Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto - Prof. Giuliano Torrieri Nigro

GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA Prof Giuliano Torrieri Nigro GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO MaríliaSP 2023 A Faculdade Católica Paulista tem por missão exercer uma ação integrada de suas atividades educacionais visando à geração sistematização e disseminação do conhecimento para formar profissionais empreendedores que promovam a transformação e o desenvolvimento social econômico e cultural da comunidade em que está inserida Missão da Faculdade Católica Paulista Av Cristo Rei 305 Banzato CEP 17515200 Marília São Paulo wwwucaedubr Nenhuma parte desta publicação poderá ser reproduzida por qualquer meio ou forma sem autorização Todos os gráficos tabelas e elementos são creditados à autoria salvo quando indicada a referência sendo de inteira responsabilidade da autoria a emissão de conceitos Diretor Geral Valdir Carrenho Junior GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 5 SUMÁRIO CAPÍTULO 01 CAPÍTULO 02 CAPÍTULO 03 CAPÍTULO 04 CAPÍTULO 05 CAPÍTULO 06 CAPÍTULO 07 CAPÍTULO 08 CAPÍTULO 09 CAPÍTULO 10 CAPÍTULO 11 CAPÍTULO 12 CAPÍTULO 13 09 19 29 41 51 63 75 87 98 113 122 134 151 INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA SIG BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS E OS SOFTWARES DE GEOPROCESSAMENTO TIPOLOGIA DOS DADOS GEOGRÁFICOS SENSORIAMENTO REMOTO HISTÓRICO E PRINCIPAIS CONCEITOS SENSORIAMENTO REMOTO RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA REM SENSORIAMENTO REMOTO COLETA DE DADOS EM VEÍCULOS AÉREOS AQUISIÇÃO DE IMAGENS DE SATÉLITES PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS APLICAÇÕES DO GEOPROCESSAMENTO GEOPROCESSAMENTO APLICADO AO ENSINO DE GEOGRAFIA PRÁTICAS NO QGIS INTRODUÇÃO AO SISTEMA E O GEORREFERENCIAMENTO DE IMAGENS AULA DE CAMPO LEVANTAMENTO DE DADOS GEORREFERENCIADOS GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 6 SUMÁRIO CAPÍTULO 14 CAPÍTULO 15 162 170 PRÁTICA NO QGIS INSERÇÃO DE DADOS COLETADOS PRÁTICA NO QGIS PRODUTO CARTOGRÁFICO FINAL GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 7 INTRODUÇÃO O avanço das chamadas Geotecnologias têm permitido uma nova forma de compreender o mundo ao nosso redor Uma das áreas que mais se destaca nesse contexto é o Geoprocessamento Essas disciplinas têm proporcionado uma visão abrangente e detalhada do nosso planeta revelando informações preciosas sobre o ambiente natural e as atividades humanas presentes nele Este material tem como objetivo mergulhar no universo fascinante do Geoprocessamento e do Sensoriamento Remoto fornecendo um guia abrangente e acessível para estudantes da graduação cujo foco seja o ensino Por isso tratase de um material essencialmente voltado para a licenciatura em Geografia e possui a difícil mas necessária tarefa de preencher ao menos parcialmente a lacuna existente entre o conhecimento técnico e científico e o ensino de Geografia utilizando as geotecnologias Entendemos que esse é um ponto que deve ser melhor aproveitado haja vista o potencial que o uso das geotecnologias propiciam ao ensino da ciência Geográfica e que professores com esse conhecimento técnico vão ser mais capacitados para lidar com as novas tecnologias que já existem e ainda estão por vir Assim entendemos que o Sensoriamento Remoto e as técnicas de Geoprocessamento podem ser exploradas de forma transversal nas mais diversas disciplinas geográficas A análise do ambiente de forma remota pode auxiliar na compreensão do espaço e das relações que os seres humanos estabelecem com ele fazendo com que o aluno compreenda a dinâmica do uso do solo através das atividades econômicas e sociais impostas pelos seres humanos Porém para estabelecer essa ponte entre o conhecimento técnico e o ensino antes de mais nada é necessário firmar as bases desse conhecimento que servirá de matéria prima para alçar voos mais altos Para tanto o material explorou os mais diversos conceitos que envolvem o Geoprocessamento Na parte inicial do material veremos como surgiu o Geoprocessamento e seus conceitos básicos para que possamos compreender toda a sua abrangência e aplicação nos diversos ramos do saber Abordaremos conceitos de geotecnologias Sistema de Informações Geográficas SIG Banco de dados Geográficos assim como as tipologias de dados espaciais GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 8 O Geoprocessamento é antes de tudo uma ferramenta utilizada para a coleta armazenamento processamento análise e visualização de dados geográficos Por meio de tecnologias avançadas como Sistemas de Informação Geográfica SIG e análise de dados espacializados podemos compreender padrões relacionamentos e tendências em nosso mundo desde a distribuição de populações até a identificação de áreas propensas a desastres naturais por exemplo Veremos caroa alunoa quão ampla são as possibilidades e campos de aplicação dessa ferramenta Podemos compreender o Sensoriamento Remoto como uma forma de coleta de dados que utiliza sensores embarcados em aeronaves e satélites para capturar informações sobre a superfície terrestre Por meio da análise de imagens e dados coletados por esses sensores podemos obter uma visão abrangente e atualizada do nosso planeta monitorando mudanças ambientais analisando o uso do solo identificando recursos naturais entre diversas outras aplicações Dessa maneira ao longo dos capítulos exploraremos os principais conceitos do Sensoriamento Remoto os tipos de coletas de dados os diversos tipos de sensores existentes e como a Radiação Eletromagnética interage com os alvos na Terra seu comportamento de forma diferente a partir da composição físicoquímica dos elementos no qual ela interage Daremos ênfase à coleta de dados por satélites por compreender que há um banco de dados gratuito e acessível para realizar análise de dados espaciais mostrando alguns portais para aquisição dessas imagens Em seguida veremos as diversas técnicas de processamento de imagem digital para análises do espaço atribuição que compete ao geógrafo Discutiremos alguns exemplos de aplicações do Geoprocessamento e do Sensoriamento Remoto nas inúmeras esferas do conhecimento humano e nas mais diversas aplicações tais como o planejamento da paisagem planejamento urbano uso do solo monitoramento ambiental agricultura de precisão entre outros Daremos ênfase na aplicação do Geoprocessamento para o ensino de Geografia mostrando o funcionamento de softwares como o Google Earth Pro e o Qgis apresentando algumas situações práticas que podem auxiliar você futuroa professora de Geografia a transmitir o conhecimento utilizando de maneira satisfatória a geotecnologia em sala de aula Na última etapa do material trabalharemos com situações práticas de campo ligadas à coleta de dados georreferenciados e posterior aplicação pós campo por GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 9 meio da inserção destes dados no software Qgis de forma a trabalhálos para a confecção de um mapa de localização que contenha dados primários e secundários explicitados durante as aulas As situações práticas desse material têm o intuito de serem facilmente replicadas pelo professor na sala de aula em diferentes níveis de ensino e nos mais diversos contextos Espero que você aproveite essa jornada de conhecimento e descoberta e que este material seja uma fonte de inspiração e aprendizado contínuo no campo do Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto Vamos começar essa emocionante jornada rumo à compreensão da geografia do espaço Boa leitura e bons estudos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 10 CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO 12 Geoprocessamento um breve histórico Caroa alunoa desde que se tem registro na história da humanidade os seres humanos procuraram representar o mundo em sua volta por meio de desenhos e mapas A coleta de informações sobre a distribuição espacial de propriedades da superfície e subsuperfície terrestres tem sido uma preocupação constante nas sociedades organizadas No início os mapas eram usados para descrever lugares distantes auxiliando na navegação e em questões militares Com o progresso dos estudos científicos sobre a Terra outras áreas do conhecimento começaram a utilizar técnicas cartográficas Atualmente as disciplinas espalhadas pelos diversos ramos do conhecimento fornecem uma vasta gama de temas a serem mapeados É possível mapear os mais diversos elementos naturais e fenômenos sociais só para ficar nestes dois exemplos No entanto a necessidade de processar dados com referência espacial é muito mais recente Para a maioria dos autores que se debruçam sobre a história do Geoprocessamento seu marco inicial se deu em Londres no ano de 1854 durante a epidemia de cólera que matou mais de 500 pessoas Naquela época a explicação mais aceita pela comunidade científica acerca da disseminação de doenças como a cólera e a peste negra se explicava por um processo denominado miasma que se dava pela aspiração de ar contaminado vapor característico do mal cheiro presente em esgotos e fossas Devemos contextualizar que a ideia da existência de seres vivos pequenos demais para serem vistos a olho nu micróbios não era muito aceita pela comunidade científica da época e estava longe de ser uma teoria estabelecida Acreditavase então que o miasma era a única forma de contágio para doenças como a cólera O doutor John Snow já trabalhava com a hipótese de que a contaminação estava na água e que ela se dava pelo contato com a fossa Para levantar as evidências e corroborar essa hipótese o médico teve então a ideia de colocar em um mapa da cidade de Londres a localização da ocorrência dos casos de óbito por contágio e dos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 11 poços de água O que ele fez foi espacializar os dados para estabelecer uma relação espacial entre poço de coleta e indivíduos contaminados Figura 1 Figura 1 Mapa modificado de John Snow contendo os casos de mortes reportadas e as bombas de coleta de água Fonte httpswwwrevistaquestaodecienciacombrquestaonerd20190415johnsnownaguerradasepidemias A figura 1 é uma representação modificada do mapa de John Snow Repare que os pontos vermelhos representam os casos de morte reportados e quanto maior é esse ponto maior é a incidência de casos Enquanto que as torneiras em azul representam as bombas disponíveis para a população coletar água para consumo Analisando a figura em questão e entendendo o contexto é fácil notar e estabelecer uma relação espacial entre número de casos e os poços de coleta Os dados georreferenciados demonstraram que a maioria dos casos estavam concentrados em torno de um poço da rua Broad centro do mapa ANOTE ISSO Dados Georreferenciados ou Georreferenciamento Geo planeta Terra referenciamento localização se refere à identificação da localização de algum objeto em relação à superfície terrestre com base em um sistema de coordenadas geográficas ou cartesiana GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 12 Também foram realizadas análises da água nesses poços que auxiliaram a corroborar as hipóteses do médico e pesquisador No entanto essas análises eram precárias e sozinhas não seriam capazes de comprovar que a contaminação estava realmente na água É fundamental lembrar que naquela época não existiam análises microbianas por microscópio Dessa forma a espacialização dos dados no mapa forneceu evidências de como ocorria essa transmissão Porém havia um outro problema A área maior em amarelo era uma casa que abrigava um número grande de trabalhadores e poucos casos de morte foram reportados lá Assim se a teoria do miasma estivesse correta muito mais casos de cólera entre esses trabalhadores deveriam ter sido reportados haja vista que a casa ficava bem próxima à bomba de Broad Street Mas por outro lado segundo a teoria do médico se a casa estava próxima da bomba por qual motivo havia poucos trabalhadores infectados Haja vista que segundo sua hipótese grande parte desses trabalhadores também deveriam ter adquirido cólera Ocorre que o alojamento tinha abastecimento de água próprio e não captava a água contaminada eles coletavam água de cisternas que era limpa Portanto essa é outra evidência que comprovou a hipótese levantada por John Snow ISTO ESTÁ NA REDE A revista Questão de Ciência em seu artigo John Snow na Guerra das Epidemias traz um estudo completo acerca desse que é considerado por muitos o primeiro caso de Geoprocessamento da história Vale muito a pena conferir o artigo completo no link abaixo httpswwwrevistaquestaodecienciacombrquestaonerd20190415johnsnownaguerradasepidemias GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 13 Embora o caso de John Snow seja um exemplo de que o Geoprocessamento não ocorre necessariamente por meio da utilização de tecnologias no contexto atual não é possível imaginar essa atividade sem o emprego de computadores para processar uma enorme quantidade de dados gerados pela superfície terrestre Portanto em um contexto mais atual o Geoprocessamento surgiu na década de 1960 com o advento da computação digital e o desenvolvimento de tecnologias para a aquisição e processamento de dados geográficos A utilização de ferramentas de Geoprocessamento só se tornou possível graças ao surgimento de softwares específicos para essa finalidade Na década de 1970 a tecnologia de Sensoriamento Remoto SR que permitia a coleta de dados geográficos por meio de imagens de satélite foi desenvolvida e aprimorada Com isso surgiram novas possibilidades de aplicação do Geoprocessamento principalmente na área ambiental e agrícola Na década de 1980 a utilização de softwares para esse fim começou a se popularizar permitindo a integração de diferentes tipos de dados geográficos em um único ambiente Esses sistemas possibilitaram a criação de mapas temáticos mais complexos com diversas camadas de informação Segundo Ferreira 2008 a década de 1980 é marcada pela saída do Geoprocessamento do ambiente acadêmico rumo à sua popularização realmente efetivada na década de 1990 Essa década 1990 consolidou o uso do Sistema de Informações Geográficas SIG como uma importante ferramenta no apoio à tomada de decisão tanto em organizações comerciais quanto em instituições governamentais em diversos níveis Com o avanço da tecnologia da informação o Geoprocessamento passou a ser cada vez mais utilizado em diferentes áreas tais como o planejamento urbano a gestão de recursos hídricos o monitoramento de desastres naturais entre outras Ainda segundo o autor houve um processo de massificação de diversos softwares por conta do engajamento de grandes empresas de Tecnologia da Informação TI no desenvolvimento de inúmeras aplicações como por exemplo o Google Maps e o Google Earth hoje amplamente utilizadas por meio de aplicativos de computador ou smartphones Atualmente o Geoprocessamento é largamente utilizado em diversos setores da economia como agronegócio mineração energia transporte meio ambiente planejamento urbano defesa entre outros A utilização de dados geográficos e de ferramentas de processamento se tornou fundamental para o desenvolvimento de GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 14 políticas públicas planejamento estratégico gestão de riscos e tomada de decisão em diferentes áreas Em suma a história do Geoprocessamento é marcada pelo constante avanço da tecnologia da informação e pelo aprimoramento das técnicas de coleta processamento e análise de dados geográficos Atualmente é uma área fundamental para a gestão do território e para a tomada de decisão em diferentes setores da economia 12 Geoprocessamento conceitos e aplicação Caroa alunoa o conhecimento científico adquiriu cada vez mais importância a partir do século XVIII trazendo novas formas de compreender o mundo em que vivemos Na área da Geografia isso resultou no desenvolvimento de novas teorias métodos e técnicas de análise do espaço geográfico Estes avanços tecnológicos têm auxiliado os geógrafos e demais profissionais que utilizam de conhecimentos geográficos a trabalharem de maneira mais ágil e eficiente Nesse contexto de inovações tecnológicas cada vez mais evidentes no dia a dia das pessoas instituições e empresas as chamadas Geotecnologias têm ganhado um papel de destaque em virtude das facilidades que elas permitem para a otimização de trabalhos outrora realizados de forma analógica Mas o que entendemos por Geotecnologias Quais suas implicações para a análise espacial Pois bem podemos denominar Geotecnologias um conjunto amplo de tecnologias que envolvem o uso de técnicas digitais para aquisição processamento análise e distribuição de informações geográficas Elas incluem principalmente Os Sistemas de Informação Geográfica SIG Sensoriamento Remoto SR a Cartografia Digital e os Sistemas de Navegação Global por Satélites GNSS As Geotecnologias englobam tanto as tecnologias de hardware como os dispositivos de coleta de dados geográficos quanto às tecnologias de software como os softwares de SIG e de modelagem de dados geográficos que iremos ver mais adiante De acordo com Fitz 2008 p 11 As geotecnologias podem ser entendidas como as novas tecnologias ligadas às geociências e correlatas as quais trazem avanços significativos no desenvolvimento de pesquisas em ações de planejamento em processos de gestão manejo e em tantos outros aspectos relacionados à estrutura do espaço geográfico GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 15 Dessa forma podemos compreender que tratamse de ferramentas capazes de incorporar o comportamento espacial dos elementos presentes na superfície do planeta ao processo de geração de informações sobre eles através da sua localização extensão e formato Elas permitem então tratar dados acerca do comportamento espacial dos objetos presentes na superfície do planeta e também extrair informações desses objetos com base em tal comportamento É importante considerar que as Geotecnologias evoluíram juntamente com as demais tecnologias da informação e cada uma delas é uma ferramenta diferenciada e possui um propósito específico embora veremos que muitas vezes elas se complementam Mas então o que é o geoprocessamento Rosa e Brito 1996 p7 o definem como Conjunto de tecnologias destinada a coleta e tratamento de informações espaciais assim como o desenvolvimento de novos sistemas e aplicações com diferentes níveis de sofisticação Em linhas gerais o termo geoprocessamento pode ser aplicado a profissionais que trabalham com processamento digital de imagens cartografia digital e sistemas de informação geográfica Embora estas atividades sejam diferentes estão intimamente interrelacionadas usando na maioria das vezes as mesmas características de hardware porém software diferentes Podemos entender então o Geoprocessamento como um conjunto de técnicas que utilizam dados coletados da realidade que por meio de processos matemáticos computacionais sofrem manipulação gerando informações espacialmente referenciadas podendo ter como resultado os mapas cartas planilhas gráficos dentre outros materiais frutos desse processo Já para Silva 2001 Geoprocessamento é um conjunto de técnicas computacionais que opera sobre bases de dados que são registros de ocorrências georreferenciados para os transformar em informação que é um acréscimo de conhecimento relevante SILVA 2001 p12 Em outras palavras tratase do processamento de dados georreferenciados dotados de referência espacial que tem como objetivo gerar informação especializada GEOAPLICADA 2018 Figura 2 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 16 Figura 2 Definição de Geoprocessamento Fonte adaptado de httpswwwgeoaplicadacomgeoinformaticageoprocessamentoegeotecnologias É nesse contexto que diferenciamos os termos Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto O SR envolve a obtenção de dados de forma remota por meio da refletância da radiação eletromagnética emitida por alvos na superfície terrestre Tratase de uma geotecnologia que trouxe uma série de contribuições para as análises espaciais pois propiciou trabalhar com imagens de altíssima qualidade obtidas por sensores em satélites e veículos aéreos Essas imagens subsidiarão posteriores análises em geoprocessamento Então o SR é a coleta de dados enquanto o Geoprocessamento envolve o processamento destes dados obtidos Por hora basta fazermos essa breve diferenciação para evitar qualquer confusão conceitual no entanto iremos tratar o SR de forma mais detalhada no capítulo 5 deste material Outra confusão conceitual muito comum envolve os significados de Sistema de Informação Geográfica SIG e o termo Geoprocessamento Embora estejam relacionados os SIGs são ambientes constituídos por um conjunto de programas computacionais equipamentos e pessoas capazes de integrar manipular e coletar dados espacialmente referenciados Assim podemos dizer que o SIG é o ambiente no qual o Geoprocessamento acontecerá Mas calma Veremos detalhadamente esse assunto no capítulo 2 desse material Para não deixar de falar das demais Geotecnologias citadas a Cartografia Digital e o GNSS não são menos relevantes haja vista que o mundo hoje gira ao redor dessas tecnologias Quem nunca precisou utilizar um GPS de celular para achar determinado endereço ou quem nunca precisou fazer uma pesquisa no Google Maps para localização GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 17 de determinado ponto Pois bem essas duas tecnologias caminham juntas e são essenciais no mundo de hoje A Cartografia Digital objetiva criar mapeamento em ambiente computacional se tornando uma alternativa bem mais interativa aos métodos cartográficos de mapeamento analógico Em uma base cartográfica digital é possível inserir informações geográficas e definir as mais diferenciadas aplicabilidades Os globos virtuais de diversos programas softwares de uso comum rodam sobre globos virtuais criados pela Cartografia Digital entre eles o Google Earth O Sistema de Navegação Global por Satélite GNSS envolve um conjunto de sistemas que possibilitam a navegação e o posicionamento de qualquer elemento terrestre Tratase de uma constelação de satélites artificiais dos mais diferenciados tipos que permitem traçar com precisão um dado elemento na superfície Nossos aplicativos de celular chamados vulgarmente de GPS envolvem Cartografia Digital e GNSS Mas qual a diferença de GNSS para GPS Como de fato funciona esse sistema Calma caroa alunoa iremos trabalhar esses conceitos com maior detalhe no capítulo 13 Por hora basta entendermos que faz parte do que chamamos de Geotecnologias haja vista que nosso objetivo aqui é trazer as definições e conceitos deste termo ANOTE ISSO Muitas vezes utilizados como sinônimo os termos Geoprocessamento e Geotecnologias embora estejam intrinsecamente ligados e sejam complementares não significam exatamente a mesma coisa Para exemplificar vamos imaginar uma situação prática mas apenas hipotética para que possamos compreender as diferenças entre os termos você profissional de geografia terá a função de gerar um mapa de uso do solo para o município de Marília SP Nesse caso utilizará geotecnologias como sensoriamento remoto para a coleta de dados por meio de imagens de satélite e aparelho GPS para a demarcação de pontos em campo Para armazenamento processamento e visualização desses dados utilizará uma outra geotecnologia denominada Sistema de Informações Geográficas SIG que irá possibilitálo a transformar esses dados em informação geográfica mapa por meio do geoprocessamento Nesse contexto no Brasil há uma generalização do termo Geoprocessamento para designar desde a coleta de dados até a transformação desse dado em informação GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 18 geográfica Mas isso não é visto na comunidade científica internacional que prefere adotar termos como Geoinformática por exemplo De acordo com Geoaplicada 2018 o termo mais adequado para designar o conjunto de geotecnologias os ambientes SIG e o Geoprocessamento denominase Geoinformática considerada a ciência que integra as geotecnologias na aquisição armazenamento produção mas também no processamento de dados geográficos conforme aponta a figura 3 Figura 3 A integração entre as diversas Geotecnologias e o Geoprocessamento Fonte adaptado de httpswwwgeoaplicadacomgeoinformaticageoprocessamentoegeotecnologias Conforme apontamos anteriormente embora a atividade de Geoprocessamento não esteja conceitualmente ligada à tecnologia hoje é quase impossível pensarmos nele sem o uso da tecnologia haja vista a enorme quantidade de dados que devem ser processados para os inúmeros fins Atualmente trabalhar com o Geoprocessamento significa utilizar computadores hardware e software para representar e manipular dados espacialmente referenciados Sendo assim a questão principal do Geoprocessamento é a coleta estudo e interpretação gerando resultados de diferentes formas de representação pelo uso da informática Ele não pode ser considerado uma ciência mas sim um conjunto de técnicas e ferramentas que ao final do processo vai possibilitar a geração de dados gráficos ou seja mapas gráficos ou tabelas Essa ferramenta é muito importante porque irá GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 19 subsidiar além da própria Geografia outras ciências que podem se utilizar de análises espaciais como Biologia Geologia Ciências Sociais Engenharias entre outras Em sua essência o Geoprocessamento é uma aplicação multidisciplinar que permite a convergência de diferentes disciplinas científicas para o estudo dos mais diversos fenômenos É nele que diferentes ramos do conhecimento científico conseguem correlacionar com o intuito de gerar informações espacialmente definidas Durante os demais capítulos desse material traremos as mais diversas aplicações no Geoprocessamento dando uma ênfase é claro nos estudos geográficos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 20 CAPÍTULO 2 SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA SIG Caroa alunoa no capítulo anterior citamos brevemente o conceito de Sistema de Informação Geográfica SIG Mas antes de aprofundarmos devemos primeiro compreender o que se entende por sistema Existem uma série de definições acerca da etimologia da palavra porém podemos nos ater à definição de Fitz 2008 p23 que entende como sistema um conjunto integrado de elementos interdependentes estruturados de tal forma que estes possam relacionarse para a execução de determinada função Nessa lógica podemos compreender então que um sistema de informação é aquele que possui capacidade de coletar armazenar recuperar transformar e visualizar dados e informações que estejam vinculados à sua base de informações E um sistema de informações geográficas SIG segundo Fitz 2008 p 23 é constituído por um conjunto de programas computacionais o qual integra dados equipamentos e pessoas com o objetivo de coletar armazenar recuperar manipular visualizar e analisar dados espacialmente referenciados a um sistema de coordenadas conhecido Dessa forma um SIG é um sistema de hardware software informação espacial procedimentos computacionais e recursos humanos que permite a facilitação análise gestão e representação do espaço e dos fenômenos geográficos que ali ocorrem Os procedimentos computacionais nesse caso dizem respeito à metodologia que será utilizada para que o usuário atinja o seu objetivo Figura 4 ANOTE ISSO O desenvolvimento dos SIG de certa forma acompanhou o desenvolvimento da informática mais precisamente a partir da década de 1960 conforme vimos na aula anterior Ainda naquela época seu uso era extremamente limitado Por conta das questões tecnológicas os computadores estavam longe de serem acessíveis ao conjunto da sociedade Mais atualmente observamos um amplo desenvolvimento de sua aplicação por conta da evolução dos computadores hardware e dos programas computacionais softwares específicos e que são destinados ao geoprocessamento GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 21 Figura 4 Componentes de um SIG Fonte httpswwwgeoaplicadacomsigesuasaplicacoes De maneira mais detalhada podemos dizer que um SIG possui os seguintes componentes Hardware compõe toda a estrutura computacional física do SIG É o computador propriamente dito que vem evoluindo ao longo do tempo Software compõem os programas de computador do SIG sendo eles o QGIS ArcGIS Pro Spring entre muitos outros Dados compõem os registros das informações analisadas do SIG Pessoas compõem os recursos humanos que vão alimentar analisar e sintetizar as informações espaciais do SIG É necessário que essas pessoas tenham conhecimento dos dados e da estrutura do SIG Método método que será utilizado para se atingir os objetivos propostos A figura 5 demonstra a interatividade entre os componentes para a elaboração de produtos finais utilizando um SIG Na base da figura encontramse dados do mundo real que só poderão ser transformados em informações geográficas realmente relevantes e de qualidade com a junção de todos esses componentes trabalhando nesse objetivo comum Assim a eficácia da análise espacial realizada por um SIG depende do correto funcionamento dos quatro componentes essenciais hardware software banco de dados e recursos humanos também chamado de peopleware Qualquer problema GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 22 ou limitação em um desses componentes pode comprometer a análise espacial Por exemplo um SIG com um software de qualidade banco de dados rico e profissionais capacitados terá sua eficácia prejudicada se os computadores utilizados forem de baixa capacidade Figura 5 Representação da interatividade de um SIG Fonte Elaborado pelo autor 2023 Da mesma forma não adianta investir em infraestrutura tecnológica avançada se os profissionais não possuem o conhecimento necessário para utilizar o sistema corretamente Atualmente existe uma facilitação no acesso a hardwares softwares e dados de qualidade devido à redução de custos das tecnologias e à maior disponibilidade de dados pela internet Além disso existem diversos cursos e profissionais capacitados no mercado contribuindo para a disseminação das práticas adequadas de geoprocessamento Essa questão gera um ponto de reflexão adianta um SIG possuir todos os elementos necessários de ótima qualidade se o profissional não possuir os conhecimentos necessários à análise geográfica do espaço Pelo fácil acesso às informações disponibilizadas em tutoriais na internet assim como a fácil aquisição de softwares GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 23 de geoprocessemaneto como o QGIS por exemplo é muito comum que o ambiente SIG seja reduzido a essa questões informacionais como se para operar nesse tipo de ambiente fosse necessário apenas aprender a mexer no software E isso não é verdadeiro pois no fim das contas os produtos gerados como os mapas por exemplo devem ter uma aplicabilidade real e devem ser produzidos por aqueles que consigam realizar as análises necessárias dos dados Qualquer pessoa com algumas informações é capaz de mexer em um software de geoprocessamento mas será que conseguirá capturar os elementos necessários para realizar uma verdadeira análise geográfica a ponto de gerar informações geográficas realmente relevantes Um dos grandes desafios do ambiente SIG é selecionar os elementos da realidade que são essenciais para a representação do espaço geográfico em um ambiente computacional Toda a representação em SIG por mais elementos que se possam comportar será sempre parcial pois é impossível representar a paisagem em sua totalidade Para ilustrar essa ideia vamos imaginar um pintor que tem a missão de representar uma paisagem natural em seu quadro Por mais fiel que possa ser a sua pintura vamos concordar que é impossível englobar todos os elementos componentes daquela paisagem Passando para a escala do papel o artista terá que abrir mão de um ou outro aspecto pois não o conseguirá representar naquela escala de desenho Assim em um ambiente SIG é necessário que seja feita a representação computacional do espaço geográfico Cada especialista transforma conceitos de sua disciplina em representações computacionais por meio do SIG porém utilizando a ciência cartográfica e tendo como produto final o mapa Mas como essa realidade geográfica do mundo real pode ser modelada abstraída ou simplificada em um SIG Existem diversas teorias que explicam essa dinâmica de traduzir os elementos da realidade para uma lógica computacional Nesse material utilizaremos o paradigma dos quatro universos de Gomes e Velho 1995 Os quatro universos representam níveis de abstrações e ajudam na compreensão do processo de representação da realidade geográfica para o ambiente computacional Segundo essa teoria existem quatro universos que se interrelacionam na análise do espaço geográfico Figura 6 1 Mundo Real corresponde ao mundo físico e social incluindo todos os elementos e processos que compõem o espaço geográfico tais como rios montanhas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 24 cidades pessoas economia entre outros É o que será escolhido para a representação no SIG 2 Conceitual é o universo da cartografia e da representação gráfica dos elementos do universo real É onde ocorre a transformação dos elementos do universo real em símbolos cores e linhas que são utilizados na produção de mapas e outras representações gráficas Aqui serão escolhidas as formas de representação do universo real em objetos discretos ou campos contínuos 3 Representação é o universo onde as informações sobre o universo real são armazenadas e gerenciadas Inclui a coleta armazenamento e manipulação de dados geográficos como informações sobre a localização atributos e outras características dos elementos do universo real É o universo da estrutura de dados que pode ser matriciais e vetoriais 4 Implementação é o universo onde ocorre a interpretação e a análise dos dados do universo dos dados em relação aos elementos do universo real Neste universo são realizadas as análises espaciais e a tomada de decisão baseada nos resultados dessas análises Figura 6 Os quatro universos níveis de abstração Fonte GOMES VELHO 1995 adaptado pelo autor Para ilustrar essa questão vamos pegar uma imagem de satélite de uma bacia hidrográfica Figura 7 representando a paisagem do mundo real primeiro universo Conforme vimos primeiramente devemos selecionar os elementos da paisagem que estão de acordo com o estudo que iremos realizar e serão úteis para a análise espacial Lembrese os elementos escolhidos da paisagem vão variar de acordo com os objetivos de cada estudo Neste nosso exemplo vamos fazer uma análise do uso do solo e dos fragmentos florestais localizados nesta bacia Nesse caso iremos selecionar os seguintes elementos da realidade vegetação uso do solo altitude relevo e córregos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 25 A segunda etapa diz respeito à tradução dos elementos selecionados no mundo real para o universo conceitual em uma linguagem matemática compreensível ao sistema As formas de representação dos elementos escolhidos no mundo real vão se dar por meio de dados discretos ou contínuos que referemse a diferentes tipos de informações quantitativas que podem ser representadas em um sistema de informações geográficas SIG Os dados discretos são informações que possuem valores finitos e específicos geralmente representados por números inteiros ou categorias Por exemplo o número de árvores em um parque o número de habitantes em uma cidade a quantidade de escolas em uma região etc Esses dados são geralmente representados em formato vetorial onde cada valor é armazenado em uma posição específica no mapa e associado a um atributo Figura 7 Imagem de satélite contendo os elementos da paisagem Fonte Elaborado pelo autor 2023 Já os dados contínuos representam informações que possuem valores infinitos e variáveis geralmente representados por números decimais Eles são caracterizados pela sua natureza espacialmente contínua ou seja não são limitados por fronteiras físicas ou políticas mas sim por uma área geográfica específica Alguns exemplos incluem temperatura precipitação altitude densidade populacional etc Esses dados GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 26 são geralmente representados em formato raster onde cada célula no mapa representa um valor contínuo associado a um atributo De forma geral a principal diferença entre dados discretos e dados contínuos é que os dados discretos são finitos e específicos enquanto os dados contínuos são infinitos e variáveis Continuando com nosso exemplo os elementos do mundo real são traduzidos para o ambiente computacional e as formas escolhidas do mundo real vão se dar por meio de dados discretos e contínuos conforme vimos anteriormente A depender da natureza do elemento ele vai se manifestar de forma discreta ou contínua Em nosso exemplo os elementos rio e vegetação vão ser representados de forma discreta já os dados de altitude de maneira contínua A quarta etapa é a passagem para o universo de implementação em que os dados são modelados A figura 8 demonstra um mapa hiposométrico altitude no qual os dados altimétricos estão dispostos de maneira contínua não possuem um limite bem definido e os fragmentos florestais estão dispostos de forma discreta possuem limites bem definidos Figura 8 Dados discretos e contínuos no universo conceitual Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 27 Embora possa ser um pouco abstrato para nós esse paradigma é muito importante para que possamos entender a complexidade que envolve uma interpretação computacional de alguns elementos da realidade Somente entendendo esse processo conseguimos avançar na compreensão do geoprocessamento e não apenas ficarmos restritos a saber mexer nos softwares sem entender o que de fato está acontecendo Os primeiros Sistemas de Informação Geográfica SIG surgiram na década de 1960 no Canadá como parte de um programa governamental para criar um inventário de recursos naturais Em 1962 Tomlinson do Canadian Land Inventory desenvolveu o Canadian Geographic Information System CGIS que foi o primeiro SIG da era moderna Esse sistema foi amplamente reconhecido como um SIG em 1965 TOMLINSON 1988 Conforme apontam Câmara e Davis 2003 por conta da evolução tecnológica de hardware nos anos de 1970 foram desenvolvidos os primeiros sistemas comerciais do tipo CAD Computer Aided Design que serviram de base para os primeiros sistemas de cartografia automatizada surgindo então pela primeira vez a expressão Geographic Information System GIS posteriormente traduzida para o português Sistemas de Informação Geográfica SIG Nessa época também ocorreu o desenvolvimento de novos conceitos matemáticos para a criação de softwares cartográficos Porém devido aos custos elevados e à necessidade de computadores de grande porte apenas grandes organizações tinham a capacidade de utilizar essa tecnologia ISTO ACONTECE NA PRÁTICA CAD e SIG Um sistema CAD Computer Aided Design e um SIG Sistema de Informação Geográfica são duas tecnologias distintas com diferentes propósitos e funcionalidades Embora compartilhem algumas semelhanças existem diferenças importantes entre eles Um sistema CAD traduzido para o português como Desenho Assistido por Computador é uma ferramenta utilizada principalmente para criar desenhos técnicos projetos e representação visual de objetos e estruturas em duas ou três dimensões permitindo aos usuários criarem e manipularem elementos gráficos precisos como linhas formas símbolos e textos em um ambiente digital Ele é amplamente utilizado em áreas como arquitetura engenharia e design industrial Tratase de uma ferramenta muito útil para a confecção de projetos que devem ser colocados em prática por meio da fabricação de peças edifícios estradas entre outras que requerem exatidão e proporção Figura 9 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 28 Por outro lado conforme já vimos um SIG é uma tecnologia projetada para coletar armazenar gerenciar analisar e visualizar dados geográficos e espaciais Ele lida com informações geográficas e dados relacionados à localização permitindo que os usuários identifiquem padrões relacionamentos e tendências espaciais facilitando a tomada de decisões sendo amplamente utilizado em áreas como geografia planejamento urbano gestão ambiental e estudos de recursos naturais A principal diferença entre os dois sistemas está no tipo de dados que eles manipulam e nas funcionalidades que oferecem Enquanto um sistema CAD se concentra principalmente em representar objetos e estruturas em um contexto de design um SIG lida com informações geográficas e espaciais permitindo análises complexas e integração de diferentes tipos de dados Além disso um SIG possui recursos adicionais como ferramentas de análise espacial modelagem de dados geoprocessamento e integração com bancos de dados Figura 9 Print de tela de um trabalho no Autocad Fonte httpswwwpedagoitcorsiformazionecorsoautocadhtm Em suma enquanto um sistema CAD é voltado para o design e a representação visual de objetos e estruturas um SIG é focado na análise e no gerenciamento de dados geográficos e espaciais proporcionando uma compreensão mais profunda do ambiente e suporte à tomada de decisões baseadas em localização Essas funcionalidades permitem a realização de tarefas como identificação de áreas de risco planejamento de rotas análise de padrões de uso do solo avaliação de impacto ambiental entre muitas outras haja vista que o CAD não trabalha com banco de dados georreferenciados Existem diversos softwares de CAD sendo o AutoCAD o mais utilizado e que possui o maior número de recursos avançados para uso profissional embora outros também possam possuir os mesmos recursos A desvantagem é que ele é pago e sua licença é cara porém existem diversos softwares de CAD gratuitos como o FreeCAD LibreCAD OpenSCAD entre outros cada um com um objetivo diferente GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 29 Os SIGs inicialmente se desenvolveram com o intuito de auxiliar o planejamento do meio urbano nos EUA mas foi apenas na década de 1980 que experimentou substancial crescimento fato que se deu por conta do avanço tecnológico protagonizado sobretudo relacionado à criação e desenvolvimento da microinformática e o advento dos microcomputadores que só iriam se popularizar na década seguinte De acordo com Zaidan 2017 no final da década de 1980 as funções dos SIGs estavam muito bem estabelecidas mas foi somente na década de 1990 que prevaleceu o aumento crescente da integração do usuário com as ferramentas de Geoprocessamento facilitando o uso dos aplicativos Perceba caroa alunoa que o desenvolvimento do SIG e do Geoprocessamento foram condicionados aos avanços tecnológicos acumulados nas últimas décadas Tudo que nós temos na atualidade é fruto do desenvolvimento dessas tecnologias mas a aplicação dessas técnicas se dá também pelo desenvolvimento das ciências que os utilizam como ferramenta para análise de dados fato que ilustra a necessidade de profissionais capacitados que manipulam esses sistemas e saibam o que estão fazendo nos levando a crer que o peopleware ainda é o elemento mais valioso de um SIG GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 30 CAPÍTULO 3 BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS E OS SOFTWARES DE GEOPROCESSAMENTO 31 Banco de dados Geográficos A coleta de dados é uma atividade realizada rotineiramente pelos seres humanos A definição de dado compreende qualquer medida registrada da realidade seja em um documento em papel ou em um dispositivo eletrônico Por si só o dado não acrescenta conhecimento já que ele precisa ser interpretado e contextualizado para se tornar informação Um dado só tem importância ou relevância quando é passível de gerar informação Mas então o que é informação A Informação é o resultado do processamento ou contextualização de dados em sua forma bruta Caroa alunoa se eu falar pra você simplesmente da data de 20071969 Certamente você irá absorver o dado mas irá me perguntar O que tem esse dia Isso ocorre porque essa data em si é considerada apenas um dado bruto e você está esperando uma informação seguida desse dado Mas se eu falar que em 20071969 Neil Armstrong pisou na lua e foi o primeiro ser humano a fazer isso pela primeira vez na história Nesse caso estarei passando uma informação contextualizada de um dado específico Dessa maneira eu já não tenho mais um dado bruto apenas eu tenho uma informação Quando os dados estão associados a uma característica posicional ou seja às coordenadas geográficas eles podem ser considerados dados geográficos Da mesma forma a informação geográfica é o resultado do processamento de dados geográficos e apresenta uma dupla natureza que a distingue de outros tipos de informações 1 localização por meio de coordenadas geográficas 2 atributos elementos que estão armazenados e trazem uma informação Dessa forma podemos dizer que a Informação geográfica é um tipo de informação que está relacionada à localização espacial de objetos fenômenos e eventos no mundo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 31 real É caracterizada por estar vinculada a um referencial geográfico ou seja a um sistema de coordenadas que permite representar a localização exata de um objeto na superfície terrestre Então o que distingue a informação geográfica de outros tipos de informações é a sua dimensão espacial Enquanto outras informações como textos números e imagens não possuem essa dimensão a informação geográfica é diretamente vinculada a um ponto linha ou polígono em uma superfície terrestre Isso permite que essa informação seja analisada e interpretada de uma maneira mais ampla e integrada considerando aspectos espaciais como distância localização distribuição e relação entre diferentes elementos geográficos A partir dessas análises é possível entender melhor a dinâmica de processos naturais e sociais e tomar decisões mais eficientes em diversas áreas como planejamento urbano gestão ambiental agricultura entre outras Mas como esses dados são coletados Em geoprocessamento nós trabalhamos com dois tipos de dados os dados primários e os dados secundários Os dados primários dizem respeito a dados que são levantados pelo próprio pesquisador in loco utilização de aparelhos GPS para registrar posições precisas no terreno teodolito para levantar dados topográficos sensores de temperatura entre outros ou em alguma distância remota do objeto Sensoriamento Remoto utilizando sensores orbitais drones ou fotografias aéreas por exemplo Os dados primários não dependem de dados levantados por terceiros como instituições institutos ONGs governos entre outros Os levantamentos de dados em campo dados primários geralmente oferecem um maior detalhamento mais precisão e segurança nas informações desde que sejam realizadas as coletas de maneira correta com material adequado e aferido Conforme aponta Piroli 2010 existem algumas informações relevantes para serem coletadas em campo entre elas Coletas de amostras de solo vegetação temperatura água entre outras Coleta de coordenadas GPS dos pontos amostrais Realizar medições de áreas perímetros distâncias ângulos entre outras Aplicação de entrevistas eou questionários com informações pertinentes ao estudo Confirmação de padrões previamente identificados em fotos aéreas imagens de satélites ou entrevistas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 32 Além dessas questões também é importante o olhar do geógrafo ou pesquisador para coletar informações não vistas na etapa de planejamento da atividade de campo Por exemplo muitas vezes utilizamos as imagens orbitais para definir os pontos de amostragem em campo no entanto às vezes esse local não é acessível ou as características da vegetação não condizem com aquilo que o pesquisador esperava o que leva a realização de alterações nos locais e às vezes até na quantidade de dados que deverão ser coletados Por mais que o pesquisador tenha em mãos o maior número de dados possíveis antes da coleta dos dados primários é muito comum que a realidade do local imprima essas mudanças no momento de coletálos Os dados secundários por sua vez são extraídos de bases que já fizeram levantamentos prévios tabulados e especializados por algum órgão A principal vantagem de trabalhar esses dados é a facilidade de aquisição e fácil manuseio porém quanto maior a escala mais difícil sua aquisição haja vista que são dados coletados em escalas menores Agora que já compreendemos o que são dados geográficos e informações geográficas vamos tentar entender o que são bancos de dados geográficos e como eles interagem com o ambiente SIG Primeiramente devemos entender como banco de dados um conjunto de informações armazenadas organizadas e estruturadas em um sistema computacional que permite o acesso a atualização e a manipulação dessas informações de forma eficiente Estas informações armazenadas podem ser de diversos tipos e são estruturadas de forma a permitir que os usuários possam realizar consultas análises e operações com os dados armazenados Um banco de dados pode ser gerenciado por um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados SGBD que fornece uma interface para os usuários interagirem com esse banco É o próprio SGBD que é responsável pelo controle de acesso pela integridade e pela segurança dos dados armazenados É no banco de dados que estão presentes todas as características de interesse de um determinado objeto universo de representação Acerca do significado de Banco de Dados Rosa 1996 p 72 explica de forma didática Um banco de dados pode ser comparado a um arquivo de aço onde são armazenadas fichas com múltiplas informações Nesta comparação as gavetas seriam as tabelas onde você irá concentrar as informações comuns Dentro das gavetas você tem as fichas As gavetas são chamadas de registros e o conjunto desses registros é chamado de tabela O registro é composto por várias informações Cada espaço alocado para digitação dessas informações é chamado de campo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 33 Em relação aos bancos de dados geográficos georreferenciados a característica primordial dos dados é a sua localização no espaço ou seja a presença de coordenadas geográficas de um determinado fenômeno Aliás é essa a diferença de um banco de dados geográficos para um banco de dados convencional Esses dados são trabalhados dentro de um ambiente SIG mais precisamente em software de geoprocessamento que é capaz de interpretar e interagir com esse banco Assim de acordo com Fitz 2008 p 80 O sistema de gerenciamento de banco de dados SGBD pode ser entendido como porção do sistema que permite a sua manipulação Especialmente desenhado para lidar com dados espaciais e alfanuméricos esse sistema deverá controlar a organização físico lógica dos dados o seu armazenamento a sua recuperação e a sua atualização O SGBD será também o responsável pela integridade dos dados e deverá permitir o acesso simultâneo por parte de vários usuários cujos acessos poderão ser mais ou menos restritivos Podemos compreender então que dentro de um SGBD de um SIG observase a existência de dois tipos de dados os dados espaciais e os alfanuméricos Os dados espaciais são aqueles que podem ser representados espacialmente especializados ou seja podem ser representados graficamente podendo ser de origem matricial ou vetorial Os dados alfanuméricos por sua vez são dados constituídos por caracteres letras sinais gráficos ou números que geralmente são armazenados em tabelas as quais podem formar um banco de dados Quando nos referimos a um dado geográfico os dados alfanuméricos possuem atributos de coordenadas geográficas capazes de darem um endereço a ele Na figura 9 é apresentada uma tabela contendo um banco de dados geográfico simples com dados alfanuméricos e espaciais Essa tabela é fruto de um estudo utilizando dados primários coletados em campo representando os pontos amostrais do estado da vegetação em áreas prédeterminadas Repare que cada ponto é georreferenciado por dois pares de coordenadas UTM Universal Transversa de Mercator seguidos por outros dados relevantes ao estudo como tamanho da área tipologia e nome Figura 10 Exemplo de banco de dados geográfico Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 34 As informações mais básicas que podem ser encontradas a partir de um banco de dados geográficos BDG devem conter os seguintes elementos Onde está Localização de um fenômeno por meio de coordenadas geográficas ou UTM O que está Condição de um fenômeno Ex qual é a idade média da população de Marília O que mudou Determinar a tendência de mudança de um determinado fenômeno Ex qual era a média de idade da população da cidade de Maringá em 1990 Qual o melhor caminho Rotear Ex qual o caminho mais curto de um ponto x para um ponto y Qual o padrão Reconhecer padrões Ex qual é o padrão de distribuição de renda no Brasil o que acontece se Inferir modelos e projetar cenários Ex qual é o impacto da supressão da vegetação em determinada bacia hidrográfica 32 Aquisição de Dados Geográficos Em muitos casos a depender do objetivo e da escala de análise é possível trabalhar com dados secundários que conforme já vimos a principal vantagem de trabalhar esses dados é a facilidade de aquisição e fácil manuseio Na atualidade existem diversas bases de dados que nos auxiliam muito no dia a dia e estão disponíveis de forma gratuita e podem ser baixados facilmente Qualquer pessoa utilizando um software de processamento pode baixar e manipular esses dados para realizar as mais diversas análises Dentre as bases de dados disponíveis destacamse o Portal do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Serviço Geológico dos Estados Unidos USGS Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais INDE Topodata Alaska Satellite Facility ASF Portal Embrapa Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer ASTER Portal do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE Sistema de Cadastro Ambiental Rural SICAR Portal da Agência Nacional de Águas ANA Sistema de Geociências do Serviço Geológico do Brasil CPRM Fundação Nacional dos Povos Indígenas FUNAI Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária INCRA Portal do IBAMA Map Biomas Instituto Chico Mendes de Conservação ICMbio e Forest GIS GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 35 Embora iremos ver detalhadamente algumas destas bases de dados apenas as mais utilizadas vale a pena fazer uma busca no google e ir se familiarizando com os portais É você caro aluno que irá definir quais desses e de outros não citados será utilizado de acordo com os objetivos de sua pesquisa Para o ensino de Geografia os que estão sendo apresentados aqui já são mais do que suficientes 321 Dados do IBGE O IBGE é a instituição brasileira que mais dispõe de dados geográficos que possibilitam serem baixados e manipulados No Portal de Mapas do IBGE o usuário pode baixar shapefiles arquivo em formato vetorial de limites de várias áreas como municípios estados e regiões do Brasil Além de dados de estradas cursos hídricos e outros Siga os seguintes passos Pesquise por IBGE no seu navegador ou acesse o site httpswwwibgegovbr Clique na aba logo abaixo da logo do IBGE Clique em Geociências Organização do Território Malhas Territoriais Em seguida clique em Malha Municipal Vai abrir uma outra página clique na opção Download municípios2022 Ao clicar abrirá duas opções BR baixa todos os municípios do Brasil ou UFs baixa por Estado conforme ilustra a figura abaixo O arquivo Shape virá compactado descompacte e organize a pasta do projeto GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 36 322 Serviço Geológico dos Estados Unidos USGS Esse portal é uma das maiores fontes gratuitas de imagens de satélite disponibilizadas para o público Nela você encontrará dados de diversos satélites como LANDSAT e SENTINEL2 utilizados para cobertura do solo ASTER e SRTM para modelos digitais de elevação Pesquise por USGS no seu navegador ou acesse o site httpsearthexplorer usgsgov É necessário fazer um cadastro para baixar os dados do site Clique na aba Data Sets e escolha o satélite para baixar as imagens conforme figura abaixo Em seguida devese clicar em Search Criteria colocar PatthRow no campo Select a Geocoding Method Selecionar a área de estudo e fazer um quadrado clicando com o botão esquerdo do mouse em cada um dos cantos para formar o polígono Selecionar a data e clicar em Results conforme figura abaixo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 37 Após clicar em Results irá aparecer uma série de opções de downloads Escolher aquela que mais serve e é só baixar 323 Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais INDE O portal do INDE Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais é uma biblioteca que condensa diversos dados espaciais e possui como propósito catalogar e integrar dados geoespaciais produzidos e geridos por instituições de governo brasileiras Pesquise por INDE no seu navegador ou acesse o site httpswwwindegovbr Na parte de cima da tela clique em Dados Espaciais Visualizador de Mapas Abrirá outra página que explicará o processo Leia e clique novamente no botão Visualizador de Mapas Abrirá um mapa interativo que pode ser explorado na própria tela por meio da adição de camadas A depender dos objetivos e das análises é possível trabalhar sem precisar baixar arquivos vetoriais ou imagens de satélite Primeiramente devese clicar no no canto direito da tela e escolher a instituição da qual se pretende baixar os dados Ao escolher a instituição deverá escolher qual base de dados clicar e selecionar a opção escolhida e clicar nos três pontinhos ao lado direito Por fim basta clicar na opção de baixar os dados conforme a figura abaixo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 38 324 Topodata O projeto Topodata é um banco de dados geomorfométricos no Brasil e oferece o Modelo Digital de Elevação MDE elaborado a partir dos dados SRTM disponibilizados ao público pelo USGS com resolução de 30 metros Pesquise por Topodata em seu navegador ou acesse o site httpswww webmapitcombrinpetopodata Role o mouse até a sua área de interesse e clique no quadrante se a área estiver entre dois ou mais quadrantes deverá baixar todos Clique na primeira opção para baixar os dados MDE 325 Mapbiomas O Mapbiomas é uma plataforma riquíssima que contém dados do Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo do Brasil realizado por rede colaborativa com especialistas nos biomas usos da terra sensoriamento remoto SIG e ciência da computação Trata se de uma plataforma interativa mas que é possível baixar os dados e manipulálos em um software de SIG A plataforma é bem interativa e intuitiva basta selecionar no canto esquerdo da tela as camadas que vai trabalhar assim como definir o recorte espacial de análise Para baixar dados basta localizar os downloads no próprio site do Mapbiomas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 39 33 Softwares de Geoprocessamento Os softwares de Geoprocessamento ou softwares SIG são sistemas que permitem armazenar gerenciar analisar e visualizar dados geográficos e espaciais Foram projetados para lidar com quaisquer tipos de dados geográficos Esses softwares desempenham um papel fundamental na análise e tomada de decisões em várias áreas como geografia planejamento urbano gestão ambiental recursos naturais engenharia entre muitas outras Existem diversos softwares de geoprocessamento disponíveis no mercado cada um com suas características e funcionalidades específicas Abaixo estão alguns dos mais utilizados QGIS É um software de geoprocessamento de código aberto o que significa que é gratuito para uso e possui uma comunidade ativa de desenvolvedores em diversos países entre eles o Brasil Oferece recursos avançados de análise espacial visualização de dados geográficos e suporte para vários formatos de dados Tratase de Software Livre licenciado sob a GNU General Public License que roda em múltiplas plataformas e suporta diversos formatos vetoriais raster de banco de dados e outras funcionalidades O QGIS fornece um número crescente de ferramentas e está em constante atualização pois conta com uma infinidade de complementos plugins ArcGIS Pro Talvez seja o mais conhecido e utilizado por empresas este software foi desenvolvido pela Esri oferece uma ampla gama de ferramentas para análise espacial criação de mapas modelagem de dados e integração com bancos de GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 40 dados É tão completo quanto o QGIS os dois são os mais utilizados porém é pago e sua licença costuma ter um valor alto para ser utilizado por pessoa física No entanto sua interface é mais amigável e intuitiva lembrando muito os programas da Microsoft Office ArcMap É um dos principais componentes da suíte de software ArcGIS desenvolvido pela Esri É um software completo de SIG para criação edição análise e visualização de dados geográficos Porém é mais antigo que o ArcGIS Pro possui menos recursos e a interface é mais tradicional GRASS GIS Tratase de outro software de geoprocessamento de código aberto amplamente utilizado em pesquisa científica e análise ambiental É especialmente conhecido por suas poderosas ferramentas de análise espacial e modelagem de dados Atualmente suas ferramentas encontrase integradas ao QGIS ENVI É um software especializado em processamento de imagens de sensoriamento remoto Ele fornece recursos avançados para análise e interpretação de imagens de satélite permitindo extrair informações valiosas sobre a superfície terrestre Global Mapper O Global Mapper é um software de geoprocessamento que oferece uma ampla gama de ferramentas para visualização análise e edição de dados geográficos É conhecido por sua interface intuitiva e facilidade de uso SPRING Sua sigla vem de Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas Foi desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE do Brasil Ele é gratuito e de código aberto oferece uma ampla gama de ferramentas para processamento de imagens de satélite classificação de imagens análise espacial e criação de mapas temáticos Perdeu um pouco de espaço devido ao desenvolvimento do QGIS mas ainda é amplamente utilizado sobretudo em estudos acadêmicos Google Earth Pro Embora muitos não o considerem um software de SIG o Google Earth Pro oferece recursos básicos de geoprocessamento como medições de distâncias e áreas criação de mapas personalizados e integração com dados do Google Maps Ele é muito útil para o ensino de Geografia pois além de ser gratuito não requer conhecimentos em Geoprocessamento para manipulálo Google Earth Engine É uma plataforma de geoprocessamento baseada em nuvem desenvolvida pelo Google Ela permite o acesso e a análise de uma vasta quantidade de dados geoespaciais coletados por satélites e outros sensores A GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 41 plataforma possui uma enorme coleção de conjuntos de dados geoespaciais incluindo imagens de satélite dados de radar dados climáticos e muito mais que podem ser acessados diretamente por meio da interface do Earth Engine Uma das suas principais características é sua capacidade de processamento em escala global haja vista que utiliza a infraestrutura de computação em nuvem do Google para executar algoritmos complexos de análise espacial em grandes conjuntos de dados de forma eficiente Isso permite que os usuários realizem tarefas como detecção de mudanças classificação de imagens cálculos de índices de vegetação e modelagem de fenômenos geográficos em uma escala global Além disso oferece uma linguagem de programação própria chamada JavaScript da Earth Engine que permite aos usuários escrever scripts personalizados para manipular e analisar os dados geoespaciais disponíveis na plataforma Essa abordagem baseada em código oferece flexibilidade e controle aos usuários permitindo que eles apliquem algoritmos personalizados e desenvolvam soluções geoespaciais específicas No entanto por requerer que o usuário saiba linguagem de programação acaba sendo de difícil acesso a usuários iniciantes Esses são apenas alguns exemplos Cada um deles possui suas vantagens e aplicações específicas e a escolha do software mais adequado dependerá das necessidades objetivos e grau de conhecimento de cada usuário ou organização GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 42 CAPÍTULO 4 TIPOLOGIA DOS DADOS GEOGRÁFICOS 41 Dados em estrutura Vetorial Os dados vetoriais se baseiam na utilização de vetores os quais são conhecidos como primitivas gráficas As primitivas gráficas utilizam funções matemáticas para a representação do mundo real no universo do mundo computacional utilizando a representação de dados discretos por meio de elementos geométricos como pontos linhas arcos e demais elementos lineares e polígonos áreas Os dados de estrutura vetorial têm a localização e o atributo dos objetos representados por pelo menos um par de coordenadas Figura 11 Tipos de dados em estrutura vetorial Fonte httpszntgeocomostiposdedadosespaciais Os pontos são as entidades geográficas que podem ser representadas por um único par de coordenadas São utilizados para representar fatos localizados como por exemplo um lote uma árvore ou dependendo da escala uma cidade ou município GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 43 As linhas são compostas de pelo menos dois pares de coordenadas representadas por seus pontos Elas podem representar traçados de rios ruas redes de esgoto etc Os polígonos por sua vez são constituídos por um conjunto de pontos em que sua última coordenada deve coincidir com a primeira fechando desta forma uma figura geométrica polígono Geralmente é utilizado para delimitar uma área trazendo informações como área e perímetro O mapa da figura 12 ilustra a utilização de dados no formato polígono Repare que o próprio contorno do estado do Paraná assim como cada município é um polígono Ainda dentro do município podem haver outros polígonos que no nosso exemplo se apresenta de forma ampliada na figura e representa a área de um parque Dentro desse polígono menor podem existir outros e assim por diante Figura 12 Exemplo de utilização do vetor polígono Fonte IBGE 2020 elaborado pelo autor A figura 13 apresenta as aplicações de cada uma das geometrias de dados juntamente com os atributos Lembrese todo dado geográfico é acompanhado de uma referência espacial geometria e os atributos dados não espaciais GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 44 Figura 13 Mapa com estrutura vetorial de pontos linhas e polígonos Fonte Fonte httpsanalisesecologicascomcap15html Assim além das coordenadas as primitivas gráficas devem vir acompanhadas de pelo menos um atributo que pode ser o nome a extensão a área ou outro dado pertinente Conforme observamos na figura 13 os pontos estão representados no espaço por meio de coordenadas e se referem ao posicionamento de nascentes ao longo do município de Rio Claro Ao acessar os atributos desses dados obtemos informações de cada um dos pontos tais como o nome do ponto o município em que ele se localiza e o raio Da mesma forma ocorre com as feições de linhas e polígonos acompanhadas por atributos que vão fornecer informações importantes para diversas aplicações em geoprocessamento 42 Dados em estrutura Matricial Raster São dados obtidos por Sensoriamento Remoto SR por meio de sensores orbitais fotografias aéreas de sensores acoplados em aeronaves e drones Como se dá o processo de formação dessas imagens assim como da sua aquisição veremos mais adiante No momento iremos trabalhar com os conceitos e a definição da estrutura de dados matriciais Raster São representados por meio de uma matriz composta por linhas e colunas formando os chamados Pixels ou células O posicionamento de cada célula no espaço corresponde ao cruzamento dos eixos X e Y ou Longitude latitude Cada um dos pixels estão associados a valores de cores na escala de cinza representados por números inteiros geralmente entre 0 e 255 onde 0 é branco e 255 é cinza escuro Quanto maior o número de pixels em uma mesma área maior é a resolução espacial da imagem conforme aponta a figura 14 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 45 Figura 14 Dados Raster Fonte httpssosgisbrcom20110613arquivomatricialvsarquivovetorial ISTO ACONTECE NA PRÁTICA Agora que conhecemos as duas classes de dados utilizados em geoprocessamento cabe a seguinte pergunta Qual dos dois dados é melhor Não há um melhor e outro pior pois cada um tem um objetivo A classe matricial é boa para representar fenômenos com variação contínua em um espaço dados contínuos enquanto a classe vetorial traz posições mais precisas dados discretos Assim ao estudarmos a qualidade da vegetação de uma determinada área por exemplo vamos aplicar índices de imagem que estão contidos nos pixels e portanto iremos trabalhar com dados matriciais Da mesma forma quando vamos envolver cálculos de áreas dessa mesma vegetação convém trabalhar com dados vetoriais isto é devemos gerar vetores dos fragmentos de vegetação contidos na imagem A figura 15 retrata um exemplo da utilização simultânea dos dois tipos de dados Figura 15 Mapa contendo dados matriciais e vetoriais Fontehttpswwwagroimagemcomresultados GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 46 Na figura vemos que as áreas consolidada pomar sede e solo de várzea são representadas por vetores de polígonos assim como as nascentes por pontos e os corredores hídricos por vetores do tipo linha A imagem está em formato raster matricial e por conta das informações contidas em cada um dos pixels foi possível aplicar um índice denominado NDVI Normalized Difference Vegetation Index no qual quanto mais próximo do verde a saúde ou qualidade da vegetação é maior e quanto mais próximo do vermelho é mais baixa ou representa vegetação ausente 43 Tipologia dos dados geográficos 421 Dados Temáticos Descrevem a distribuição espacial de uma determinada grandeza geográfica expressa de forma qualitativa tais como os mapas geológicos pedológicos de clima hiposométricos de declividade biomas entre muitos outros Estes dados que podem ser vetoriais ou matriciais podem ser obtidos de maneira primária ou secundária e podem ser trabalhos dentro de um SIG para a geração de produtos cartográficos ou modelagem de informações A figura 16 ilustra um exemplo de mapa gerado utilizando dados temáticos Figura 16 Exemplo de mapa gerado a partir de dados temáticos dados pedológicos do Estado de SP Fonte httpsptscribdcomdocument364160439MapaPedologicoSolosEstadodeSaoPaulo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 47 422 Dados Cadastrais Nos dados cadastrais cada elemento é um objeto geográfico que possui atributos próprios armazenados em um SGBD Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados o qual pode ser associado a várias representações gráficas armazenadas em forma de coordenadas vetoriais A figura 17 traz um exemplo clássico desse tipo de dado Nela vemos uma imagem aérea do loteamento da área urbana do município de Maringá no estado do Paraná Neste caso cada um dos lotes representa elementos do espaço vetores que possuem atributos Zona quadra número de lote bairro tipo de lote e logradouro Figura 17 Dados cadastrais dos lotes da Prefeitura de Maringá Paraná Fonte Geoportal da prefeitura de Maringá Observe que cada quadra é um polígono e dentro dela há diversos outros polígonos menores que são os lotes Esse tipo de dado sempre obedece uma relação hierárquica aqui representadas pelas zonas bairros quadras e lotes Há inúmeros outros exemplos de aplicação desse tipo de banco de dados geográfico Um deles é a divisão do Brasil por estados onde os atributos podem ser a renda per capita eou dados populacionais de cada um dos estados vetores contidos no mapa É importante frisar que podem haver diversos tipos de dados alfanuméricos em cada um dos vetores disponíveis no mapa Geralmente estes dados são armazenados em vetores GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 48 ISTO ESTÁ NA REDE Caroa alunoa você sabe o que é um Geoportal Podemos definilo como uma plataforma digital organizada que fornece acesso a diversas informações geográficas em um único lugar Essas informações podem incluir mapas imagens de satélite dados georreferenciados análises espaciais entre outras informações pertinentes a um ou mais determinados assuntos O geoportal pode ter diversas funcionalidades como ferramentas de busca visualização download e compartilhamento de dados geográficos além de oferecer serviços e aplicações que permitem aos usuários criar seus próprios mapas e análises espaciais Geralmente é desenvolvido por órgãos governamentais ou empresas para disponibilizar informações geoespaciais para um público amplo como pesquisadores empresas privadas organizações governamentais e a população em geral Os geoportais ainda podem ser importantes ferramentas para utilização em salas de aula e laboratórios como processo de ensinoaprendizagem utilizando as geotecnologias Abaixo encontrase o QR code do link do Geoportal da Prefeitura de Maringá Paraná Vale a pena conferir Recomendamos que além de visitar esse geoportal em específico procure se existe algum em sua cidade ou região Divirta se link httpgeoprocmaringaprgovbr8090SIGMARINGAitemid60359d1e95ca4b2fbeff12da846bfb91 423 Redes Os dados em redes são usados para representar sistemas complexos de objetos conectados como sistemas de transporte ou redes elétricas Os dados são armazenados em um modelo vetorial em forma de arconó no qual o arco armazena atributos referentes ao sentido dos fluxos e os nós armazenam informações sobre a capacidade desse fluxo Um bom exemplo que ilustra a aplicação desses dados é o sistema de distribuição de água No exemplo ilustrado pela figura 18 os nós representam pontos da rede em que o fluxo de água pode ser direcionado ou dividido aqui representados pelos pontos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 49 em vermelho Os arcos representam as tubulações que conectam os nós e permitem o fluxo de água representados na figura pelas estruturas em azul Figura 18 sistema de distribuição de águas exemplificando um tipo de dado no formato redes Fonte httpsslideplayercombrslide16236965images7Dadosespaciais3ArepresentaC3A7C3A3ovetorialjpg 424 Dados Modelo Numérico de Terreno MNT Os dados Modelo Numérico de Terreno MNT também denominado de modelo digital do terreno MDT ou modelo de elevação do terreno MET são representações matemáticas da distribuição espacial de uma determinada característica vinculada a uma superfície real Normalmente a superfície é contínua e representada por um fenômeno variado Tratase então de um modelo matemático que reproduz tridimensionalmente os dados de uma superfície utilizandose um conjunto de pontos x y e um referencial z que descreve a variação contínua da superfície Nesse sentido o eixo x representa a posição horizontal direção lesteoeste no modelo o eixo y a posição vertical direção norte e sul e o eixo z por sua vez representa a profundidade ou seja a distância entre a superfície terrestre e o ponto de referência Ele é utilizado para determinar a altitude de um ponto em relação a um ponto de referência e é calculado subtraindo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 50 se a altitude do ponto em relação a outro ponto de referência como por exemplo a altitude em relação ao nível do mar Com isso cada ponto na grade de altitude do MNT possui uma coordenada z que indica sua profundidade em relação ao ponto de referência conforme demonstrado na figura 19 Figura 19 Tipo de grade contendo as coordenadas x y e z utilizadas em MNT httpswwwfeisunespbrHomedepartamentosfitossanidadeengenhariaruralesolos715irrigacao5868mntpdf Os dados MNT são modelos digitais muito utilizados para representar a topografia da superfície terrestre e são criados a partir de um conjunto de dados de altitude geralmente obtidos por meio de sensores remotos como radares e lasers Figura 20 São utilizados em diversas aplicações como planejamento urbano mapeamento de recursos naturais gestão de recursos hídricos entre outras Eles permitem a visualização e análise do relevo em detalhes possibilitando a identificação de feições topográficas importantes como vales montanhas planícies e encostas Figura 20 Modelo Numérico de Terreno MNT httpswwwfeisunespbrHomedepartamentosfitossanidadeengenhariaruralesolos715irrigacao5868mntpdf GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 51 De acordo com Piroli 2010 entre os usos mais comuns do MNT temos o armazenamento de dados altimétricos e planimétricos para geração de mapas topográficos e mapas de declividade para análise prévia de erodibilidade mapas para análise de possíveis cortes e aterros para nivelamento em projetos de estradas e barragens e apresentação tridimensional em combinação com outras variáveis como direção de fluxo hídrico de superfície GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 52 CAPÍTULO 5 SENSORIAMENTO REMOTO HISTÓRICO E PRINCIPAIS CONCEITOS 51 Breve história do Sensoriamento Remoto SR Caroa alunoa vimos em capítulos anteriores a importância do Geoprocessamento para conhecer o espaço geográfico e produzir uma série de informações relevantes que vão subsidiar as tomadas de decisão envolvendo principalmente o planejamento do território No entanto tão importante quanto o processo de gerar informações geográficas é o de coleta de dados que servirão de base para a geração dessas informações Sem as evoluções tecnológicas de coletas de dados por Sensoriamento Remoto SR não teríamos a quantidade e nem a qualidade de dados que são utilizados na atualidade Por isso é essencial compreendermos o conceito o histórico e os principais elementos do SR Não há consenso acerca do marco inicial do SR Alguns autores atribuem à Newton 1672 os primeiros passos por meio do desenvolvimento da teoria da luz branca outros apontam as fotografias aéreas tiradas em balões já no século XIX como os primeiros registros de uso do SR Baseandose nas premissas de que o conhecimento é fruto de um processo de acumulução ao longo do tempo teceremos uma linha do tempo contendo os principais eventos que marcaram a história do Sensoriamento Remoto até a Segunda Guerra Mundial 1939 1945 Em 1672 Newton levanta a hipótese de que a luz é formada pela mistura homogênea de raios de diversas cores e propõe a teoria da Luz Branca 1839 Desenvolvimento do primeiro sensor fotográfico 1858 Primeira fotografia remota que se tem registro feita por GaspardFelix Tournachon Nadar em um balão que sobrevoou a cidade de Paris GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 53 Figura 21 GaspardFelix Tournachon Nadar 1858 fazendo fotografia aérea de seu balão httpsmundogeocomwebinarsenografia2011srpennapdf 1860 Fotografia em balão registrando a cidade de Boston EUA serviu de subsídio técnico para a utilização de balões como a forma mais eficiente de obter fotografias aéreas Figura 22 Fotografia aérea em balão James Wallace Black e Samuel Archer King Foto retrata Boston de uma altura de 630 m httpswwwmetmuseumorgartcollectionsearch283189 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 54 1862 utilização de câmeras fotográficas em voos de balão para fins militares espionagem de tropas inimigas na Guerra Civil Americana Mais tarde o balão teria sido utilizado pelo Brasil com essa finalidade na Guerra do Paraguai 1903 Inserção de câmeras ultra modernas em pombos para realização de fotografias aéreas Figura 23 Inserção de câmera em pombos Julius Neubranner 1903 httpsprofalexandregangorrablogspotcom201607sensoriamentoremotoconceitoseumhtml Primeira Guerra Mundial 1914 1918 surgimento da fotografia área sistemática com fins de vigilância e reconhecimento militar utilizando aviões Figura 24 Método de obtenção de imagens aéreas 1º Guerra Mundial httpsprofalexandregangorrablogspotcom201607sensoriamentoremotoconceitoseumhtml GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 55 Segunda Guerra Mundial 1939 1945 desenvolvimento de equipamentos de sensoriamento remoto que trabalham no comprimento de onda do infravermelho e surgimento dos primeiros sensores multiespectrais Ao final da Segunda Guerra Mundial os Estados Unidos e a União Soviética despontam como as principais potências econômicas e políticas Era o início do que se denominou Guerra Fria período no qual os dois países disputavam a supremacia econômica e política do planeta Dessa forma ambos procuravam se superar em nos campos econômicos e militares desde o desenvolvimento da indústria armamentista até o desenvolvimento tecnológico e industrial O salto no desenvolvimento tecnológico da computação a partir da década de 1950 afetou de forma determinante o SR haja vista que nesse período conforme já vimos anteriormente Com o advento do desenvolvimento da tecnologia de foguetes nesse período iniciouse uma busca incessante pelo domínio também do espaço Era necessário provar para o mundo a superioridade em todos os ramos Desta maneira iniciouse o que chamamos de Corrida Espacial Os soviéticos largaram na frente dessa corrida lançando em 1957 o primeiro satélite artificial denominado Sputnik Figura 25 Satélite Sputnik 1 httpsrevistagalileuglobocomRevistanoticia201710sputnikosateliterussoquecausouoiniciodacorridaespacialhtml GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 56 ISTO ESTÁ NA REDE O satélite Sputnik 1 foi lançado no dia 4 de outubro de 1957 sendo destruído cinquenta e sete dias depois quando de seu reingresso na atmosfera terrestre Pesava 836 Kg com um tamanho equivalente a uma bola de basquete Durante o tempo que funcionou 21 dias enviava um sinal sonoro à Terra por meio de dois transmissores de rádio O projeto deu início à corrida espacial surpreendendo a comunidade científica e a sociedade norteamericana que se apavorava com o poderio bélico e militar soviético O satélite foi colocado em órbita com a ajuda do míssil R7 que era capaz de percorrer grandes distâncias e teria capacidade inclusive de atingir os Estados Unidos Por isso o seu lançamento obrigou os Estados Unidos a criar a NASA Agência Espacial Norteamericana e investir pesado na exploração aeroespacial haja vista o receio às ameaças militares de satélites que poderiam abrigar mísseis mas também ao controle tecnológico e econômico além da possibilidade de espionagem Para saber um pouco mais sobre o Sputnik 1 assista ao vídeo acessando o QR abaixo Vale a pena conferir httpswwwyoutubecomwatchv0nUX61x3Cc Três meses após o lançamento da Sputnik 1 os soviéticos lançaram o Sputnik 2 já em 1958 colocando o primeiro ser vivo em órbita da Terra a cadela Laica que não retornou à Terra com vida O Sputnik 3 foi lançado em 1959 com uma série de instrumentos a bordo que foram úteis para os cientistas estudarem diversos fenômenos que ocorriam no espaço entre eles o campo magnético da Terra a pressão cósmica os micro meteoros e a composição da atmosfera O Sputnik 5 foi fundamental para preparar uma missão tripulada no espaço Lançado em 1960 sua missão era realizar testes acerca de como se comportavam os seres vivos no espaço Foram enviados dois cães diversos camundongos ratos e plantas retornando todos com vida Todas as missões Sputnik prepararam o terreno para mandar Yuri Gagarin à órbita terrestre em 12 de abril de 1961 tornandose o primeiro ser humano a ir ao espaço GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 57 Esse contexto obrigou os EUA a reorganizar o seu programa espacial criando a NASA National Aeronautics and Space Administration em 1958 Em 1960 a entidade lança o seu primeiro satélite destinado a obter informações da atmosfera terrestre OLIVEIRA 2010 ISTO ESTÁ NA REDE Para saber mais detalhes das missões Sputnik acesse o QR code abaixo httpswwwtodamateriacombrsatelitessputnik Porém o marco do programa espacial americano se dá pelo início das missões Apollo que no final da década de 1960 levariam os americanos a vencerem a corrida espacial contra os soviéticos levando pela primeira vez na história da humanidade um veículo tripulado para a Lua Nas décadas seguintes o que vimos foi o aprimoramento e um salto muito grande na tecnologia aeroespacial o que proporcionou inúmeras missões que colocaram diversos satélites em órbita da Terra 52 Sensoriamento Remoto conceitos iniciais Existem uma série de definições acerca do termo Sensoriamento Remoto porém podemos o compreender como um conjunto de tecnologias e procedimentos responsáveis pela obtenção de dados de um determinado objeto sem contato físico direto com ele Em outros termos tratase da obtenção de dados de forma remota à distância Segundo Rosa 2009 pode ser entendido como a forma de obtenção de informações de um objeto ou alvo sem que haja contato físico com o mesmo As informações são obtidas utilizandose a radiação eletromagnética geradas por fontes naturais como o Sol e a Terra ou por fontes artificiais como o Radar GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 58 Nesse sentido Fitz 2008 p109 define sensoriamento remoto como uma técnica que utiliza sensores para a captação e registro à distância sem contato direto da energia refletida ou absorvida pela superfície terrestre Nesses termos de maneira mais completa Novo 2010 p 28 define sensoriamento remoto como A utilização conjunta de sensores equipamentos para processamento de dados equipamentos de transmissão de dados colocados a bordo de aeronaves espaçonaves ou outras plataformas com o objetivo de estudar eventos fenômenos ou processos que ocorrem na superfície do planeta Terra a partir do registro e da análise das interações entre a radiação eletromagnética e as substâncias que o compõem em suas mais diversas manifestações O autor chega a essa definição por entender que são diversas as técnicas de obtenção de dados de maneira remota que vão muito além dos satélites embora hoje a sua utilização seja a formas mais rápida e eficiente de obtenção de dados remotos Essas diferentes técnicas estão relacionadas aos veículos ou plataformas utilizadas para tal fim Com isso podemos elencar a coleta de dados remotos em três níveis Figura 26 nível orbital satélites a nível de aeronave suborbital e a nível de laboratório e campo Vejamos cada um deles A coleta em nível orbital ocorre por meio de sensores localizados em satélites artificiais colocados na órbita da Terra Como estão em grande altitude possuem a capacidade de abranger em seu campo de visão uma grande porção da superfície terrestre além de permitem o monitoramento de parte da superfície durante um período razoável de tempo duração do satélite e do sensor permitindo uma enorme quantidade de dado que poderá ser trabalhada temporalmente O nível de coleta suborbital é utilizado quando se necessita de uma imagem aérea com um nível alto de resolução onde muitas vezes não é possível obter com imagens orbitais seja pela resolução espacial ou temporal dos satélites As imagens áreas podem ser adquiridas por meio de veículos tripulados como aviões e helicópteros ou veículos operados remotamente como é o caso dos Drones por exemplo A vantagem desse tipo de coleta de dados está no foco e na capacidade de aquisição em uma determinada área onde o satélite demoraria dias ou semanas para passar resolução temporal ou pela qualidade e resolução da imagem que apresentará menores ruídos e menos interferências atmosféricas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 59 Figura 26 Os três níveis de coleta de dados em Sensoriamento Remoto Fonte httpswwwresearchgatenetpublication40741581SensoriamentoRemotoeSistemasdeInformaAAesGeogrAficasaplicadosaoestudodos recursosagronAmicoseflorestais Quando há a necessidade de um maior controle sobre a iluminação das amostras em estudo os níveis de coleta em laboratório e campo são empregados com o objetivo de se obter um entendimento mais detalhado das interações entre as variáveis espectrais da energia eletromagnética e as variáveis dos alvos analisados Nessas situações a coleta de informações é frequentemente realizada por meio do uso de espectrorradiômetros em solo SHIMABUKURO et al 2009 53 Elementos do Sensoriamento Remoto Caro a aluno a vimos que o SR é um conjunto de técnicas que coletam informações sem a necessidade do contato direto com os objetos Por isso envolve a interpretação e extração de informações da energia eletromagnética que é utilizada na obtenção dos dados Essa energia oriunda de uma fonte de radiação eletromagnética é refletida GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 60 pelos objetos terrestres e consequentemente registrada pelos sensores remotos presentes em veículos aéreos ou orbitais Levando em consideração que a maior parte dos sensores estão posicionados em satélites iremos analisar nesse momento o processo de aquisição de imagens por coleta orbital Iremos explicar os elementos essenciais do SR e suas interações baseandose na figura 27 Figura 27 Elementos do Sensoriamento Remoto Modificado pelo autor 2023 httpswwwresearchgatenetpublication321225457Abordagemmultiagenteparamineracaodeimagensdesatelitefigureslo1utmsourcegoogleutm mediumorganic A Para que os dados sejam captados pelos sensores dos satélites é necessário que exista uma fonte de energia eletromagnética também chamada de Radiação Eletromagnética REM que incide sobre os objetos na atmosfera e na superfície B A REM se desloca em direção aos alvos objetos monitorados na superfície mas nesse trajeto sofrerá interações com a atmosfera podendo ser parcialmente refletida por ela e voltando para o espaço absorvida pelos elementos da atmosfera e ou transmitida isto é passando da atmosfera para a superfície Ao atingir a superfície a energia será refletida pelos alvos e parte dela retornará ao sensor após interagir novamente com a atmosfera C Após a passagem da REM pela atmosfera a energia interage com o alvo Essa interação depende das características do alvo e da forma como a incidência se deu A depender do objeto a REM vai ser refletida absorvida ou transmitida Alguns objetos vão absorver essa energia e não vão refletir quase nada assim como outros vão refletir muito e absorver pouco GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 61 D Após a energia ser refletida pelo alvo parte dela retorna e vai ser captada pelo sensor do satélite que irá coletar e mensurar o fluxo da radiação eletromagnética que interagiu com o alvo na superfície E A energia registrada pelo sensor é transmitida eletronicamente para uma estação de recepção e processamento em terra Nessa estação ocorrerá o processamento dos dados e posteriormente a geração de uma imagem F A imagem processada é interpretada visualmente eou digitalmente para extração de informações sobre os objetos de interesse G As informações geradas por todo esse processo serão aplicadas em Geoprocessamento com inúmeras finalidades a depender do estudo e da análise do profissional Agora que vimos e entendemos um pouco mais da dinâmica de como se obtém informações da superfície terrestre mas também da atmosfera neste capítulo iremos nos debruçar em alguns elementos desse processo que merecem maior destaque 531 Radiação Eletromagnética Em termos simples podemos conceber a Radiação Eletromagnética REM como uma forma de energia que se move rapidamente pelo espaço à velocidade da luz 300000 Kms e que se propaga no vácuo ou seja não necessita de um meio para se propagar ROSA 2013 Esse deslocamento gera dois campos o elétrico e o magnético que são perpendiculares entre si e oscilam ortogonalmente um em relação ao outro no sentido de propagação da onda Figura 28 de forma que um campo elétrico gera um campo magnético e viceversa FITZ 2008 Figura 28 Propagação da onda eletromagnética httpswwwpreparaenemcomfisicaasondaseletromagneticashtm GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 62 Uma onda pode ser descrita como uma perturbação mensurável causada pela propagação de energia em um meio físico específico A velocidade de transmissão dessa energia pode variar dependendo das propriedades do meio Por exemplo a velocidade de uma onda eletromagnética é diferente ao se propagar pela atmosfera meio gasoso pela água meio líquido ou pela terra meio sólido Na figura 29 podemos observar que há uma relação inversamente proporcional entre a quantidade de energia eletromagnética transmitida isto é a sua frequência e o seu comprimento Nesse sentido quanto maior é a frequência de uma onda menor é o seu comprimento Assim podemos estabelecer uma relação entre comprimento de onda frequência e velocidade de propagação que pode ser representada pela equação 𝛌 cf 𝛌 comprimento de onda c constante da velocidade da luz 300000 kms f frequência da onda Figura 29 Comprimento da onda eletromagnética httpswwwpreparaenemcomfisicaasondaseletromagneticashtm Portanto a frequência de uma onda eletromagnética vai depender da energia emanada pela fonte Quanto maior é a energia liberada maior será a frequência e menor será o comprimento de onda sendo o inverso também verdadeiro Figura 30 Essa consideração é importante no contexto do SR pois alguns comprimentos de onda da radiação eletromagnética podem ser muito pequenos sendo medidos em subunidades do metro como o micrômetro 1μm 106 e o nanômetro 1ηm 109 De forma inversa as frequências podem apresentar valores muito elevados na casa dos Megahertz 1 MHz 106 ciclos por segundo e Gigahertz 1 GHz 109 ciclos por segundo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 63 Figura 30 Frequência de onda httpswwwpreparaenemcomfisicaasondaseletromagneticashtm A variação de frequência no espectro eletromagnético é praticamente infinita ela envolve uma gama de frequências que variam de muito baixa a muito alta Porém para fins práticos podemos dividir o espectro em diferentes regiões cada uma com sua faixa de frequência correspondente A figura 31 ilustra essa divisão Verifique que na medida em que o comprimento de onda vai diminuindo a frequência vai aumentando Repare que as maiores frequências estão nos raios gama podendo chegar a 300000 GHz 300000 x 109 enquanto que as menores são as ondas de rádio que podem chegar a 100 MHz apenas Por outro lado o comprimento de onda vai diminuindo na medida em que a frequência vai aumentando As ondas de rádio possuem comprimentos de ondas que podem alcançar até 1 km de altura enquanto que os raios Gama podem apresentar o tamanho de um núcleo atômico cerca de 1012 m Figura 31 Frequências de onda do espectro eletromagnético da menor para a maior frequência Fonte httpswwwtodoestudocombrfisicaespectroeletromagnetico GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 64 CAPÍTULO 6 SENSORIAMENTO REMOTO RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA REM 61 O Espectro Eletromagnético Vimos que as ondas eletromagnéticas são uma forma de energia que se propaga através do espaço na forma de oscilações de campos elétricos e magnéticos perpendiculares entre si emanado de alguma fonte Qualquer objeto que possui temperatura acima do zero absoluto 27315ºC ou 0º K tem uma movimentação em suas partículas e quando ocorre a colisão dessas partículas elas mudam de estado de energia e passam a emitir radiação eletromagnética Em nosso Sistema Solar o Sol tem uma temperatura de aproximadamente 6000º C em sua superfície e é a principal fonte de REM para a Terra A energia eletromagnética pode ser decomposta de forma contínua conforme a frequência ou o comprimento de onda O espectro eletromagnético nesse sentido é a gama completa de todas as ondas eletromagnéticas possíveis organizadas de acordo com suas diferentes frequências ou comprimentos de onda Ele abrange desde as ondas de rádio com comprimentos longos e baixas frequências até os raios gama com comprimentos de onda extremamente curtos e frequências altas Chamamos de regiões do espectro eletromagnético essa divisão que ocorre por frequência e comprimento de onda A figura 32 traz uma representação do espectro separado por regiões espectrais contendo tais medidas Veremos as características de cada uma das principais regiões do espectro Raios cósmicos com o menor comprimento de onda de todo o espectro eletromagnético são fruto de radiações naturais emitidas por corpos celestiais com grande poder de penetração mas que grande parte é absorvida pela atmosfera terrestre Raios gama possuem enorme frequência e muito baixo comprimento de onda na ordem de 1 picômetro 1 pm 1012m São emitidos por materiais GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 65 altamente radioativos muito penetrantes e com uma alta energia Tem sua principal aplicação na medicina Figura 32 Espectro eletromagnético Fonte httpswwwantonioguilhermewebbrcomblogespectroeletromagnetico Raios X apresentam grande frequência e baixíssimo comprimento de onda podendo chegar a 1 nanômetro 1 ηm 109 Possuem médio poder de penetração e são bastante utilizados na área da saúde e no segmento industrial Ultravioleta UV produzido em grande quantidade pelo Sol cuja radiação é essencial para a existência de vida na Terra também pode ser maléfico para os seres humanos quando ocorrer longa exposição A camada de ozônio absorve a maior parte dessa radiação protegendo os seres vivos Embora ocupe uma grande região do espectro entre 100 ηm a 400 ηm possui pouca aplicação para SR Espectro do visível caracterizase por possuir comprimentos de ondas cuja REM é detectável pelo olho humano sensor Essa propriedade faz com que essa região do espectro se torne a mais utilizada para o SR A banda do visível abarca comprimentos de onda que vão de 038 μm violeta a 0760 μm vermelho A tabela 1 traz as divisões detalhadas dessa região Luz Comprimento de onda Violeta 0380 0455 μm Azul 0455 0482 μm Verde 0498 0530 μm Amarelo 0576 0580 μm Laranja 0587 0597μm Vermelho 0617 0760 μm Tabela 1 Espectro do visível separado por comprimento de onda Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 66 ISTO ACONTECE NA PRÁTICA Porque enxergamos diferentes cores em diferentes objetos Isaac Newton 1642 1727 realizou um experimento no qual fez um feixe de luz branca passar por um prisma de vidro Ao passar pelo prisma a luz foi refratada ou seja sofreu desvio e foi decomposta permitindo a observação de sete cores distintas vermelho laranja amarelo verde azul anil e violeta Essas cores separadas formam o que chamamos de espectro da luz visível Figura 33 Da mesma maneira quando a luz atravessa um prisma invertido as cores se combinam novamente resultando na luz branca visível A partir desse experimento compreendemos que a luz branca é a combinação de vários comprimentos de ondas que compõem o espectro da luz visível Mas como enxergamos essas cores e por qual motivo um objeto é azul e o outro é verde por exemplo Isso se dá pelo fato de cada objeto ter diferentes propriedades físico químicas que reagem de maneira distinta aos variados comprimentos de ondas Nesse sentido um objeto é verde quando reflete o comprimento de onda da luz verde e absorve as demais conforme ilustrado na figura 35 Figura 33 Espectro eletromagnético Fontehttpceceadcomassuntosdisciplinaspraticadeensinoacomputacaoii2aula02praticadeensinoacomputacaoii Nesse sentido só é possível existir cor se tivermos um objeto uma fonte de luz natural ou artificial e um sensor que capta a informação nossos olhos Repare pela imagem que se a fonte de luz for branca e a superfície do objeto também for branca a luz que irá incidir nele refletirá todos os comprimentos de onda e o observador verá a cor branca Se essa superfície for preta ocorrerá o contrário ela irá absorver todos os comprimentos de onda não refletindo nada e o observador verá a cor preta Por outro lado se a superfície absorve quase todos os GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 67 comprimentos de onda da luz branca menos o comprimento de onda que condiz com o vermelho dizemos que a superfície é vermelha pois é o que será refletido Ok entendemos como se dá essa interação e como os objetos refletem as cores mas como os nossos olhos sensores naturais conseguem decifrar e identificar essas diferentes cores Para isso possuímos mecanismos células sensíveis à luz em nossos olhos chamados de cones e bastonetes Os cones são responsáveis pela visão colorida o olho possui cerca de 7 milhões de cones e os bastonetes são responsáveis pela visão noturna Graças a esses mecanismos conseguimos identificar e distinguir as diferentes cores Infravermelho IR é uma região largamente utilizada em SR principalmente por estar associada ao calor Está situada entre os comprimentos de onda 076 μm e 100 ηm apresentando subdivisões demonstradas na tabela 2 Subregiões Comprimento de onda Infravermelho próximo NIR 076 12 μm Infravermelho médio IVM 12 50 μm Infravermelho termal IVT 50 10 mm Tabela 2 Espectro do visível separado por comprimento de onda Fonte Elaborado pelo autor 2023 O infravermelho próximo NIR nearinfrared é uma faixa do espectro eletromagnético que possui comprimentos de onda ligeiramente maiores do que a luz visível mas menores do que o infravermelho termal Essa região do espectro é particularmente útil para verificar a saúde da vegetação devido à sua interação com a clorofila pigmento responsável pela fotossíntese nas plantas haja vista que elas absorvem muita luz para esse processo e refletem quase todo o infravermelho próximo Esse processo será descrito posteriormente com mais detalhes O infravermelho médio e o infravermelho termal são muito utilizados em SR para estudos atmosféricos e meteorológicos pois são resultantes da emissão eletromagnética dos objetos terrestres A radiação térmica emitida pelos objetos nessa faixa permite a medição da temperatura da superfície terrestre e a detecção de variações térmicas Microondas situamse na região entre 1mm a 1m frequência entre 300 GHz até 300 MHz São as frequências utilizadas em sensores ativos do tipo Radar ótimos para trabalharem em situações onde as condições climáticas são desfavoráveis haja vista que essa radiação é pouco afetada pela atmosfera por conta de seu GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 68 comprimento de onda É muito utilizado para a análises de geologia estrutural e o mapeamento geológico Ondas de Rádio diz respeito a uma série de ondas eletromagnéticas com frequências menores que 300 MHz e comprimento de onda maior que 1 m tendo como seu principal uso a radiodifusão 62 A Interação da REM com a atmosfera A energia solar que incide sobre o Planeta vai interagir necessariamente com a atmosfera terrestre antes de atingir ou não o alvo na superfície Dessa interação resultam três caminhos que vão depender do comprimento de onda e dos elementos presentes na atmosfera Assim a REM pode ser absorvida espalhada dispersa ou transmitida pela atmosfera Se não existisse a atmosfera receberíamos radiação direta do Sol e o céu seria preto não azul pois não haveria interação da luz com a atmosfera Porém ao atingir a Terra cerca de 47 da REM proveniente do Sol é absorvida pelos objetos da superfície terrestre 37 é refletida pela Terra e 17 é absorvida pela atmosfera A transmissão da radiação eletromagnética na atmosfera referese à propagação da radiação através do meio atmosférico ou seja é quando a atmosfera permite que a radiação solar atinja a superfície da Terra bem como a radiação refletida pelo alvo escape de volta para o espaço Durante a transmissão a REM viaja através da atmosfera sem sofrer absorção significativa ou interação com partículas suspensas conforme demonstrado na figura 34 Figura 34 Interação da REM com a atmosfera Fonte httpscanalcecierjedubrrecurso17592 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 69 Observe que quando a radiação solar atinge a atmosfera ela pode ser transmitida passar livremente pela atmosfera até os alvos terrestres ou ainda pode sofrer dois caminhos diferentes espalhamento da radiação e absorção O processo de espalhamento atmosférico ou dispersão ocorre quando partículas suspensas como poeira aerossóis moléculas de ar ou gotículas de água desviam a direção da radiação A dispersão é responsável por fenômenos como a coloração do céu durante o dia e o aparecimento de cores no arcoíris Outra interação importante é a absorção Certos gases presentes na atmosfera como o dióxido de carbono CO2 o ozônio O3 e o vapor de água H2O têm a capacidade de absorver certas regiões da radiação eletromagnética Nesse processo a REM absorvida é transformada em outras formas de energia e reemitida em outros comprimentos de onda Isso significa que esses elementos capturam parte da energia da radiação e a convertem em energia térmica Essa absorção afeta a distribuição de calor na atmosfera e é um fator importante no fenômeno do efeito estufa Toda essa interação ocorre porque a REM solar possui diferentes comprimentos de ondas e diferentes frequências O SR é trabalhado dentro de uma faixa espectral que vai do ultravioleta ao infravermelho termal Essa região do espectro pode sofrer com os efeitos da atmosfera e de acordo com o comprimento de onda ela vai ser absorvida espalhada ou transmitida à superfície De acordo com Rosa 2013 p 112 Existem entretanto ao longo de todo o espectro eletromagnético regiões onde a absorção atmosférica é relativamente pequena estas regiões são conhecidas como janelas atmosféricas e caracterizam se por possuírem uma boa transmitância É nessas regiões que são desenvolvidas praticamente todas as atividades de sensoriamento remoto A figura 35 é um gráfico que ilustra as janelas atmosféricas No eixo x são colocados os comprimentos de onda μm e no eixo vertical y a porcentagem de transmitância em cada comprimento de onda Logo abaixo estão os componentes que interagem com cada região do espectro eletromagnético GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 70 Figura 35 Janelas atmosféricas Fonte httpswwwtelecocombrtutoriaistutorialfsoeab2pagina2asp As janelas atmosféricas servem para compreendermos quais as regiões espectrais que devem ser utilizadas para análises de alvos na superfície terrestre Por exemplo o dióxido de carbono CO2 e o vapor dágua H2O são conhecidos por absorver a radiação infravermelha enquanto o ozônio O3 absorve a radiação ultravioleta Para ilustrar essa questão imaginemos que você precisará coletar dados de uma região extremamente úmida e com uma alta quantidade diária de nuvens como na Amazônia por exemplo Qual é a região espectral que servirá para analisar alvos na superfície terrestre em um local que chove quase diariamente Quais os satélites e sensores mais recomendados para esse tipo de análise Sabemos que as nuvens são vapores de água em suspensão Em geral elas permitem a passagem de comprimentos de onda mais longos como o vermelho e o infravermelho próximo enquanto refletem ou absorvem comprimentos de onda mais curtos como o azul e o ultravioleta Assim apenas uma faixa do espectro eletromagnético conseguirá ser transmitida através da nuvem pois as ondas que tiverem um tamanho inferior ao da partícula de água serão refletidas para os sensores Isso quer dizer que apenas servirá para captar informações do alvo na superfície os sensores que sejam sensíveis a um comprimento de onda maior do que as partículas em questão Isso ocorre também com outros elementos particulados presentes em nossa atmosfera 63 Comportamento espectral dos alvos terrestres Caroa alunoa vimos que ao chegar na atmosfera terrestre a REM pode ser absorvida espalhada ou transmitida para a superfície Quando essa energia atinge GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 71 a superfície mesmo que sofrendo alguma distorção causada pela atmosfera ela interage com os alvos podendo ser absorvida refletida e até mesmo transmitida Essa propriedade de um alvo para refletir absorver e transmitir a radiação é intitulada de reflectância absortância e transmitância respectivamente com os valores variando entre 0 e 1 Os objetos possuem características físicoquímicas e biológicas únicas o que resulta em uma interação específica entre a energia eletromagnética e essas propriedades do objeto Essas interações possibilitam que os sensores remotos identifiquem e diferenciem uma ampla variedade de objetos terrestres uma vez que cada objeto reflete energia de maneira distinta em diferentes comprimentos de onda eletromagnéticos Assim é possível descrever um padrão na refletância de um alvo para as diferentes regiões do espectro eletromagnético ou seja alvos que são semelhantes apresentarão o mesmo padrão de reflectância e absortância dos vários comprimentos de onda da radiação incidente Esse padrão é denominado assinatura espectral ou comportamento espectral A figura 36 mostra três alvos na superfície terrestre água solo e vegetação que em uma faixa do espectro eletromagnético apresentam diferentes formas e intensidade de reflectânciaComo cada objeto possui uma reflectância própria se conhecermos o comportamento espectral dos alvos terrestres conseguimos diferenciálos por meio dessa assinatura espectral Figura 36 Assinatura Espectral dos alvos na superfície Terrestre Fonte http20014424496cdaobaaebsensoriamentoremotoaltaresolucao2008pdf GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 72 As características básicas observadas no comportamento espectral destes objetos são Solos é resultante dos espectros individuais dos elementos constituintes e dos arranjos desses elementos no solo O que mais influencia é a constituição mineral do solo cada minério possui uma assinatura espectral diferente a matéria orgânica presença de matéria orgânica no solo vai absorver mais energia e refletir menos a umidade alvos mais úmidos refletem menos do que alvos mais secos assim como sua textura e estrutura Por exemplo solos argilosos irão absorver maior REM enquanto que solos arenosos irão refletir mais essa energia A água o comportamento espectral da água líquida pura apresenta baixa reflectância na faixa compreendida entre 038 e 07μm e máxima absorção acima de 07μm O comportamento espectral de corpos dágua é influenciado pelos processos de absorção e espalhamento produzidos por materiais dissolvidos e em suspensão Nesse caso a presença de matéria orgânica desloca o máximo de reflectância espectral para o verde e amarelo enquanto que a presença de matéria inorgânica em suspensão resulta num deslocamento em direção ao vermelho As nuvens apresentam elevada reflectância em torno de 70 em todo o espectro óptico 631 Comportamento Espectral da Vegetação No gráfico da figura 37 podemos observar que há uma alta absorção da REM na região do visível 04 a 07 μm ou seja uma baixa reflectância nesta faixa do espectro Ali podemos verificar que há um pequeno pico de reflectância que se situa entre 05 a 055 μm representando a luz verde e por isso nós enxergamos a vegetação na cor verde Isso se dá por conta da presença da clorofila no vegetal A energia incidente atravessa a cutícula e a epiderme da folha atingindo os pigmentos que absorvem a luz visível Figura 37 Resposta espectral da vegetação Fonte httpsblogaegrocombrwpcontentuploads2020013indicedevegetacaopng GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 73 Em relação à resposta espectral da planta para o infravermelho médio podemos observar que há uma importante interação com a água principalmente nas faixas de comprimento de ondas de 145 μm e 196 μm Quanto maior a quantidade de água nas folhas maior a absorção nesses dois comprimentos de onda Por isso o IVM é utilizado para analisar o estresse hídrico das plantas No caso do Infravermelho próximo NIR existe pouca absorção por parte da vegetação o que pode ser percebido pela curva de reflectância alta Nesse sentido quanto mais saudável for a planta mais ela refletirá radiação do NIR e mais absorverá radiação do vermelho visível Isso ocorre porque a clorofila é altamente eficiente em utilizar a energia da luz visível vermelho para a fotossíntese enquanto reflete parte da energia do infravermelho próximo que não é tão útil para esse processo Então ao capturar imagens na faixa do infravermelho próximo é possível avaliar a quantidade de luz refletida pelas plantas o que fornece informações valiosas sobre sua saúde e vitalidade Plantas saudáveis e bem fotossinteticamente ativas tendem a refletir mais luz no infravermelho próximo enquanto plantas estressadas doentes ou com deficiência de nutrientes refletem menos luz nessa faixa Figura 38 Figura 38 Resposta da vegetação no vermelho visível e no NIR Fonte httpsgeografiadascoisascombrartigostudooquevoceprecisasabersobreondviparte1 Sabendo disso os cientistas ao longo do tempo desenvolveram diversos índices matemáticos para analisar diversos aspectos da vegetação O mais comum e utilizado é o denominado NDVI a sigla em inglês de Índice de vegetação da diferença normalizada que varia de 1 a 1 Seu cálculo é simples e trabalha com as diferenças GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 74 dos comportamentos espectrais entre o infravermelho próximo e vermelho por meio da fórmula onde NIR infravermelho próximo RED banda do vermelho visível Assim sabendo que uma planta sadia irá refletir muito no infravermelho próximo e pouco no vermelho podese imaginar que o valor dessa equação nesse caso será próximo a 1 enquanto uma planta que teve diminuição de sua atividade fotossintética por motivo de doença por exemplo refletirá um pouco menos no infravermelho próximo e refletirá mais no vermelho visível podendo chegar a quase 0 Índices abaixo de 0 vão indicar vegetação sem atividade morta ou ausência de vegetação solo exposto Por esses motivos possui alta aplicabilidade na agricultura de precisão para melhora da produtividade Figura 38 Além de indicar a saúde da vegetação esse índice também pode ser utilizado para verificar a qualidade da vegetação relacionada ao seu adensamento áreas onde a vegetação é mais densa tende ao NDVI ser maior Figura 39 Resultados da aplicação do NDVI para vegetação Fonte httpsgeografiadascoisascombrartigostudooquevoceprecisasabersobreondviparte1 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 75 Conhecer o comportamento espectral dos objetos da superfície é uma das coisas mais importantes do Sensoriamento Remoto pois o profissional responsável pela coleta das informações necessita saber qual o tipo de sensor e em qual comprimento de onda deverá utilizar para obter essas informações de forma mais satisfatória GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 76 CAPÍTULO 7 SENSORIAMENTO REMOTO COLETA DE DADOS EM VEÍCULOS AÉREOS 71 Sensores Podemos entender como sensores os dispositivos de captação de energia refletida ou emitida por um determinado alvo que é capaz de registrála na forma de dados seja no formato de imagens gráficos ou até dados numéricos Estes dados então são passíveis de serem armazenados manipulados e analisados em ambiente SIG conforme vimos nas aulas anteriores Não podemos confundir nível de coleta com classes de sensores Independentemente se as informações vão ser coletadas em nível suborbital ou orbital os sensores podem ser separados em duas grandes classes sensores ativos ou sensores passivos Figura 40 Dessa forma é possível que aeronaves suborbitais utilizem sensores ativos eou passivos da mesma maneira que um satélite em órbita da Terra Figura 40 Sensores Ativo e Passivo Fonte httpswwwgeografiaopinativacombrwpcontentuploads201907sensorpng Os sensores passivos não emitem energia eletromagnética eles dependem da luz solar e captam a energia emitida ou refletida pelos alvos em uma superfície Os sensores ativos por sua vez possuem fonte própria de energia eletromagnética de GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 77 forma que a emitem para os alvos na superfície e detectem parte dela que é refletida na direção dos sensores Um exemplo de sensor ativo muito conhecido é o radar Além da classificação quanto à fonte de energia passivos ou ativos também podemos classificálos enquanto sensores imageadores e nãoimageadores Os imageadores Figura 41a geram uma imagem da área seja por meio de um sistema de quadros similar ao funcionamento de uma máquina fotográfica seja pelo sistema de varredura similar ao funcionamento de um scanner por exemplo Os nãoimageadores Figura 41b conhecidos como radiômetros ou espectroradiômetros geram resultados em forma de gráficos ou números NOVO 2010 Além disso podem ser classificados quanto à capacidade de divisão do espectro eletromagnético pancromáticos faixa do espectro imageada em apenas uma bandacor tons de cinza multiespectrais dividem a faixa do espectro imageada em várias bandasfaixas dezenas hiperespectrais dividem em até centenas de bandasfaixas Figura 41 Produto final dos sensores imageadores e nãoimageadores Fonte adaptado de httpswwwgeoaplicadacomsensoriamentoremotosensoresimageadoresenaoimageadoressensoriamentoremoto 72 Característica das Imagens obtidas por sensores Para além dos tipos de sensores que vimos no tópico anterior outra questão importante a ser analisada na escolha de sua utilização é a característica da resolução Essa escolha está relacionada ao objetivo do estudo ou análise acerca dos dados a serem coletados Podemos definir resolução como a capacidade que um sensor tem em captar um fenômeno espacial com uma qualidade adequada Dessa maneira existem quatro formas diferentes de caracterizar uma resolução resolução espacial resolução espectral resolução radiométrica e resolução temporal Iremos ver cada uma delas de maneira detalhada GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 78 721 Resolução Espacial A resolução espacial é a capacidade que um sensor tem em distinguir os objetos pelo seu tamanho Ela indica o tamanho do menor elemento da superfície individualizado pelo sensor Quanto maior for a resolução espacial de um sensor menores são os objetos que ele será capaz de captar Em outras palavras tratase da dimensão do solo representada pelo pixel da imagem Filho et al 2021 Tomemos como exemplo as imagens da figura 42 Um sensor específico do Landsat 8 que tem uma resolução espacial de 30mx30m é capaz de identificar com nitidez objetos com o tamanho mínimo de 900m² sendo os menores generalizados como um borrão Figura 42 Resolução espacial de imagens de satélites Fonte httpsiytimgcomvil5O6dM58ilwmaxresdefaultjpg O pixel é a menor unidade constituinte de uma imagem podendo também ser chamado de célula Entendendo que o pixel é um quadrado quando falamos que a imagem tem a resolução de 30m estamos querendo dizer que cada lado dele possui uma medida de 30m significando que sua dimensão é de 900 m² Da mesma forma um sensor do satélite Sentinel2 cuja resolução seja de 10mx10m consegue identificar com nitidez um alvo na superfície com 100m² assim como uma imagem de satélite de alta resolução 16m x 16m consegue identificar um carro com nitidez por exemplo No entanto não conseguir observar o objeto com nitidez não significa que não se possa reconhecer o objeto Se pegarmos o exemplo da figura 42 e compararmos a média e a alta resolução vamos notar que mesmo na média é possível reconhecer e trabalhar com alguns objetos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 79 Essa questão fica mais clara quando observamos as imagens da figura 43 Note a quantidade de detalhes que a imagem na banda pancromática cuja resolução espacial é maior 15m permite observar tais como o contorno do rio ou os elementos de relevo e cobertura do solo Embora também seja possível reconhecer perfeitamente os objetos na resolução da Banda 4 eles ficam um pouco borrados e a depender do detalhamento da informação a análise fica comprometida Figura 43 Comparação entre a banda 4 infravermelho próximo com resolução espacial de 30 m e a banda pan com resolução espacial de 15 m do Landsat 7 ETM Fonte Filhos et al 2020 p28 Por exemplo podemos nos dois sensores identificar elementos como o rio e a mata ciliar ou até mesmo diferenciar áreas descampadas de áreas vegetadas porém conseguiremos distinguir os diferentes tipos de uso do solo apenas na banda pancromática Portanto caroa alunoa a escolha do satélite e do sensor a ser utilizado em determinada escala vai depender do objetivo do estudo e da escala de análise Repare que no exemplo da figura 44 na escala 14000 os dois satélites conseguem identificar os alvos porém há maior nitidez no Word View 2 cuja resolução espacial é de 2 m A depender da escala de análise os dois satélites apresentam condições de serem GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 80 utilizados com a mesma eficácia 1 20000 neste exemplo Dessa forma não haveria necessidade de utilização de imagens do Word View 2 pelo fato de ser uma imagem mais pesada de maior resolução Além disso outras variáveis vão limitar ou facilitar a adoção de um ou outro satélite como é o caso do custo de obtenção das imagens Figura 44 Exemplo de diferenciação de resolução entre dois satélites diferentes FontehttpswwwresearchgatenetprofileViniciusSeabrapublication334263696figurefig2AS7774431829073931562368307820Figura3Comparativo deresolucoesespaciaisentreimagensdesatelitedosensorjpg Geralmente as imagens advindas dos satélites de alta ou altíssima resolução são extremamente caras em contrapartida há uma enorme quantidade de dados de mais baixa resolução que podem ser acessados facilmente de maneira gratuita o que facilita muito sua maior aplicação 722 Resolução Temporal Referese à frequência em dias ou horas em que um determinado satélite pode capturar imagens consecutivas de um determinado ponto da superfície terrestre Por exemplo o satélite Landsat8 revisita uma mesma área a cada 16 dias enquanto o CBERS a cada 26 dias dessa forma Landsat possui uma maior resolução temporal em relação ao CBERS Quanto maior o requisito de resolução temporal menor o requisito de resolução espacial e quanto maior o requisito de resolução espacial menor o temporal Isso ocorre porque para obter uma alta resolução temporal é necessário capturar imagens com GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 81 frequência regular o que pode exigir o uso de sensores de menor alcance e menor capacidade de distinguir detalhes finos Por outro lado para obter uma alta resolução espacial são necessários sensores capazes de capturar imagens com detalhes mais finos o que muitas vezes implica em uma menor frequência de observação Essa relação inversa é uma compensação entre a capacidade de coletar informações com frequência e a capacidade de capturar detalhes espaciais Em alguns casos é possível encontrar um equilíbrio entre a resolução temporal e espacial utilizando uma combinação de diferentes sensores ou plataformas de observação Em análises de SR a resolução temporal é um dos fatores mais importantes na escolha de satélites e sensores Isso pelo fato de que algumas pesquisas necessitam de uma certa periodicidade Por exemplo não se pode utilizar um satélite cuja resolução temporal seja de meses para aplicação em agricultura de precisão no qual é necessário aquisição de imagens em um dia específico para análise da saúde da vegetação Para esse fim é desejável um satélite com uma resolução temporal bem alta que monitore a área quase que diariamente 723 Resolução Radiométrica A resolução radiométrica referese à maior ou menor capacidade do sistema sensor em detectar e registrar diferenças na energia refletida eou emitida pelos elementos que compõem a cena rochas solos vegetações águas etc Quanto maior é a capacidade de um sensor em distinguir e medir as diferenças entre os níveis de intensidade da radiância maior será sua resolução Os dados coletados pelo sensor são convertidos automaticamente por processos computacionais em um número digital esses números representam os intervalos dos diversos valores de radiância Dessa forma a resolução radiométrica está associada ao número de bits da imagem os quais definem quantos valores diferentes um pixel pode receber e como 1 bit oferece sempre duas opções 0 e 1 trabalhase com expoentes de 2 definindo a quantidade de tons de cinza que uma imagem possui Uma imagem de 1 bit vai possuir apenas duas informações possíveis 0 branco e 1 preto Da mesma forma uma imagem de 2 bits tem 2² possibilidades de valores ou seja 4 valores possíveis Então em uma imagem de 2 bits os pixels poderiam ter valor 0 1 2 ou 3 4 valores diferentes Uma imagem de 4 bits contém 16 níveis e assim por diante 8 bits contém 256 0255 tons de cinza variando do branco ao preto sendo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 82 que quanto mais próximo do branco maior é a reflectância do objeto quanto mais próximo ao preto maior a absorção A figura 45 ilustra a resolução radiométrica de diversos sensores apresentando os valores em bits entre parênteses precedidos pelos níveis de cinza em cada uma das resoluções Repare que quanto maior é a quantidade de tons de cinza maior é o detalhamento da imagem Figura 45 Exemplo de Resolução radiométrica Fonte httpswwwengesatcombrresolucaooquee adaptado Os sensores que possuem resolução espacial entre 10m e 30m utilizam resoluções radiométricas de 8 bits 256 níveis de cinza Quanto maior é a resolução espacial de um sensor maior é a quantidade de informações armazenadas em cada pixel portanto sensores cuja resolução espacial é de 1 metro trabalham com resoluções radiométricas que podem chegar a 11 bits 723 Resolução Espectral Referese ao intervalo de comprimento de ondas do espectro eletromagnético amostrado ou seja diz respeito à largura espectral em que opera o sensor Em sensoriamento remoto é desejável a coleta de informações simultâneas de imagens na maior quantidade possível de bandas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 83 Nesse contexto um sensor possui boa resolução espectral quando contém maior número de bandas localizadas em diferentes lugares do espectro eletromagnético Isso se dá em função da diferenciação de reflectância entre os alvos os quais permitem a diferenciação entre os diversos objetos em seus respectivos comprimentos de onda Quanto mais faixas do espectro o sensor conseguir captar maior e melhor será a captação dos diversos alvos na superfície Na tabela da figura 46 é mostrada a resolução espectral dos dois sensores do satélite Landsat8 Observe que o sensor OLI Operational Land Imager possui uma resolução espectral de 9 bandas isto é consegue captar a reflectância em diferentes faixas do espectro eletromagnético A banda pancromática ou pan se refere àquela que compreende parte ou todo o visível e o infravermelho próximo em uma única banda como 050 a 068 μm é representada em tons de cinza A banda Cirrus Banda 9 capta parte do espectro do infravermelho e foi desenvolvida para captar informações da formação de nuvens cirrus Figura 46 Dados dos Sensores do satélite Landsat8 mostrando as diferentes resoluções Fontehttpswwwengesatcombrimagemdesatelitelandsat8 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 84 A figura 47 traz um exemplo de diferenciação da reflectância captada por diferentes bandas do sensor OLI do satélite Landsat8 Repare que na água a banda do vermelho 4 tem muito maior reflectância que no infravermelho próximo Banda 5 Nesta última está ocorrendo absorção quase completa do infravermelho Isso ocorre porque nessa faixa do espectro a água absorve quase toda energia e reflete muito pouco A utilização de uma banda em detrimento da outra se dá em função do objetoalvo a ser analisado e do objetivo do estudo Nesse caso por exemplo a banda 5 não teria utilidade para análise de sedimentos presentes na água diferentemente da banda 4 vermelha porém para verificar a saúde da vegetação a banda do infravermelho teria uma utilidade maior O entendimento das diferentes resoluções espectrais é o principal aspecto para o reconhecimento de diferentes tipos de cobertura do solo Figura 47 Imagem Satélite Landsat 8 bandas 4 e 5 Fonte INPE 2023 Elaborado pelo autor 72 Aeronaves e VANTS Nível Suborbital O nível suborbital de coleta de dados é atualmente empregado para a aquisição de informações particulares de um alvo quando por exemplo desejase verificar os objetos presentes em imagens de satélites Até pouco tempo atrás esse tipo de levantamento era exclusivamente realizado por Veículo Aéreo Tripulado VAT ou seja aeronaves pilotadas Esse tipo de aplicação envolvia elevado custo operacional tornando alguns GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 85 estudos e levantamentos muito caros ou até mesmo inviabilizandoos haja vista que não é barata a hora de voo independentemente da aeronave que se emprega Atualmente temse as RPAs Aeronaves Remotamente Pilotadas que são sistemas de veículos aéreos não tripulados onde há um operador remoto que controla e prepara todo o voo para a aquisição das imagens São várias as RPAs hoje no mercado com diversos sensores acoplados e a sua vantagem é sobretudo a facilidade na aquisição das imagens a pequena janela de tempo entre as imagens baixa resolução temporal e o baixo custo PESSI 2019 Por ser ainda uma literatura muito atual não há um consenso quanto às nomenclaturas empregadas no que conhecemos como Drones Vulgarmente atribuímos esse nome para designar todo tipo de Veículo Aéreo Não Tripulado VANTs o que não está errado porém podemos fazer uma diferenciação de nomenclatura para facilitar o entendimento e não confundir as características e objetivos de cada veículo Podemos assim diferenciar os termos quanto ao porte e finalidade de estudo Chamamos de Drone Figura 48 os veículos não tripulados de pequeno porte com asas rotativas padrão de asas dos helicópteros e que geralmente são quadricópteros 4 asas rotativas São empregados com mais frequência por terem um menor custo operacional e de aquisição em relação aos de VANTs de asa fixa Seu custo benefício viabiliza a execução de uma gama enorme de serviços que vão desde o monitoramento ambiental e agrícola até a realização de levantamentos topográficos complexos Figura 48 Drone utilizado para SR Fonte httpswwwgeospatialworldnetarticlewhatarepopularusesofdrones Nesse sentido podemos adotar como VANTs Figura 49 os veículos de asa fixa que geralmente são de maior porte e possuem maior autonomia de voo Eles são GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 86 projetados para realizar missões específicas como monitoramento de áreas extensas levantamento topográfico mapeamento aéreo inspeção de infraestruturas entre tantas outras aplicações que requerem uma área maior Figura 49 VANT utilizado para SR Fontehttpswwwairforcetimescomnewsyourairforce20150819generatorfailureledtodronecrashinvestigationfinds Por conta de seu baixo custo os drones têm se mostrado uma plataforma de Sensoriamento Remoto SR muito mais flexível e acessível quando comparado à aerofotogrametria convencional por avião e ao SR de nível orbital satélites porém oferece a mesma ou ainda uma melhor qualidade que estas outras Dessa forma é possível que qualquer pessoa tenha a possibilidade de aquisição de imagens no momento em que necessitar De certa forma tratase de uma democratização do acesso aos dados geoespaciais embora hoje seja muito fácil baixar dados gratuitos de satélites Seu uso permite ao usuário o controle de todas as etapas da produção de informações espaciais desde as etapas da coleta de dados aéreos até a etapa de geoprocessamento realizada em gabinete Essa possibilidade está diretamente ligada não somente ao drone mas ao barateamento dos SIGs bem como à capacidade sempre crescente dos microcomputadores Com a utilização dos drones e VANTs o tamanho da área imaginada fica mais restrito pela pouca mobilidade que esses veículos possuem No entanto essa restrição é compensada pela resolução espacial que dependendo da altitude em que é feito o imageamento chega a ser de 1cm Além disso conforme anteriormente colocado a resolução temporal oferecida permite a geração de imagens no momento de interesse ou com a frequência que for necessária para realizar determinado tipo de estudo O uso GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 87 de drones no Brasil é regulamentado pela Agência Nacional de Aviação Civil ANAC e o profissional que vai operacionalizar deve ficar atento às suas restrições de uso ISTO ESTÁ NA REDE A ANAC é o órgão nacional que regulamenta a utilização de drones e VANTs no Brasil Em seu site é possível verificar informações detalhadas para a operacionalização destes veículos Vale a pena conferir acessando o QR code abaixo ou o link httpswwwgovbranacptbrassuntosdrones GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 88 CAPÍTULO 8 AQUISIÇÃO DE IMAGENS DE SATÉLITES 81 Os Satélites Nível Orbital O avanço tecnológico tem possibilitado a melhora da resolução das imagens a difusão de softwares de geoprocessamento e o barateamento da aquisição de imagens de satélites e em muitos casos até o acesso gratuito a elas Isso tem proporcionado o aumento do uso dessas tecnologias para obter informações diversas sobre a superfície terrestre que vão ser utilizadas nas mais diversas aplicações No nível de coleta orbital as informações são obtidas a partir de sensores acoplados em satélites artificiais que orbitam a Terra Uma vez que estão em grandes altitudes os sensores orbitais possuem a capacidade de abranger em seu campo de visada uma grande porção da superfície terrestre Além disso esses sensores tornam possível o monitoramento periódico de alvos propiciando um acompanhamento da evolução das propriedades dos objetos estudados ao longo do tempo Assim embora as fotografias aéreas nível suborbital possam ainda ser produtos de excelência no que diz respeito à resolução de imagens e à produção cartográfica de detalhe o uso das imagens de satélite apresentam inúmeras vantagens sobre os outros níveis de coleta de dados de sensoriamento remoto Filho et al 2021 expõe algumas dessas vantagens entre elas disponibilidade de imagens a alta disponibilidade de imagens e o monitoramento de determinada área por um longo período de tempo Os satélites fazem a cobertura da mesma áreas várias vezes ao ano a depender de sua resolução temporal cobertura os satélites conseguem cobrir grandes áreas do globo com certa facilidade inclusive regiões de difícil acesso Aplicabilidade de imagens possibilitam que as imagens sejam utilizadas para os mais distintos fins ligados à análise espacial como monitoramento do ambiente planejamento territorial finalidade agrícola entre outras É comum que uma mesma imagem tenha serventia para duas ou mais aplicabilidades GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 89 Formato digital não há necessidade de conversão do meio analógico para o digital pois as informações são geradas digitalmente As imagens geradas pelos sensores já se apresentam prontas ou quase prontas para serem trabalhadas em ambiente SIG Além disso algumas famílias de satélites como é o caso do Landsat da NASA estão em órbita desde a década de 1970 possibilitando o acesso a essas imagens para estudos de séries temporais envolvendo décadas Por exemplo podemos acompanhar a evolução urbana da cidade de Marília SP baixando imagens deste satélite de 10 em 10 anos construindo então uma uma série histórica De acordo com Moreira 2008 p19 No sensoriamento remoto a palavra satélite é empregada para se referir aos engenhos construídos pelo homem e que giram em torno da Terra ou de outros planetas eou satélites naturais Nessa concepção podemos dizer que os satélites são plataformas que carregam a bordo vários tipos de dispositivos destinados a obterem dados que permitem ao homem estudar objetos e fenômenos da Terra e do Universo A trajetória do satélite em torno da Terra é denominada órbita No caso dos satélites artificiais a órbita é definida em função de diversos parâmetros entre eles o raio de inclinação inclinação do plano da órbita e período de revolução O número de revoluções diárias quantas vezes o satélite gira em torno da Terra em um dia é uma variável importante para definir a altitude em que um satélite deve ser colocado em órbita MOREIRA 2008 Os satélites podem apresentar uma grande variação quanto ao padrão orbital em relação à Terra Entretanto os que mais interessam para o SR são os de órbita baixa e os de órbita alta Os de órbita alta são chamados de geoestacionários e possuem maior aplicação no campo da meteorologia porém os de órbita baixa englobam a maior parte dos satélites atuais e possuem ampla aplicação no SR EPIPHANIO 2002 Assim os satélites de órbita alta denominados geoestacionários são chamados dessa forma por estarem aparentemente parados em relação a um observador na superfície terrestre Porém eles estão em movimento e realizam uma órbita geossíncrona por estarem em sincronismo com o Sol dependem da REM do Sol a uma altitude de cerca de 36000 km gastando 23h56 minutos para dar uma volta na GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 90 Terra período de revolução o que é igual ao período de rotação da Terra daí vem a impressão de estarem parados Por outro lado existem satélites de órbita baixa que estão abaixo de 1000 km de altitude desempenhando órbitas circulares pois dessa forma o satélite fica sempre orbitando a uma altitude quase que fixa em relação à Terra o que permite uma escala de imageamento praticamente constante para todas as imagens EPIPHANIO 2002 p 211 Em geral eles possuem uma órbita quase polar com um pequeno e constante desvio do plano orbital em relação ao eixo nortesul O imageamento é descendente em direção ao sul aproveitando a energia eletromagnética do Sol Dessa forma a Terra toda exceto os pólos é imageada após um certo número de órbitas 811 Satélites de Recursos Naturais São diversos os programas de satélites utilizados com a finalidade de monitorar os recursos naturais de nosso planeta Embora muitas vezes um mesmo satélite possui diferentes objetivos é possível separálos de acordo com algumas características e finalidade principais Daremos ênfase aos programas LANDSAT SENTINELS e CEBERS por terem ampla utilização e possuírem uma grande quantidade de dados porém existem outros A principal aplicação dos satélites com essa finalidade é o mapeamento e monitoramento da superfície terrestre permitindo a obtenção de imagens em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético Essas imagens fornecem informações valiosas sobre o uso da terra mudanças no uso do solo cobertura vegetal qualidade da água características geológicas atividades agrícolas entre outras 8111 LANDSAT O programa LANDSAT é atualmente gerido pela National Aeronautics and Space Administration NASA pela National Oceanic and Atmospheric Administration NOAA e pelo United States Geological Survey USGS Esse programa teve início ainda na década de 1960 com algumas missões tripuladas mas foi somente em 1972 que o primeiro satélite de SR de recursos terrestres nãotripulados foi lançado o EARTH Resources Tecnology Satellite 1 ERTS1 MOREIRA 2008 Logo após seu lançamento o programa mudou de nome para LANDSAT e nos anos seguintes foram colocados em órbita outros 6 satélites da família O satélite mais recente do programa é o Landsat 8 Figura 50 que foi lançado em 2013 Suas informações mais relevantes já foram descritas no capítulo anterior GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 91 Figura 50 Satélite Landsat8 fonte httpsnarceliodesacomlandsat8Narcélio de Sá narceliodesacom Esta série de satélites é a principal no campo do sensoriamento remoto não só por ser a de período de vida mais longo de fornecimento contínuo de dados mas também pela notável facilidade de acesso e qualidade dos dados gerados A tabela da figura 51 mostra detalhadamente todos os satélites que fazem parte do programa Landsat assim como informações de altitude inclinação sensores que carregam entre outras informações relevantes ao SR Note que apenas os Landsat 5 6 7 e 8 permanecem ativos Figura 51 Características dos satélites do programa Landsat Modificado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 92 A aquisição de imagem dos satélites Landsat pode se dar em diversas plataformas gratuitas entre elas o Serviço Geológico dos Estados Unidos USGS cujos passos para sua aquisição já foram explicados no capítulo 3 Porém também é possível baixar esses dados através do portal do INPE acessando o link httpwwwdgiinpe brCDSR Antes de baixar as imagens de satélite é necessário fazer o cadastro Os satélites do programa LANDSAT são os mais utilizados em Geoprocessamento e embora tenhamos ensinado aqui algumas formas de aquisição de suas imagens você pode buscar outros portais que também as disponibilizam fazendo uma busca em seu navegador 8112 SENTINEL A série de satélites SENTINEL faz parte dos chamados satélites de monitoramento dos recursos naturais da Terra uso e ocupação do solo os ambientes marinhos o clima e os desastres naturais Foi lançada a partir de 2014 como parte do Programa Copernicus um projeto conjunto da Agência Espacial Europeia ESA e da Comissão Europeia Essa série tem como objetivo dar continuidade a missões anteriores como ERS ENVISAT e SPOT Inicialmente chamada de Global Monitoring for Environment and Security GMES essa missão que passou a ser chamada de Sentinel em 2012 é composta por pares de satélites especializados cada um adequado a diferentes temas de interesse Os satélites SENTINEL1 são usados para monitorar a Terra e os oceanos e possuem sensores de radar a bordo Os satélites SENTINEL2 são voltados para o monitoramento de vegetação solos e áreas costeiras e são equipados com sensores ópticos de alta resolução espacial Já a terceira série é dedicada ao monitoramento marinho e possui sensores ópticos e radares específicos para essa finalidade As séries 4 e 5 são utilizadas para monitorar a qualidade do ar O primeiro satélite da série foi o Sentinel1A lançado em 2014 equipado com um sensor de radar SAR que opera na banda C O Sentinel1B lançado em 2016 também possui esse mesmo sensor além de outros instrumentos de várias agências de pesquisa europeias O Sentinel2A lançado em 2015 foi o primeiro satélite óptico da série e carrega um sensor multiespectral MSI com 13 bandas espectrais Suas aplicações incluem monitoramento agrícola florestal costeiro de águas interiores desastres naturais e uso do solo O Sentinel2B lançado em 2017 tem os mesmos objetivos e o mesmo sensor MSI GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 93 Atualmente a missão Sentinel conta com 7 satélites em órbita e a ESA planeja lançar mais três satélites nos próximos cinco anos No entanto estão disponíveis para aquisição gratuita apenas as imagens do Sentinel1 e Sentinel2 ISTO ESTÁ NA REDE Hoje em dia há uma série de plataformas onlines disponíveis para baixar imagens de satélites gratuitas Algumas delas dão a possibilidade de baixar imagens de dois ou mais satélites diferentes Essa ampla gama de serviços com dados disponíveis vem popularizando ainda mais o uso do SR para análises espaciais No QR code abaixo encontrase um site que traz uma lista com várias opções de portais para baixar imagens do satélite Sentinel Navegue entre eles e busque a plataforma que melhor te atende Mãos à massa httpseoscomptblogimagensdesatelitegratuitassentinelhub 8113 CEBERS Satélite Sino Brasileiro de Recursos Naturais De acordo com o portal Embrapa 2023 a parceria SinoBrasileira no campo técnicocientífico espacial resultou em uma cooperação aeroespacial envolvendo o INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e a CAST Academia Chinesa de Tecnologia Espacial Fruto dessa cooperação assinada em 06 de julho de 1988 estabeleceuse o desenvolvimento de um programa de construção de dois satélites avançados de sensoriamento remoto denominado Programa CBERS ChinaBrazil Earth Resources Satellite Satélite SinoBrasileiro de Recursos Terrestres EMBRAPA O objetivo dessa colaboração é o desenvolvimento de satélites de observação da Terra Por meio desse programa Brasil e China unem recursos humanos e financeiros para criar um sistema abrangente de sensoriamento remoto que seja competitivo e compatível com os padrões internacionais atuais GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 94 Inicialmente o programa CBERS contemplou apenas dois satélites de sensoriamento remoto CBERS1 e 2 O satélite CBERS1 foi lançado com sucesso em 14 de outubro de 1999 enquanto o satélite CBERS2 foi lançado no dia 21 de outubro de 2003 Os dois satélites são compostos por dois módulos O módulo carga útil que acomoda os sistemas ópticos CCD Câmera Imageadora de Alta Resolução IRMSS Imageador por Varredura de Média Resolução e WFI Câmera Imageadora de Amplo Campo de Visada usados para observação da Terra e o Repetidor para o Sistema Brasileiro de Coleta de Dados Ambientais o módulo serviço que contém os equipamentos que asseguram o suprimento de energia os controles as telecomunicações e demais funções necessárias à operação do satélite Em 2002 foi assinado um acordo para a continuação do programa CBERS com a construção de dois novos satélites os CBERS3 e 4 com novas cargas úteis Porém em função de o lançamento do CBERS3 ser viável apenas quando o CBERS2 já tivesse deixado de funcionar os dois países decidiram construir o CBERS2B e lançálo em 2007 com operação até 2010 O satélite CBERS2B é muito semelhante aos CBERS1 e 2 mas o IRMSS é substituído pela HRC Câmera Pancromática de Alta Resolução Dessa forma o CBERS3 foi lançado em 09 de dezembro de 2013 mas devido a uma falha ocorrida com o veículo lançador o satélite não foi colocado na órbita e com isso foi decidido antecipar o lançamento do CBERS4 para dezembro de 2014 Em relação aos satélites anteriores os CBERS3 e 4 representam uma evolução haja vista que os novos utilizam quatro câmeras Câmera Pancromática e Multiespectral PAN Câmera Multiespectral Regular MUX Imageador Multiespectral e Termal IRS e Câmera de Campo Largo WFI com desempenhos geométricos e radiométricos melhorados Em dezembro de 2019 foi lançado o CBERS 4A que deu continuidade ao programa de cooperação entre China e Brasil Os sensores a bordo são semelhantes aos embarcados nos CBERS 3 e 4 porém com melhorias na câmera imageadora chinesa em relação a resolução geométrica e espectral disponível nas versões anteriores A tabela da Figura 52 traz as informações detalhadas das bandas referentes aos sensores disponíveis no CBERS 04A GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 95 Figura 52 Características do satélite CBERS 04A Fonte httpsforestgiscom201912novosatelitedotipocberselancadocomsucessonachinahtml Destacase a resolução da banda Pancromática de 2m o que facilita muito as análises espaciais As demais bandas incluindo o infravermelho próximo apresentam resolução de 8m Em termos de resolução espacial esse satélite é uma das melhores opções de satélites com aquisição gratuita de dados Resoluções menores do que essa geralmente são disponibilizadas apenas por satélites de altíssima resolução porém a aquisição de imagens envolvem valores altos não sendo uma opção viável à maioria dos estudos ambientais Entre os satélites de altíssima resolução estão o Quickbird o Ikonos o Worldview e ALOS KOMPSAT Korea Multipurpose Satellite Superview Orbview entre muitos outros Muitos deles apresentam resolução espacial menor que 1m A figura 53 traz uma tabela contendo algumas informações relevantes da maior parte dos satélites comerciais que disponibilizam imagens utilizadas em Geoprocessamento GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 96 Figura 53 Tabela contendo a comparação das imagens de diversos satélites Fonte httpsmundogeocom20040823imagensdesatelite 813 Satélites com Sistemas Sensores Ativos O sistema de Radar Radio Detection And Ranging é um sensor ativo que utiliza a faixa espectral de rádio ou microondas Sua operação baseiase na emissão de pulsos de microondas e no registro do sinal de retorno Ao interagir com os alvos na superfície terrestre o radar registra a energia refletida que contém duas informações importantes o tempo de retorno e a intensidade do sinal O tempo de retorno referese diretamente à distância entre o alvo e a fonte antena emissora enquanto que a intensidade do sinal está intimamente relacionada ao sensoriamento remoto Neste caso o sinal é associado a um nível de cinza registrado GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 97 na imagem que por sua vez é proporcional à intensidade do sinal recebido na antena A vantagem dos sensores ativos é que não é dependente das condições climáticas e da baixa nebulosidade como acontece com a maioria dos satélites de detecção remota com sensores ópticos Como sensores ativos orbitais em sistemas de Radar temos como representantes dos sistemas de sensores ativos orbitais Sistema de Radar o RADARSAT1 O JERS 1Japan Earth Resources Satellite1 o ERS1 European RemoteSensing Satellite o ALSOPULSAR resolução espacial de 125 metros e o Sentinel 1 ISTO ACONTECE NA PRÁTICA O Shuttle Radar Topography Mission SRTM é um projeto internacional liderado pela Agência Nacional de Inteligência Geoespacial e pela NASA com o objetivo de obter um amplo banco de dados topográfico digital de alta resolução da Terra com finalidade de criar o mapeamento topográfico mais completo e preciso já desenvolvido Esses dados são valiosos para uma ampla gama de projetos que requerem informações precisas sobre a forma e altura do terreno Figura 54 SRTM Shuttle Radar Topography Mission httpsgisgeographycomwpcontentuploads201709SRTMShuttleRadarTopographyMissionpng A técnica utilizada pelo SRTM é a interferometria de radar que envolve a captura de duas imagens de radar em locais ligeiramente diferentes As diferenças entre essas imagens permitem criar um MDE Modelo Digital de Elevação que mostra as variações de altura da superfície Figura 55 Para obter as duas imagens de radar em locais diferentes o hardware do SRTM consistia em uma antena de radar no compartimento de carga do ônibus espacial e uma segunda antena de radar conectada a um mastro estendido a 60 metros do ônibus espacial GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 98 Figura 55 Mapa Hipsométrico utilizando imagem SRTM Fonte httpswwwfeisunespbrHomedepartamentosfitossanidadeengenhariaruralesolos715irrigacao5868mntpdf As imagens SRTM possuem resolução espacial de 30m e estão disponibilizadas gratuitamente por diversas plataformas entre elas a Topodata o Serviço Geológico Americano entre outras GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 99 CAPÍTULO 9 PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS Caroa alunoa entendemos como processamento digital de imagens um conjunto de procedimentos técnicos de tratamento e manipulação por computador de todo o imageamento coletado pelos sistemas sensores Esses procedimentos envolvem uma série de cálculos matemáticos com a finalidade de tornar as imagens próprias para serem trabalhadas nas mais diferentes análises dos fenômenos terrestres Desse modo as imagens ganham melhor qualidade e oferecem condições mais favoráveis para a aplicação De acordo com Piroli 2010 o objetivo do processamento digital de imagens é melhorar os aspectos de determinadas feições para que o profissional humano consiga realizar com melhor qualidade as suas análises Nesse processo inclusive gerase produtos que poderão ser submetidos a outros processamentos futuros As etapas do processo digital de imagens podem ser separadas em três 1 Pré processamento que envolve a correção de ruídos advindos da captação dos dados pelos sensores 2 Processamento ou realce da imagem etapa em que ocorrerão melhorias na qualidade visual da imagem 3 classificação das imagens ou pós processamento que diz respeito ao reconhecimento de padrões homogêneos na imagem Veremos as três etapas de forma detalhada O processamento digital de imagens é um processo que envolve algoritmos computacionais complexos Nosso objetivo neste capítulo é mostrar as etapas desse processo envolvendo desde o produto bruto adquirido pelo sensor até as principais etapas de correção dessas imagens permitindo que possam ser utilizadas nas análises geográficas É também nosso objetivo chamar a atenção para a necessidade do profissional de Geografia conhecer de forma teórica as principais etapas desse processo assim como operacionálos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 100 91 Préprocessamento de imagens Podemos entender o préprocessamento de imagens como a etapa inicial que envolve o tratamento de imagens brutas advindas dos sensores remotos É nesse processo que ocorrerão as correções necessárias para que os dados possam ser trabalhados em Geoprocessamento sem a interferência de ruídos oriundos da captação das imagens pelos sensores Em outras palavras são funções operacionais para remover ou corrigir erros e distorções nas imagens causadas por erros no sensores interferência atmosférica e geometria de imageamento Em seguida vermos os tipos de correção que envolvem essa etapa do processamento de imagens 911 Correção Radiométrica Segundo Filho et al 2021 correção radiométrica referese às correções de variações que não dependem da cena amostrada que envolvem problemas com sensor inconsistência no sistema de varreduras e interferência atmosférica Tratase de uma correção de ruídos causados por alguma folha de captação de informações pelo sensor remoto que geralmente está associada a problemas de calibração podendo ocasionar perda de informações essenciais a uma análise espacial Esse tipo de problema pode ser percebido quando uma série de pixels apresenta um valor de saturação muito diferente do seu entorno sendo que a correção radiométrica vai atuar justamente na correção desta informação Lembram que vimos que uma imagem digital é formada por pixels cada qual possuem um valor numérico que representa a quantidade de níveis de cinza Pois bem algumas imagens podem vir dos sensores com uma falha onde alguns pixels linha de pixels apresentarão valores saturados muito próximos do branco Podem ocorrer também falhas que deixam os pixels sem valores mais escuros ou próximos do preto Essas falhas podem ser facilmente percebidas nas imagens por meio de faixas que nitidamente são descontinuidades não naturais Um dos erros radiométricos mais comuns é o striping Figura 56 denominado dessa forma por apresentar uma falha cujo padrão é expresso em linhas horizontais regularmente espaçadas que aparecem na imagem devido a problemas de calibração do sensor GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 101 Figura 56 Distorção do tipo striping em uma imagem de satélite Fonte elaborado pelo autor 2023 Mas como fazemos essa correção É bom ressaltar que grande parte destes erros já vêm com correções das agências distribuidoras das imagens Porém caso o analista se depare com algum um dos métodos mais utilizados é a substituição dos pixels afetados por valores médios dos pixels vizinhos Isso ocorre devido à coerência espacial dos alvos na superfície terrestre Com algumas exceções não vão ocorrer mudanças abruptas de níveis de cinza nos alvos ainda mais nos padrões lineares observados nas falhas Dessa forma o software de geoprocessamento vai assumir que aqueles pixels possuem valores aproximados dos seus vizinhos regularizando a imagem Outra forma de correção é a utilização de outra banda que produz informações similares fazendo o software assumir os valores dessa outra banda 912 Correção Geométrica Praticamente todas as imagens de satélites obtidas possuem erros geométricos quanto ao posicionamento das imagens em relação à superfície terrestre Devido à altitude dos satélites podem ocorrer distorções da posição dos pixels na imagem Esse erro ocorre geralmente por fatores como a rotação da Terra durante o imageamento GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 102 pelo sensor curvatura da Terra e oscilação dos eixos de posicionamento da plataforma e o campo de visada do sensor MENESES ALMEIDA 2012 Segundo Filho et al 2021 O processo de correção geométrica é matemático e envolve a aplicação de uma grade grid corrigida sobre a imagem distorcida reposicionandoa por reamostragem pixel a pixel de acordo com este grid de referência com um sistema de coordenadas de terreno fazendo com que os pixels armazenem as novas informações de posicionamento geográfico Essas correções geométricas Figura 57 são realizadas pelas empresas distribuidoras das imagens e consiste na eliminação de distorções geométricas introduzidas pelos motivos anteriormente relatados Porém existem casos em que o usuário quem está manipulando a imagem deve fazer essa correção inserindo um sistema de coordenadas para georreferenciar a imagem Figura 57 Correção geométrica de uma imagem de satélite Fonte httpwwwufrrjbrinstitutositdeacidentessr41htm Assim o processo de correção geométrica envolve a aplicação de uma grade de pixel corrigida grid sobre a imagem distorcida de forma a posicionar cada pixel na nova localização armazenando as novas informações e corrigindo seu posicionamento GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 103 ANOTE ISSO Caroa alunoa cabe sempre recordarmos que cada pixel em uma imagem além de possuírem as informações radiométricas quantidade de valores de cores na escala de cinza corresponde ao cruzamento dos eixos X e Y ou Longitude latitude 912 Correção Atmosférica Vimos no capítulo 6 como a REM interage com a atmosfera e como esse processo interfere na aquisição da imagem devido à dispersão absorção e refração da luz pelos diferentes componentes atmosféricos tais como gases partículas e vapor dágua Por um lado a atmosfera afeta a radiância de um determinado ponto da imagem atuando como um refletor e inserindo uma quantidade maior de energia que o sensor vai detectar e por outro atua como um atenuador da intensidade da energia que ilumina algum alvo na superfície pois a atmosfera pode ser opaca em alguns pontos a depender da condição da atmosfera para alguns comprimentos de onda dificultando a aquisição das imagens Nesse sentido a correção atmosférica é um processo essencial no processamento de imagens de satélite para eliminar ou reduzir os efeitos da atmosfera na radiância ou reflectância capturada pelo sensor reduzindo assim a interferência da atmosfera sobre os valores de nível de cinza de uma determinada cena Seu objetivo é obter uma estimativa mais precisa da reflectância da superfície terrestre removendo os efeitos atmosféricos indesejados permitindo uma interpretação mais consistente dos dados Essa correção geralmente é realizada pelos próprios fornecedores das imagens mas também é possível realizar procedimentos matemáticos em software de Geoprocessamento porém é necessário conhecimento técnico do operador e conhecimento dos parâmetros que caracterizam o estado atmosférico da área 92 Realce de Imagens Processamento O Realce de Imagens é um conjunto de técnicas de processamento que visam a melhoria da qualidade das imagens sob os critérios do olho humano facilitando o reconhecimento de padrões no intuito de facilitar o trabalho de interpretação sobre ela De acordo com Filho et al 2021 p42 O realce pode tornar feições das imagens brutas mais fáceis de serem visualizadas pelo olho humano sem contudo perder os dados do arcabouço radiométrico neste processo Embora seja um procedimento relativamente simples a ser operacionalizado em softwares de geoprocessamento o tipo de realce a ser aplicado vai depender dos objetivos do estudo O tipo de imagem a ser processada é um dado relevante a ser considerado GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 104 na escolha do tipo de realce a ser aplicado Em seguida vamos ver detalhadamente os mais utilizados 921 Realce de contraste radiométrico O Realce de contraste também chamado de realce radiométrico é uma técnica que envolve manipulação do contraste da imagem e tem como objetivo melhorar a capacidade de interpretação visual da imagem pois aumenta o contraste entre os tons de cinza existentes Assim a distribuição dos níveis de cor é recalculada estatisticamente de modo a possuir uma maior distribuição das frequências dos níveis de cinza Aplicar a manipulação de contraste tem por finalidade conseguir discriminar um pixel do outro quando acontece de os dados iniciais não permitirem uma avaliação mais detalhada da área de estudo O realce ou contraste espectral é feito por padrão pela maioria dos editores de imagens de satélite porém é comum que se aplique essa técnica pois é o objetivo do estudo que vai indicar qual vai ser o realce aplicado para determinada imagem A figura 58 demonstra uma imagem em que foi aplicado o realce de contraste O histograma de uma imagem mostra como os diferentes níveis de brilho estão distribuídos na imagem Repare que no histograma da esquerda imagem escura a maior parte das informações está concentrada nas partes mais escuras da imagem Isso significa que a imagem tem baixo contraste e pode parecer mais apagada com poucos detalhes visíveis Nesse caso o histograma apresenta um pico na região das baixas intensidades de brilho Figura 58 Realce de contraste Fonte httpswwwresearchgatenetpublication348311356ResolucaodeImagensdeSatelitefigureslo1utmsourcegoogleutmmediumorganic GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 105 Após aplicar o realce de contraste na imagem o histograma apresentou uma distribuição mais ampla com uma maior variação de níveis de brilho Isso significa que a imagem possui uma gama mais ampla de tons com detalhes mais visíveis e uma maior variedade de níveis de cinza O pico que antes estava concentrado nas partes escuras da imagem se espalhou por toda a extensão do histograma abrangendo as diferentes intensidades de brilho 922 Realce espacial fusão de bandas No realce espacial as imagens são realçadas com base nos valores de cada pixel de forma individual Esse tipo de realce tem como objetivo melhorar a resolução espacial de uma imagem de satélite a ponto de melhorar a visualização das informações na imagem facilitando os trabalhos de análise Geralmente as bandas pancromáticas dos satélites possuem uma resolução espacial maior do que as bandas multiespectrais como por exemplo ocorre nos satélites da família Landsat e no CBERS Assim a aplicação da técnica de realce espacial permite que se obtenha imagens coloridas oriundas das bandas multiespectrais com as resoluções maiores da banda pancromática tonalidades de cinza Esse processo realizado em software de geoprocessamento é mais conhecido como fusão entre bandas A figura 59 ilustra esse processo de fusão da banda pancromática 1m de resolução com a composição colorida das bandas RGB multiespectrais cuja resolução é de 4 m A terceira imagem representa a fusão entre essas bandas aumentando assim a resolução espacial da imagem colorida Figura 59 Realce espacial com fusão de bandas do satélite Ikonos Fonte httpswwwresearchgatenetpublication348311356ResolucaodeImagensdeSatelitefigureslo1utmsourcegoogleutmmediumorganic GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 106 923 Realce espectral combinação de bandas Amplamente utilizado em geoprocessamento o realce espectral envolve operações entre bandas de um mesmo sensor com a finalidade de realçar características dos alvos de acordo com as suas respectivas respostas espectrais Por exemplo na figura 60 observamos uma imagem do satélite Landsat8 de uma área de queimada na Califórnia EUA A composição colorida falsacor é frequentemente usada para visualizar cicatrizes de queimadas de incêndios florestais Esta composição de combinação de bandas envolve as bandas 6 SWIR 1 5 Infravermelho próximo 2 azul visível Figura 60 Combinação de bandas Landsat 8 para visualização de área queimada na Califórnia EUA Fonte httpswwwl3harrisgeospatialcomLearnBlogsBlogDetailsArtMID10198ArticleID15691TheManyBandCombinationsofLandsat8 Repare que essa composição realça muito bem a área queimada Isso ocorre porque durante um incêndio as chamas e as áreas queimadas emitem calor e o infravermelho é especialmente sensível a essas variações de temperatura podendo identificar regiões mais quentes Outra questão que se observa na imagem é a ausência de fumaça e névoa gerada pelas chamas do incêndio que dificultaria a visualização da área afetada Isso ocorre pelo fato de que o infravermelho tem uma maior capacidade de penetração na atmosfera permitindo que o sensor nessa faixa espectral capture as informações térmicas da superfície GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 107 Por fim o infravermelho também é capaz de distinguir entre áreas queimadas e áreas não afetadas pelo fogo As áreas queimadas tendem a ter uma menor reflectância no infravermelho devido à destruição da vegetação e à presença de cinzas enquanto as áreas não afetadas mantêm uma reflectância mais alta Já na figura 61 observamos uma imagem do satélite CBERS4A na qual a imagem da esquerda é uma composição RGB e a da esquerda é o realce espectral para ressaltar a vegetação Uma combinação comumente usada é a composição Colorida 432 que utiliza essas bandas para criar uma imagem onde a vegetação é destacada Figura 61 Realce utilizando falsa cor para melhorar a visualização da vegetação Fonte Elaborado pelo autor 2023 A Banda 4 NIR é a banda sensível ao infravermelho próximo que é fortemente refletida pela clorofila da vegetação saudável Ao utilizar a banda 4 como o canal vermelho na composição de cores a vegetação geralmente aparece com tons de vermelho ou rosa claro A Banda 3 corresponde à região do espectro visível do vermelho A vegetação reflete essa banda de maneira moderada e é responsável pela aparência verde nas imagens RGB Red Green Blue tradicionais Nessa composição a banda 3 é usada como o canal verde realçando ainda mais a vegetação A Banda 2 Verde pertence à região do espectro visível e é fortemente refletida pela vegetação Na composição de cores a banda 2 é usada como o canal azul contribuindo para o contraste geral da imagem Ao combinar as bandas 4 3 e 2 em uma composição de cores é possível obter uma imagem que ressalta a vegetação de forma mais intensa A vegetação saudável GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 108 aparecerá com tons de vermelho ou rosa claro enquanto outras características da paisagem podem ter diferentes tonalidades Essa composição é amplamente utilizada em estudos de monitoramento ambiental mapeamento de cobertura vegetal detecção de desmatamento e análise agrícola entre outros Para a aplicação das técnicas de combinação de bandas é necessário bastante conhecimento em geoprocessamento e das características dos sensores que serão empregados haja vista que a depender do tipo de estudo e de seu objetivo o emprego de um satélite em detrimento do outro vai garantir um melhor resultado final 924 Realce espectral Índices Espectrais Os índices espectrais são valores calculados a partir das bandas espectrais de um sensor remoto São utilizados para obter informações específicas sobre a superfície terrestre como a saúde das plantas a presença de água a qualidade do solo entre outros Esses índices são baseados nas propriedades físicas e espectrais dos materiais presentes na superfície terrestre Cada índice é calculado usando uma combinação matemática das bandas espectrais levando em consideração as respostas específicas dessas bandas aos diferentes tipos de materiais e processos Os índices espectrais são úteis porque fornecem informações que não são facilmente perceptíveis na imagem original Eles ajudam a identificar padrões características e mudanças na superfície terrestre que podem ser importantes para diversas aplicações como agricultura monitoramento ambiental detecção de incêndios florestais estudos de vegetação mapeamento geológico entre outros Existem inúmeros índices que podem ser calculados a depender do objetivo da análise e do estudo aplicado na imagem Cada índice possui uma interpretação específica Por exemplo o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada NDVI conforme vimos de maneira mais detalhada no capítulo 6 é amplamente utilizado para avaliar a saúde e a densidade da vegetação Da mesma forma o Índice de Umidade é ideal para encontrar estresse hídrico nas plantas e também umidade no solo Ele usa as ondas curtas e infravermelho próximo para gerar um índice de teor de umidade Em geral a vegetação mais úmida apresenta valores mais elevados Por outro lado os valores mais baixos deste índice sugerem que as plantas estão sob estresse por falta de umidade A figura 62 é uma imagem do satélite Sentinel2 resultante da aplicação do Índice de Umidade cuja fórmula é NIRinfravermelho próximo SWIR infravermelho curto GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 109 NIR SWIR No Sentinel2 a composição para calcular o índice de umidade se dá pelas bandas do infravermelho próximo B8A e do infravermelho curto B11 Nesse exemplo o numerador B8AB11 representa a diferença entre a resposta espectral do infravermelho próximo e do infravermelho curto Essa diferença é sensível à quantidade de água presente no solo Valores maiores indicam maior umidade do solo Enquanto que o denominador B8AB11 representa a soma das respostas espectrais do infravermelho próximo e do infravermelho curto Essa soma é usada para normalizar o índice e levar em consideração a variabilidade espectral entre diferentes áreas Figura 62 Índice de umidade Fonte httpsgisgeographycomsentinel2bandscombinations O resultado final é um índice que varia de 1 a 1 onde valores negativos indicam áreas com estresse hídrico ou seja baixa umidade do solo e valores positivos indicam áreas com maior umidade do solo Esse índice pode ser usado para monitorar a disponibilidade de água nas plantas identificar áreas com deficiência hídrica auxiliar na gestão agrícola e tomar decisões relacionadas ao manejo de recursos hídricos 93 Classificação de imagens de Sensoriamento Remoto Chamamos de classificação de imagens um conjunto de técnicas de classificação das informações no software de geoprocessamento com objetivo de reconhecer padrões e objetos homogêneos de uma imagem Em uma lógica sequencial essa seria a última etapa do processamento digital de imagens pósprocessamento A GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 110 classificação é feita a partir de associação de pixels de imagens a um conjunto de rótulos que descrevem a característica real predominante de cada pixel PRIOLI 2010 Podemos dizer que é o processo de atribuir rótulos ou categorias a pixels individuais ou grupos de pixels em uma determinada imagem Esses rótulos representam as diferentes classes de objetos ou fenômenos que queremos identificar e mapear na imagem O objetivo final da classificação é criar um mapa temático que representa a distribuição espacial dessas classes na área de interesse Existem vários métodos e abordagens para a classificação de imagens de sensoriamento remoto A escolha do método mais adequado depende das características da imagem dos objetivos da análise e das classes que se deseja identificar A seguir apresentaremos os principais tipos de classificações 931 Classificação Não Supervisionada A classificação não supervisionada é um método em que o algoritmo de classificação identifica automaticamente as classes presentes na imagem sem a necessidade de intervenção humana na definição dessas classes Nesse método o algoritmo agrupa os pixels da imagem com base em suas características espectrais semelhantes formando clusters Em seguida o analista humano atribui rótulos ou categorias a esses clusters identificando as classes correspondentes Os algoritmos mais utilizados nesse método são o Kmeans ExpectationMaximization e Hierarchical Clustering Pode haver a intervenção humana na delimitação do número de classes a serem extraídas porém é o algoritmo que adotará os critérios para a diferenciação de classes 932 Classificação Supervisionada Treinamento de amostras A classificação supervisionada é um método que requer a intervenção humana na definição das classes de interesse É elaborada a partir da intervenção do profissional usando sua capacidade interpretativa Nela as coberturas do solo são identificadas e diferenciadas umas das outras pelo seu padrão de resposta espectral de cada tipo de alvo Nesse método o analista seleciona amostras representativas de cada classe na imagem e atribui a elas um rótulo ou categoria Figura 63 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 111 Figura 63 Treinamento de amostras para classificação supervisionada Fonte FITZ 2008 p 122 No exemplo da figura 63 observamos uma imagem de satélite com diversos tipos de uso do solo tais como 1 urbanização 2 áreas de cultivo 3 campos alagados e matas arbustivas 4 pequenas porções florestadas 5 cursos dágua Dessa forma o analista seleciona amostras de cada uma dessas categorias indicando para o software que se trata de tipos diferentes de classes de uso Quanto maior o número de amostras de uma mesma categoria melhor é a interpretação da máquina para conhecer padrões parecidos no restante da imagem Com base nessas amostras o algoritmo de classificação é treinado para identificar automaticamente as classes em toda a imagem Exemplos de algoritmos utilizados nesse método são o de Máximo de Verossimilhança Redes Neurais Artificiais e Máquina de Vetores de Suporte É necessário conhecimento da área ou facilidade na fotointerpretação para saber exatamente os tipos de ocupação do solo Assim é necessário que o analista saiba quais são os elementos componentes daquela paisagem identificando as áreas urbanas pastagem áreas agrícolas florestas nativas etc Nesse exemplo da figura 63 além GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 112 da necessidade de conhecer minimamente a área as texturas e cores se for o caso auxiliam na interpretação de cada uma das classes da imagem Portanto é importante ressaltarmos que o conhecimento é do profissional que opera e não do software este último apenas vai repetir um padrão que foi selecionado As imagens da figura 64 ilustram o resultado final de uma classificação supervisionada Observe que na primeira imagem não conseguimos notar com clareza os diversos elementos da paisagem enquanto que na segunda conseguimos diferenciálas facilmente Figura 64 Classificação supervisionada de uma imagem CBERS para confecção de mapa de uso do solo Fonte da imagem httpsslideplayercombrslide10602347 Um dos métodos mais utilizados de classificação supervisionada para identificação de classes de uso do solo é o de Verossimilhança Nele o classificador é treinado com base em amostras de pixels que foram previamente rotuladas pelo analista Essas amostras representam as diferentes classes ou categorias que desejamos identificar na imagem A figura 65 apresenta um mapa de uso do solo no qual as classes de uso foram definidas a partir do método de Verossimilhança GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 113 Figura 65 Mapa de uso da terra do município de Botucatu SP utilizando a técnica de classificação supervisionada Fonte Piroli 2010 p39 A ideia principal por trás desse tipo de classificação é que cada classe possui uma distribuição específica de valores espectrais Então o software é treinado para aprender as características espectrais de cada classe como as faixas de valores de reflectância ou radiância associados a ela Assim através de cálculos estatísticos é possível descrever os valores de reflectância de uma área de treinamento por meio avaliando a probabilidade de um pixel pertencer a uma classe específica e em seguida classificálo na categoria que apresentar maior probabilidade de pertencer PIROLI 2010 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 114 CAPÍTULO 10 APLICAÇÕES DO GEOPROCESSAMENTO Caroa alunoa até agora vimos alguns exemplos de aplicações do Geoprocessamento em diversas áreas Nessa altura você já pode perceber que se trata de uma poderosa ferramenta que possibilita a análise e a compreensão do uso do solo de forma precisa e detalhada Por meio da integração de dados geográficos e técnicas computacionais é possível obter informações valiosas sobre como as áreas estão sendo utilizadas e como esses padrões de uso estão evoluindo ao longo do tempo Essas informações são essenciais para o planejamento urbano gestão ambiental agricultura entre outras aplicações Uma das utilizações mais comuns do Geoprocessamento é o que chamamos de Mapas de Uso do Solo Por meio das análises adquiridas por Sensoriamento Remoto conseguimos elaborálos de forma que nos auxiliem na identificação das diferentes classes de uso da terra tais como áreas agrícolas áreas urbanas corpos dágua Unidades de Conservação Áreas de Preservação Permanente entre diversos tipos a depender da área e do detalhamento do estudo Por exemplo a depender do objetivo de nossa análise podemos identificar tipos de uso agrícola tais como área de cultura de cana área de culturas rotativas áreas de pastagem ou ainda tipos de formações florestais floresta nativa floresta secundária áreas de vegetação rasteiras entre muitas outras feições que conseguimos identificar utilizando o Sensoriamento Remoto Para ilustrar esse tipo de utilização trouxemos um mapa de uso do solo do município de Cianorte no estado do Paraná Figura 66 Nele podemos observar as diversas classes de uso divididas em Formação Florestal Silvicultura Campos Alagados Áreas de Agropecuária Áreas urbanizadas demais áreas não vegetadas geralmente áreas de solo exposto e corpos dágua Como o objetivo deste estudo era indicar como a vegetação florestal encontrase extremamente fragmentada na paisagem foi realizada uma categorização das classes de uso para fins de planejamento do uso da terra para o município Portanto não houve a necessidade de diferenciação de algumas subclasses na Formação Florestal que GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 115 indicaria os tipos de florestas ou na Agropecuária que indicaria os diferentes tipos de culturas ou ainda realizaria a subdivisão em áreas de pastagens ou áreas agrícolas Figura 66 Aplicação em mapas e análises de uso do solo Elaboração do autor 2023 Além do mapa em si note que há também um gráfico e uma tabela com informações espaciais acerca de cada uma das classes mostrando o tamanho em termos de área que cada uma delas cobre no conjunto da paisagem assim como a quantidade de polígonos que auxilia na noção de proporção entre as classes Como resultado de análise desse mapa podemos inferir de maneira simplória e somente a título de exemplificação que se trata de uma paisagem onde a fragmentação da vegetação é alta com alguns fragmentos vegetação grandes porém pouco conectados imersos em uma realidade predominantemente agrícola dado que mas de 80 do conjunto da paisagem é de uso agropecuário o que explica a pouca presença de vegetação no município Ainda no contexto do uso do solo outra aplicação muito comum é a classificação e mapeamento de cobertura vegetal em áreas urbanas não apenas utilizando o recorte espacial mas também o temporal Com o auxílio de imagens de satélite e técnicas de processamento de imagens é possível identificar os diferentes tipos de solo urbanos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 116 classificandoos por exemplo em áreas vegetadas áreas urbanizadas e áreas de vazios urbanos Na Figura 67 observamos três imagens que retratam diferentes momentos em uma mesma bacia hidrográfica no centro da cidade de Maringá Paraná Esse estudo teve como objetivo analisar a dinâmica dos fragmentos florestais dessa bacia Para isso utilizouse imagens de satélites no qual foi possível observar a evolução da vegetação ao longo de um período de 15 anos Figura 67 Realização de séries temporais sobre dinâmica de vegetação Elaboração do autor 2023 Note que ao longo do tempo a vegetação foi parcialmente recomposta nas áreas de fundo de vale na medida em que houve um avanço da urbanização e uma diminuição nas áreas de vazios urbanos áreas desmatadas e solo exposto Podemos notar também que algumas áreas foram recompostas mais do que outras Esses dados contribuem para o planejamento urbano pois permitem que o poder público oriente políticas públicas e ações nas áreas onde há maior necessidade de conservação por exemplo Para ficarmos na mesma área do exemplo anterior na figura 68 observamos mais uma aplicação de dados coletados por sensoriamento remoto só que dessa vez utilizando imagens de sensores ativos como o radar Aqui utilizamos uma imagem SRTM Shuttle Radar Topography Mission adquirida gratuitamente no site https wwwearthdatanasagov GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 117 Figura 68 Mapa de Declividade utilizando imagem SRTM Elaboração do autor 2023 Nesse exemplo em específico a imagem SRTM com resolução espacial de 30 metros possibilitou a criação de uma carta de declividade Segundo De Biasi 1992 a carta de declividade é amplamente utilizada em estudos ligados às Ciências da Terra Planejamento Regional Urbano ou Agrário Ela permite que o geógrafo compreenda os problemas espaciais analisados juntamente com outras variáveis e representações GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 118 gráficas tais como orientação das vertentes cobertura vegetal rugosidade do terreno e inclinação de encostas fenômenos responsáveis pela maior ou menor velocidade dos fluxos de água condicionantes dos processos erosivos Neste trabalho utilizouse os intervalos de classificação de declividade propostos pela EMBRAPA 1999 que considera as classes de 0 a 3 Plano 3 a 8 Suave ondulado 8 a 20 Ondulado 20 a 45 Forte Ondulado 45 a 75 Montanhoso e valores maiores que 75 Escarpados Observase que a bacia apresenta baixos valores de declividade As regiões norte e oeste apresentam os menores valores variando de 0 a 3 e no máximo 8 nas vertentes de maior comprimento São as áreas mais urbanizadas e valorizadas do município As declividades maiores que 8 encontramse nas baixas vertentes coincidindo com as áreas adjacentes aos fragmentos situados nos fundos de vale indicando valores de até 20 raramente chegando a 23 Essas informações são de extrema importância para o planejamento urbano monitoramento de áreas de risco análises de bacias hidrográficas entre outras aplicações Esse tipo de dado desempenha um papel fundamental na identificação e monitoramento de áreas suscetíveis a deslizamentos de terra enchentes e erosões A análise da declividade e da exposição solar por exemplo permite a identificação de áreas de maior risco contribuindo para a tomada de decisões preventivas e a implementação de medidas de mitigação A mesma imagem SRTM também pode servir de base para a confecção de um mapa ou carta hipsométrica que divide a imagem em classes de altitude o que também contribui para a análise ambiental da área juntamente com a carta de declividade Dentro da aplicação ambiental o Geoprocessamento também pode contribuir para questões de zoneamento ambiental de grandes ou pequenas áreas Nesse contexto temos o Zoneamento EcológicoEconômico que é uma ferramenta de planejamento territorial que visa conciliar o desenvolvimento econômico com a conservação e o uso sustentável dos recursos naturais É um processo que envolve a delimitação e a organização do espaço geográfico considerando aspectos ambientais sociais e econômicos Seu objetivo é promover a ordenação do território de forma a minimizar os conflitos entre atividades produtivas e a preservação ambiental Para isso são identificadas e classificadas as diferentes áreas do território de acordo com suas potencialidades restrições e fragilidades ambientais Essa classificação leva em consideração critérios como a qualidade e a disponibilidade dos recursos naturais a vulnerabilidade ambiental as características sociais e culturais da região entre outros aspectos relevantes frutos de um minucioso estudo que envolve análise do meio físico biótico e social GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 119 Com base nessas informações são definidas zonas ou áreas de acordo com suas características e vocações Essas zonas podem variar de acordo com as especificidades de cada região mas geralmente são estabelecidas zonas de preservação zonas de uso sustentável e zonas de desenvolvimento Cada zona possui diretrizes específicas para o uso e ocupação do solo estabelecendo restrições incentivos e normas para as atividades econômicas a conservação ambiental e o desenvolvimento social Tratase de uma importante ferramenta para auxiliar na tomada de decisões ligadas à gestão do território Ele possibilita identificar áreas prioritárias para conservação áreas adequadas para a exploração econômica sustentável e áreas de recuperação ambiental Com isso buscase promover um equilíbrio entre os aspectos socioeconômicos e ambientais garantindo o uso racional dos recursos naturais e a proteção do meio ambiente O mapa da figura 69 exemplifica uma aplicação dessa ferramenta de zoneamento no município de Silveira Martins no estado do Rio Grande do Sul Nele observamos que o município foi zoneado de acordo com as características ambientais levantadas resultando nas seguintes zonas Urbana Restrição de Uso Preservação Permanente Conservação Consolidação e Recuperação Figura 69 Aplicações em Zoneamento EcológicoEconômico Fonte httpswwwresearchgatenetpublication316951042ZONEAMENTOECOLOGICOECONOMICODESILVEIRAMARTINSRSfigureslo1 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 120 Além disso o Geoprocessamento é fundamental na gestão de recursos hídricos e na agricultura de precisão Através da análise de dados climáticos topográficos e de solos é possível realizar a delimitação de bacias hidrográficas identificar áreas propícias para o cultivo de determinadas culturas monitorar a disponibilidade de água e otimizar o uso de insumos agrícolas como fertilizantes e pesticidas Em resumo as aplicações do Geoprocessamento no contexto do uso do solo são diversas e abrangem áreas como planejamento urbano gestão ambiental agricultura monitoramento de áreas de risco e gestão de recursos hídricos Essas aplicações fornecem informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas contribuindo para o desenvolvimento sustentável e a melhoria da qualidade de vida das comunidades Também é amplamente utilizado na análise e monitoramento de áreas urbanas Através da sobreposição de dados geográficos como mapas de zoneamento infraestrutura urbana densidade populacional entre outros é possível entender como as áreas urbanas estão sendo utilizadas identificar padrões de crescimento urbano planejar o desenvolvimento de infraestrutura e tomar decisões estratégicas para melhorar a qualidade de vida da população No entanto caroa alunoa as aplicações de Geoprocessamento vão muito além do planejamento ambiental Apenas a título de exemplo trazemos a sua contribuição para o monitoramento de doenças transmissíveis A figura 70 ilustra a espacialização dos dados coletados sobre os casos confirmados da Pandemia de Covid19 em todos os municípios do Estado de São Paulo A tonalidade da cor vermelha indica a ocorrência de mais ou menos casos nos municípios Figura 70 Aplicações em geografia da saúde para monitoramento de doenças Fonte httpscovid19fctunespbrmapeamentocartograficodatamapasMapa27jpg GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 121 Esse tipo de mapa ajuda a identificar padrões de ocorrência mapear áreas de risco compreender a disseminação das doenças e fornecer informações importantes para o planejamento de ações de prevenção e controle Além disso o Geoprocessamento permite a sobreposição de diferentes camadas de informação como dados demográficos infraestrutura de saúde condições socioeconômicas e características ambientais Essa integração de dados possibilita a identificação de fatores de risco associados à doença como condições precárias de saneamento básico áreas de baixa cobertura vacinal presença de vetores ou hospedeiros entre outros Com base nessas análises é possível identificar áreas de maior vulnerabilidade e permitir que o poder público direcione ações de prevenção e controle de forma mais eficiente Por exemplo a delimitação de áreas com alta incidência de uma doença pode direcionar a implantação de medidas de vigilância intensificadas campanhas de vacinação educação em saúde e distribuição de recursos e serviços médicos De forma complementar a análise temporal dos dados ou seja a observação de como a doença evolui ao longo do tempo permite identificar tendências padrões sazonais e variações geográficas na ocorrência da doença Essas informações são essenciais para o planejamento de estratégias de controle e prevenção bem como para a avaliação da eficácia das intervenções implementadas A figura 71 ilustra uma outra aplicação do Geoprocessamento Figura 71 Espacialização de dados de alunos com deficiência Fonte httpsufmgbrcomunicacaonoticiasensinofundamentaltemmaisestudantescomdeficienciamaspartedelesevadenosanosfinais GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 122 Aqui podemos observar dados especializados em todo o território nacional acerca dos alunos com deficiência Repare que há um gradiente de cores que representam situações quantitativas dos casos nas mais diversas regiões do Brasil Esse mapa auxilia os tomadores de decisão quanto à implementação de políticas de inclusão para as áreas onde há maiores casos de alunos com deficiência por exemplo Perceba caroa alunoa a infinidade de casos em que o Geoprocessamento e o Sensoriamento Remoto possuem aplicabilidades Trouxemos apenas alguns para exemplificar o quão ampla pode ser a sua aplicação em diversos ramos do saber tais como Geografia Biologia Geologia Planejamento da Paisagem Planejamento Ambiental Planejamento Urbano Geografia da Saúde Engenharias e muitas outras áreas correlatas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 123 CAPÍTULO 11 GEOPROCESSAMENTO APLICADO AO ENSINO DE GEOGRAFIA 111 Uso do Geoprocessamento e do Sensoriamento Remoto como recurso didático Caroa alunoa até o momento vimos diversos conceitos básicos que envolvem o Geoprocessamento e o Sensoriamento Remoto No entanto em nada adianta ao nosso propósito que é a formação de professores de Geografia se não pensarmos os seus usos e aplicações dentro da sala de aula Assim neste capítulo iremos refletir algumas aplicações que podem auxiliar o professor na transposição dos conteúdos da ciência geográfica aos alunos de diferentes idades e contextos sociais assim como algumas técnicas que auxiliarão nesse processo Sabemos que as escolas se diferem quanto ao acesso tecnológico localização geográfica ou conhecimento técnico dos próprios alunos Com isso cabe a você futuroa professora de Geografia saber analisar quais os recursos didáticos são mais apropriados para a realidade de sua localidade Florenzano e Sausen 2008 observam que há uma lacuna na educação brasileira no que se refere ao conteúdo relativo às tecnologias da informação e comunicação observada na Lei de Diretrizes Básicas da Educação Nacional LDB nº 9394896 assim como não há uma preocupação na inserção desse conhecimento na formação de professores Dessa forma o presente material visa contribuir para preencher parcialmente essa lacuna dando um pontapé inicial nos estudos do Geoprocessamento pois entendemos que ele pode ser um fator diferencial para a melhoria no entendimento dos processos geográficos no ambiente escolar e universitário Entendemos que o sensoriamento remoto e as técnicas de Geoprocessamento podem ser exploradas de forma transversal em diversas disciplinas da Geografia e das demais ciências ambientais e da Terra Ao possibilitar a análise dos ambientes de forma remota podem se tornar uma importante ferramenta de compreensão do GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 124 espaço e das relações que os seres humanos estabelecem com ele fazendo com que o aluno compreenda a dinâmica do uso do solo através das atividades econômicas e sociais impostas pelos seres humanos Por meio da análise de uma imagem de satélite nós professores podemos fazer com que os alunos compreendam os diferentes aspectos físicos e bióticos do território entre eles o relevo a vegetação a hidrografia a geomorfologia bem como as diversas interações modificações e impactos dos seres humanos na paisagem como o desmatamento fronteiras agrícolas expansão urbana diversos uso do solo entre tantas outras abordagens que cabe ao professor de Geografia encaixar nos conteúdos ministrados na sala de aula Imagine a possibilidade de falar do relevo da Serra do Mar abrindo o Google Earth na sala de aula fazendo com que os alunos compreendam a estrutura do relevo daquela região ou falar da Cordilheira dos Andes e mostrar a declividade do relevo e das cidades que se encontram nas regiões de vale por exemplo É muito melhor do que apenas mostrar as figuras em um livro didático ou imagens em um slide Com essa interação podemos fazer com que os alunos correlacionem diversos conteúdos apreendidos nas mais variadas disciplinas por exercício ou situações práticas Outras disciplinas também podem ser exploradas por meio de projetos integradores eou interdisciplinares Por exemplo utilizando imagens de sensoriamento remoto o professor de física consegue explicar ao aluno os processos que envolvem a energia eletromagnética e a interação dela com as propriedades físicoquímicas dos objetos da superfície terrestre Da mesma forma um professor de matemática pode trabalhar cálculos relacionados à projeção cartográfica explorar o cálculo de áreas trabalhar com proporção de escalas entre muitas outras possibilidades a depender do objetivo do estudo e da criatividade de quem está propondo o projeto Há ainda a possibilidade de acompanhar o processo mais recente de aumento da urbanização utilizando séries históricas dos satélites que imageiam a superfície terrestre desde a década de 1980 conforme já vimos em capítulos anteriores Nesse mesmo exemplo um professor de história pode trabalhar processos de imigração envolvendo o crescimento urbano e um professor de artes pode trabalhar a confecção de mapas manuais baseandose em mapa trabalhado pelo professor de Geografia utilizando as imagens de satélite Portanto caroa alunoa perceba a infinidade de projetos que podem envolver professores e alunos utilizando as geotecnologias em sala de aula A utilização de GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 125 softwares de Geoprocessamento como o QGIS e o ArcGis Pro podem ser ferramentas viáveis a alunos do ensino superior porém para alunos do ensino fundamental e médio temos programas mais simples que servem muito ao propósito de ensino Mas para isso é necessário que você se aprofunde um pouco no conhecimento do Geoprocessamento e desses programas Nesse material abordaremos o Google Earth Pro como ferramenta de ensino de Geografia 112 Uso do Google Earth Pro para o ensino de Geografia O software Google Earth Pro é um programa de fácil acesso gratuito compatível com todos os sistemas operacionais de computadores Windows Linux e macOS e smartphones Android e IOS Embora exista uma versão para browser o aplicativo instalado é mais completo e possui as ferramentas necessárias para trabalharmos em sala de aula 1121 Download e instalação do Google Earth Pro Para aquisição e download do programa siga os seguintes passo Pesquise por Google Earth Pro em seu navegador ou acesse o link httpswww googlecombrearthaboutversionsdownloadpro O site irá detectar o sistema operacional que está usando e abrirá uma caixa de diálogo clique em concordar e fazer download O instalador será baixado a partir daí é só ir seguindo os passos de instalação padrão similar a outros softwares 1122 Descobrindo a interface do programa Ao abrir o programa logo na tela inicial você verá um mosaico de imagens de satélite à direita tela interativa e algumas ferramentas na lateral direita e na parte superior da página As ferramentas da lateral direita Figura 72 são chamadas de ferramentas de navegação por meio delas podemos navegar pelo mapa ir para todas as direções rotacionar mudar o ângulo de visão ampliar e diminuir a escala GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 126 Figura 72 Ferramentas de navegação Fonte BEDRETCHUK G M B et al 2021 Para encontrar um local específico no globo clique sobre a barra de busca localizada no canto superior esquerdo da tela conforme figura 73 digite o nome da localidade ou as suas coordenadas e clique no botão Pesquisar O local irá aparecer na tela interativa do programa Figura 73 Localizar área no Google Earth Pro Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Para marcar um ponto conhecido ou localizar por meio de coordenadas acesse as ferramentas no canto superior da tela Figura 74 A primeira delas é o marcador de pontos um ícone de pino amarelo Figura 74 Ferramentas da parte superior da tela Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 127 Ao selecionar o pino abrirá uma caixa de diálogo que permite inserir o nome do ponto ou as coordenadas que coletamos em campo por exemplo Figura 75 Se colocar as coordenadas o pino se moverá sozinho até a coordenada que inserimos Com a caixa de diálogo aberta podemos mover o ponto até o local de nosso interesse Ao fechar a caixa de diálogo não será mais possível mover o ponto Se precisar mover é só clicar com o botão direito no ícone inserido e selecionar a opção propriedades A caixa de diálogo ficará aberta e permitirá qualquer tipo de edição inclusive a alteração da localização do ponto Figura 75 marcando um ponto no Google Earth Pro Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 As duas ferramentas ao lado do pino amarelo Figura 74 são respectivamente da esquerda para a direita adicionar polígonos serve para vetorização de polígonos e adicionar caminho utilizada para vetorização de linhas Conforme já vimos esses dados vetoriais são utilizados para demarcação de áreas polígonos e vetorização de estradas e rios linhas É importante ressaltar que para o processo de vetorização a caixa de diálogo deve permanecer aberta Para a vetorização tanto de linhas quanto de polígonos utilizamos o botão esquerdo do mouse para ir clicando no contorno da área e construirmos o vetor Para baixar ou GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 128 subir a imagem da tela utilizamos as setas do teclado Para aumentar ou diminuir o zoom podemos utilizar a ferramenta de navegação ou o botão de rolagem do mouse O botão direito do mouse serve para voltarmos a vetorização quando errarmos A imagem da figura 76 ilustra a sua utilização Figura 76 vetorizando uma área no Google Earth Pro Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Na caixa de diálogo é possível alterar a cor da linha retirar a marcação sólida deixando apenas o contorno entre outras opções que vão auxiliar na melhor visualização dos atributos que se pretende destacar É possível também colocar o nome do vetor criado assim como características e informações do local Até imagem conseguimos inserir caso tenhamos uma foto do local Repare que ao criarmos um vetor ele aparecerá no campo lugares na parte esquerda da tela Figura 77 Assim podemos habilitar a camada criada para visualizála no mapa interativo ou tirar a sua seleção para que ela não apareça Essas camadas criadas pelo usuário ficarão no campo lugares e aparecerão toda vez que iniciarmos o programa Dessa forma não perdemos trabalhos que já realizamos em outros momentos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 129 Figura 77 Camadas criadas pelo usuário indicada pela flecha vermelha e camadas do banco de dados abaixo Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Note que abaixo do campo lugares há o campo camadas Nesse campo estão as camadas do banco de dados do Google que já vem com o programa podendo habilitálas ou desabilitálas a todo momento Se deixarmos todas habilitadas o mapa ficará muito carregado de informações podendo deixar o programa lento e ruim para a visualização de algum elemento que queiramos ressaltar Dentro desse campo temos os lugares que são lojas pontos de comércio restaurantes pontos de hospedagem entre outros As fronteiras e etiquetas servem para identificar os municípios distritos e bairros É possível habilitar a camada de GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 130 rodovias muito útil para trabalharmos questões de transporte e acesso por exemplo Também é possível habilitar a camada fotos composta por inúmeras fotografias georreferenciadas tiradas por usuários que realizam mapeamento colaborativo e alimentam o banco de dados do Google Ao término do nosso trabalho ou estudo podemos printar a imagem clicando no ícone destacado na figura 78 Após clicar nesse ícone abrirá uma opção logo abaixo com alguns elementos cartográficos importantes para salvar juntamente com a imagem Figura 79 O primeiro botão apresenta os elementos título e descrição legenda escala e bússula Basta deixar todos habilitados menos a área HTML que não iremos utilizar Esses elementos permitem que a gente crie um mapa simplório de localização por exemplo No botão ao lado podemos escolher a resolução da imagem que melhor atende ao nosso propósito Escolhendo os elementos descritos basta clicar em salvar imagem Figura 78 Ferramentas de para salvar imagem Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Figura 79 Ferramenta salvar imagem com opções de inserir elementos cartográficos Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Outra ferramenta interessante é a disponibilização de imagens com datas de anos anteriores que podem ser acessadas por meio da ferramenta cujo ícone é um GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 131 relógio com uma seta verde acima Figura 80 Em algumas localidades é possível visualizarmos imagens da década de 1980 Figura 80 Ferramentas de mostrar imagens históricas Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Essa função é muito interessante para trabalhar com os alunos as mudanças de uso do solo em uma determinada paisagem ao longo do tempo Podemos também trabalhar questões relacionadas ao avanço da urbanização e mudanças da malha urbana dos municípios Na figura 81 trazemos um exemplo da utilização dessa ferramenta Figura 81 Série histórica de Maringá PR mostrando o aumento do perímetro urbano Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Temos ainda a régua de medição que serve para medirmos áreas em linha reta conforme destacada na figura 82 Podemos utilizar essa ferramenta também para a construção de caminhos em linha reta ou seguindo uma estrada Ela é mais completa pois permite a visualização da medida da linha que estamos traçando Figura 82 Ferramentas de mostrar imagens históricas Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Também é possível traçar rotas de um ponto a outro Figura 83 Basta inserir as coordenadas ou o nome de um determinado local Abaixo da barra de pesquisa há uma opção escrita Obter rota Ao clicar nessa opção abrirá uma caixa abaixo possibilitando inserir o nome dos dois pontos Ao preencher aperte o botão Obter Rota e o programa irá inserir um traçado de um ponto ao outro obedecendo às rodovias e demais vias existentes GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 132 Figura 83 Utilização da Ferramenta Traçar rotas Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Uma outra aplicação que pode ser bastante enriquecedora do ponto de vista do ensino é a utilização do programa para o estudo do relevo e da paisagem Com a ferramenta régua ou a ferramenta caminhovetor de linha é possível fazer um perfil e verificar a elevação do terreno Ao fazer o perfil criamos uma nova camada Podemos clicar com o botão direito no próprio mapa onde está a linha do perfil ou clicar na camada criada no canto esquerdo da tela no campo lugares Ao clicar abrirá uma série de opções clique em mostrar perfil de elevação A figura 84 ilustra um perfil acompanhando a vertente no município de Marília SP Observe que ao clicar em mostrar perfil de elevação aparecerá um gráfico abaixo da imagem contendo o perfil do traçado O eixo Y do gráfico mostra a elevação e o eixo X mostra a distância Ao mover o cursor pelas diversas partes do Perfil de elevação a seta vermelha se movimenta pelo seu caminho e exibe a elevação lado esquerdo da seta e a distância acumulada acima da seta O número em exibido representa a de inclinação ou declive Você ainda pode clicar em reproduzir passeio e percorrer todo o caminho selecionado numa simulação de sobrevôo com possibilidade de salvar o passeio GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 133 Figura 84 Perfil de Elevação para estudo do relevo da cidade de MaríliaSP Fonte Google Earth Elaborado pelo autor 2023 Agora basta trabalhar os conceitos da paisagem com os alunos Peça para que realizem todo o processo Porém não devemos ficar apenas na operacionalização do programa pois ele é apenas uma ferramenta para melhorar a qualidade das aulas Então depois dessa etapa devemos trabalhar com questões práticas que envolvem o conhecimento dos estudantes Devemos partir para as análises geográficas da paisagem Portanto caroa alunoa perceba a quantidade de coisas que podemos trabalhar com um programa gratuito e de fácil acesso Aqui mostramos apenas algumas das funcionalidades do aplicativo porém é recomendado que vocês explorem todas as possibilidades para que consigam utilizar de maneira criativa nas aulas com os seus aluno GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 134 ISTO ESTÁ NA REDE Embora neste capítulo tenhamos mostrado as principais ferramentas do programa voltado para as aulas de Geografia vale a pena conferir o tutorial completo e oficial do Google Earth Acesse por meio do QR code ou link abaixo httpssupportgooglecomearthhlpttopic7364681 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 135 CAPÍTULO 12 PRÁTICAS NO QGIS INTRODUÇÃO AO SISTEMA E O GEORREFERENCIAMENTO DE IMAGENS 121 Conhecendo o QGIS Caroa alunoa conforme vimos no capítulo 3 existem diversos softwares de Geoprocessamento disponíveis para o público Dentre os mais usados na área destacamse o ArcGis Pro o ArcMap e o Qgis Os três softwares possuem todas as ferramentas necessárias para as mais diversas aplicações No entanto optamos por utilizar o QGIS por ele ser um software de Sistema de Informação Geográfica SIG livre e gratuito disponível em múltiplas plataformas Windows Mac e Linux apresenta versão em português e possui uma comunidade ativa de desenvolvedores em diversos países entre eles o Brasil Tratase de um programa extremamente intuitivo oferece uma gama de recursos avançados para qualquer tipo de análise espacial visualização de dados geográficos e suporte para vários formatos de dados Além disso é um software que está em constante atualização e oferece um número crescente de ferramentas pois podemos instalar complementos chamados de plugins Assim se um desenvolvedor criou uma ferramenta e a disponibilizou para o programa conseguimos instalar essa ferramenta e utilizar em nossos projetos Por meio deste programa é possível visualizar criar editar analisar dados geoespaciais e compor mapas para impressão Nosso objetivo é mostrar alguns elementos do sistema de modo que consigamos realizar atividades ligadas ao ensino Dessa forma vamos mostrar a interface do sistema já o preparando para realizar as atividades propostas no material Para iniciar o programa selecione Iniciar Programas QGIS Ao iniciar o aplicativo QGIS irá abrir uma tela com alguns informativos e uma opção de abrir novo projeto com a tela em branco O programa vem completo para iniciar sua utilização porém podemos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 136 implementar algumas ferramentas que vão facilitar nosso trabalho Primeiramente devemos inserir o gerenciador de camadas na parte esquerda da tela Para isso clique com o botão direito em qualquer parte cinza perto dos ícones da parte superior selecione gerenciar camadas Irá aparecer a ferramenta de gerenciamento de camadas no canto esquerdo da tela Essa ferramenta é importantíssima pois com ela inserimos os arquivos vetoriais raster tabelas entre outras A figura 86 ilustra esse processo Agora iremos inserir o complemento HCMGIS que traz uma série de basemaps de diversos serviços incluindo o do Google Por meio dele vamos inserir um mapa base do Google satélite para podermos ter alguma referência espacial Dessa forma acesse a aba complementos Gerenciar e instalar complementos no localizar escreva o nome do complemento Figura 87 Figura 86 Projeto Qgis em branco Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 137 Figura 87 Instalar complemento HCMGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Após a instalação irá abrir uma aba com o nome do complemento HCMGIS selecione Basemaps Google Satélite e depois repita o processo selecionado Google Maps Figura 88 Ao inserir os mapas base repare que os dois entraram como camadas na parte esquerda da tela no campo camadas do Qgis É nesse campo que todas as camadas vetoriais ou raster inseridas pelo usuário ficarão dispostas O programa trabalha com sobreposição de camadas as que estão acima aparecerão primeiro no mapa Quando quiser visualizar a camada de baixo basta desabilitar a camada de cima apertando o ícone de olho ao lado esquerdo do nome da camada ou simplesmente alterar segurando e arrastando o mouse a ordem das camadas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 138 Figura 88 Seleção do basemaps Fonte Elaborado pelo autor 2023 121 Georreferenciamento de imagem Podemos definir georreferenciamento de imagem como o processo de atribuir uma localização espacial para uma imagem que não possui esse tipo de informação Isso é muito comum no geoprocessamento em diversas situações Um dos tipos mais comuns de georreferenciamento é utilizando alguma imagem de fotografia aérea drone ou que foi recortada do próprio Google como imagem sem nenhuma referência espacial É o caso da imagem da figura 89 Tratase de uma imagem de parte da cidade de Presidente Prudente SP retirada do aplicativo Google Earth Pro Se apenas inserimos essa imagem no programa Qgis ela não aparecerá posicionada corretamente no espaço pois ela não tem informações espaciais ou coordenadas geográficas Dessa forma devemos georreferenciar essa imagem no sentido de atribuir informações espaciais a ela GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 139 Figura 89 Imagem de satélite sem referencia espacial Fonte Elaborado pelo autor 2023 Antes de iniciar o processo de georreferenciamento precisamos primeiramente conhecer a imagem ou seja saber de onde ela é Em seguida precisamos saber qual é o sistema de projeção apropriado a ser utilizado baseandose na localização espacial do local ANOTE ISSO O sistema de projeção UTM Universal Transverse Mercator é um sistema amplamente utilizado para representar a superfície terrestre de forma precisa em mapas e sistemas de informações geográficas Ele é especialmente adequado para utilizar em aplicações de cartografia topografia e geoprocessamento A ideia por trás do sistema UTM é dividir a Terra em zonas que são faixas longitudinais estreitas Cada zona possui uma largura de 6 graus abrangendo de 84 de latitude sul a 80 de latitude norte No total existem 60 zonas numeradas de 1 a 60 começando a partir do meridiano central de cada zona Dentro de cada zona UTM ocorre a projeção do globo terrestre em uma superfície plana utilizando a projeção de Mercator transversa Nesse tipo de projeção os meridianos são representados por linhas retas verticais e os paralelos são representados por linhas retas horizontais formando uma grade retangular A projeção de Mercator GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 140 transversa é distorcida em direções lesteoeste mas mantém a forma e a direção local Figura 90 Figura 90 Fusos UTM que recobrem o território brasileiro Fonte httpsforestgiscom201606umpoucosobreaprojecaoutmhtml Nesse sistema são utilizadas coordenadas cartesianas em metros para representar a localização de pontos na superfície terrestre Cada ponto é especificado por uma coordenada UTM composta por um valor de coordenada leste e um valor de coordenada norte referentes à sua posição dentro da zona UTM específica Ele oferece diversas vantagens como uma representação precisa da forma e distâncias locais facilitando cálculos e medições Além disso o sistema UTM é amplamente utilizado em sistemas de posicionamento global GPS para navegação e localização precisa A projeção transversa de Mercator minimiza a distorção nas áreas compreendidas pela zona específica preservando a forma e a direção local Essa projeção é conformal ou seja mantém a forma dos objetos no mapa permitindo medições precisas de ângulos e distâncias pequenas A principal utilidade da projeção transversa de Mercator está na criação de mapas em escala média a grande onde é necessário representar com precisão as formas e direções locais em uma área específica Por exemplo no sistema UTM cada zona GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 141 possui uma projeção transversa de Mercator com um meridiano central específico Isso permite que as coordenadas leste e norte sejam representadas em metros fornecendo uma referência precisa para navegação posicionamento e medição em campo Além disso a projeção transversa de Mercator também é utilizada em outras aplicações como em mapas topográficos e cartas náuticas onde é necessário representar detalhes precisos de áreas específicas No Brasil utilizamos o datum SIRGAS 2000 no sistema de coordenadas UTM Assim para saber qual fuso a área de interesse se encontra devemos ver em qual quadrante se encontra a área Suponhamos que estamos realizando um estudo na cidade de Marília SP devemos situar ela no quadrante 22 K Todas as áreas que estão no quadrante 22 abaixo do equador chamamos de 22 S Portanto utilizaremos em nosso projeto o Datum SIRGAS 2000 UTM 22 S Para facilitar a utilização no Qgis podemos baixar o quadrante de coordenadas UTM em diversos sites na internet Basta colocar no navegador UTM Shapefile e procurar um site confiável para baixar os dados Após baixar a grade UTM é necessário inserila no Qgis clicando no gerenciados de fonte de dados Vetor três pontinhos e inserir o arquivo baixado Figura 91 Figura 91 Imagem de satélite sem referencia espacial Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 142 Ao inserir a camada o sistema irá assumir um formato padrão de visualização Isso acontece com todas os arquivos vetoriais inseridos Somos nós que devemos mexer na simbologia da camada e fazer as alterações necessárias para deixála pronta para o nosso projeto Nesse caso clique com o botão direito do mouse na camada que está no lado esquerdo da tela Simbologia Preenchimento simples selecione a flechinha do campo cor de preenchimento selecione preenchimento transparente Figura 92 Figura 92 Alterando a simbologia da camada no Qgis Fonte Elaborado pelo autor 2023 Dessa forma conseguimos enxergar as informações abaixo da camada UTM Agora utilizando o basemap que inserimos podemos rolar o mouse até o local de interesse Ao localizar selecione o ícone identificar feições na parte de cima da tela Figura 93 e clique no local Abrirá no lado direito algumas informações da feição selecionada Nesse caso podemos ver que nossa área encontrase no Fuso 22 K ou seja utilizaremos o Datum SIRGAS 2000 UTM 22 S que é o datum oficial do Brasil GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 143 Figura 93 Alterando a simbologia da camada no Qgis Fonte Elaborado pelo autor 2023 Agora que sabemos o Datum e o sistema de projeção a ser utilizado devemos alterar o sistema de projeção do projeto SRC Para fazer isso localize o botão que se encontra na extremidade direita da tela conforme mostrado na figura 94 Ao clicar nele abrirá uma janela para selecionar o SRC que iremos utilizar Na barra filtro escreva SIRGAS 2000 Note que já irá aparecer um monte de opções basta localizar então o SIRGAS 2000 UTM 22 S e apertar OK Ao definir o Sistema de coordenadas do projeto não utilizaremos mais esse arquivo vetorial por isso podemos remover a camada clicando com o botão direito do mouse e procurar a opção remover camada GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 144 Figura 94 Alterando o SRC do projeto no QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Para iniciar o Georreferenciamento selecione a aba Raster Georreferenciador Note que a camada de satélite que inserimos basemap de satélite do Google encontra se selecionada e posicionada na área de interesse do projeto Figura 95 O Georreferenciador será aberto em outra janela O primeiro botão à direita é o de inserir camada raster Deve selecionar o arquivo no computador e inserilo Figura 96 O arquivo pode estar em diferentes formatos JPG PNG entre outros pois não há informações de coordenadas nele Iremos georreferenciar essa figura apenas pelo aspecto visual não utilizaremos informações de coordenadas nesse caso Dessa forma devemos ampliar a imagem e tentar encontrar pontos que conseguimos marcar com precisão tanto na imagem ampliada quanto na base de satélite que está em nosso projeto É sempre recomendável marcar pelo menos 5 pontos na imagem de forma que 4 pontos fiquem próximos aos cantos da imagem e 1 ponto fique mais centralizado Quantos mais pontos marcados maior será a precisão no referenciamento das coordenadas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 145 Figura 95 Abrir o Georreferenciador no QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Figura 95 Inserir figura para o Georreferenciamento Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 146 Para marcar os pontos selecione o botão adicionar ponto conforme mostrado na figura 96 e clique na imagem exatamente no local em que queira inserir o ponto Abrirá uma janela pedindo para inserir as coordenadas X e Y Nesse caso não faremos pois o referenciamento será apenas visual Visto isso marque a opção A partir da tela do mapa Figura 96 Inserindo pontos no Georreferenciador do QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Ao marcar a partir da tela o sistema voltará para o projeto Insira o mesmo ponto que selecionou lá no georreferenciador Ao marcar automaticamente voltará para o georreferenciador porém dessa vez as coordenadas estarão preenchidas É só confirmar OK e as informações do ponto aparecerá na parte debaixo da tela assim como o ponto ficará visível na imagem Figura 97 Agora basta repetir o mesmo procedimento com os outros 4 pontos A precisão na marcação dos pontos é extremamente importante por isso é necessário selecionar locais onde é possível ter uma referência precisa No nosso exemplo marcamos uma linha do campo pois ela nos dá essa referência de precisão Podemos marcar pontos em quinas de estruturas telhado casa piscina etc linhas nas ruas entre outras A boa qualidade da imagem também auxilia nesse processo pois quanto maior a precisão a nível de pixel melhor será o resultado do georreferenciamento Ao finalizar o processo basta inserir a imagem como camada raster e sobrepor ao basemap de satélite para conferir se o georreferenciamento foi correto e preciso GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 147 Figura 97 Inserindo pontos no Georreferenciador do QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Para finalizar vamos fazer um processo semelhante porém utilizando uma figura com informações de coordenadas X e Y Essa também é uma prática muito comum pois podemos pegar um mapa na internet ou alguma carta topográfica na qual precisamos inserir em nosso projeto para que possamos inserir as informações espaciais Isso facilita muito o trabalho e os resultados tendem a ficar melhores do que apenas fazermos o georreferenciamento a olho conforme fizemos no processo anterior Vamos utilizar como exemplo uma carta topográfica de Presidente Epitácio no Estado de SP A ideia é utilizarmos essa carta e georreferenciála dentro do QGIS ISTO ESTÁ NA REDE As cartas ou folhas topográficas são extremamente úteis para os estudos geográficos Uma carta topográfica é uma representação gráfica detalhada e precisa de uma determinada área geográfica geralmente em escala reduzida Ela descreve características naturais e artificiais do terreno como elevações formas de relevo cursos dágua estradas construções vegetação entre outros elementos A principal função de uma carta topográfica é fornecer informações geográficas essenciais para diversos fins tais como orientação e navegação planejamento e análise engenharia e construção estudos ambientais e pesquisas No Brasil podemos baixar as cartas topográficas no site do IBGE por meio do link httpswwwibgegovbrgeocienciascartasemapasfolhas topograficas15809folhasdacartadobrasilhtmltdownloads Acesse a opção editoradas e escolha a escala da carta e o município referência GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 148 As estampas para o georreferenciamento são exatamente as mesmas basta repetir os passos anteriores porém temos que observar algumas informações importantes na imagem da carta Na parte inferior da carta temos informações como escala localização ano de referência o datum e o sistema de projeção que foi utilizada para a confecção da carta conforme ilustrado na figura 98 Figura 98 Parte inferior da Carta Topográfica de Presidente Epitácio SP na escala 150000 Fonte IBGE 2023 Modificado pelo autor Como as cartas topográficas são da década de 1970 observe que o datum utilizado não é aquele oficial que utilizamos atualmente SIRGAS 2000 Essa informação é importante pois devemos mudar o SRC da camada para Córrego Alegre Para verificar o fuso faremos exatamente como fizemos no processo anterior devemos inserir a grade de coordenadas UTM e verificar a localização da área Uma vez verificado que ela se encontra no Fuso 22 S devemos ir no canto inferior da tela e alterar o SRC do projeto para Córrego Alegre Fuso 22 S Depois abra o Georreferenciador insira a figura da carta e inicie o georreferenciamento selecionando os pontos Figura 99 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 149 Figura 99 Escolhendo os pontos para georreferenciamento no QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Recomendase anotar as coordenadas X e Y de cada ponto podemos utilizar o próprio bloco de notas do computador Figura 100 ou aplicativo similar Lembrese de sempre inserir 4 pontos nas extremidades da carta e ao menos um ponto na área central da mesma Observe que as marcações estão em km devemos anotar em metros Nesse primeiro ponto por exemplo o eixo x é 372000 e o y é 7568000 Figura 100 Escolhendo os pontos para georreferenciamento no QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 150 Ao anotarmos as coordenadas devemos marcar o ponto o mais preciso possível nos pixels de intersecção entre as linhas dos eixos X e Y Figura 101 Figura 101 Marcação de ponto para georreferenciamento no Qgis Fonte Elaborado pelo autor 2023 Agora é só aplicar o mesmo passo para os 4 pontos restantes Ao finalizar clique no ícone amarelo da figura 101 salve o arquivo colocando um nome e não esqueça de mudar o sistema de coordenadas para Córrego Alegre 1970 UTM 22 S Ao salvar feche o georreferenciador e volte ao QGIS Clique em inserir a camada raster e procure o arquivo da carta georreferenciado Insira e confira se o procedimento deu certo Para melhor visualização do processo Vá em complementos e instale o complemento Map Swipe tool Observe na figura 102 que após instalar o complemento e clicar no ícone acima podemos arrastar a camada de cima para baixo ou de um lado para o outro conforme a flechinha circulada na tela Repare que as linhas da figura georreferenciada coincidem perfeitamente com a imagem de satélite na camada de baixo Isso indica que o processo foi bem sucedido Devemos também fazer a leitura que podem ter ocorrido algumas modificações pois o período de construção das cartas é da década de 1970 Nesse caso podemos perceber que o tamanho da cidade não vai ser igual haja vista que a área urbana evoluiu ao longo do tempo Mas essa imagem nos ajudaria a verificar algumas informações do terreno como por exemplo a topografia da área GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 151 Figura 102 Utilização do complemento Swipe no QGIS Fonte Elaborado pelo autor 2023 Caroa alunoa agora que você já apreendeu as duas formas mais usuais de georreferenciamento de imagens no programa Qgis você pode praticar baixando outras imagens no IBGE ou também georreferenciando imagens de mapas ou cartas da própria internet como forma de aprendizado Os procedimentos sempre serão os mesmos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 152 CAPÍTULO 13 AULA DE CAMPO LEVANTAMENTO DE DADOS GEORREFERENCIADOS 131 GNSS Sistema de Posicionamento Global por Satélites Denominase de Sistema de Navegação Global por Satélite GNSS um sistema formado por satélites artificiais que estão presentes na órbita da Terra com o propósito de auxiliar na navegação localização e posicionamento de objetos estáticos ou em movimento O GNSS é composto por uma constelação de satélites que transmitem sinais para receptores na superfície da Terra Esses receptores como os utilizados em sistemas de navegação por satélite recebem os sinais e usam a informação contida nesses sinais para calcular a posição velocidade e tempo de forma precisa A principal função do GNSS é fornecer informações de posicionamento global e em tempo real Ele permite determinar com alta precisão as coordenadas geográficas de um ponto específico seja para fins de navegação mapeamento monitoramento de veículos levantamento topográfico agricultura de precisão entre outros Atualmente essa tecnologia é fundamental no cotidiano das pessoas O acesso a elas é facilitado pela evolução tecnológica do setor O GNSS é amplamente utilizado em diferentes setores incluindo aviação transporte agricultura geodésia geoprocessamento monitoramento ambiental entre outros O GNSS é composto por uma série de sistemas entre eles o GPS Sistema de Posicionamento Global controlado pelos Estados Unidos é mais utilizado no mundo e serviu como impulsionador para diversos outros países a desenvolverem os seus próprios sistemas de navegação entre eles o GLONASS Sistema de Navegação Global por Satélite controlado pela Rússia o GALILEO ainda em desenvolvimento controlado pela União Europeia e o BeiDou desenvolvido pela China GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 153 1311 GPS Sistema de Posicionamento Global O GPS foi desenvolvido pelos Estados Unidos a partir de 1973 elaborado pelo departamento de defesa Norte Americano com a intenção de ser para o exército americano o principal meio de navegação de grande precisão O sistema é formado por uma constelação de satélites em órbitas conhecidas e tem evoluído ao longo do tempo culminando na substituição dos satélites mais antigos por sistemas mais novos e precisos IBGE 1993 Os satélites de GPS estão divididos em seis planos orbitais diferentes conhecidos como Planos Orbitais Médios MEO numerados de 1 a 6 Cada plano orbital contém quatro satélites formando um total de 24 satélites MEO localizados a uma altitude de 20200 km A distribuição dos satélites GPS em diferentes planos orbitais e inclinações permite que pelo menos quatro satélites estejam visíveis em qualquer local da Terra em um determinado momento de tal forma que garantem que qualquer pessoa que esteja a qualquer hora e em qualquer lugar da superfície terrestre tenha acesso à cobertura dos satélites O fato de haver pelo menos 4 satélites visíveis garante um posicionamento mais preciso Figura 103 Planos orbitais dos satélites GPS Fonte httpswwwweblifefractusrechercheunalgorithmegpspourpredirevotreprochainelocalisation GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 154 O funcionamento do GPS é baseado em um princípio chamado de trilateração Os satélites GPS enviam sinais de rádio contendo informações de tempo e localização Esses sinais são recebidos pelos receptores GPS que calculam a distância entre o receptor e cada um dos satélites com base no tempo que leva para o sinal viajar Sabendose que a velocidade do sinal é a mesma da luz 3 x 108 ms a distância entre o satélite e o receptor pode ser calculada Os satélites assim como os receptores GPS possuem um relógio interno o qual marcam a hora com uma precisão de nanosegundos Quando o sinal de rádio é emitido também é enviado o horário que ele saiu do satélite Assim como a posição dos satélites é atualizada constantemente é possível por meio destes cálculos determinar qual a sua posição exata Porém para determinar a posição exata o receptor GPS precisa receber os sinais de pelo menos quatro satélites simultaneamente Usando as informações de distância para cada satélite realiza cálculos matemáticos para determinar a localização precisa em latitude longitude e altitude Os satélites GPS transmitem os sinais em duas frequências diferentes L1 e L2 O receptor GPS utiliza essas duas frequências para corrigir erros causados pela atmosfera como atrasos devido à propagação do sinal Essas correções ajudam a melhorar a precisão das medições de distância e consequentemente a precisão da posição determinada Além disso o sistema GPS é coordenado por uma rede de estações terrestres chamadas de controle GPS Essas estações monitoram continuamente os satélites ajustam suas órbitas e sincronizam seus relógios Elas também calculam correções de erro e enviam essas correções aos satélites que as transmitem aos receptores GPS que podem ser encontrados em uma variedade de dispositivos como smartphones veículos relógios equipamentos científicos e de navegação aérea Esses dispositivos recebem os sinais dos satélites processam as informações e fornecem a posição precisa ao usuário Inicialmente o GPS foi construído para fins militares Hoje em dia é amplamente utilizado pelo público civil em uma escala cada vez maior Muitos serviços dependem do GPS tornandoo imprescindível para inúmeras finalidades Para finalidade militar há uma maior precisão na localização por isso há um erro induzido no sinal de GPS disponibilizado ao público civil porém esse erro é cada vez menor podendo disponibilizar em alguns casos precisões milimétricas GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 155 O potencial estratégico do GPS é tão grande que que o governo norteamericano detém toda a autonomia desse sistema não havendo participação de mais nenhum país na manutenção da constelação de satélites Imagine uma situação de Guerra ou conflito geopolítico em que EUA poderiam diminuir significativamente a precisão do sinal do seu sistema ou até mesmo indisponibilizar alguns satélites causando um caos tanto militarmente quanto no cotidiano Esse fato fez com que diversos países passassem a construir os seus próprios sistemas como é o caso da Rússia União Européia e China 132 Receptores de GPS Existem uma série de receptores de GPS que são utilizados para as mais variadas funções Dentre eles podemos diferenciálos basicamente quanto à precisão de localização Dessa forma os mais comuns são os receptores de navegação os receptores de mão e os Geodésicos Geralmente os receptores de navegação possuem uma precisão menor pois seu objetivo é localizar um endereço traçar rotas de um ponto a outro e calcular tempos de deslocamento Assim os receptores de navegação apenas fazem a gravação das coordenadas obtidas e não requerem grande precisão Atualmente os mais utilizados são os receptores dos nossos smartphones Figura 104 isso pelo fato deles serem capazes de receber os dados dos satélites Por meio de aplicativos que possuem base de mapas e dados conseguimos executar uma série de tarefas relevantes ao nosso diaadia como localizar um endereço e possibilitar a navegação até esse endereço por exemplo Podemos também marcar pontos de nosso interesse sem a necessidade de precisão centimétrica ou milimétrica Os erros de precisão desse tipo de receptor costuma variar de 3 à 6 metros Ou seja se registrarmos um ponto significa que esse ponto pode estar em um raio de 3 metros ou mais variando tanto na coordenada X latitude ylongitude ou z altitude GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 156 Figura 104 Aplicativo de GPS utilizando em campo httpswwwgaiagpscomhiking Para os propósitos de navegação esse erro é mais do que compreensível e aceitável afinal de contas se estou procurando uma farmácia vai fazer diferença se ela está a 3 metros mais a norte Embora a precisão não seja métrica esses receptores são muito mais acessíveis e custam menos do que um GPS geodésico ou mesmo um GPS de mão utilizado para fins de mapeamento Outro tipo de receptor muito utilizado nas áreas de engenharia meio ambiente agronomia entre outras é o GPS de mão Esse receptor traz uma precisão maior que os GPS de navegação podendo chegar a erros de cerca de 2 metros Ele tem a vantagem de além de possuir uma precisão geralmente maior conseguem registrar e gravar uma quantidade grande de dados Hoje em dia a tecnologia dos smartphones está cada vez mais avançada fazendo com que em um futuro próximo esses aparelhos sejam substituídos por eles haja vista que há aplicativos em que não se nota muito diferença entre os dois tipos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 157 Figura 105 GPS de mão httpswwwgarmincomptBRp662559 Porém o receptor GPS que possibilita uma maior precisão é o chamado GPS Geodésico Figura 106 São usados em levantamentos de alta precisão como estudos geodésicos cartografia de alta resolução e monitoramento de deformações do terreno Esse aparelho possibilita precisão milimétrica e é utilizado para trabalhos que requerem esse tipo de precisão como por exemplo o georreferenciamento de imóveis rurais no qual um erro de 2 metros vai causar uma série de problemas de demarcação de imóveis Eles possuem recursos avançados e alta precisão geralmente utilizam técnicas de rastreamento de sinais múltiplos possuem antenas de alta qualidade e permitem a coleta de dados brutos para posterior processamento Esses receptores são essenciais para a obtenção de informações geodésicas precisas e são amplamente utilizados por profissionais especializados em geodesia e engenharia de precisão Na verdade esse receptor é um GNSS pois ele pega sinal não apenas do GPS americano mas do sistema russo e dos demais satélites da constelação de outros países Tudo isso pelo fato de requerer uma quantidade maior de satélites para maior precisão de posicionamento Os outos receptores tanto de navegação quanto de mão utilizam apenas o sistema GPS e podem funcionar apenas com a triangulação de três satélites o que aumenta muito a chance de erros de precisão GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 158 Figura 106 GPS Geodésico httpswwwresearchgatenetpublication258260129InstalacaoecalibracaodasecaofluviometricaexperimentalPontePrainhaMontanteriodeOndas Bahiafigureslo1 Portanto caroa alunoa o receptor correto a ser utilizado depende dos objetivos do estudo e dos recursos disponíveis para a aquisição desses aparelhos Para o ensino de Geografia por exemplo podemos utilizar os receptores de mão ou os smartphones pois assim permitimos que a maior parte dos alunos tenham acesso a consigam utilizar Nesse caso não há necessidade de uma precisão milimétrica E os dois modelos atendem bem a esse propósito É claro que em algumas ocasiões como por exemplo nas aulas de topografia se a instituição de ensino possuir um receptor Geodésico com certeza ele deve ser utilizado para essa finalidade É pensando no ensino que vamos demonstrar a aplicação de uma atividade que envolve coleta de dados com receptor GPS que pode ser realizada em qualquer ambiente nos mais diversos contextos pelo futuro professor de Geografia 133 Prática Coleta de dados com GPS Caroa alunoa pensando na prática docente em Geografia vamos propor uma atividade simples e didática que envolve coleta de dados nos próprios smartphones GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 159 dos alunos Nesse primeiro momento iremos demonstrar apenas a etapa de coleta de dados para que nos capítulos posteriores passemos a realizar as etapas póscampo Nosso exemplo envolve uma área verde na cidade de Marília SP Vamos selecionar alguns pontos para demonstrar a utilização do aplicativo Os pontos podem ser previamente determinados utilizando imagens de satélite em uma etapa précampo ou as áreas de coletas podem ser determinadas no próprio campo Nesse exemplo não selecionamos previamente as amostras definimosas apenas no local Você pode propor essa atividade com seus alunos percorrendo as ruas no entorno da escola pegando as coordenadas de todas as árvores ou postes da rua para depois jogar esses pontos em um sistema de Geoprocessamento É uma atividade muito enriquecedora e servirá de base para a realização de inúmeras análises Para a coleta dos pontos são diversos os aplicativos que existem com essa finalidade porém utilizaremos o Gaia GPS que pode ser baixado para sistema Android e IOS Tratase de um aplicativo gratuito que possui versão paga com uma série de finalidade mais específicas no entanto para captação de coordenadas em campo atividade que faremos a versão gratuita é bem satisfatória e acessível Figura 107 Figura 107 Gaia GPS Fonte Elaborado pelo Autor 2023 No menu Configurações na parte inferior direita da tela você pode mexer nas configurações do aplicativo Selecione Aparência Selecionar Tipo de Coordenadas Coordenadas UTM Escolheremos esse tipo de coordenadas pois iremos passar esses pontos para o programa Qgis e devemos utilizar sempre o sistema UTM para maior precisão Assim que chegar em um ponto de coleta abra o aplicativo Seguindo a imagem da figura 108 na tela inicial do aplicativo aperte o localizador para a sincronização do receptor Espere alguns segundos e aperte o ícone com o sinal GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 160 Figura 108 Selecionar Ponto de coleta de coordenadas no Gaia GPS Fonte Elaborado pelo Autor 2023 Ao apertar o ícone abrirá um menu de opções procure a opção Adicionar Ponto Ao clicar irá aparecer um tela Figura 109 com as informações das coordenadas x e y assim como o nome do ponto que poderá ser editado para Ponto 1 por exemplo É importante editar o nome pois evita a confusão entre os demais pontos coletados Depois é só clicar em Salvar e repetir o mesmo procedimento com os demais pontos de coleta GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 161 Figura 109 Salvar Ponto de coleta de coordenadas no Gaia GPS Fonte Elaborado pelo Autor 2023 Conseguimos visualizar todos os pontos salvos em campo selecionando a pasta salvo localizada na parte inferior da tela próximo do ícone de configuração conforme demonstrado na figura 110 Repare que em cada ponto há informações de data e hora Se selecionarmos um dos pontos ao abrir verificamos que também há marcação da coordenada z que registra dado de altitude Ao clicar no ponto 1 visualizamos as informações das coordenadas x y e z GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 162 Figura 110 Informações dos pontos salvos no Gaia GPS Fonte Elaborado pelo Autor 2023 Agora que já coletados os dados iremos trabalhar nos próximos capítulos como inserir esses dados no Qgis e manipulálo para a construção de um mapa simples de localização Vamos lá GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 163 CAPÍTULO 14 PRÁTICA NO QGIS INSERÇÃO DE DADOS COLETADOS 141 Salvar os pontos coletados em campo Caroa alunoa agora que coletamos nossos pontos em campo precisamos passá los para o software Qgis Ao abrir o aplicativo Gaia GPS acesse a pasta Salvo na parte inferior da tela Lá estarão os pontos coletados em campo Clique em um dos pontos abrirá uma outra tela com diversas informações Clique em Exportar selecione o formato KML point e aperte o botão compartilhar arquivo Figura 111 Em seguida aparecerá uma série de opções de mídia para compartilhamento do arquivo Escolha uma de sua preferência email whatsapp entre outras Os pontos devem ser enviados separadamente ou seja o mesmo processo deverá ser feito para todos os pontos coletados Figura 111 Telas do Gaia GPS contendo os pontos coletados Fonteo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 164 142 Carregar os pontos no QGIS Com os pontos salvos em nosso computador precisamos agora passálos ao Qgis Mas antes precisamos colocar um mapa de fundo para que nossos pontos apareçam de forma contextualizada Para isso vamos utilizar o base maps do Google acessando o Google Satélites conforme figura 112 Figura 112 Inserindo base map do Google no QGIS Fonteo autor 2023 Aparecerá o globo na tela interativa do Qgis e na parte esquerda vai aparecer Google Satélites como uma nova camada Em seguida devemos inserir os pontos salvos seguindo o seguintes passos conforme ilustrado na figura 113 No canto esquerdo da tela na ferramenta gerenciar camadas clique no primeiro ícone Adicionar Camada Vetorial Irá abrir uma janela selecione a opção arquivo na fonte aperte os três pontinhos e selecione os arquivos dos pontos que salvamos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 165 Em seguida é só apertar o botão abrir e os pontos serão inseridos Figura 113 Selecionando os pontos como camada vetorial no QGIS Fonteo autor 2023 Os pontos inseridos aparecerão na parte esquerda da tela cada um compondo uma camada diferente Para ocultar alguma delas basta clicar no olho que aparece à esquerda do nome da camada Figura 114 Figura 114 Camadas vetoriais pontos no Qgis Fonteo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 166 Quando inserimos alguma camada no QGIS o sistema assume uma cor aleatória Dessa forma podemos mudar a simbologia aumentando ou diminuindo o tamanho do ponto assim como podemos alterar sua cor para melhorar a visualização Neste exemplo vamos apenas alterar a cor dos pontos clicando com o botão direito do mouse em cada uma das camadas e selecionar Estilo mudandoos para vermelho Figura 115 Figura 115 mudando a cor dos pontos no QGIS Fonteo autor 2023 Após inserir e modificar as características dos pontos podemos criar um vetor polígono para demarcação da área de estudo Mas antes vamos instalar um complemento que nos auxilia no cálculo da área Esse complemento chamado CalcArea2 no permite ir acompanhando a medida do perímetro e da área conforme GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 167 vamos vetorizando o polígono Para instalar basta ir em complemento inserir o nome dele no buscador e clicar em instalar complemento conforme figura 116 Figura 116 Instalando complemento CalcArea2 no Qgis Fonteo autor 2023 Para criar o polígono siga os seguintes passos ilustrados na figura 117 Clicar na parte superior da tela na ferramenta Nova camada Shapefile Chamamos de shape os arquivos que tem o formato vetorial ou simplesmente shapefile Abrirá uma janela onde iremos preencher o nome do arquivo Abaixo preenchemos o campo Tipo de Geometria que é o formato do vetor que vamos salvar Nesse caso selecionamos o polígono Se atente se o sistema de coordenadas é o mesmo do projeto nesse caso devemos utilizar o SIRGAS 2000 UTM 22 S Depois é só clicar em OK GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 168 Figura 117 criando vetor polígono no Qgis Fonteo autor 2023 Já criado o novo arquivo vetorial agora devemos iniciar a sua edição conforme mostrado na figura 118 Localize o botão do complemento CalcArea2 localizado à direita da barra de ferramentas no topo da tela Caso não esteja lá vá na aba Vetor e localize o complemento habilitandoo Em seguida clique no lápis para iniciar a edição da camada vetorial criada Depois clique na ferramenta adicionar polígono Inicie a vetorização clicando com o botão esquerdo do mouse contornando a área de estudo Quando finalizar aperte o botão direito Irá abrir uma janela insira o número 1 e aperte OK Pronto O vetor está criado e aparecerá no campo camadas no lado esquerdo da tela Basta salvar no ícone disquete ao lado do ícone de edição lápis GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 169 Figura 118 Vetorização de polígono no QGIS Fonteo autor 2023 Quando criamos um polígono ele vai assumir as cores padrão do QGIS assim como virá preenchido Porém quando queremos apenas delimitar uma área precisamos que o polígono fique transparente apenas aparecendo o seu contorno conforme a figura x Portanto para mudar a sua simbologia siga os seguintes passos ilustrados na figura 119 clique com o botão direito na camada no campo camadas vá em propriedades simbologia Selecione a opção preenchimento simples Aperte a flechinha para baixo no campo Cor do Preenchimento e selecione preenchimento transparente no campo Cor do traço selecione uma cor bem chamativa aqui utilizamos o amarelo de código a6ff01 Aumente a largura do traço de modo que o contorno fique bem visível no mapa Como estamos utilizando uma imagem do google como base é interessante selecionar cores que ressaltam bem os elementos que queremos dar destaque pontos de coleta e área de estudo Só aplicar as mudanças apertando OK ou Aplicar GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 170 Figura 119 Vetorização de polígono no QGIS Fonteo autor 2023 Seguindo esse breve tutorial você caroa alunoa será capaz de inserir pontos que contenham informação georreferenciada Esses pontos podem ser adquiridos por meio de aplicativos ou outros aparelhos de GPS Existem diversos tutoriais na internet que abordam outras maneiras de inserção de pontos recomendamos que assista alguns deles para melhor fixação do conteúdo ISTO ACONTECE NA PRÁTICA Existem diversos tutorias na internet que mostram como se inserem pontos com coordenadas geográficas Porém preparamos um tutorial bem completo com os passos explicados nesse capítulo Para assistir ao tutorial acesse o QR code ou o link abaixo vale a pena conferir Clique Aqui GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 171 CAPÍTULO 15 PRÁTICA NO QGIS PRODUTO CARTOGRÁFICO FINAL 151 Elaboração de mapa de localização Caroa alunoa agora que inserimos os pontos no Qgis e delimitamos a nossa área de estudo é hora de elaborar o mapa de localização contendo como mapa principal os pontos e a área mas também a localização do município no Estado de São Paulo O mapa pode ser considerado o produto final do geoprocessamento e desempenha um papel de extrema importância na representação e análise do espaço geográfico Ele é capaz de sintetizar informações complexas permitindo a visualização e compreensão de padrões espaciais e a tomada de decisões fundamentadas O mapa fornece uma representação visual das características e elementos do ambiente seja em âmbito urbano rural ou ambiental possibilitando a identificação de tendências a análise de cenários e o planejamento estratégico Além disso o mapa facilita a comunicação e o compartilhamento de informações geográficas contribuindo para a construção do conhecimento espacial e o desenvolvimento de soluções eficientes para desafios socioambientais Para a confecção do mapa final diga os passos da figura 120 abra o compositor de impressão localizado na parte de cima da interface Em seguida abrirá uma janela Criar imprimir layout Coloque um nome lembrando que no Qgis os espaços devem ser substituídos pelo underline e as palavras não devem ser acentuadas Figura 120 Abrir compositor de Impressão no Qgis Fonteelaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 172 Irá abrir uma nova janela com todas as ferramentas do compositor No lado esquerdo estão as ferramentas mais utilizadas Observe na figura 121 que iremos selecionar o ícone Adicionar mapa em destaque Clique na tela com o botão esquerdo e arraste até desenhar o formato desejado Aqui no caso vamos deixar um espaço para inserir outros elementos no mapa É importante que o mapa principal esteja em um tamanho maior que as demais informações para poder dar ênfase nas informações principais do trabalho Figura 121 Inserir mapa no compositor de Impressão no Qgis Fonteelaborado pelo autor 2023 Em seguida podemos inserir outro mapa ao lado porém desta vez um mapa menor pois será o mapa de localização do município em relação ao Estado de São Paulo Figura 122 Após insira um retângulo abaixo do segundo mapa É nele que iremos confeccionar a legenda e as informações complementares Para inserir o retângulo selecione a ferramenta da figura 123 usando o mesmo procedimento descrito nas etapas anteriores GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 173 Figura 122 Inserir um segundo mapa no compositor de Impressão no Qgis Fonte elaborado pelo autor 2023 Figura 123 Inserir um retângulo no compositor de Impressão no Qgis Fonteelaborado pelo autor 2023 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 174 Observe que os mapas e figuras inseridos no compositor seguem a lógica de camadas do Qgis Desse modo sempre que eu quiser editar um mapa eu devo selecionar qual camada estou querendo realizar a alteração A essa camada do compositor de impressão chamamos de item Quando se está começando a mexer no Qgis é muito comum alterar ou mexer erroneamente em um item pensando que está alterando outro Por isso recomendase a edição dos nomes dos intens Por exemplo o nome do item mapa 1 pode ser alterado para mapa principal e o mapa 2 para mapa município Assim se quisermos ampliar diminuir a escala do mapa principal ou mover a visualização do mapa em todos os sentidos devemos selecionar ele à direita e em seguida clicar na ferramenta à esquerda Mover o conteúdo do ítem Figura 124 Figura 124 Mover conteúdo do item no compositor de impressão do Qgis Fonteelaborado pelo autor 2023 Se não selecionar essa ferramenta estaremos movendo o quadro todo e não o item dentro dele mapa Também é possível ter uma precisão maior da escala do mapa do item selecionado utilizando o campo escala no painel direito conforme ilustrado na figura 125 Também é importante selecionar os campos Travar camada e Travar estilo para a camada de forma que o item do mapa selecionado não se modifique com as alterações das camadas do Qgis Isso ficará mais claro nos próximos passos da nossa atividade GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 175 Figura 125 Mover conteúdo do item no compositor de impressão do Qgis Fonteelaborado pelo autor 2023 Agora que já foram inseridas as informações do mapa principal é necessário inserir os arquivos shape do município de SP para a confecção do mapa de localização do município Dessa forma siga os seguintes passos Entre no site link abaixo ou busque em seu navegador httpswwwibgegov brgeocienciasorganizacaodoterritoriomalhasterritoriais15774malhas htmltdownloads Após abrir o site vá emdowloads município2022 UFs SP SP municípios zip Descompacte os arquivos em uma pasta e abra o arquivo shape no Qgis Insira apenas o arquivo cuja a extensão seja shp utilizando a ferramenta Adicionar Camada Vetorial Os municípios irão aparecer na tela interativa do Qgis Figura 126 Para se certificar do posicionamento acione um basemap de satélite mas se certifique de que a camada vetorial dos municípios está por cima GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 176 Figura 126 Inserindo camada vetorial dos municípios do Estado de SP no QGIS Fonteelaborado pelo autor 2023 Agora é preciso selecionar o município de interesse no nosso caso Marília Para isso aperte o ícone Selecionar feições por áreas ou clique Clique em cima do município Note observando a figura 127 que o sistema irá mudar a feição dele para outra cor amarelo Isso significa que ele foi selecionado Agora clique com o botão direito na camada SPmunicipios exportar Salvar feições selecionadas como Abrirá uma janela para preencher as informações antes de salvar É necessário nomear o arquivo mariliamunicipio e clicar em OK Dessa forma uma nova camada foi criada e inserida Agora além das camadas de todos os municípios do Estado de São Paulo temos uma camada própria com o município de Marília Dessa forma podemos manipular separadamente essa camada mudando sua simbologia por exemplo GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 177 Figura 127 Salvando nova feição a partir de uma camada existente no Qgis Fonteelaborado pelo autor 2023 Assim podemos deixar os municípios com uma cor cinza e alterar o município de Marília para a cor laranja As cores podem ser alterados de acordo com o gosto de quem está elaborando o mapa no entanto devemos sempre obedecer às simbologias e cores cartográficas Com isso devemos procurar cores que dêm destaque aos elementos que queremos ressaltar no mapa Após selecionada as cores volte ao compositor de impressão e verifique que o item mapa município sofreu alteração e o mapa principal não Isso ocorreu pelo fato de termos travado as camadas Se não tivéssemos feito isso o mapa principal iria assumir toda a modificação feita para a inserção das informações do IBGE O próximo passo é adicionar uma legenda Procure o ícone Adicionar legenda no painel de ferramentas da esquerda Ao selecionar essa opção abrirá um campo à direita no qual podemos manipular todos os campos alterando os nomes e as ordens das camadas Para isso devemos tirar a opção atualização automática conforme demonstrado na figura 128 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 178 Figura 128 Alterando dados da Legenda no QGIS Fonteelaborado pelo autor 2023 Abaixo dos itens da legenda há um campo que conseguimos mover os itens para cima e para baixo apagar algum item ou inserir um item novo Altere os nomes das camadas de forma que fiquem semelhante à figura 128 O próximo passo é inserir mais um retângulo abaixo da legenda e inserir as informações adicionais do mapa Para isso selecione a ferramenta Adicionar rótulo que se localiza acima da ferramenta Adicionar legenda O procedimento é o mesmo em relação a criação dos mapas ou retângulos devendo clicar e arrastar na área selecionada Por fim coloque as informações relacionadas ao Datum sistema de projeção fonte de aquisição de dados e se preferir o nome da pessoa empresa ou entidade que está elaborando A figura 129 ilustra como ficará o mapa final seguindo o roteiro desenvolvido nesse material Observe caroa alunoa que é possível chegar a esse objetivo sem ter muito conhecimento do sistema Agora é só praticar GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 179 Figura 129 Template do mapa final elaborado no QGIS Fonteelaborado pelo autor 2023 Antes de encerrar sempre recorde de salvar o projeto e o layout para não perder o trabalho caso o sistema apresente algum erro Por mais que seja um sistema estável é comum o Qgis apresentar erros internos que reiniciam o programa Devemos ter sempre o hábito de salvar cada etapa do projeto que estamos trabalhando Quando o mapa estiver pronto temos a opção de exportar como figura ou como PDF Para isso procure os ícones localizados na parte de cima da interface do compositor de impressão e veja qual dos dois formatos atendem melhor ao seu propósito GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 180 CONCLUSÃO Ao final deste material esperamos ter fornecido uma visão abrangente sobre a importância do Geoprocessamento e do Sensoriamento Remoto no ensino da Geografia Durante essa jornada exploramos as ferramentas e conceitos que possibilitam uma compreensão mais aprofundada do espaço geográfico e suas dinâmicas O Geoprocessamento por meio do uso de Sistemas de Informação Geográfica SIG oferece aos professores e alunos uma maneira eficaz de trabalhar com dados geográficos Através da integração e análise desses dados é possível identificar padrões espaciais compreender as relações entre os elementos do espaço e analisar fenômenos e processos geográficos de forma mais precisa e detalhada Por meio dos estudos em Geoprocessamento os estudantes são capacitados a realizarem análises espaciais criar mapas temáticos e desenvolver projetos de pesquisa que exploram questões geográficas contemporâneas Nesse sentido os professores podem proporcionar aos estudantes uma aprendizagem mais dinâmica e interativa Os alunos são incentivados a explorar investigar e analisar o espaço geográfico de forma ativa tornandose protagonistas do seu próprio aprendizado Eles são desafiados a compreender as dinâmicas socioespaciais a identificar problemas e a propor soluções baseadas em evidências geográficas O avanço tecnológico contínuo abre novas possibilidades para o ensino de Geografia À medida que novas ferramentas e técnicas surgem é fundamental que os educadores acompanhem essas transformações e incorporemnas em suas práticas pedagógicas O Geoprocessamento e o Sensoriamento Remoto oferecem recursos poderosos para a exploração do espaço geográfico incentivando o pensamento crítico a análise espacial e a compreensão dos desafios e oportunidades da sociedade contemporânea À medida que concluímos este material convidamos você futuro professora de Geografia a continuar aprofundando seus conhecimentos nesses campos e a explorar as possibilidades pedagógicas que essas ferramentas oferecem Utilize esse material para criar experiências de aprendizagem significativas despertar o interesse dos alunos pela Geografia e capacitálos a compreender e transformar o mundo ao seu redor Juntos vamos construir um futuro em que a Geografia seja reconhecida como uma disciplina essencial para compreender e transformar o mundo em que vivemos GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 181 REFERÊNCIAS BEDRETCHUK G M B SERONATO J RAMOS P S FRICK E C L Tutorial Google Earth Aula 03 Interdisciplinaridade Programa REA Paraná UFPR Licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição 40 Internacional 2021 Disponível em https acervodigitalufprbrhandle188435989 DE BIASI M A Carta Clinográfica os métodos de representação e sua confecção Rev Dep Geografia Universidade de São Paulo 1992 P4560 EMBRAPA Centro Nacional de Pesquisas de Solos Sistema Brasileiro de classificação de solos Rio de Janeiro Embrapa Solos 1999 412p EPIPHANIO J C N Satélites de Sensoriamento Remoto In MORAES et al Org Curso de uso de Sensoriamento Remoto no estudo do Meio Ambiente São José dos Campos INPE 2002 FERREIRA M C MATIAS L F BOLFE E L Sistemas de Informação Geográfica uma abordagem contextualizada na história GEOGRAFIA Rio Claro v 33 n 1 p 6988 jan abr 2008 FILHO et alOrg Geotecnologias para aplicações ambientais Maringá Uniedsul 2021 FITZ P R Geoprocessamento sem complicação São Paulo oficina de textos 2008 FLORENZANO T G SAUSEN T M O Uso do Sensoriamento Remoto como Recurso Didático In MOREIRA MA org Formação continuada de professores curso astronáutica e ciências do Espaço INPE São José dos Campos 2008 GOMES J VELHO L Abstraction paradigms for computer graphics The Visual Computer Berlin v 11 n 5 p 227239 maio 1995 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 182 IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Especificações e Normas Gerais para Levantamentos GPS versão preliminar Rio de Janeiro IBGE Resolução da Presidência do IBGE nº 5 de 31 de março de 1993 1993 18 p MENESES P R ALMEIDA T Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto Brasília CNPq 2012 MOREIRA M A Satélites e história do Sensoriamento remoto In MOREIRA MA org Formação continuada de professores curso astronáutica e ciências do Espaço INPE São José dos Campos 2008 NOVO E M L M Sensoriamento remoto princípios e aplicações 4 ed São Paulo Blucher 2010 PESSI D D 2019 Sensoriamento remoto com Sensores de Aeronaves Remotamente Pilotadas para Aplicações de Agricultura de Precisão e Gestão Ambiental Dissertação Mestrado em Gestão e Tecnologia Ambiental Universidade Federal de Mato Grosso Rondonópolis Mato Grosso 2019 PIROLI E L Introdução ao geoprocessamento Ourinhos UnespCampus Experimental de Ourinhos 2010 46 p ROSA R BRITO J L S Introdução ao geoprocessamento Sistema de Informação Geográfica Uberlândia Universidade Federal de Uberlândia 1996 ROSA R Introdução ao sensoriamento remoto Uberlândia EDUFU 2013 SILVA J X O que é geoprocessamento Revista do CREARJ Rio de Janeiro Outubro Novembro 2019 TOMLINSON R F The impact of the transition from analogue to digital cartographic representation American Cartographer v15 p249262 1988 GEOPROCESSAMENTO E SENSORIAMENTO REMOTO PROF GIULIANO TORRIERI NIGRO FACULDADE CATÓLICA PAULISTA 183 ZAIDAN RT Geoprocessamento Conceitos e Definições Revista de Geografia PPGEO UFJF Juiz de Fora v7 n2 JulDez p195201 2017 SHIMABUKURO Y E MAEDA E E FORMAGGIO A R Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas aplicados ao estudo dos recursos agronômicos e florestais Revista Ceres Viçosa v 56 n9 p399409 2009