Pimenta e Sarti 2015

O mapeamento geomorfolgico no IBGE e suas perspectivas metodolgicas

Maria Luisa da Fonseca Pimenta1

Therence Paoliello de Sarti1

1 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica (IBGE)

Diretoria de Geocincias/Coordenao de Recursos Naturais

Av. Repblica do Chile, 500 - 20031-170 Rio de Janeiro - RJ, Brasil {maria.f.pimenta, therence.sarti}@ibge.gov.br

Abstract. This work has the objective to present the methodology of current activities developed by the

Geomorphology Team of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) preparing the systematic

mapping of Brazil in that theme. Will also show their recent reflections on the importance of the methodological

incorporation of supervised object based classification with knowledge modeling. That is, traditionally, their

work was done by visual interpretation analogically with the support of radar images, and later evolved into the

Geographic Information Systems and optical remote sensing products. However, with the advent of new

technologies of Remote Sensing and the emergence of expert systems, the team has been reflecting about new

proposals for semi-automated mapping. This would use new approaches such as the Geographic Object-Based

Image Analysis (GEOBIA) and treating geomorphometric signatures relief with fuzzy logic, particularly

important, given the heterogeneity of landscapes in Brazil and the consequent difficulty of processing the data. They make it possible to improve the methodology so as to minimize the subjectivity of the interpreter for

delineation of modeled and create standardized classification criteria at national level.

Palavras-chave: systematic mapping, geomorpholgy, object-based image analysis, mapeamento sistemtico,

geomorfologia, anlise baseada em objetos.

1. Introduo A geomorfologia o ramo das geocincias que tem como objetivo analisar, descrever e classificar as formas do relevo, buscando compreender as relaes processuais pretritas e atuais

responsveis por sua evoluo. As tcnicas utilizadas no mapeamento geomorfolgico baseiam-se

em diferentes etapas relacionadas pesquisa bibliogrfica e levantamentos cartogrficos

preliminares, trabalhos de gabinete e de campo, bem como a utilizao de imagens da superfcie

terrestre proveniente de sensores aerotransportados e orbitais nos trabalhos de interpretao e

classificao das formas (SILVA & SANTOS, 2007).

A utilizao de Sensoriamento Remoto no levantamento de recursos naturais, no Brasil, teve

na atuao do Projeto Radar da Amaznia (RADAM), nos anos 1970 e 1980, um marco

importante nos mapeamentos sistemticos de Geomorfologia, atravs do sensor radar

aerotransportado de visada lateral em banda X. Este contemplou proposies e conceitos das

provncias estruturais e domnios morfoclimticos de AbSaber (1967 e 1970) e Cailleux & Tricart (1956), atendendo escala final de publicao 1:1.000.000, qual foi amplamente descrito

por Nunes et al. (1995) na primeira edio do Manual Tcnico de Geomorfologia.

Posteriormente, em uma nova proposta de mapeamento em escala de maior detalhe no mbito

do Projeto do Sistema de Vigilncia da Amaznia (SIVAM), a equipe de Geomorfologia do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica (IBGE) adotou como produto-base para realizao

de suas tarefas as imagens provenientes dos satlites Landsat. Este programa gerido pela United

States Geological Survey (USGS) e pela NASA representa o mais longo e contnuo em aquisio

de informaes remotas da superfcie terrestre para monitoramento dos recursos naturais.

O SIVAM marcou a mudana dos mapeamentos sistemticos do setor de Levantamento

de Recursos Naturais (LERN) do IBGE para a utilizao de dados multiespectrais do

Sensoriamento Remoto orbital aquisitadas e processadas de maneira digital. Alm disso, suas

etapas metodolgicas passaram a estar inseridas em ambiente computacional com o uso de

software CAD (Compute Aided Design) e posteriormente de SIG (Sistema de Informaes

Geogrficas) quais at ento eram realizadas por desenhistas em fotolitos sobre imagens impressas facilitando assim tarefas de manipulao em Banco de Dados Geogrficos.

Anais XVII Simpsio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Joo Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE

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Desta feita, o presente trabalho possui como objetivo descrever as atividades

desenvolvidas pela Equipe de Geomorfologia do IBGE para o desenvolvimento e concluso

do seu respectivo mapeamento na escala 1:250.000, assim como as suas perspectivas

metodolgicas. Isto , apesar de tradicionalmente ele ter sido realizado por interpretao

visual, que possui considervel subjetividade em funo dos intrpretes, emergem novos

meios de investigaes automatizadas que pretendem ser explorados como forma de aumentar

a preciso, eficincia e padronizao deste levantamento.

2. Metodologia

A base da interpretao temtica utilizada pela Equipe de Geomorfologia do IBGE

atualmente continuidade e evoluo da metodologia produzida pelo Projeto RADAM,

desenvolvendo uma atividade permanente, que era denominada Sistematizao das

Informaes sobre Recursos Naturais visando atualizar constantemente o mapeamento

temtico. Estas atividades tiveram um marco importante em 1997 com a implantao do

Projeto SIVAM, que inicialmente tinha um cunho de monitoramento estratgico da Amaznia

Legal, buscando identificar os terceiros e quarto txons do relevo de acordo IBGE (2009).

O SIVAM foi um amplo projeto desenvolvido pelo governo brasileiro que previa

disponibilizar grande variedade de informaes para o controle e ordenamento territorial,

entre eles produtos de avaliao dos recursos naturais e de impactos ambientais. Para sua

consolidao, foi firmada uma parceria entre a Comisso de Implantao do Sistema de

Controle do Espao Areo (CISCEA) e o IBGE, para que este fornecesse informaes

cartogrficas bsicas e temticas e auxiliasse na construo de um banco de dados (NATALI

FILHO & MENEZES, 1998).

Este Projeto foi ento incorporado ao IBGE e tinha como meta estruturante converter a

metodologia do mapeamento sistemtico para o meio digital, agora na escala 1:250.000,

utilizando-se de produtos Landsat e do software MicroStation, com armazenamento em um

Banco de Dados de Informaes Ambientais (BDIA) e disponibilizao ao pblico - etapa

esta que foi concluda em 2007 para a Amaznia Legal. Como o resultado foi bastante

interessante e j se havia internalizado o domnio das novas tecnologias pelas Equipes,

decidiu-se expandir o mapeamento para todo o pas, a partir do entendimento de que a

atualizao de uma informao de referncia deveria ficar a cargo de uma instituio federal.

Especificamente a respeito da cartografia geomorfolgica, o mapeamento do SIVAM

estruturou sua legenda em padres identificados nas imagens que individualizam o relevo em

diversas categorias de modelados de acordo com sua gnese. A taxonomia adotada visou

proceder a anlise do relevo em nveis hierrquicos relacionados aos aspectos tmporo-

espaciais, que contemplam as Unidades e os Modelados Geomorfolgicos como fenmenos

zonais, e tambm identificam formas de relevo simbolizadas, aquelas que no dizem respeito

a este nvel de anlise mas que se destacam na paisagem (BARBOSA et al., 1984).

As Unidades Geomorfolgicas so definidas como um arranjo de formas

fisionomicamente semelhantes em seus tipos de modelados; sendo esta similitude resultante

de uma determinada geomorfognese e inserida em um processo sincrnico amplo, revelando

as relaes entre os ambientes climticos atuais ou passados e as condicionantes litolgicas ou

tectnicas. J os modelados so identificados pela definio de sua gnese e funcionalidade e

classificados em aplanamentos, de dissoluo, de acumulao e de dissecao.

Para realizar este mapeamento, foram necessrias 813 cenas das imagens Landsat que

recobririram a rea de estudo (Figura 1), fornecidas para livre transferncia de dados na

pgina oficial da Diviso de Gerao de Imagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

(DGI/INPE) dos sensores Thematic Mapper (TM) e Enhanced Thematic Mapper (ETM).

Estes dados foram tratados geometricamente por registro e ortorretificao pela Coordenao


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de Cartografia (CCAR) do IBGE paras atender escala final pretendida e encontram-se

parcialmente disponibilizadas em seu portal online [http://downloads.ibge.gov.br].

Figura 1. Recobrimento de imagens multiespectrais TM e ETM para o Brasil.

Alm disso, conforme descrito por Silva e Santos (2007), posteriormente ao incio do

mapeamento sistemtico do SIVAM, a Equipe de Geomorfologia do IBGE adotou os

produtos SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) (Figura 2) e seus subprodutos

derivados - declividade e relevo sombreado - para auxiliar nas tarefas de interpretao visual.

Inicialmente, o mapeamento foi realizado em um software CAD, o Microstation 7 com sada

em arquivo Design (.dgn), utilizando a ferramenta Place Line para criao dos polgonos e

Place Text para a fixao da legenda, alm do auxlio da extenso Image Analyst para a

visualizao das imagens de Sensoriamento Remoto.

Outra extenso, a Modular GIS Environmental (MGE) era utilizada para realizar as

correes topolgicas e fazer as ligaes das informaes vetoriais com as alfanumricas

armazenadas em um Banco de Dados Oracle verso 7, atravs da indexao da informao

por meio de um centride. Posteriormente, a verso 11 permitiu a incorporao no banco de

informaes geoespaciais, em formato vetorial, esta migrao foi feita no SIG GeoMedia

Professional 6.1.

Nele, atravs da importao dos dados (Display CAD Files), era realizada a

transformao das linhas de modelados em polgonos (Insert Area by Face) associao das

informaes alfanumricas aos vetores (Agregation) e exportao para formato pretendido

(Output to Feature Classes). Este mesmo software passou a ser utilizado na aquisio das

informaes de relevo e classificao em modelados por meio da criao de polgonos no

formato vetorial (.mdb) por ferramentas de edio (Insert Feature) e manipulao de tabelas,

inseridos em um projeto Geoworkspace (.gws).

Contudo, apesar da trajetria na histria da Cartografia Geomorfolgica marcada pela

fotointerpretao - e as atividades da LERN refletem isto - atualmente, o Processamento

Digital de Imagens (PDI) e a superao da anlise no nvel do pixel brindam s anlises

ambientais grande potencialidade. Isto porque, sobretudo em se tratando de formas de relevo,

h uma necessidade intrnseca ao fenmeno de classificao contextual para extrao e


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classificao, o que vem sendo propiciado pela Geographic Object-Based Image Analysis

(GEOBIA), exemplo de Camargo (2008) e Draugut & Blaschke (2006).

Figura 2. Cenas do SRTM utilizadas para o territrio brasileiro.

Sendo assim, uma das ferramentas mais sofisticadas que se estabeleceu foram os Modelos

Digitais de Elevao (MDEs), muito eficazes nos estudos de compartimentao do relevo e

atualmente bastante difundidos na rea de mapeamento geomorfolgico. E, ainda,

paralelamente, os avanos na cincia da computao tem propiciado o desenvolvimento de

sistemas computacionais especialistas para anlise de dados geogrficos e automao de

tarefas de mapeamento (CAMARGO, 2008), exemplo do eCognition e do InterIMAGE.

Os MDEs, alm de permitirem a visualizao do espao tridimensional, o que

sobremaneira facilita a sua interpretao e anlise, colocam-se como primordiais ao

estabelecimento de assinaturas geomorfomtricas da variedade de feies que compe os

domnios morfoclimticos brasileiros. Esta grande questo coloca-se como fundamental para

a busca de uma maior uniformizao na atividade de mapeamento do relevo do Brasil, alm

de contribuir para a agilizao e eficcia de sua execuo; por isso, pretende-se realizar testes

para inserir tais etapas metodolgicas nas tarefas da Equipe de Geomorfologia do IBGE.

3. Resultados e Discusses

O LERN um projeto desenvolvido pela Coordenao de Recursos Naturais e Estudos

Ambientais (CREN) do IBGE que tem por objetivo realizar o mapeamento sistemtico e

contnuo de aspectos fsicos e biticos com armazenamento no BDIA. Tradicionalmente, a

interpretao deste mapeamento baseada na interpretao visual de imagens orbitais de

sensores pticos e de produtos derivados na obteno de modelados de relevo.

Com exceo do modelado de dissoluo - que possui limites delineados pela sua

composio litolgica (rochas carbonticas) - a delimitao dos modelados do relevo feita

tendo-se em conta a rugosidade do relevo, atravs da observao pelo intrprete nas imagens

Landsat e SRTM (Figura 3). Sobre elas, delimitam-se pores da superfcie terrestre que

possuem caractersticas semelhantes como amplitude altimtrica, declividade das vertentes,

densidade de drenagem e/ou tonalidades em funo do condicionamento ao uso da terra.


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Seguindo este raciocnio, reas formadas por conjuntos de colinas, por exemplo, com

declividades fracas e amplitudes altimtricas pequenas, so separadas de reas de relevo mais

movimentado como os montanhosos que possuem maiores declividades e amplitudes, assim

como as suas transies (Figura 3a). A densidade de drenagem tambm um elemento de

interpretao dos produtos do Sensoriamento Remoto, pois evidencia padres finos (grande

quantidade de canais fluviais por unidade de rea) a grosseiros, caracterizando as dissecaes.

As superfcies planas tambm so delimitadas neste processo: elas representam a

ocorrncia de acumulao de sedimentos e revelam as plancies fluviais, lacustres, lagunares

e/ou marinhas, que podem ser periodicamente inundadas. Estas reas possuem composies

fitolgicas distintas do entorno, que pode ser percebidas pela tonalidade dos pixels das

imagens orbitais, alm da no-presena de sombras (Figura 3b). Devido limitao

representacional da escala e a de espao no presente trabalho, o mapeamento completo no

pode ser exposto, por isso foram escolhidos dois recortes ttulo de exemplificao.

Figura 3. Trechos do mapeamento geomorfolgico do IBGE. Legenda: Unidade

Geomorfolgica + Modelado do Relevo. Destaca-se em (a) o DEa, dissecao estrutural de

topos aguados, e em (b) o Apf, acumulao em plancie fluvial. Imagem Geocover2000.

Atualmente, este mapeamento encontra-se em fase de finalizao (Figura 4), com as

folhas j concludas publicadas e disponibilizadas em parte na pgina oficial do IBGE aquelas que dizem respeito ao Projeto SIVAM no espao dos Downloads dedicado s Geocincias, especificamente no Bando de Dados Georreferenciados dos Recursos Naturais

em Mapeamento Sistemtico. As demais folhas encontram-se tambm no visualizador web da

INDE (Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais) em http://www.visualizador.inde.gov.br/,

quais podem ser buscadas via Tema [Geomorfologia] ou Instituio [IBGE]. A folha que se encontra em etapa inicial de compilao de dados SF-22, Paranapanema

foi escolhida como rea-teste para a pesquisa metodolgica, e tambm futuramente em nvel de resultados, Cartografia Geomorfolgica sistemtica a partir de procedimentos semi-

automatizados de anlise e classificao do relevo, valendo-se de variveis derivadas dos

a b


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MDEs, atravs de uma anlise baseada em objetos extrados da superfcie terrestre, em

sistemas computacionais especializados, empregando procedimentos hierrquicos, lgica

fuzzy e modelagem do conhecimento, de acordo com as etapas da Figura 5.

Figura 4. Situao do mapeamento geomorfolgico do IBGE na escala 1:250.000.

Figura 5. Fluxograma metodolgico para mapeamento semiautomatizado.

Os MDEs representam uma importante fonte de dados sobre as caractersticas

fisiogrficas naturais do terreno e admitem a extrao de suas variveis geomorfomtricas e

texturais. De tal modo, as correlaes implementadas dar-se-o entre os seus dados de altitude

e seus subprodutos: a declividade do terreno e o relevo sombreado; ambos elaborados no


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mbito do projeto TOPODATA (VALERIANO, 2005) e disponveis para download gratuito

em sua pgina oficial [www.dsr.inpe.br/topodata].

O InterIMAGE um sistema computacional especialista (SE) que realiza tarefas de

interpretao de imagens empregando estratgias de armazenamento e replicao do

conhecimento por raciocnio heurstico. Nele, por meio de modelos com base em malhas

(frames), redes semnticas hierrquicas so estabelecidas, oriundas da Anlise Baseada em

Objetos, onde o objeto combina em uma nica entidade sua estrutura (atributos) e seu

comportamento (operaes) e estabelece relaes com os demais (PAHL, 2008).

Para a obteno dos objetos de anlise, ser empregada nas imagens TOPODATA a

segmentao multirresoluo ela permite segmentar uma imagem em nveis que relacionam-se entre si a partir de um algoritmo desenvolvido para extrair segmentos espectralmente homogneos com base tanto no valor do pixel quanto na forma do objeto, e que so definidos

pelos Planos de Informao inseridos a ambos podem ser atribudos pesos e por um parmetro de escala, que determinar a heterogeneidade mxima permitida baseada no

crescimento de regies (ibid.).

Com o intuito de analisar a informao semntica contida nos objetos, ser elaborada uma

classificao supervisionada baseada em objetos, objetivando seu reconhecimento automtico,

agrupando-os em classes a partir da mesma estrutura de dados em funo dos critrios

estabelecidos na modelagem do conhecimento. As redes hierrquicas estabelecidas entre as

classes dizem respeito ao compartilhamento de atributos e operaes entre os objetos,

podendo ser definidas de forma abrangente e depois refinadas em sucessivas subclasses mais,

herdando as caractersticas e acrescentando suas prprias (RUMBAUGH et al., 1994).

O algoritmo implementado para classificao refere-se aplicao de descritores de

classe, qual permite a combinao de exigncias que os segmentos devem atender para se

tornarem membros de uma classe. Nesta etapa classificatria, as classes sintetizam o

significado semntico dos segmentos respondendo pelo agrupamento de objetos que atendem

ao mesmo comportamento. Atravs dele, pode-se inserir mltiplas condies combinadas por

operadores lgicos e utilizar funes de pertinncia fuzzy para os limiares estabelecidos

(ZADEH, 1996) e gerar um mapeamento.

Para a elaborao das chaves de interpretao que caracterizaram os modelados do relevo,

e seus respectivos limiares de classes, sero consultadas as pesquisas geomorfolgicas

realizadas na rea, assim como mapeamentos preexistentes, a exemplo de RADAMBRASIL

(indito). Assim, espera-se iniciar a sistematizao de assinaturas geomorfomtricas para o

quarto txon, sobretudo de acordo com seus padres de declividade, amplitudes, formas de

topo e curvaturas. Esta atividade ir contribuir futuramente para revises nas demais folhas

mapeadas assim como para o estabelecimento de um retrato da geomorfologia brasileira.

Salienta-se que, paralelamente esta inovao metodolgica na Geomorfologia do IBGE,

est sendo realizado em outro ambiente de produo o mapeamento da maneira tradicional,

qual ser utilizado para futuras comparaes. Ou seja, ele servir tanto de base para validao

da classificao geomorfolgica semi-automtica para a Folha Paranapanema, quanto para a

avaliao de potencialidades e limitaes de cada uma das metodologias, buscando concili-

las e encerrar um conjunto de etapas coerentes e consistentes que podem ser replicadas.

4. Consideraes finais

Conforme exposto em Nunes et al. (1995), para a definio do relevo, alm da forma,

critrios morfomtricos como o grau de aprofundamento das incises conjugado com a

densidade de drenagem auxiliam na caracterizao geomorfolgica, fornecendo classes

quantificveis. poca, por conta de restries tcnicas, estas foram implementadas de

maneira subjetiva por interpretao visual; contudo, atualmente, com o advento de novos

produtos e meios de anlises, possvel aumentar sua preciso e padronizao.


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Com isto, atravs do desenvolvimento futuro deste trabalho, pretende-se aprimorar o

mapeamento temtico sistemtico do Brasil por meio de avaliaes e ponderaes da

GEOBIA para que possa ser incorporado oficialmente. H necessidade de entendimento

especfico na utilizao de seus algoritmos, adaptados escala de anlise, assim como o

reconhecimento de uma sntese hbrida com a metodologia tradicional, efetivando um

conjunto de tcnicas consistentes e concisas ao fenmeno observado.

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