADEN, a fim de gerar cartogramas temáticos. O
Centro Nacional de Monitoramentos e Alertas de Desastres Naturais, CEMADEN, foi criado em julho
de 2011, e tem como principal objetivo realizar o monitoramento e emitir alertas de desastres naturais
com o intuito de prevenir ou minimizar os efeitos referentes a esses eventos.
A área do estudo escolhida foi a área urbana do município de Juiz de Fora - Minas Gerais –
que está localizado na Unidade Serrana na Zona da Mata mineira, pertencente à Região Mantiqueira
Septentrional, de acordo com a PJF – Prefeitura de Juiz de Fora. Segundo Machado (2000), o tipo
climático predominante no município, conforme a classificação climática proposta por W. Köppen
(1900-1918) e tendo como base os dados coletados pela Estação Climatológica Principal da
Universidade Federal de Juiz de Fora (n° 83.692)/5° Distrito de Meteorologia (5° DISME – Belo
Horizonte) é o Cwa, ou seja, um tipo climático mesotérmico, que apresenta concentração destacada
das chuvas no período do verão, e verões quentes, tendo por definição, de acordo com Ayoade (1991),
“o seu mês mais quente com temperatura superior a 22°C”. Entretanto, a Lei Municipal 9.811/2000 -
Plano Diretor de Desenvolvimento Urbano – PDDU (JUIZ DE FORA, 2000), baseada em médias
históricas oficiais para Juiz de Fora, afirma que a cidade apresenta uma sazonalidade bem definida,
94
sendo a estação chuvosa de outubro a abril, com temperaturas mais elevadas e maiores precipitações
e a estação seca de maio a setembro, período mais frio e com menor presença de chuvas.
Figura 1: Mapa de localização do município de Juiz de Fora.
Torres (2006) cita que este clima também pode ser definido, genericamente, como Tropical de
Altitude, por corresponder a um tipo tropical influenciado pelos fatores altimétricos, em vista do relevo
local apresentar altitudes entre 700m e 900m (IBGE 1976), que contribuem para a amenização de
suas temperaturas.
Ainda conforme Machado (2000), o índice pluviométrico apresenta um valor médio anual em
torno de 1.539mm, sendo que as precipitações mais intensas ocorrem em janeiro, atingindo este mês
a maior precipitação média mensal, com cerca de 296mm.
Segundo estudos do Plano Diretor de Juiz de Fora (1996):
Uma das características do verão local, além dos elevados índices de calor e umidade, é a presença de chuvas de tipo convectivo, típicas de final da tarde e início da noite, acompanhadas de elevadas e concentradas precipitações pluviométricas. Com relação à distribuição dos deslocamentos de massas de ar, os dados mostram a presença marcante de ventos do quadrante norte. Esta característica, aliada à existência de uma depressão alongada ao longo do fundo de vale do Rio Paraibuna, com direção aproximadamente coincidente, forma um corredor preferencial de deslocamento de massas de ar que se dirigem para o centro urbano da cidade, localizado ao sul. Por outro lado, a existência de um relevo, cujos desníveis
95
topográficos alcançaram mais de 200m, associada aos fatores antrópicos causados pela intensa urbanização, produziram microclimas diferenciados dentro do próprio Perímetro Urbano.
A proposta desse estudo teve como objetivo demonstrar a variabilidade espacial da
pluviometria na área urbana de Juiz de Fora e propor uma escala de representação pluviométrica.
Não foi encontrado nenhum tipo de proposição para uma padronização cartográfica na representação
deste tipo de distribuição.
2. Metodologia
No presente trabalho foram utilizados dados de precipitação acumulada mensal das estações
automáticas monitoradas pelo Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais,
CEMADEN, no período de janeiro de 2015 a dezembro de 2015. Foram identificadas 34 estações não
distribuídas de forma equânime para o estudo, localizadas no município de Juiz de Fora, e nas cidades
limítrofes de Ewbank da Câmara, Chácara e Matias Barbosa. Desse total, 13 apresentaram ausência
parcial de dados, sendo desconsideradas para este estudo. Logo, foram utilizadas as informações de
dezesseis (16) pluviômetros com concentração na área urbana de Juiz de Fora, três (03) no município
de Matias Barbosa, um (01) no município de Chácara e um (01) no município de Ewbank da Câmara,
totalizando vinte e uma (21) estações de coleta de dados dos percentuais de chuva.
Além da identificação da ausência de dados de alguns meses em certos pluviômetros,
verificou-se ainda a necessidade da padronização da formatação dos dados coletados disponíveis.
Só no ano de 2015 havia três modelos diferentes de planilhas contendo milhares de leituras por
pluviômetro, além de planilhas com diferenças na ordem das colunas e nos separadores decimais,
com algumas células contendo ponto, vírgula e outras ponto e vírgula, tornando a filtragem, a
classificação e o processamento dos dados, uma árdua tarefa, impossibilitando de se realizar uma
filtragem simplificada para a obtenção dos dados finais.
Foi necessário realizar uma padronização com uso de diversos algoritmos, utilizando como
recurso o software MATLAB para calcular automaticamente as pluviometrias acumuladas mensais e
organizar os dados para importação no ambiente de um Sistema de informações Geográficas (SIG).
Os cartogramas temáticos foram gerados no software ArcGIS (v. 10.2.1), após interpolação
dos dados. O interpolador utilizado no presente estudo foi o Topo to Raster, baseado nos trabalhos
desenvolvidos por Hutchinson (2009), em seu algoritmo ANUDEM. Segundo Marcuzzo et al. (2011):
O programa interpola os dados de elevação em uma grade regular, de modo interativo,
gerando grades sucessivamente menores, minimizando a soma de penalização de
rugosidade (roughness penalty) e a soma dos quadrados dos resíduos (diferenças das
elevações medidas e calculadas pela função).
96
Em seu estudo, Marcuzzo et al. (2011) lembra que a ferramenta Topo to Raster foi
desenvolvida para a criação de Modelos de Elevação Digital (DEM) hidrologicamente corretos.
Para uma melhor interpretação dos cartogramas foi desenvolvida uma legenda que
representasse ciclos sazonais de Juiz de Fora – MG no intervalo de um ano baseado em diversos
outros anos anteriores dos dados mensais na cidade.
Neste estudo foram utilizados os dados acumulados das 21 estações automáticas
possibilitando de forma compreensível a representação da variação sazonal e espacial da precipitação
pluvial.
Para a legenda, baseado nas quantidades máximas e mínimas de pluviosidade no município
durante o período, foi utilizado o método do intervalo igual como forma de representação oferecido
pelo software ArcGIS, que consiste na divisão do intervalo total dos valores dos atributos em
subintervalos iguais, assim, foram geradas 30 classes, fornecendo uma melhor representação da
distribuição pluviométrica no espaço. Essas classes foram divididas em intervalos que variaram de
5mm, para a pluviosidade de 0 a 30mm, de 10mm para a pluviosidade de 31 a 90mm, de 20mm para
a pluviosidade de 91 a 210mm, de 30mm para a pluviosidade de 211 a 390mm, e intervalos de 40mm
para a pluviosidade de 391 a 630mm. A escala de cores adotada na representação do cartograma
variou do dégradé de amarelo, para simbolizar os meses com menores quantidades de chuva, até
azul marinho, simbolizando os maiores valores acumulados no período.
Nas últimas décadas do século XX, com o aperfeiçoamento, disseminação e acesso das
ferramentas computacionais nas diversas ciências, ocorreu uma verdadeira revolução nas técnicas
cartográficas.
Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG), programas específicos para cartografia foram
desenvolvidos sob um novo conceito. Os elementos espaciais na cartografia temática são
representados por meio de documentos, sejam analíticos, sejam sintéticos, frutos do pensamento e
das escolhas conforme os critérios a serem estudados. Os produtos gráficos resultam da superposição
de níveis de informações que ocupam um mesmo espaço, na íntegra ou parcialmente, agregando-se
um peso ou um significado relevante ao estudo em questão.
A cartografia, quando traz significados além da trilogia latitude, longitude, altitude, se torna
mais rica em informações, logo lhe é atribuída a nomenclatura “temática”. A cartografia “temática” é
uma forma de representação dos resultados adquiridos através dos múltiplos dados associados ao
espaço analisado; é uma técnica para projetar no espaço qualquer noção ou ação que se torne
necessária representar espacialmente em forma de cartogramas, sem que necessariamente essa
noção ou ação faça parte de um sistema geográfico. (GEORGE, 1970).
A cartografia temática pode representar diferentes situações com ou sem expressão física no
espaço. Mesmo ideias abstratas podem ser representadas por meio de mapas, por exemplo, as áreas
de influência de uma indústria, a densidade populacional, a produtividade agrícola, dentre outras
possibilidades.
97
Porém, o desconhecimento ou a inadequada utilização das propriedades dos símbolos
utilizados para traduzir visualmente os dados do cartograma pode transmitir informações errôneas e
confusas.
Para BERTIN (1967), a cartografia temática, como meio de representação, leva,
obrigatoriamente, o pesquisador a fazer escolhas. Principalmente ao que se refere a criação e/ou
estruturação de uma legenda específica, que necessita de propriedades comparáveis ao texto. São
necessários critérios bem definidos e adequados ao tema proposto. Logo, estes critérios precisam
categorizar e priorizar a inteligibilidade acessível capaz de fazer entender para transmitir a informação
desejada.
Esse processo se iguala ao da construção de um texto, onde o autor precisa pensar na
percepção do leitor. Além de avaliar os critérios escolhidos no contexto de cada especialidade, é
necessária também uma coesão com a lógica dos significados das informações a serem
representadas.
3. Resultados
De acordo com os dados das 21 estações automáticas do CEMADEN descritos na Tabela 1,
verificam-se diferentes quantidades de chuvas distribuídas ao longo do período considerado.
Os meses de junho, julho e agosto são os que apresentaram os menores valores de
pluviosidade, o que é característico no período de inverno na região de estudo. O mês de junho,
transição entre as estações de outono e inverno, é o que apresenta o menor valor de precipitação
acumulada, com a estação de Monte Castelo (JF) indicando o valor mínimo acumulado de 6mm, e
máximo de 43mm na estação de Santa Rita (JF).
Já o mês de novembro, que é o período de transição entre as estações de primavera e verão,
foi o que apresentou a maior quantidade de precipitação acumulada, com o valor mínimo de 171mm
na estação de Monte Castelo (JF) e máximo de 366mm na estação da Represa (JF). Os meses de
dezembro e janeiro são os subsequentes nos valores de máximos acumulados de chuva no período,
sendo característico da estação de verão na região.
De acordo com Machado (2000), o índice pluviométrico apresenta um valor médio anual em
torno de 1.539mm, sendo que as precipitações mais intensas ocorrem em janeiro, atingindo este mês
a maior precipitação média mensal, com cerca de 296mm. Porém, para o período estudado de janeiro
a dezembro de 2015, houve um comportamento fora do padrão calculado. O valor médio anual de
chuva das 21 estações consideradas foi de 2.170,3mm, ficando acima do valor da média esperada.
Já as precipitações mais intensas no ano de 2015 não ocorreram em janeiro, mas sim em novembro,
com média mensal de 255,7mm.
TABELA 1: Pluviometria mensal acumulada em 2015 nos pluviômetros da área urbana de Juiz de Fora e entorno.
98
Nome Longitude
Latitude
ID Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Centro (EC) -43,510 -21,551 312500201
140
174
232
35 58 21 20 54 112
107
228
327
Chapéu D Uvas (JF)
-43,506 -21,594 313670228
154
197
244
16 47 35 32 24 122
80 243
295
São Pedro (JF)
-43,408 -21,777 313670213
169
126
106
79 47 33 23 25 121
57 288
328
Aeroporto (JF)
-43,384 -21,793 313670214
68 114
101
54 51 17 23 23 122
57 273
272
Monte Castelo (JF)
-43,384 -21,744 313670218
102
75 109
36 24 6 22 25 114
22 171
236
Dom Bosco (JF)
-43,364 -21,770 313670223
144
103
163
31 52 34 28 24 130
64 249
259
Grama (JF) -43,353 -21,694 313670215
56 99 125
34 39 6 94 25 244
112
346
291
Figueiras (JF)
-43,325 -21,682 313670208
35 136
172
33 47 8 48 23 113
64 183
122
Centro (MB) -43,313 -21,868 314080302
154
77 128
42 36 11 15 13 95 34 311
180
Cedofeita (MB)
-43,313 -21,841 314080304
117
120
122
46 45 10 15 17 117
55 341
217
Monte Alegre (MB)
-43,312 -21,878 314080301
156
46 125
21 36 13 3 14 103
34 299
197
Filgueiras (JF)
-43,306 -21,667 313670209
74 132
194
43 49 9 36 29 119
60 257
202
Floresta (JF)
-43,285 -21,759 313670219
156
124
172
39 67 24 30 22 125
47 197
196
Centro (CH) -43,220 -21,672 311590401
85 129
180
47 48 19 38 21 113
35 187
266
Santa Efigênia (JF)
-43,357 -21,800 313670220
188
117
175
56 49 18 17 25 116
74 222
235
São Mateus (JF)
-43,347 -21,776 313670205
154
94 132
46 49 19 21 15 102
49 185
228
Lourdes (JF)
-43,327 -21,770 313670230
130
109
154
45 66 27 21 26 122
61 243
249
Santa Rita (JF)
-43,342 -21,733 313670201
77 110
140
20 55 43 48 24 100
38 205
182
Nova Era (JF)
-43,412 -21,709 313670204
84 119
167
36 45 7 42 16 107
51 311
198
Represa (JF)
-43,404 -21,684 313670224
162
118
179
50 45 8 40 32 122
75 366
252
Paula Lima (JF)
-43,488 -21,580 313670229
146
172
161
101
46 16 21 37 121
124
263
335
Fonte: Dados do CEMADEN (2016), cálculos e organização pelos autores.
Na legenda estão definidas 30 classes para uma melhor representação da distribuição
pluviométrica no espaço. Essas classes estão distribuídas em diferentes intervalos que variam de
5mm, 10mm, 20mm, 30mm e 40mm, conforme a Tabela 2.
TABELA 2
Classes e intervalos da legenda
Classes (mm) Intervalo (mm)
Quantidade de Classes
0-30 5 6
31-90 10 6
91-210 20 6
211-390 30 6
391-630 40 6
Total: 30
99
Pelo cartograma temático, Figura 2, gerado através do interpolador Topo to Raster, no software
ArcGIS (v. 10.2.1), podemos confirmar que foi adequada a escolha de se fazer uma legenda com 30
classes, deixando seus intervalos bem definidos, conforme Tabela 2, conseguindo demonstrar
visualmente a informação desejada da variabilidade na distribuição espaço temporal de índices
pluviométricos na área urbana de Juiz de Fora, no período de janeiro a dezembro de 2015,
demonstrando nitidamente que os meses de abril a outubro, com cores em dégradé de amarelo, são
os que ocorreram uma menor quantidade de precipitações, caracterizando o período de seca, e os
meses de novembro a março, com cores em dégradé de azul, são os que indicaram as maiores
precipitações, caracterizando períodos úmidos, o que já era esperado segundo a classificação
climática proposta por W. Köppen (1900-1918).
Figura 2: Mapa de distribuição pluviométrica mensal do ano de 2015 no município de Juiz de Fora.
4. Conclusão
Ficou ratificada a classificação climática proposta por W. Köppen (1900-1918), que cita a
ocorrência de duas “estações” bem definidas. Os meses de abril a setembro são os de menor
pluviosidade, com destaque para o mês de junho com menor pluviosidade média, e para o mês de
setembro, com maior pluviosidade média (mês de transição), caracterizando uma estação de
100
estiagem. Os meses que vão de outubro a março são os de maior pluviosidade, destacando segundo
cartograma nesse período, o mês de outubro com menor pluviosidade média e os meses de novembro
e dezembro, com maior pluviosidade média, caracterizando a estação chuvosa. Nesse estudo de caso
no ano de 2015, percebe-se uma atipicidade no mês de outubro que ficou com as tonalidades amarelo-
esverdeadas como os meses de seca.
O cartograma gerado conseguiu demonstrar, conforme proposto, a variabilidade sazonal e
espacial da pluviosidade na área urbana de Juiz de Fora durante o ano de 2015. Foi comprovado a
necessidade da utilização adequada das propriedades dos símbolos cartográficos, afim de representar
as diferenças espaciais e as quantidades com o objetivo de traduzir visualmente os dados espaciais
e temporais, facilitando o entendimento e a interpretação dos usuários.
Referências
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CENTRO NACIONAL DE MONITORAMENTO E ALERTAS DE DESASTRES NATURAIS (CEMADEN). Dados
Pluviométricos. Disponível em: < http://www.CEMADEN.gov.br/mapainterativo/#>. Acesso em: 10 set.de 2016.
GEORGE, P., Les méthodes de la Géographie. Paris: PUF, Coll. Que sais-je?, 1970.
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Disponível em: <http://ibge.gov.br/cidadesat/painel/historico.php?lang=_EN&codmun=313670&search=minas-
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HUTCHINSON, M.; XU, T.; STEIN, J. Recent Progress in the ANUDEM Elevation Gridding Procedure
Geomorphometry 2011. Anais...2011.
JUIZ DE FORA. Lei nº 9.811 de 27 de junho de 2000. Institui o plano diretor de desenvolvimento urbano de
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MARCUZZO, F. F. N.; ROCHA, H. M.; MELO, D. C. R. Mapeamento da precipitação pluviométrica no bioma
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MACHADO, P. J. O. Climatologia – “Notas de Aula”. Apostila 01S/00. UFJF, ICHL, DGEO. Disciplina:
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PINTO, F.A. Chuvas intensas no Estado de Minas Gerais: análises e modelos. 1995. Tese (Doutorado em
Engenharia Agrícola) -Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 1995.
TORRES, F. T. P. Relações entre Fatores Climáticos e Ocorrências de Incêndios Florestais na Cidade de
Juiz de Fora (MG). Caminhos de Geografia v.7 (18), p.162-171. 2006.
101
ESTUDO DA QUALIDADE DO AMBIENTE A PARTIR DE INDICADORES AMBIENTAIS: ESTUDO NA BACIA DE CONTRIBUIÇÃO DO CÓRREGO MATIRUMBIDE, JUIZ DE
FORA /MG
ENVIRONMENTAL QUALITY STUDY THROUGH OF INDICATORS: STUDY ON WATERSHED OF MATIRUMBIDE STREAM, JUIZ DE FORA/MG
Marcelle Gualtieri Honório Pechincha
PPGEO/UFJF – ICH – Sala B-III-03
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Campus Universitário
Bairro São Pedro – CEP: 36036-900 – Juiz de Fora – MG
E-mail: [email protected]
Ricardo Tavares Zaidan
Depto Geociências/UFJF – ICH – Sala B-III-03
Rua José Lourenço Kelmer, s/n – Campus Universitário
Bairro São Pedro – CEP: 36036-900 – Juiz de Fora – MG
E-mail: [email protected]
Resumo Com o intuito de contribuir para o planejamento da paisagem e futura mitigação de impactos em áreas urbanas, este trabalho teve como objetivo apresentar indicadores que caracterizassem a qualidade do ambiente, tendo como área de estudo a bacia de contribuição do Córrego Matirumbide, Juiz de Fora/MG. Para representar a qualidade ambiental, foram representadas espacialmente cinco variáveis que pudessem mostrar a realidade da paisagem local e a dinâmica urbana. Uma destas variáveis, o risco a ocorrência de escorregamentos, seria uma novidade em relação a representação da qualidade ambiental. Palavras–chave: Escorregamentos, Geoprocessamento, Riscos Ambientais
Abstract This study has the purpose to help planning and avoid future impacts in urban areas, and it has goal to use indicators that featured the environmental quality. The study area is Watershed Matirumbide Stream, in Juiz de Fora – Minas Gerais. To perform the environmental quality, it was represented in geographic space five variables that could show the reality at local landscape and the urban dynamics. One of this variables, the risk of landslides occurrence, would be a novelty regarding to environmental quality, lined on Nucci methodology (1998). Keywords: Environmental risks, Landslides, Geoprocessing.
102
1. Introdução
Com o crescimento acelerado e com o adensamento populacional de centros urbanos,
percebe-se que ao longo das últimas décadas tais áreas não passaram por um processo infraestrutural
adequado, gerando problemas ambientais que afetam a população residente. O uso de indicadores
ambientais pode apresentar um panorama de reconhecimento dos principais problemas que uma
região apresenta, sendo assim uma alternativa para estudos espaciais e para tomada de decisão
pública. Desta forma, o presente trabalho teve como objetivo tecer um quadro de indicadores
ambientais para a região contemplada pela Bacia de Contribuição do Córrego Matirumbide, no
município de Juiz de Fora/MG e, assim, criar um mapa síntese caracterizando a qualidade do ambiente
desta região, através da metodologia elaborada por Nucci (1998). Neste estudo foi inserida uma
variável ainda não estudada nesta metodologia, o risco a ocorrência de escorregamentos.
2. Material e Métodos
Para que o objetivo deste trabalho pudesse ser alcançado, foi necessário gerar mapas-base
de indicadores que pudessem representar a área de estudo, para que ao final, a síntese destes mapas
pudesse gerar um mapa com a qualidade do ambiente. Esta síntese foi feita de acordo com a
metodologia elaborada por Nucci (1998), pautada na Ecologia da Paisagem e no Planejamento da
Paisagem. Todos os dados foram gerados por meio do software SIG ArcGIS®.
O primeiro mapa a ser gerado foi o de densidade de cobertura vegetal arbórea, através de
imagens aerofotogramétricas de 2007, disponibilizadas pela prefeitura municipal, e a utilização da
ferramenta de densidade de Kernel. O mapa de densidade de cobertura vegetal arbórea prevê a
representação de qualquer espaço vegetado, dando real atenção à densidade da vegetação de
determinada área. Este mapa foi produzido através da interpolação de pontos em ambiente SIG,
sendo estes pontos plotados em áreas com vegetação, tanto públicas, quanto privadas.
O segundo mapa a ser gerado foi o de espaços livres de edificações, através de imagens
aerofotogramétricas e o auxílio de visitas em campo. Com a delimitação das áreas via SIG, foram
consideradas como um indicador de alta qualidade os espaços livres com mais de 5m² por habitante
(NUCCI, 1998). Para a caracterização destas áreas foram consideradas todas nas quais fossem
públicas e que não houve nenhum tipo de adensamento de domicílios, estabelecimentos comerciais
e indústrias, além de vias públicas que estiveram inseridas no perímetro urbano.
O terceiro mapa a ser gerado foi o de densidade populacional, através dos dados coletados
pelo Censo Demográfico de 2010 (IBGE, 2010) e o uso da delimitação regional de “bairros”,
denominada região urbana. Os valores de densidade populacional utilizado como ideais foram os
considerados abaixo de 100 hab/ha.
O quarto mapa a ser gerado foi o de densidade de renda, através dos dados coletados pelo
Censo Demográfico de 2010 (IBGE, 2010) e, assim como para o mapa anterior, o uso da delimitação
103
das regiões urbanas. A representação da densidade populacional foi efetuada seguindo o critério
estabelecido por Nucci (1998). Áreas com maiores valores de rendimentos mensais por domicílios
foram consideradas áreas com melhores condições infraestruturais, assim como as áreas com
menores rendimentos mensais com piores condições infraestruturais.
O quinto mapa a ser gerado foi o de risco a ocorrência de escorregamentos, a partir do
cruzamento de dois mapas: o primeiro elaborado em ambiente SIG, através do uso de dados
secundários sobre o terreno e, assim, da geração do mapa de probabilidade a escorregamentos,
através do modelo SINMAP (PACK et al, 1998), e o segundo pela geração de um mapa de cobertura
da terra, através de metodologia elaborada pelo IBGE (2006). A ponderação dos dois mapas na
sobreposição se deu em 50% para cada uma delas. Além disso, as classes dos mapas foram
valorados de 1 a 9, de acordo com o grau de risco, do menor para o maior (Tabela 1). Este mapa é
importante para destacar áreas inapropriadas à construção de moradias, como áreas de encostas que
não apreciam um terreno estável e têm maior chances da ocorrência de acidentes.
TABELA 1
Valores de classes para sobreposição e criação do mapa de risco à ocorrência de escorregamentos.
Mapa Classes Valores ponderados Instabilidade Alta instabilidade 9 Média instabilidade 8
Baixa instabilidade 7 Uso, ocupação e cobertura da Corpos d'água 1 terra Área edificada 9 Vegetação rasteira 3 Solo exposto 7 Vegetação arbórea 1 Vegetação mista 1 Uso agrícola 5
Por fim, todos os mapas-base citados anteriormente foram sobrepostos um a um para ser
gerado o mapa-síntese de Qualidade Ambiental, através de ambiente SIG. Este mapa apresentou
valores negativos para cada região urbana contida na bacia em estudo. Para cada mapa-base que
apresentasse alguma condição negativa para a área, foi atribuído um valor negativo.
3. Resultados e Discussão
Os resultados das sobreposições podem ser visualizadas na figura 1. O primeiro mapa
corresponde a sobreposição dois primeiros mapas: o de cobertura vegetal arbórea e o de espaços
livres de edificações. Áreas com duas atribuições negativas significam que não apresentaram espaços
livres públicos e presença de vegetação. Já o segundo mapa representa a primeira sobreposição
adicionada ao mapa de densidade populacional, onde áreas com três atributos negativos teriam, além
das características citadas, a presença de alta densidade (acima de 100hab/ha). O terceiro mapa
representa a segunda sobreposição adicionada ao mapa de densidade de renda. As áreas com quatro
104
atributos negativos teriam, além das características já citadas, a baixa densidade de renda. Estes três
mapas de sobreposição adicionada ao mapa de risco a escorregamentos gerou o mapa síntese de
Qualidade Ambiental, visualizado em destaque à direita. As áreas com cinco atributos negativos
representam todas as características já citadas além das as áreas com alto risco a ocorrência de
escorregamentos.
Figura 1: Mapas-base (densidade vegetal arbórea, espaços livres de edificações, densidade populacional, densidade de
renda e risco a ocorrências de escorregamentos) e respectivas sobreposições (à esquerda) e mapa-síntese da Qualidade Ambiental (à direita).
O mapa síntese representou a espacialização de áreas que mostram maior necessidade de
apoio. Identificou-se que 8% da área de estudo foi caracterizada por conter todos os atributos
negativos; 25% da área foi caracterizada por ter quatro atributos negativos; 38% da área foi
caracterizada por ter três atributos negativos, 16% da área foi caracterizada por ter a presença de dois
atributos negativos, 12% da área foi caracterizada por ter a presença de, pelo menos, um atributo
negativo e 1% de toda a bacia foi caracterizado por apresentar ausência de atributos negativos.
Pode-se perceber que as áreas com menor qualidade do ambiente estão concentradas na
porção leste da área de estudo. Importante destacar que esta região é a área com maior risco a
escorregamentos e configura como a região mais pobre, devido aos resultados do indicador de
densidade de renda e mais populosa, de acordo com o indicador de densidade populacional. Áreas
com alta densidade populacional (porção sul da bacia) está mais próxima ao centro urbano do
município e as áreas com alta densidade de renda estão contidas em porções do terreno mais
estáveis. Áreas a montante são menos adensadas e a conformação do terreno, mesmo com alta
probabilidade a ocorrência de escorregamentos, não criou a presença do alto risco. Porém são áreas
que merecem atenção para que possa evitar um futuro adensamento.
105
4. Conclusões
Um dos pontos de contrariedade entre as regiões de melhor e pior qualidade ambiental está
atrelada a condição de renda. Identificando que a condição de renda está relacionada ao poder para
escolher locais de moradia, conclui-se que a maior discrepância no resultado da qualidade ambiental
é devido à condição de renda e a escolha de áreas com melhores condições para se viver. Portanto,
a inserção de um atributo ainda não utilizado em trabalhos anteriores de Qualidade Ambiental, como
o risco a ocorrência de escorregamentos, representa áreas onde as condições de moradias são, na
maioria dos casos, incondizentes com a estabilidade do terreno, gerando risco e caracterizando de
forma contudente áreas que necessitam de planejamento e maior monitoramento.
5. Referências
IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Manual técnico de uso da terra. 2A ed. Manuais técnicos em Geociências, número 7. Rio de Janeiro, 2006. IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Sinopse do Censo Demográfico de 2010. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/censo2010/default_sinopse.shtm. Acesso em 18 Out 2012. NUCCI, J. C. Metodologia para a determinação da qualidade ambiental urbana. Revista do departamento de Geografia, número 12, 209 –224, 1998. PACK R.T., TARBOTON D.G., GOODWIN C.N.. Terrain stability mapping with SINMAP, technical description and users guide for version 2.00. Report Number 4114-0, Terratech Consulting Ltd., Salmon Arm, Canada, 1998. (68 p.).
106
EVOLUÇÃO TEMPORAL E ESPACIAL DO USO, OCUPAÇÃO E COBERTURA DA TERRA NA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO TAPERA (JUIZ DE FORA-MG)
EVOLUTION TEMPORAL AND SPATIAL USE OF OCCUPATION AND LAND COVER IN STREAM
BASIN TAPERA (JUIZ DE FOR A-MG)
Bruno de Jesus Fernandes
Universidade Federal de Juiz de Fora
Rua José Lourenço Kelmer; s/n. Campus Universitário 36036-330, Juiz de Fora - MG
E-mail: [email protected]
Rômulo Montan Costa Universidade Federal de Juiz de Fora
Rua José Lourenço Kelmer; s/n. Campus Universitário 36036-330, Juiz de Fora - MG
E-mail: [email protected]
Gustavo Amaral Barbosa Universidade Federal de Juiz de Fora
Rua José Lourenço Kelmer; s/n. Campus Universitário 36036-330, Juiz de Fora - MG
E-mail: [email protected]
Ricardo Tavares Zaidan Universidade Federal de Juiz de Fora
Rua José Lourenço Kelmer; s/n. Campus Universitário 36036-330, Juiz de Fora - MG
E-mail: [email protected]
Resumo Nas últimas décadas ocorreu em Juiz de Fora um forte processo de crescimento urbano que, em grande parte,
aconteceu de forma caótica e está associado a inúmeras problemáticas como os processos de escorregamentos
nas áreas urbanas e consequentemente têm elevado significativamente o número de ocorrências que trazem
enormes prejuízos econômicos, e, com frequência, levam à perda de muitas vidas. Desta forma, o objetivo
central deste estudo foi interpretar o crescimento urbano na Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera (BHCT) entre
os anos de 1968 e 2007 a partir da evolução temporal e espacial do uso, ocupação e cobertura da terra. Para a
execução deste estudo foram utilizados os mapas de uso, ocupação e cobertura da terra dos anos de 1968 e
de 2007, elaborados a partir dos levantamentos aerofotogramétricos cedidos pela Prefeitura de Juiz de Fora.
Como resultado foi encontrado a evolução do crescimento urbano da BHCT, entre 1968 e 2007, principalmente
em direção às encostas das porções norte e sudeste, que em sua maior parte são áreas que apresentam
incongruência de uso devido ao conflito entre a declividade e a não conformidade com a legislação vigente.
Palavras-chave: bacia hidrográfica do Córrego Tapera; crescimento urbano; uso, ocupação e cobertura da
terra.
Abstract In recent decades occurred in Juiz de Fora a strong process of urban growth that largely happened chaotically
and is associated with numerous problems such as landslides processes in urban areas and consequently have
significantly increased the number of occurrences that bring huge economic losses, and often lead to the loss of
many lives. Thus, the main objective of this study was to interpret the urban growth in the Basin Stream Tapera
(BHCT) between 1968 and 2007 from the temporal and spatial evolution of the use, occupation and land cover.
For the execution of this study were used the maps to use, occupation and land cover the years 1968 and 2007,
prepared from aerophotogrammetric surveys assigned by the Juiz de Fora City Hall. As a result found the
evolution of urban growth BHCT between 1968 and 2007, particularly towards the slopes of the northern and
southeastern portions, which mostly are areas with incongruity of use due to the conflict between steepness and
non-compliance with current legislation.
Keywords: watershed stream Tapera; urban growth; use, occupation and land cover.
107
1. Introdução
Historicamente, a relação do homem com as condições do meio ambiente tem sido conflituosa.
Durante muitos séculos tais condições se mantiveram em limites aceitáveis sem causar impacto
ambiental significativo. Sabe-se, entretanto, que décadas de ações nocivas ao meio ambiente
mascaradas pelo tão aclamado desenvolvimento e progresso (pós-revolução industrial), nos remetem
ao atual panorama, que bem pode ser chamado de catastrófico (GUERRA e CUNHA, 1998).
Neste contexto, o quadro de exclusão territorial e degradação ambiental de nossas cidades,
além de submeter a maioria da população a uma inserção precária e vulnerável, gera graves situações
de risco de morte por ocasião dos períodos chuvosos mais intensos, atingindo principalmente os
habitantes das favelas e loteamentos inadequados instalados nas encostas de morros urbanos e em
baixadas junto às margens de cursos d’água (IPT, 2006).
Desta forma, o uso indiscriminado do solo urbano, que não leva em conta os limites e riscos
impostos pela natureza, tem sido responsável pelo surgimento de vários processos de movimentos
de massa que, além de causarem prejuízos econômicos, têm comprometido a qualidade da vida da
população e levado à perda de vidas humanas em várias partes do mundo (FERNANDES et al., 2001).
O município de Juiz de Fora localiza-se na Zona da Mata Mineira, inserido no contexto dos
“mares de morros”. Registra-se com certa frequência a ocorrência de alguns tipos de movimentos de
massa, muitos deles, com danos associados, tanto em termos econômicos quanto em perda de vidas.
A área escolhida para este estudo refere-se à Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera (BHCT),
por se tratar de uma área com importância considerável nos processos de vertente (Erosão e
movimentos de massa) dentro do município.
Devido ao elevado número de ocorrências de escorregamentos nesta bacia, e de sua
importância como via de ligação de Juiz de Fora para outros municípios da microrregião da Zona da
Mata (Ubá, Rio Pomba e Viçosa) e pela falta de estudos relevantes na mesma, torna-se importante o
desenvolvimento do presente trabalho.
Desta forma, o objetivo central deste estudo foi interpretar o crescimento urbano na Bacia
Hidrográfica do Córrego Tapera (BHCT) entre os anos de 1968 e 2007 a partir da evolução temporal
e espacial do uso e ocupação da terra.
2. Área de Estudo
A BHCT está situada na região nordeste da área urbana do município de Juiz de Fora, na bacia
do médio Paraibuna, que, por sua vez, pertence à bacia do rio Paraíba do Sul contando com uma área
de 5 km², contendo uma população aproximada de 25 mil habitantes. Situada na região da Mantiqueira
Setentrional, em específico na área das Serranias da Zona da Mata Mineira, a BHCT faz parte do
108
mosaico que compõe o domínio de “mares de morros” (PJF, 2004). Além disso, localiza-se a
aproximadamente 200 km da cidade do Rio de Janeiro através da rodovia BR 040 e a 262 Km de Belo
Horizonte, capital do estado (Figura 1).
Com relação ao histórico de ocupação, os bairros Eldorado e Santa Terezinha (áreas de
planície do córrego do Tapera) apresentam uma ocupação mais antiga, ao passo que na vertente do
Bairro Vale dos Bandeirantes, o processo é mais recente e ocorre expandindo-se em direção as
encostas mais próximas, onde as declividades são mais acentuadas. Até meados da década de 1960,
os limites da mancha urbana não ultrapassavam a Garganta do Dilermando, via que liga a região
nordeste com o centro do município (PJF, 2004).
FIGURA 1: Mapa de Localização da Bacia Hidrográfica do Córrego do Tapera (Juiz de Fora – MG).
A bacia hidrográfica em questão encontra-se associada a vertentes que apresentam um
considerável desnível altimétrico (230m), sendo o ponto mais alto 900m e o ponto de menor altitude
situado na cota de 670m. Esta característica atribui uma grande influência na alta incidência dos
escorregamentos na bacia, principalmente aliado a convergência do fluxo d’água resultando no
aumento da energia e velocidade da água ao longo da encosta durante os eventos chuvosos.
Portanto, é uma bacia hidrográfica que apresenta constantes registros de ocorrências de
escorregamentos e intensa intervenção de caráter antrópico com destaque para: desmatamento
voltado à pastagem e a atividades relacionadas à agricultura familiar; corte e aterro de encostas feitas
de forma inadequada.
109
3. Metodologia
3.1. Elaboração das Cartas de Uso e Ocupação e Cobertura da Terra
Para a elaboração das cartas de uso e ocupação da terra e cobertura vegetal foram feitas
classificações por interpretação visual do mosaico de imagens aerofotogramétricas da BHCT dos
levantamentos de 1968 e 2007 cedidos pela prefeitura de Juiz de Fora.
O processo de vetorização das classes foi feito manualmente – através da ferramenta “edição
de polígonos” do software de geoprocessamento ArcGIS. Tal procedimento foi utilizado devido a
possível ocorrência de erros e problemas na geração das classes do mapa, caso fosse feito de forma
automatizada. Para a determinação das classes de cobertura e uso da terra foi utilizado como
referência o Manual de Uso da Terra, (IBGE, 2006). Diante da utilização do mosaico de imagens,
foram definidas as seguintes classes de uso e ocupação da terra: áreas edificadas, que representam
os locais com consolidação da ocupação urbana; área de cultivo, que constituem pequenas plantações
de cultivo familiar; gramíneas, áreas que compuseram cobertura vegetal arbórea pretérita, mas, que
devido ao uso extensivo, deram lugar à agricultura e pecuária; vegetação mista (capoeira), composta
por vegetação de porte médio (rasteira, arbustiva e arbórea espaçada); floresta estacional
semidecidual (vegetação Arbórea), a qual é oriunda da Mata Atlântica, além de solo exposto e cursos
d’água.
4. Resultados e Discussão
4.1. Uso, ocupação e cobertura da terra (1968)
A Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera (BHCT) tem 5km² de extensão territorial sendo estes
compreendidos entre as seguintes formas de uso e ocupação no ano de 1968: área edificada, área
de cultivo, capoeira, curso d’água, floresta estacional semidecidual, gramíneas e solo exposto (Figura
2).
110
FIGURA 2: Figura representando o uso, ocupação e cobertura da Terra da Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera (1968).
No que se refere ao uso, ocupação e cobertura da terra de 1968, a BHCT é caracterizada por
um percentual de 17,57% de áreas edificadas, sendo esta ocupação concentrada na porção sul e
sudoeste.
A porção sul da BHCT compreende o bairro Santa Terezinha, ocupação mais antiga que está
relacionada a morfologia predominante de planície e a questão da proximidade da área central de Juiz
de Fora (aproximadamente 3 km do Parque Halfeld).
Já a porção sudoeste da BHCT compreende o bairro Eldorado que apresenta morfologia
caracterizada por planícies e morros, porém com declividades variando entre 15 e 30%.
Outros destaques são os percentuais de gramíneas (51,75%) e de solo exposto (9,1%) nas
porções centro-norte e leste da BHCT o que evidencia uma expansão urbana (área edificada) futura,
o que se concretizou ao observarmos o mapa de uso, ocupação e cobertura da terra de 2007. Além
da expansão das áreas edificadas, este percentual significativo de gramíneas e solo exposto tem
relação com o declínio da economia cafeeira na zona da mata mineira. De forma inversamente
proporcional temos um baixo percentual de Floresta Estacional Semidecidual (0,82%) e de capoeira
(18,63%) corroborando a devastação promovida pela cultura cafeeira.
4.2. Uso, ocupação e cobertura da terra (2007)
Já em 2007 o uso e ocupação nos 5 km² de área da bacia em estudo sofreu modificações
sendo percebidas as seguintes classes: áreas edificadas, área de cultivo, gramíneas, vegetação mista
111
(capoeira), floresta estacional semidecidual (vegetação arbórea), solo exposto e cursos d’água (Figura
3).
No que se refere ao uso, ocupação e cobertura da terra de 2007, a Bacia Hidrográfica do
Córrego Tapera (BHCT) é caracterizada por uma ocupação bastante adensada, principalmente na sua
porção centro-sul. A classe área edificada (47,34) é configurada por uma heterogeneidade entre
assentamentos subnormais/precários, ou seja, ocupações inadequadas e até mesmo invasões,
convivendo com moradias de médio e alto padrão.
Além do significativo percentual de área edificada na BHCT, cabe destacar a presença de
33,18% de vegetação rasteira (gramíneas) que sofrem pressão por parte da especulação imobiliária
para fins de moradia e 5,44% de floresta estacional semidecidual (vegetação arbórea) preservada
devido à proximidade com a Mata do Krambeck, porém sem a devida proteção pela legislação vigente.
Desta área, 291,9 hectares foram decretados Área de Proteção Ambiental (APA) em 1993, através da
lei estadual nº 11.336, sendo o Instituto Estadual de Florestas o órgão responsável pela sua gestão.
FIGURA 3: Figura representando o uso, ocupação e cobertura da Terra da Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera (2007).
Segundo Geertsema e Pojar (2014), o uso e ocupação da terra foi utilizado recentemente como
fator predisponente em estudos de avaliação da susceptibilidade e é considerado um fator importante
de instabilidade em áreas propensas aos escorregamentos, principalmente em áreas que evidenciam
a presença de atividade humana, como os cortes nas encostas e supressão da vegetação arbórea em
detrimento da vegetação rasteira. Este panorama vem ocorrendo na bacia hidrográfica do córrego
Tapera como podemos verificar nas figuras a seguir (Figuras 4 e 5).
112
FIGURA 4: Cortes de terreno e pontos de escorregamentos no bairro Quintas da Avenida.
FONTE: do autor, 2015.
FIGURA 5: Cicatriz de escorregamento (pontilhado na cor amarela) no bairro Vale dos Bandeirantes. FONTE: do autor,
2015.
4.3. Análise comparativa do uso, ocupação e cobertura da terra entre os anos de 1968 e 2007
Os resultados obtidos a partir da análise do crescimento urbano mostraram que no período
entre 1968 e 2007, a área edificada da BHCT aumentou de 878,5 m² (17,57%) da área total da bacia
hidrográfica para 2.367 m² (47,34%), isso significa um aumento percentual de aproximadamente 270%
em relação ao período anterior. Cabe destacar que a área edificada em 1968 é caracterizada por uma
ocupação bastante concentrada na sua porção centro-sul, principalmente nas áreas de planície que
correspondem ao bairro de Santa Terezinha. Já no ano de 2007 observa-se um crescimento
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expressivo em direção à porção centro-norte da bacia, seguindo as margens do córrego Tapera e nas
encostas da referida bacia, com destaque para os bairros do Vale dos Bandeirantes, Vivendas da
Serra, Bom Clima e Quintas da Avenida.
Outro ponto de destaque foi a diminuição expressiva das áreas de solo exposto e gramíneas
que deram lugar às áreas edificadas.
No caso do solo exposto, em 1968 correspondiam a 9,10% e estava associado à exaustão do
solo devido a prática do cultivo de café na área. Já em 2007 verificou-se apenas 0,12%, relacionados
a especulação imobiliária.
Já as áreas de gramíneas, em 1968, correspondiam a 51,75% e, em 2007, diminuíram para
33,18%.
Por outro lado, os percentuais de Floresta Estacional Semidecidual e Capoeira aumentaram
entre os anos de 1968 e 2007. A explicação para tal panorama reside no fato da proximidade e
extravasamento da Área de Preservação Permanente da Mata do Krambeck, criada em 1993, através
da lei estadual nº 11.336, estando sua gestão atualmente vinculada a Universidade Federal de Juiz
de Fora (UFJF). Tal Área de Preservação Permanente margeia as porções oeste e noroeste da BHCT.
Outros pontos de Floresta Estacional Semidecidual e Floresta Mista (Capoeira) estão situados
ao norte da BHCT, mais precisamente na encosta que divide os bairros Bandeirantes e Parque
Guarani, sendo observado que nesta área as declividades acentuadas das encostas foram um fator
preponderante para aumento da cobertura vegetal nessas três décadas e fator limitador para a
ocupação (áreas edificadas).
A Figura 6, reproduzida abaixo, busca de forma resumida e comparativa, demonstrar a
evolução das classes e a evolução temporal (1968 e 2007) do uso, ocupação e cobertura da terra na
Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera, Juiz de Fora – MG.
FIGURA 6: Gráfico e quadro demonstrando as classes e a evolução temporal (1968 e 2007) do uso, ocupação e cobertura
da terra na Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera, Juiz de Fora – MG.
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5. Considerações finais
As ocupações na Bacia Hidrográfica do Córrego Tapera datam de meados do século passado,
tendo gerado entre os anos de 1980 e 1990 um crescimento expressivo de aproximadamente 18 mil
habitantes, chegando aos atuais 25 mil habitantes, implicando em ocupações desordenadas e
negligentes nas encostas, uma vez que as áreas de difícil acesso e sem infraestrutura básica dos
morros e morrotes foram recebendo a população excedente das áreas centrais da cidade, ou melhor,
a classe menos favorecida deslocada para as áreas tidas como periféricas. Além desta explicação, é
importante salientar que este fenômeno se dá devido à necessidade criada pela população de ocupar
áreas periféricas e próximas a região central e comercial da cidade, onde existe a maior parte dos
empregos.
No que tange ao uso e ocupação da BHCT, esta caracteriza-se essencialmente residencial e
comercial sem uso industrial e é a responsável pela forte pressão de ocupação e começa a avançar
sobre as demais classes de uso como as áreas de floresta estacional semidecidual.
Comparando-se os mapas de uso, ocupação e cobertura da terra dos anos de 1968 e 2007,
observa-se que houve um aumento significativo da área urbanizada em direção as porções norte e
sudeste da BHCT.
Por fim, é notória a necessidade de estudos mais aprofundados sobre a dinâmica e produção
do espaço urbano, pois é evidente a atuação dos gestores municipais na tentativa de controlar e/ou
impedir a expansão urbana para locais inadequados. Porém, a ocupação se dá de maneira muito mais
acelerada, potencializando e acelerando processos naturais, porém negativos para a população.
Desta forma, se faz necessária a adoção de medidas eficazes a fim de que se possa orientar a
ocupação de novas áreas que ainda não representem risco a população e uma possível readequação
das áreas já ocupadas.
Referências
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GUERRA, A. J. T. & CUNHA, S. B. Geomorfologia: uma Atualização de Bases e Conceitos. 3 ed. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 1998.
IBGE. Manual Técnico de Uso da Terra/ Coordenação de Recursos Naturais e Estudos Ambientais. – 2. ed. - Rio de Janeiro: IBGE, 2006. 171p.
INSTITUTO DE PESQUISAS TECNOLÓGICAS (IPT). Curso de capacitação, mapeamento e gerenciamento de risco. Brasília DF: 2006.
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Fora, 2004.
