Cartografia e Monitoramento Ambiental

CARTOGRAFIA E MONITORAMENTO AMBIENTAL Liane Nakada 2 SUMÁRIO 1 CONCEITOS BÁSICOS DE CARTOGRAFIA E GEODÉSIA 3 2 INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO 18 3 FUNÇÕES DE SIG 34 4 APLICAÇÕES DE SIG EM AVALIAÇÃO E MONITORAMENTO AMBIENTAL 60 5 MONITORAMENTO DA QUALIDADE DO AR E DO SOLO 94 6 MONITORAMENTO DA QUALIDADE DA ÁGUA 106 3 1 CONCEITOS BÁSICOS DE CARTOGRAFIA E GEODÉSIA Prezadoa estudante Neste bloco apresentaremos as definições e as formas de interpretação de mapas cartas escalas e projeções Outros conceitos correlatos como Geodésia e Aerofotogrametria também serão abordados contribuindo para a construção do conhecimento acerca da geoinformação e suas diferentes formas de representação Bons estudos 11 Cartografia A geoinformação está presente na sociedade de diversas maneiras mapas cartas imagens de satélite ou mesmo coordenadas de informações geográficas são rotineiramente utilizados pela população seja para se localizar se deslocar ou até para escolher seu próximo destino turístico Na atuação profissional esses documentos geográficos são essenciais nos setores de agricultura mineração exploração espacial construção civil entre outros Também podemos destacar a necessidade do uso de informação espacial em estudos ambientais pois a poluição do ar da água e do solo não tem restrição local podendo se deslocar e causar prejuízos em escala local regional ou global Para entender melhor a aplicação desses conceitos devemos entender como as informações espaciais são obtidas e utilizadas Atualmente é muito comum a relação dessas informações com a computação mas a Cartografia acompanha a humanidade desde as suas primeiras explorações Inicialmente podemos entender a Cartografia como a descrição de cartas entretanto essa definição etimológica1 não é suficiente para compreender seu alcance 1 A etimologia estuda a origem das palavras ou como elas são formadas 4 complexidade Uma definição de Cartografia amplamente aceita é apresentada no Dicionário Cartográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Cartografia um conjunto de estudos e operações científicas técnicas e artísticas que tendo como base os resultados de observações diretas ou a análise de documentação já existente visa a elaboração de mapas cartas e outras formas de expressão gráfica ou representação de objetos elementos fenômenos e ambientes físicos e socioeconômicos bem como sua utilização IBGE sd A partir dessa definição é possível perceber a importância da Cartografia para o mundo atual É difícil imaginar a navegação ou os deslocamentos o planejamento territorial e a busca por informações espaciais sem a orientação de mapas e cartas Desde suas origens os mapas são utilizados para localização conhecimento do espaço e mesmo como elemento de proteção para guerras existem evidências de que a Cartografia é a expressão gráfica mais antiga podendo preceder até mesmo a escrita Apesar de estarmos acostumados à distribuição de mapas via Internet e sua produção com o auxílio de programas de computador por muito tempo o papel foi o material mais comum para suporte de mapas Na Figura 11 é possível visualizar no quatro representações distintas de Mapas Mundi A é uma visão de 1630 com uma representação diferente do continente americano B é um mapa de 1746 com representações dos polos norte e sul C é um mapa com data estimada de 1773 apresentando um aspecto artístico com ilustrações e representação do mar e naus D é um mapa de meados de 1800 com coloração a mão 5 A B C Fonte Shutterstock D Figura 11 Representação de antigos mapas mundi datados de A 1630 B 1746 C 1773 e D em torno de 1800 Atualmente a representação cartográfica tem precisão muito alta graças à disponibilidade de recursos como fotografias aéreas imagens de satélite e mais recentemente o processamento de imagens e sistemas de informações geográficas computadorizados 6 12 Geodésia Para entender melhor a representação gráfica de elementos sobre a superfície terrestre é necessário abordarmos brevemente um outro ramo do conhecimento a Geodésia ciência que estuda a forma as dimensões a rotação e o campo gravitacional da Terra A partir da Geodésia são definidos os sistemas de referências de coordenadas geográficas que são utilizados para posicionamento e representações da superfície terrestre A Geodésia é baseada na matemática aplicada e pode ser subdivida no estudo de três superfícies básicas da Terra demonstradas na figura 12 i Geoide a superfície de referência física que tem grande complexidade matemática e é vinculada ao campo gravitacional terrestre ii Elipsoide a superfície de referência geométrica que é uma simplificação da superfície terrestre e serve como referência para o cálculo de coordenadas planialtimétricas longitude e latitude iii A superfície terrestre ou topográfica onde são realizadas as medições e levantamentos geodésicos e cartográficos Fonte Shutterstock Figura 12 Representação da Terra como um Geoide um elipsoide e um exemplo de superfície topográfica respectivamente Na cartografia a aproximação da superfície terrestre como um elipsoide de rotação é amplamente aceita uma vez que o geoide apesar de ser a representação mais fiel do 7 planeta Terra tem uma intrincada e complexa representação matemática Nesse momento é importante apresentar o conceito de datum planialtimétrico O datum planialtimétrico consiste na escolha de um elipsoide de referência para uma determinada região Essa seleção é necessária porque como o elipsoide é uma aproximação da superfície terrestre existem formatos que representam melhor uma ou outra região do planeta Na Figura 13 são demonstrados dois elipsoides um que representa um datum local denominado topocêntrico ajustado para a região da América do Sul como o Datum SAD69 e outro que representa um datum global chamado geocêntrico também usado para a região das Américas mas com um ajuste feito em relação ao centro de massa estimado do Planeta como o Datum SIRGAS2000 Fonte Autora Figura 13 Diferenças entre um datum local topocêntrico e um datum global geocêntrico Como há mais de um sistema geodésico para cada região do globo é importante que se identifique corretamente o datum afim de possibilitar a localização precisa A utilização de diferentes sistemas geodésicos em um mesmo mapa ou carta pode gerar informações conflitantes e diferenças que podem causar transtornos Em 2001 por exemplo a utilização de diferentes sistemas de referência causou um erro de 8 localização e levou à perfuração de um gasoduto pela máquina de uma empreiteira que construía uma estrada Foi necessária a remoção de 2000 pessoas de suas casas por 28 horas e um bloqueio parcial da via por 12 horas além de prejuízos financeiros e de atraso da obra Alguns sistemas geodésicos de referência foram adotados no Brasil ao longo do tempo dentre eles destacamse os sistemas locais Datum Córrego Alegre e Datum SAD69 e os sistemas globais Datum WGS84 e mais recentemente o Datum SIRGAS2000 que desde 2015 é o sistema geodésico oficial do Brasil O sistema WGS84 é compatível com o SIRGAS2000 mas no caso de utilização de mapas e cartas que tenham como referência o sistema mais antigo é necessário que se faça uma conversão de sistemas geodésicos para ajuste e utilização desses objetos Os levantamentos geodésicos podem ser divididos em três classes principais i De alta precisão ii De precisão iii De finalidade topográfica A utilização de um ou outro dependerá do objetivo do levantamento Os levantamentos de alta precisão são utilizados para finalidades científicas e de apoio a obras de engenharia e são desenvolvidos conforme especificações internacionais Os levantamentos de precisão são utilizados para o controle e locação de obras de engenharia e atendimento de regiões populosas ou conhecimento de áreas remotas Os levantamentos topográficos são locais e utilizados para parcelamentos do solo e pequenas obras A área de abrangência também é relevante pois levantamentos locais não têm a mesma precisão de levantamentos globais 13 Projeções Cartográficas Há alguns conceitos importantes para a correta interpretação de mapas e cartas inicialmente vamos tratar das projeções cartográficas 9 As projeções cartográficas são formas de representação da superfície curva da Terra total ou parcialmente em uma superfície plana Existem diversas maneiras de fazer uma projeção plana do geoide terrestre figura 14 mas é impossível que não haja deformação quando se realiza esse processo Toda forma de projeção tem suas vantagens e desvantagens e não é possível apontar a melhor mas a mais adequada para cada finalidade Fonte underdogcg via Shutterstock Figura 14 Diferentes formas de projeção cartográfica As projeções podem ser classificadas quanto à superfície de projeção e suas propriedades As diferentes superfícies de projeção demonstradas na figura 15 são 10 Plana também denominada de azimutal é obtida com base em um plano tangente ou secante a um ponto fixo denominado ponto de vista Pode ser polar equatorial ou horizontal Cônica é obtida com a inserção de um cone imaginário sobre a Terra desenvolvendo o cone em um plano Pode ser normal equatorial ou oblíqua Cilíndrica a projeção é feita em um cilindro tangente ou secante à superfície da Terra Pode ser considerada um caso específico de projeção cônica quando o vértice do cone se encontra no infinito Fonte Emir Kaan via Shutterstock Figura 15 Classificação das superfícies de projeção da Terra 11 No Brasil uma das projeções mais utilizadas é a Projeção Universal Transversa de Mercator UTM ilustrada na figura 16 que é uma projeção cilíndrica associada a um sistema cartesiano com origem na intersecção entre a linha do Equador e o Meridiano central em que as coordenadas são dadas em metros Na origem são atribuídas as coordenadas de 500000 m para contagem ao longo do Equador e 10000000 hemisfério sul ou 0 m hemisfério norte para contagem de coordenadas ao longo do meridiano central Essa atribuição elimina a possibilidade de ocorrência de valores negativos de coordenadas O sistema UTM é adequado para a identificação das distâncias Fonte Alfonso de Tomas Via Shutterstock Figura 16 Representação da projeção Universal Transversa de Mercator UTM 12 Para entender melhor o sistema de coordenadas UTM é necessário lembrar alguns conceitos referentes aos paralelos e meridianos A linha do Equador é equidistante dos polos da Terra e a divide em dois hemisférios norte e sul Por convenção o Equador é considerado 0 e os polos 90 cada grau pode ser desmembrado em 60 minutos e a essas coordenadas é dado o nome de latitude de modo que linhas de mesma latitude são chamadas de paralelos A Terra é dividida em leste e oeste a partir da linha imaginária de referência que passa no Observatório de Greenwich na Inglaterra Essa linha é considerada 0 e a partir dela temos 180 para leste e 180 para oeste sendo essas coordenadas chamadas de longitude de modo que linhas de mesma longitude são denominadas meridianos Por isso a linha que passa em Greenwich é o meridiano central no qual se baseia também a origem do sistema UTM 14 Escala A escala é outro elemento essencial para a leitura de mapas e cartas e pode ser entendida como o mecanismo para a conversão das distâncias reais em distâncias lineares em uma representação cartográfica Pode ser direta quando é apresentada junto da legenda por uma expressão numérica ou gráfica ou indireta quando é feita por comparação com elementos de grandeza conhecida A escala pode ser Gráfica quando a dimensão representada na figura indica a distância real indicada Numérica quando indica quanto uma unidade do mapa representa na realidade por exemplo uma escala 11000000 indica que 1 cm no mapa representa 1 milhão de centímetros na dimensão real 13 Fonte Autora Figura 17 Exemplo de escalas gráficas e numéricas As três escalas são equivalentes A precisão gráfica é uma informação importante pois indica qual a menor medida real do terreno que pode ser representada cartograficamente Com esse valor é possível determinar qual o erro tolerável em medições feitas em uma dada escala Empiricamente foi demonstrado que o menor comprimento gráfico que se pode representar é de 02 mm sendo assim o erro tolerável é determinado como 𝒆𝒎 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟐 𝑵 Equação 1 Onde em é o erro tolerável em metros N é o denominador da escala do mapa Exemplo Qual o erro prático da representação da escala 1100000 Para a resolução aplicaremos a equação 1 𝒆𝒎 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟐 𝑵 𝒆𝒎 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟐 𝟏𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎 𝒆𝒎 𝟐𝟎 𝒎 Sendo assim o erro associado é de 20m o que indica que a representação de elementos menores que 20 metros não será adequada Também podemos entender que nessa escala nossas localizações estarão sujeitas a uma diferença de 20 metros quando considerarmos as dimensões reais 14 15 Mapas e Cartas É comum que os termos mapas e cartas sejam confundidos mas existem certas diferenças entre essas representações Os mapas as cartas e até mesmo as plantas são formas de representação cartográfica que têm na escala o elemento fundamental de diferenciação Vejamos a seguir as definições dessas representações conforme o dicionário geográfico do IBGE Mapa representação no plano normalmente em escala pequena dos aspectos geográficos naturais culturais e artificiais de toda a superfície Planisfério ou Mapa Mundi de uma parte Mapas dos Continentes ou de uma superfície definida por uma dada divisão políticoadministrativa Mapa do Brasil dos Estados dos Municípios ou por uma dada divisão operacional ou setorial bacias hidrográficas áreas de proteção ambiental setores censitários Carta é a representação de uma porção da superfície terrestre no plano geralmente em escala média ou grande oferecendose a diversos usos como por exemplo a avaliação precisa de distâncias direções e localização geográfica dos aspectos naturais e artificiais podendo ser subdividida em folhas de forma sistemática em consonância a um plano nacional ou internacional IBGE sd As plantas são representações de escala grande ou seja maior que 110000 Podemos considerar que os mapas são as representações de escala menor que 1100000 e as cartas têm escala entre 1100000 e 110000 A denominação de escalas grandes ou pequenas é uma informação que pode soar confusa devido aos números da escala Mas podemos entender que escalas grandes são aquelas em que grandes distâncias do terreno correspondem a vastas distâncias na representação e permitem que sejam apresentadas informações mais detalhadas incluindo pequenos elementos Como exemplo temos as cartas topográficas 1100000 os levantamentos de detalhes 125000 e as plantas de cidades 15000 Já as escalas pequenas se caracterizam por grandes distâncias no terreno a serem representadas por pequenas distâncias nos mapas e permitem retratar áreas muito 15 maiores mas em compensação o nível de detalhes acaba sendo perdido como por exemplo no mapa mundi ou no mapa do Brasil Fonte Brocreative via Shutterstock Figura 18 Representação de uma antiga carta topográfica 16 Os mapas e cartas podem ser classificados quanto à característica da representação como i Geral ii Temática iii Especial Os documentos cartográficos de característica geral não têm uma finalidade específica sendo utilizados como base cartográfica para aplicações generalizadas Normalmente representam detalhes naturais ou artificiais do terreno e servem de base para outros mapas ou cartas Esses documentos podem ter i finalidade cadastral como um mapa de localidade usado pelos Censos setores censitários ii finalidade topográfica como uma carta representando elementos planimétricos e altimétricos ou iii finalidade geográfica como um mapa representando as divisões estaduais do Brasil Os documentos temáticos podem ter qualquer escala e são destinados a um tema específico como pesquisas socioeconômicas estudos ambientais ou localização de recursos naturais Podem ter informações sobre elementos naturais ou artificiais e como exemplos apontamos os mapas de vegetação unidades de relevo localização de áreas de conservação ou cartogramas temáticos na área socioeconômica Os documentos de característica especial também podem ser apresentados em qualquer escala e se caracterizam por serem extremamente técnicos e direcionados para públicos específicos como as cartas náuticas aeronáuticas e militares 17 Conclusão Neste bloco vimos conceitos básicos de Cartografia e Geodesia áreas de aplicação profissional muito importantes para a Engenharia Ambiental e que serão essenciais para a sequência da disciplina Apresentamos os conceitos de projeções cartográficas escalas mapas e cartas Os sistemas de coordenadas UTM a leitura de escalas e os mapas temáticos serão amplamente utilizados nos próximos blocos REFERÊNCIAS CÂMARA G DAVIS C MONTEIRO AMV Introdução à Ciência da Geoinformação São Jose dos Campos INPE 2001 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Acesso e Uso de Dados Geoespaciais Manuais Técnicos em Geociências número 14 Rio de Janeiro IBGE 2019 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Dicionário Cartográfico Disponível em httpswwwibgegovbrgeocienciasmetodoseoutrosdocumentos dereferenciavocabularioeglossarios16496dicionario cartograficohtmltsobre Acesso 04 out 2021 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Noções Básicas de Cartografia Manuais Técnicos em Geociências número 8 Rio de Janeiro IBGE 1999 ORMELING F RYSTEDT B O mundo dos mapas tradução para o português Viena International Cartographic Association 2014 SILVA AB Sistemas de Informações GeoReferenciadas conceitos e fundamentos Campinas Editora da UNICAMP 2003 18 2 INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO Prezado a estudante Neste bloco estudaremos as geotecnologias que constituem um importante instrumento para análises e estudos ambientais A aquisição de dados espaciais ou dados geográficos é um processo fundamental para que os resultados dos processamentos sejam úteis e tenham significado Bons estudos 21 Geoprocessamento e Sistema de Informações Geográficas Entendese por geoprocessamento o processamento de dados com características espaciais que utiliza de conceitos matemáticos e técnicas computacionais para a aquisição utilização armazenamento interpretação análise e apresentação de informações geográficas O suporte para o geoprocessamento é realizado por diversas geotecnologias como cartografia digital Computer Aided Design CAD sistema global de navegação por satélite GNSS sensoriamento remoto de imagens orbitais imagens de satélite e não orbitais fotogrametria topografia e Sistemas de Informações Geográficas SIG 19 Fonte Adaptado de IBGE 2019 Figura 21 Exemplos de geotecnologias que oferecem suporte para as técnicas de geoprocessamento Os Sistemas de Informações Geográficas SIG podem ser considerados uma tecnologia do mundo contemporâneo e possui as ferramentas necessárias para a realização de análises com dados espaciais oferecendo alternativas para o entendimento da ocupação e utilização do meio físico Porém a rigor podemos considerar que é possível fazer análises espaciais típicas de um SIG e sem o uso de ferramentas computacionais a exemplo das análises do médico John Snow na cidade de Londres em 1854 Para estudar o problema causado por uma grave epidemia de cólera na cidade sem ter conhecimento da fonte de contaminação o Dr Snow inseriu a localização dos doentes em um mapa o que possibilitou identificar a proximidade com um poço de água chegando assim à conclusão de que a doença estava sendo transmitida por meio de água contaminada O fechamento do poço ajudou a controlar a doença na cidade O mapa original do Dr John Snow pode ser observado na figura 22 Geotecnologias Fotogra metria GNSS Sensoria mento Remoto CAD SIG Topografia Cartografia Digital 20 Fonte Wikimedia Commons Figura 22 Mapa de parte de Londres feito por John Snow em 1854 para identificar a fonte de contaminação de cólera na cidade Atualmente os SIG são associados à utilização de ferramentas computacionais e novas definições indicam que são constituídos por um conjunto de software e hardware procedimentos bancos de dados e usuários integrados permitindo a análise de dados georreferenciados De qualquer forma é importante destacar que SIG não é um software mas existem softwares específicos para criar um ambiente de SIG Os SIG se caracterizam pela aquisição e modelagem de dados que tem característica dupla informações de localização geográfica representado por coordenadas em um mapa ou carta e atributos descritivos representados em um banco de dados comum 21 22 Aquisição de dados espaciais Os dados utilizados em geoprocessamento e SIG podem ser obtidos por fontes diretas ou indiretas Como fontes diretas podemos citar a aquisição de dados de localização geográfica imagens de satélite ou fotografias aéreas que associados a informações pertinentes possibilitam a organização de um banco de dados georreferenciados próprios As fontes indiretas consistem em bancos de dados públicos ou pagos sendo que esses dados foram obtidos por levantamentos feitos por órgãos públicos ou empresas e já contêm as informações de localização e os atributos associados Atualmente existe uma grande disponibilidade de dados online e gratuitos que podem ser obtidos em repositórios com facilidade de acesso por meio de equipamentos com conexão com a internet Dentre os formatos de acesso aos dados podemos citar i Catálogo de metadados ii Dados em nuvem iii Dados para download iv Aplicações mobile v Coleções digitais A ampliação do acesso aos dados geoespaciais acontece graças à adesão de governos a políticas de dados abertos Desse modo setores de serviços públicos que geram dados tais como transportes administração gestão e análise de riscos ambientais disponibilizam seus bancos de dados ao público em geral para que possam ser usados para estudos ou outras finalidades Os dados gratuitos podem ser buscados pelos usuários diretamente nos sites dos órgãos que os produzem ou indiretamente por busca em repositórios que capturam dados de diversas instituições e os organizam de forma temática e centralizada 22 No Brasil a Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais INDE foi criada a partir do Decreto Nº 6666 de 27112008 com o objetivo de sistematizar e oferecer acesso aos dados gerados nos órgãos e instituições nacionais A INDE dispõe de um portal denominado SIG Brasil disponível em wwwindegovbr com catálogos de metadados e de geosserviços visualizador de mapas além de uma área para download Na Tabela 23 são apresentados exemplos de catálogos de dados espaciais Fonte Autora Figura 23 Aparência do portal SIG Brasil em outubro de 2021 Tabela 21 Provedores de dados geoespaciais brasileiros Nome Descrição Endereço URL BGDEX Banco de dados Geográficos do Exército httpsbdgexebmilbrmediador Mapas Portal de mapas IBGE httpsportaldemapasibgegovbr DGI Catálogo de imagens DGIINPE httpwwwdgiinpebrCDSR GEOINFO IDE da EMBRAPA httpgeoinfocnpmembrapabr DataGEO Sistema Ambiental Paulista httpdatageoambientespgovbr INDE Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais httpsindegovbr Fonte IBGE 2019 23 Com base no que foi apresentado até agora podemos perceber que os dados geoespaciais podem ser diversos com destaque para os dados de localização as imagens e os metadados Nos próximos itens vamos abordar a aquisição de dados posicionais e imagens mas antes é importante definir o que são metadados Metadados podem ser considerados documentos ou dados que descrevem as informações associadas aos dados espaciais e o ideal é que todo dado espacial produzido seja acompanhado por seus respectivos metadados Nos metadados são inseridas informações de explicação dos dados originais data da produção produtor dos dados extensão geográfica modo de produção qualidade do dado entre outras informações que possam ser pertinentes Os metadados não devem ser editáveis e nem fazer parte do processamento e da manipulação para análise mas são fundamentais para busca exploração e utilização correta dos dados As normas ISO 1911512014 Amd 22020 e 1913912019 definem os padrões e estruturação dos arquivos de metadados 23 GNSS e GPS Antes de estudar o Sistema de Posicionamento Global GPS é necessário entender um conceito um pouco mais amplo o do Sistema Global de Navegação por Satélite GNSS Vejamos a definição do Atlas Escolar do IBGE Sistema Global de Navegacao por Satelite GNSS referese a constelacao de satelites que possibilita o posicionamento em tempo real de objetos bem como a navegacao em terra ou mar Esses sistemas sao utilizados em diversas areas como mapeamentos topograficos e geodesicos aviacao navegacao maritima e terrestre monitoramento de frotas demarcacao de fronteiras agricultura de precisao entre outros usos IBGE 2021 Além do GPS existem alguns outros projetos de GNSS desenvolvidos por outros países e utilizados no mundo Na Tabela 22 são destacados três deles e na figura 24 é possível observar suas diferentes órbitas em comparação com o GPS 24 Tabela 22 Sistemas globais de posicionamento por satélites que estão em operação além do GPS Sistema Informações GLONASS Sistema operado pela Rússia desenvolvido inicialmente para fins militares da antiga URSS Tornouse completamente operacional em 2001 é aberto para uso civil e conta com 24 satélites Galileo Sistema de iniciativa civil desenvolvido e operado pela Comunidade Europeia Em 2020 a constelação completa era de 30 satélites É interoperável com os sistemas GPS e GLONASS possibilitando medições mais precisas BeiDouBDS Sistema desenvolvido e operado pela China Em 2020 a constelação contava com 35 satélites Também foi projetado para ser interoperável com os outros sistemas existentes Fonte Atlas Escolar do IBGE 2021 Fonte Oselote via Shutterstock Figura 24 Representação das órbitas de diferentes projetos de GNSS existentes Os GNSS com destaque para o GPS são utilizados para o posicionamento geodésico ou seja a técnica de posicionar um ponto da superfície terrestre em relação a um referencial A utilização de satélites para essa finalidade é um dos mais importantes avanços na tecnologia de levantamentos cartográficos Em outras palavras o GPS é utilizado para fazer o levantamento de coordenadas 25 O sistema NAVSTARGPS foi desenvolvido para fins militares pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos e posteriormente foi aberto para uso civil sendo atualmente o sistema mais popular e utilizado no mundo Se caracteriza por uma constelação de 31 satélites garantindo que ao menos 24 estejam sempre operando O projeto garante que em qualquer local do mundo e a qualquer momento haja pelo menos quatro satélites acima do plano de observação O levantamento de coordenadas é feito com uso de marcos geodésicos que servem como referência para o sistema e são distribuídos ao longo da superfície terrestre É realizada uma comunicação entre os receptores GPS dos marcos geodésicos o receptor GPS auxiliar representado na mão da pessoa na imagem e a constelação de satélites Desse modo é possível obter as coordenadas geográficas em tempo real Após esse procedimento é realizada uma correção automática das coordenadas através de arquivos recebidos pela Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo RBMC resultando em coordenadas pósprocessadas e com maior precisão Fonte Adenilson Giovanini via Shutterstock Figura 25 Exemplo de levantamento de coordenadas geográficas por meio de GPS 26 Os usos não militares do GPS incluem navegação levantamentos cadastrais levantamentos hidrográficos além de uso como fonte de coordenadas para o georreferenciamento de imagens de fotogrametria sem pontos de controle no terreno 24 Sensoriamento Remoto O sensoriamento remoto é uma importante fonte de dados espaciais para a utilização em SIG A integração entre o sensoriamento remoto e o geoprocessamento permite que as análises espaciais sejam mais precisas e sofisticadas entretanto a integração correta das informações necessita da inserção de imagens aéreas ou de satélite no ambiente de SIG Vamos entender melhor o que é sensoriamento remoto Entendese por Sensoriamento Remoto a utilização conjunta de modernos sensores equipamentos para processamento e transmissão de dados aeronaves espaçonaves e etc com o objetivo de estudar o ambiente terrestre através do registro e da análise das interações entre a radiação eletromagnética e as substâncias componentes do planeta Terra em suas mais diversas manifestações IBGE 1999 Podemos entender que o sensoriamento remoto é uma técnica para a obtenção de informações de um objeto ou fenômeno sem que haja contato com ele A radiação eletromagnética utilizada para a geração de imagens pelos sensores pode ser de fonte natural sensores passivos como o Sol ou de fontes artificiais sensores ativos como radares As informações coletadas pelos sensores são enviadas para servidores onde são geradas as imagens 27 Fonte Adaptado de Shutterstock Figura 26 Representação da coleta de informações eletromagnéticas por sensores acoplados a satélites Atualmente as imagens captadas por sensores ópticos localizados em satélites são as mais utilizadas Essas imagens são chamadas de imagens orbitais e apresentam aplicações diversas tais como i Mapeamento e atualização de dados cartográficos ii Produção de dados meteorológicos iii Avaliação de impactos ambientais 28 Os sensores acoplados em satélites são capazes de captar energia eletromagnética em diversos comprimentos de onda sendo o mais comum o da luz visível mas também é possível fazer composições de imagens com ultravioleta e infravermelho Além disso existem sensores não imageadores que fazem registros de radiação eletromagnética na forma de dígitos ou gráficos O primeiro satélite de sensoriamento remoto foi lançado pela Nasa na década de 1960 e foi denominado Landsat1 Atualmente esse projeto conta com oito satélites e continua sendo a principal fonte de imagens da Terra principalmente aquelas captadas pelo Landsat8 lançado em 2013 Fonte Voran via Shutterstock Figura 27 Imagem de um rio captada pelos satélites Landsat Além dos Landsat existem outros satélites importantes como o CBERS que atualmente tem em órbita o CBERS4 fruto de uma parceria entre China e Brasil Esse 29 projeto se destaca por ser o primeiro CBERS2 a adotar a distribuição gratuita de imagens sendo um exemplo para disseminação das informações geográficas Também existem os satélites SPOT que têm maior resolução espacial A resolução espacial mede a menor separação angular ou linear entre dois objetos e é um importante elemento na escolha de imagens de satélite para utilização Por exemplo a resolução do Landsat5 é de 30 metros o que significa que objetos com distância a partir de 30 metros serão diferenciados pelos sensores mas objetos com distância menor do que isso não Normalmente imagens com maior resolução são mais caras para aquisição devido à intensa necessidade de processamento e sensoriamento 25 Fotogrametria e Fotointerpretação A fotogrametria é a tecnologia que permite que informações confiáveis sobre objetos e o ambiente sejam obtidas por medição e interpretação de imagens fotográficas e padrões de energia eletromagnética radiante A princípio a fotogrametria era essencialmente analógica devido à inexistência de computadores para processamento das imagens Atualmente a fotogrametria digital se sobrepôs à analógica tornando desnecessária a etapa de digitalização de fotografias analógicas ou o uso de outros equipamentos mais antigos Modelos matemáticos também permitem ajustes nas imagens gerando correções e melhorando a sua interpretação Apesar de inicialmente a fotogrametria se referir à fotografias hoje em dia é possível englobar também as imagens geradas por sensores remotos Desse modo podese considerar uma diferença conceitual entre i Fotogrametria métrica métodos de obtenção de dados quantitativos áreas coordenadas etc 30 ii Fotointerpretação análise de dados qualitativos a partir de fotografias e imagens de satélite Assim podemos considerar que tanto a fotogrametria como a fotointerpretação estão inseridas na área de sensoriamento remoto Uma subdivisão da fotogrametria é a fotogrametria aérea ou aerofotogrametria em que as fotografias do terreno são obtidas por meio de câmeras de precisão acopladas a aeronaves Tradicionalmente esses levantamentos eram feitos com o uso de aeronaves tripuladas o que os tornava caros Recentemente a possibilidade de utilização de aeronaves não tripuladas os drones tem ganhado popularidade devido à facilidade de acesso às fotografias aéreas Fonte GaudiLab via Shutterstock Figura 28 Imagem aérea da região central de Hong Kong captada com drone 31 Fonte Piotr Krzeslak via Shutterstock Figura 29 Imagem aérea de ambiente rural Fonte Lukas Jonaitis via Shutterstock Figura 210 Imagem aérea de ambiente natural captada por drone 32 A maior parte das operações de fotogrametria tem como objetivo o mapeamento ou a representação cartográfica Nesse aspecto são necessárias algumas etapas para a aquisição e utilização dessas fotografias em ambiente de SIG ou outras formas de processamento são elas i Projeto fotogramétrico e plano de voo ii Présinalização dos alvos iii Voo e tomada dos fotogramas iv Processamento fotográfico reproduções e ampliações v Determinação de pontos foto identificáveis para o apoio de campo vi Levantamento de campo nivelamento geométrico ou trigonométrico obtenção de coordenadas com o uso de GPS vii Aerotriangulação marcação dos pontos de passagem medição das foto coordenadas e ajuste em bloco viii Restituição orientação do modelo coleta digital das feições planialtimétricas e altimétricas edição dos dados plotagem final exportação em diferentes formatos e geração das ortofotos Conclusão Neste bloco vimos conceitos importantes de geoprocessamento e sensoriamento remoto Podemos concluir que a coleta de dados é parte essencial do processo de análise de dados espaciais e que os SIG podem ser úteis na utilização conjunta de imagens de satélite fotos aéreas e informações geoespaciais Percebemos também que a integração com outros métodos de coleta e interpretação são importantes para o uso das fotografias aéreas 33 REFERÊNCIAS CÂMARA G DAVIS C MONTEIRO AMV Introdução à Ciência da Geoinformação São Jose dos Campos INPE 2001 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Atlas escolar Disponível em httpsatlasescolaribgegovbrconceitosgeraishtml Acesso 04 out 2021 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Acesso e Uso de Dados Geoespaciais Manuais Técnicos em Geociências número 14 Rio de Janeiro IBGE 2019 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Dicionário Cartográfico Disponível em httpswwwibgegovbrgeocienciasmetodoseoutrosdocumentos dereferenciavocabularioeglossarios16496dicionario cartograficohtmltsobre Acesso 04 out 2021 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Noções Básicas de Cartografia Manuais Técnicos em Geociências número 8 Rio de Janeiro IBGE 1999 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE Landsat Disponível em httpwwwdgiinpebrdocumentacaosateliteslandsat Acesso 04 out 2021 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE SPRING Manuais Tutorial de Geoprocessamento São José dos Campos INPE 2006 International Organization for Standardization ISO ISO 1911512014 Geographic information Metadata Part 1 Fundamentals 2014 International Organization for Standardization ISO ISO 1913912019 Geographic information XML schema implementation Part 1 Encoding rules 2019 SILVA AB Sistemas de Informações GeoReferenciadas conceitos e fundamentos Campinas Editora da UNICAMP 2003 TOMMASELLI Antonio M G Introdução In TOMMASELLI Antonio M G Fotogrametria Básica 1 ed Sl sn 2009 34 3 FUNÇÕES DE SIG Prezadoa estudante Neste bloco vamos estudar ambientes de sistemas de informações geográficas SIG e a utilização de dados Os SIG são extensivamente utilizados na avaliação e no monitoramento ambiental sendo fundamental entender quais são os tipos de dados podem ser manipulados em ambiente de SIG e quais softwares podem auxiliar nesse processo Bons estudos 31 Tipos de dados em SIG Para possibilitar a manipulação em ambiente de SIG os dados descritivos do mundo real precisam ser simplificados uma vez que as variações geográficas são infinitamente complexas Por isso os dados precisam ser reduzidos a partir de generalizações ou abstrações por exemplo sabese que as curvas hipsométricas não existem na realidade mas são representações abstratas que permitem visualizar e processar dados de altitude em ambiente de SIG Inicialmente podemos considerar que os dados utilizados em SIG fazem parte de duas grandes classes de representações geométricas representação vetorial e representação matricial A representação vetorial consiste em uma tentativa de representação mais fiel possível de um objeto ou elemento Nesse tipo de representação qualquer elemento de um mapa ou carta é simplificado em três formas básicas pontos linhas e polígonos ou áreas Por exemplo a depender da escala um rio pode ser representado por uma linha já um lago ou represa será representado por um polígono Os pontos são representados por um único par de coordenadas as linhas são grupos de pontos e podem ser representadas por dois ou mais pares de coordenadas e os 35 polígonos são um conjunto de linhas cujos pares de coordenadas inicial e final são os mesmos A representação vetorial não é exclusividade de SIG sendo utilizada em desenho técnico computacional CAD e design gráfico mas apenas em SIG a informação é associada à localização geográfica Na Figura 31 podemos observar uma representação de vetores na forma de ponto linha ou polígono Fonte Autora Figura 31 Representação de vetores na forma de ponto linha e polígono Fonte Elaborada pela autora Na Figura 31 apesar de sua simplicidade é possível observar que o polígono divide o plano em duas regiões o interior e o exterior Utilizamos a expressao vetores em referência às combinações de pontos linhas e polígonos Essas combinações podem ser das mais diversas buscando representar de forma mais fiel a realidade Um objeto mais complexo pode ser formado por um polígono básico representado um município por exemplo com linhas internas representando estradas e rios e polígonos menores representando edificações lagos e represas 36 A representação matricial como o próprio nome indica busca representar o espaço como uma matriz P m n composta de m colunas e n linhas Essa malha quadriculada regular é formada por células que terão códigos referentes ao atributo estudado permitindo que o computador entenda a que elemento ou objeto pertence cada célula Um elemento importante na representação matricial é a resolução do sistema de modo que a utilização de mais células para representação de um determinado mapa ou carta possibilitará a visualização e a leitura de mais detalhes entretanto maior espaço de armazenamento e maior capacidade de processamento serão demandados podendo gerar arquivos muito grandes ou sobrecarregar o processamento computacional Na Figura 32 apresentamos um exemplo com diferentes representações para um mapa sendo que a imagem da direita tem uma resolução quatro vezes maior que a imagem da esquerda possibilitando avaliações de áreas e distâncias mais precisas porém necessitando de um espaço para armazenamento quatro vezes maior Normalmente para a visualização da imagem cada célula é representada por um pixel Os dados associados a essa representação são chamados de matriciais ou raster Fonte Autora Figura 32 Representação esquemática de resolução espacial A imagem da esquerda tem resolução quatro vezes menor que a imagem da direita 37 Por terem características distintas os dados vetoriais e matriciais podem ser utilizados para diferentes aplicações em função do aspecto considerado Na Tabela 31 são apresentadas comparações entres as representações vetoriais e matriciais Tabela 31 Comparação entre representação vetorial e matricial Aspecto Representação vetorial Representação Matricial Relações espaciais entre objetos Relacionamentos topológicos entre objetos disponíveis Relacionamentos espaciais devem ser inferidos Ligação com bancos de dados Facilita associar atributos a elementos gráficos Associa atributos apenas a classes do mapa Análise simulação e modelagem Representação indireta de fenômenos contínuos Álgebra de mapas é limitada Representa melhor fenômenos com variação contínua no espaço Simulação e modelagem mais fáceis Escalas de trabalho Adequado tanto para escalas grandes quanto pequenas Mais adequado para pequenas escalas 1 25000 e menores Processamento de algoritmos Problemas com erros geométricos Processamento mais rápido e eficiente Armazenamento Por coordenadas Por matrizes indica a representação mais eficiente para cada aspecto Fonte Adaptado de INPE 2001 Resumidamente podemos entender que a representação vetorial é mais eficiente na representação gráfica de elementos e objetos e permite associar grandes quantidade de informação como atributos dos vetores Já a representação matricial é mais adequada para o processamento mais rápido álgebra de mapas simulações e representa melhor fenômenos contínuos Além das representações apresentadas um outro tipo de dado é fundamental no ambiente de SIG os dados tabulares Esses dados em formato de tabelas armazenam elementos textuais ou numéricos que são associados às feições representadas por vetores ou dados raster 38 No caso dos dados raster os atributos são únicos e associados a cada célula pixel No caso de dados vetoriais é possível se obter uma tabela de atributos complexa associando uma série de informações aos pontos linhas ou polígonos Os dados tabulares podem ser manipulados agrupados passíveis de operações matemáticas ampliando a quantidade de informação associada aos dados geoespaciais 32 Softwares para SIG Para a manipulação mais eficiente de dados em ambiente de SIG podem ser utilizados softwares específicos para esse fim Os softwares facilitam as operações algébricas entre mapas o processamento de imagens a manipulação de bancos de dados e tabelas de atributos e permitem a representação visual imediata dos mapas gerados Existem opções de softwares pagos e livres cada um com suas vantagens e desvantagens Os softwares pagos têm a vantagem de uma equipe de apoio operacional correção constante de falhas e aprimoramento das funções Entretanto os softwares pagos não permitem o desenvolvimento e associação com complementos plugins de funções diversas desenvolvidos por programadores voluntários Por sua vez os softwares livres permitem a manipulação de seu código fonte normalmente dispõem de assessoria de uma comunidade de usuários e são gratuitos para uso no entanto estão mais susceptíveis a erros em algumas ferramentas e dependem da ação de programadores voluntários para o seu desenvolvimento e aprimoramento Alguns softwares importantes podem ser aqui mencionados ArcGIS na realidade é um grupo de aplicativos desenvolvidos pela empresa ESRI Environmental Systems Research Institute que permitem análise espacial manipulação de dados geoespaciais e elaboração de mapas e cartas 39 Se caracteriza por ser a opção mais completa do mercado com diversas funcionalidades e uma interface intuitiva e amigável O ArcGIS Desktop ou ArcGIS Pro é composto pelos aplicativos ArcMAP ArcSCENE ArcCATALOG e ArcTOOLBOX Cada aplicativo tem funções específicas mas todos têm boa interoperabilidade e se complementam Destacase o ArcMAP que é a base para a criação e manipulação de mapas e o ArcCATALOG que contém as mais diversas ferramentas para o geoprocessamento de dados O pacote pode ser mais ou menos completo a depender da licença adquirida Atualmente a ESRI disponibiliza uma ferramenta online chamada ArcGIS Online representado na figura 33 e visualizadores gratuitos que permitem visualizar os mapas feitos com o software Mais informações sobre os produtos podem ser obtidas no site da desenvolvedora httpswwwesricomenusarcgisproductsarcgis onlineoverview Fonte Autora Figura 33 Interface do website onde podem ser obtidas informações sobre o ArcGIS 40 Um ponto importante do desenvolvimento do ArcGIS é a criação da extensão shapefile Cada software pode ter extensões próprias para os seus arquivos mas dada a relevância do software criado pela ESRI o formato shapefile acabou se tornando sinônimo de arquivos de mapas com representação vetorial comum a vários outros softwares Softwares livres e gratuitos são programados para trabalhar nesse formato aumentando a possibilidade de colaboração entre operadores mesmo que usem softwares diferentes O arquivo shapefile ou simplesmente shape contem os dados vetoriais e tabulares de projetos de SIG feitos nesses programas QGIS O projeto Quantum GIS hoje em dia somente QGIS é o software livre mais completo já desenvolvido Se destaca por uma interface intuitiva e amigável e grande interoperalidade com o ArcGIS O QGIS não tem formatos de arquivo próprios além dos shapefile permite a edição de arquivos de diversos outros softwares Devido à sua facilidade de uso outros softwares livres de SIG podem ser incorporados como plugins além de ferramentas diversas desenvolvidas por programadores mas devese tomar cuidado com o uso de plugins pois alguns são experimentais O QGIS é amplamente utilizado destacandose sua robustez em trabalhar com dados vetoriais raster e tabulares Uma equipe voluntária brasileira efetua a tradução da maior parte das funções e essa versão em português além de um site em nosso idioma demonstrado na figura 34 são disponibilizados para os usuários brasileiros O software pode ser obtido em httpsqgisorgptBRsite 41 Fonte Autora Figura 34 Interface do website onde pode ser obtido o software QGIS SPRING É um software gratuito brasileiro desenvolvido pelo INPE com participação de diversos outros órgãos e empresas Se destaca no processamento de imagens sendo um software potente para essa finalidade e um ótimo substituto para softwares pagos que têm funções semelhantes Além disso o SPRING tem funções de análise espacial modelagem numérica do terreno e consulta à banco de dados espaciais Atualmente o software também conta com uma versão open source demonstraao na figura 35 O software e outras informações do projeto podem ser obtidos em httpwwwdpiinpebrspring 42 Fonte Autora Figura 35 Interface do website do projeto SPRING 33 Manipulação de dados vetoriais Dada a natureza dos dados algumas funções básicas são comuns a todos os softwares que trabalham em ambiente de SIG No caso dos dados vetoriais funções de cálculo de área comprimento de linhas criação de bordas buffers entre outras são úteis para diversas aplicações e são importantes como um conhecimento básico Neste documento serão apresentadas as funções baseadas na plataforma QGIS dado o seu caráter livre mas o leitor encontrará funções semelhantes nos softwares que estiver utilizando Para o exemplo de manipulação de dados vetoriais e aplicação de algumas funções básicas utilizaremos um arquivo das divisões das unidades da federação do Brasil chamado Brasil Unidades da federacao 2018 disponivel no banco de dados do Portal de Mapas do IBGE acesso em httpsportaldemapasibgegovbr Inicialmente vamos ver alguns passos para o cálculo da área de um arquivo vetorial na forma de polígono Essa é uma informação importante em diversas aplicações ambientais como conhecer a área de um estado de um município um bairro uma 43 bacia hidrográfica uma represa ou um lago um local atingido por um acidente ambiental etc Vejamos o passo a passo para o cálculo da área dos Estados do Brasil 1 Inicialmente abra o software de preferência nesse caso específico estamos utilizando o QGIS 3x e inicie um novo projeto Você pode salvar e dar um nome ao arquivo para não perder seu trabalho 2 Insira a camada vetorial que representa a delimitação geográfica do Brasil Para isso utilize a função Camada Adicionar camada Adicionar camada vetorial Fonte Autora Figura 36 Localização do local para inserção de camadas vetoriais no menu de opções do QGIS 3x 3 No menu aberto clique no ícone onde aparecem três pontos dentro do quadro fonte Busque em seu computador a pasta obtida no banco de dados do IBGE demonstrado na figura 37 que deverá ter o nome brunidadesdafederacao Selecione o arquivo BRUFE250GCSIRshp clique em abrir e depois em adicionar 44 A extensãoshp representa o formato shapefile mencionado anteriormente Fonte Autora Figura 37 Representação dos menus de seleção de arquivo vetorial para adição de camada no QGIS 3x 4 Após seguir os passos anteriores você verá o mapa do Brasil representado na tela do computador 5 Para calcular a área dos Estados do Brasil devemos abrir a tabela de atributos do arquivo Para abrir a tabela de atributos clique com o botão direito do mouse na camada BRUFE250GCSIR que aparece no menu da esquerda e selecione a opcao abrir tabela de atributos 45 Fonte Autora Figura 38 Seleção para abertura da tabela de atributos a partir do menu Camadas no QGIS 3x 6 Você pode destacar algum elemento da camada caso desejar Vamos testar selecionando o Estado do Paraná Com a tabela aberta selecione o Estado do Paraná para facilitar a seleção é possível reordenar em ordem alfabética cada coluna como em um software de cálculos em planilhas Também é possível realizar buscas quando a tabela tem muitos dados Observe que a feição selecionada aparecerá em destaque na camada original demonstrada aqui na figura 39 46 Fonte Autora Figura 39 Seleção feição do Estado do Paraná na tabela de atributos da camada do mapa do Brasil Em detalhe no fundo da imagem o Estado do Paraná aparece em destaque 7 Para desfazer uma seleção clique no menu superior da tabela de atributos na opcao desfazer todas as selecões 8 Para calcular as áreas de cada feição da camada que representam os Estados brasileiros devemos inserir uma nova coluna na tabela de atributos Para isso precisamos habilitar o modo de edição da tabela de atributos representado pelo desenho de um lápis no canto esquerdo do menu superior da tabela no QGIS 3x demonstrado na figura 310 9 Com o modo de edição habilitado novas opções ficam disponíveis Agora vamos inserir um novo campo para apresentar os valores das áreas Para isso clique na opcao novo campo no menu superior e insira o nome Área e o tipo número decimal real Para maior precisao insira comprimento 10 e precisao 3 47 Fonte Autora Figura 310 Informações para adição de um novo campo na tabela de atributos do QGIS 3x 10 Ao clicar em Ok aparecera um novo campo na tabela Agora faremos o calculo da area para isso abra a opcao abrir calculadora de campo 11 Após clicar será aberta uma nova janela da calculadora de campo Clique na opcao Atualiza um campo existente e selecione no menu o campo que acabamos de criar chamado Área Na opcao Expressao iremos inserir as informacões para calculo da area para isso clique em area que fica no menu central de funções dentro do grupo Geometria Figura 311 48 Fonte Autora Figura 311 Seleção da função area para cálculo da área dos Estados brasileiros 12 Ao clicar em Ok os valores das areas dos Estados serao preenchidos no campo criado para essa finalidade Esses resultados são apresentados em m² A partir do mesmo caminho das tabelas de atributo e as funções da calculadora de calculos dentro do grupo geometria podese manipular os dados vetoriais de outras maneiras e possivel calcular o comprimento de linhas com a funcao lenght calcular o perimetro de poligonos com a funcao perimeter agrupar dois poligonos diferentes com a funcao union e determinar a distância entre dois pontos vetoriais com a funcao distance entre outras Outra forma para acessar ferramentas de manipulação de dados vetoriais é a partir do menu vetor na parte superior da apresentacao do QGIS 49 34 Manipulação de dados matriciais raster Dentre os dados mais comuns no formato raster podemos destacar as imagens de satélite e as ortofotos Como exemplo de manipulação de dados matriciais veremos uma composição colorida baseada em imagens do satélite Landsat8 O satélite Landsat8 por meio do sensor OLI Operational Land Imager possui nove bandas espectrais com resolução espacial de 30 metros e é possível fazer composições dessas bandas para fazer diferentes análises ambientais Por exemplo uma composição RGB 321 que indica as cores vermelho verde e azul e as bandas 3 2 e 1 do satélite representa a cor real dos objetos captados pela imagem de satélite Já uma composição RGB 432 é uma composição da falsa cor onde a vegetação assume coloração avermelhada permitindo uma identificação mais precisa de vegetação nativa e cultivos agrícolas Para o desenvolvimento do exemplo utilizaremos o banco de dados didático disponibilizado por Dalla Corte et al 2020 disponível em wwwbiofixufprbrdownloadARQUIVOSQGISNOVOrar Os arquivos utilizados sao aqueles armazenados na pasta Tópico 13 Composicao colorida 1 Seguindo procedimentos semelhantes aos do item 33 abra o software e salve seu arquivo para não perder o trabalho desenvolvido 2 Insira os arquivos raster seguindo o caminho Camada Adicionar nova camada adicionar camada raster No menu aberto clique no ícone com três pontos dentro de fonte e selecione os arquivos referentes às bandas 1 2 e 3 do satélite Landsat8 Clique em adicionar O procedimento de adição de camadas raster é semelhante ao feito para as camadas vetoriais 3 Você verá as imagens do satélite em tonalidade cinza e ligeiramente inclinadas visualize na figura 312 Essa inclinação se deve ao ajuste ao sistema de coordenadas SIRGAS 2000 utilizado no Brasil 50 Fonte Autora Figura 312 Visualização da banda 3 da imagem do satélite Landsat8 referente a municípios do Estado do Paraná 4 Para fazer a composição da imagem utilizemos o menu superior do QGIS 3x Dentro do submenu Raster devese selecionar Miscelânea e Mesclar Fonte Autora Figura 313 Indicação da localização da função mesclar para manipulação de dados raster no QGIS 3x 5 Na nova janela aberta clique no ícone com os três pontos para inserir as camadas de entrada Selecione as Bandas 1 2 e 3 e clique em Ok 51 Fonte Autora Figura 314 Opções dentro do item mesclar raster no QGIS 3x 6 Ainda dentro do menu Mesclar selecione o icone Coloque cada arquivo de entrada em uma banda separada selecione o tipo de saide byte e clique no icone com três pontos da opcao mesclado para salvar o arquivo resultante em pasta no computador Repare que a extensão do arquivo raster é tiff 7 Antes de prosseguir ainda dentro do menu mesclar clique em parâmetros avancados e digite o número 0 no campo atribuir um valor sem dados a saida opcional Esse processo retirara as bordas da imagem melhorando sua aparência Clique em executar Assim que o processamento terminar clique em close 52 Fonte Autora Figura 315 Alteração dos parâmetros avançados dentro do menu mesclar para manipulação de dados raster no QGIS 3x 8 Para melhorar a visualização da imagem clique no ícone indicado na figura 316 trecho de corte cumulativo local Caso essa barra de ferramentas não apareça é possível habilitála clicando no menu superior em exibir barra de ferramentas raster Para a visualização ficar mais precisa desabilite as camadas das bandas 1 2 e 3 clicando nos ícones do menu esquerdo 53 Fonte Autora Figura 316 Opção para melhoria da apresentação da composição colorida no QGIS 3x 9 A composição em cor real muitas vezes é de difícil interpretação por conta das cores de diferentes objetos serem parecidas Entretanto é possível identificar áreas mais brilhantes que possivelmente representam áreas urbanas 10 Na sequência vejamos como usar um arquivo vetorial de máscara para recortar a imagem de satélite em uma área prédefinida Para essa etapa utilizaremos a delimitação do município de Ponta Grossa PR proveniente das malhas municipais do IBGE versão 2020 Disponível em httpswwwibgegovbrgeocienciasorganizacaodo territoriomalhasterritoriais15774malhashtmltacessoao produto 11 Inicialmente a camada do arquivo vetorial deve ser adicionada ao projeto conforme apresentado no item 33 54 12 Na sequência devese clicar na opção de recorte de imagem pelo seguinte caminho do menu superior raster extrair recortar raster pela camada de mascara 13 Na janela aberta devese selecionar a imagem que se deseja recortar como camada de entrada o vetor com delimitacao de area na opcao camada mascara e clicar em executar Após o processamento devese clicar em Close Fonte Autora Figura 317 Seleção da camada da imagem a qual se pretende recortar com um vetor utilizado como máscara no QGIS 3x 14 O resultado será o recorte do município de Ponta Grossa na imagem de satélite demonstrada na figura 318 É possível identificar a área urbana do município Caso a imagem fique distante é possível utilizar as ferramentas em forma de lupa para aproximar a visualização 55 Fonte Autora Figura 318 Representação da composição em cor real da imagem do Landsat8 recortado com as delimitações do município de Ponta GrossaPR 35 Modelos Digitais de Elevação MDE e do Terreno MDT Existem algumas diferenças entre as definições de modelos digitais de elevação MDE e modelos digitais do terreno MDT Segundo o IBGE 2019 os MDE sao modelos digitais que representam as altitudes da superfície topográfica agregada aos elementos geográficos existentes sobre ela como cobertura vegetal e edificacões Ainda de acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 2019 os MDT sao modelos digitais que representam as altitudes da superfície topográfica desconsiderando as alturas dos elementos geograficos existentes sobre ela como cobertura vegetal e edificacões Ou seja os MDT consideram apenas os acidentes do relevo enquanto os MDE consideram os elementos geográficos sendo importantes para obtenção de mapas de declividade e estudos do relevo 56 Os MDE são dados no formato raster e podem ser obtidos na forma de cenas por meio do site Brasil em relevo da EMBRAPA Disponivel em httpwwwrelevobrcnpmembrapabr Essas imagens ou cenas são provenientes do radar global SRTM uma missão da NASA e também podem ser obtidas no Earth Explorer repositório de dados do governo dos EUA com acesso em httpsearthexplorerusgsgov Vamos ver um exemplo de como obter uma imagem referente ao Estado do Paraná e como visualizála no QGIS 3x 1 Inicialmente acesse o site Brasil em Relevo e clique em dados para download no menu esquerdo Selecione o Estado do Paraná e baixe a carta SG22XC que representa a região que estava sendo usada como exemplo no item 34 Fonte Autora Figura 319 Interface do website Brasil em relevo com destaque para as cartas do Estado do Paraná 2 Após baixar o arquivo no computador abra o software QGIS 3x e adicione a camada raster conforme os procedimentos apresentados no item 34 57 Lembrese que o arquivo que deve ser selecionado é o que tem extensão tiff 3 No menu esquerdo na parte das camadas clique com o botão direito do mouse na camada da carta SG22XC e selecione propriedades 4 Na nova janela aberta selecione o tipo de renderizacao banda simples falsacor e no gradiente de cores selecione todos os gradientes de cor YlOrRd Depois disso clique em Apply e em seguida em Ok observe essas informações na figura 320 5 O resultado obtido demonstra o relevo da região onde as cores próximas ao vermelho indicam maiores altitudes e as cores próximas ao amarelo indicam regiões de menores altitudes 6 Caso deseje é possível fazer o recorte com uso de máscara para representar uma delimitação de área Fonte Autora Figura 320 Seleção de paleta de cores para melhor visualização de MDE no QGIS 3x 58 Fonte Autora Figura 321 Representação do MDE da carta SG22XC após ajuste de cores Conclusão Neste bloco foram apresentados os tipos de dados que podem ser trabalhados em ambiente de SIG com o auxílio de softwares Os dados vetoriais matriciais e tabulares podem ser manipulados de algumas maneiras de forma a destacar informações úteis ou para que a sua visualização espacial seja melhorada Também foram expostos alguns softwares de SIG que podem ser utilizados em análise e monitoramento ambiental com destaque para o QGIS por ser um software livre Além disso vimos uma fonte de informações relevante que é o modelo digital de elevação base para o processamento de informações sobre declividade delimitação de bacias hidrográficas e suas análises detalhadas 59 REFERÊNCIAS CÂMARA G DAVIS C MONTEIRO AMV Introdução à Ciência da Geoinformação São Jose dos Campos INPE 2001 CAMARA G SOUZA RCM FREITAS UM GARRIDO J SPRING Integrating remote sensing and GIS by objectoriented data modelling Computers Graphics v 20 n 3 p 395403 1996 DALLA CORTE AP SILVA CA SANQUETTA CR REX FE PFUTZ IFP MACEDO RC Explorando o QGIS 3X Curitiba Ed dos Autores 2020 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Acesso e Uso de Dados Geoespaciais Manuais Técnicos em Geociências número 14 Rio de Janeiro IBGE 2019 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE SPRING Manuais Tutorial de Geoprocessamento São José dos Campos INPE 2006 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas SPRING Disponível em httpwwwdpiinpebrspringportuguesindexhtml Acesso 22 de maio de 2021 SILVA AB Sistemas de Informações GeoReferenciadas conceitos e fundamentos Campinas Editora da UNICAMP 2003 60 4 APLICAÇÕES DE SIG EM AVALIAÇÃO E MONITORAMENTO AMBIENTAL Prezadoa estudante Neste bloco veremos algumas aplicações diretas de geoprocessamento e sensoriamento remoto para avaliação ambiental além do conceito de monitoramento ambiental e como representar pontos de amostragem em ambiente de SIG Bons estudos 41 Geração de curvas de nível Uma aplicação importante dos modelos de elevação digital é a possibilidade de gerar curvas de nível Essas isolinhas são imaginárias mas com elas é possível efetuar diversas análises ambientais tais como representar áreas do terreno com maiores declividades estimar a hidrografia de uma região e verificar áreas mais suscetíveis à erosão e escorregamento de terra Para desenvolver o exemplo utilizaremos a carta SG22XA que pode ser obtida no site Brasil em relevo da EMBRAPA disponivel em httpwwwrelevobrcnpmembrapabr 1 Inicialmente acesse o site Brasil em Relevo e clique em dados para download no menu esquerdo Selecione o Estado do Paraná e baixe a carta SG22XA 2 Abra o software que trabalhará o ambiente SIG no caso utilizaremos o QGIS 3x e salve o projeto para não perder o trabalho 3 Precisaremos ajustar o sistema de coordenadas desse projeto Para isso no menu superior clique em Projeto Propriedades 4 Na nova janela acesse o menu SRC e digite o código 31982 em Filtro como demonstrado na figura 41 Esse código corresponde ao sistema de coordenadas utilizado no Brasil SIRGAS 2000 na faixa que inclui o Estado do Paraná UTM 22S 61 Fonte Autora Figura 41 Seleção do sistema de coordenadas adequado ao projeto 5 No menu superior clique em Camada Adicionar nova camada adicionar camada raster No menu aberto clique no ícone com três pontos dentro de fonte e selecione o arquivo da carta SG22XA 6 A camada está em um sistema de coordenadas diferente Para corrigir no menu superior clique em Raster Projeções Reprojetar Coordenadas 7 Na janela aberta clique no ícone da opção SRC original 62 Uma outra janela será aberta desabilite a opção sem SRC e em filtro digite 4326 que é o código do SRC original da camada Selecione essa opção e clique em Ok Figura 42 Fonte Autora Figura 42 Menu para reprojetar coordenadas de uma camada existente 8 Faça o mesmo procedimento para a camada que se deseja reprojetar No campo SRC destino utilize o código 31982 9 Clique em executar e após o processamento clique em close Uma nova camada chamada reprojetadoa sera adicionada a visualizacao Essa camada deverá ser utilizada nos próximos passos Caso deseje remova as outras camadas clicando com o botão direito e selecionando a opção remover camada 10 Na próxima etapa iremos extrair uma parte da imagem com a utilização de coordenadas geográficas Essa é uma alternativa ao uso de máscara quando 63 se tem as coordenadas exatas que se quer estudar Porém esse procedimento não permite a utilização de áreas de municípios bacias hidrográficas ou outras unidades geográficas 11 No meu superior do QGIS 3x clique em Raster Extrair Recortar raster pela extensão 12 Na janela que será aberta confira se o arquivo que se quer recortar aparece em camada de entrada No campo extensao de recorte insira as seguintes coordenadas 589760245369838863968650807692387249469194915581572938205 64764556 13 Ainda no mesmo menu digite o número 0 no campo atribua um valor sem dados especificado as bandas de saida opcional Fonte Autora Figura 43 Menu com opção para recortar camadas raster pela extensão no QGIS 3x 64 14 No campo recortado extensao clique no icone com três pontos e salve o arquivo que será recortado no computador que estiver utilizando Clique em Executar e após o processamento clique em close Os processamentos de imagens de satélite são operações que demandam bastante da capacidade dos computadores caso o processo demore saiba que é comum Se ocorrer algum erro o software retornará uma mensagem indicando o ocorrido 15 A camada recortada será automaticamente inserida na visualização Nesse momento é possível clicar com o botão direito do mouse na imagem original e removêla da visualização já que não será mais utilizada Dessa forma apenas a imagem recortada aparecerá na tela 16 Nos próximos passos faremos a extração de curvas de nível a partir do MDE 17 No menu superior do QGIS 3x clique em Raster Extrair Contorno 18 Na nova janela insira o número 90 para a equidistância entre contornos Na sequência clique no ícone com três pontos do campo contornos e salve o arquivo Clique em executar e depois em close como demonstra a figura 44 Fonte Autora Figura 44 Menu para extração de curvas de nível com base em MDE no QGIS 3x 65 19 O arquivo será adicionado à tela do software É possível perceber um excesso de curvas Para restringir a visualização a apenas uma curva para cada cota pode ser feito um procedimento de dissolver 20 No menu superior clique em Vetor Geoprocessamento Dissolver Observe que as curvas geradas agora são arquivos vetoriais apesar da fonte de informações ser um arquivo matricial 21 Na nova janela clique no icone com três pontos do campo Dissolver campos opcional Selecione a opção ELEV que fará a dissolução por elevação na sequência clique em Ok 22 Ainda no mesmo menu clique no ícone com três pontos na opção dissolvido Salve o arquivo com um nome de sua preferência Clique em executar e depois em close 23 A imagem com curvas de nível será adicionada à tela principal Para melhorar a visualização desabilite no menu Camadas da esquerda a camada das curvas 66 Fonte Autora Figura 45 Resultado da extração de curvas de nível por meio do MDE de carta representando parte do Estado do Paraná A extração de curvas de nível é um procedimento muito útil para ser executado com MDE A seguir veremos como obter um mapacarta de declividade a partir desse arquivo de curvas de nível 42 Mapa de declividade O mapa de declividade é um produto importante no planejamento de cidades identificação de áreas de risco de erosão e escorregamentos até mesmo na seleção de locais para amostragem de variáveis ambientais Um mapa de declividade adequado permite uma primeira visão do relevo antes de visitas e levantamentos de campo 67 Agora veremos como elaborar um mapa de declividade em ambiente de SIG Utilizaremos o mesmo arquivo gerado com os procedimentos do item 41 1 Abra o software QGIS 3x Abra o projeto onde foi realizado o procedimento de geração de curvas de nível ou salve um novo projeto e insira a camada do MDE recortado da carta SG22XA 2 Observe que utilizaremos o próprio MDE para geração do mapa de declividade Existem procedimentos para utilização de curvas de nível para a mesma finalidade caso o MDE não esteja disponível 3 No menu superior clique em Raster Análise Declividade 4 Na nova janela aberta o preenchimento das opções deve ser automático Caso seja necessario inserir os dados no campo camada de entrada escolha a camada que representa o MDE recortado e no campo número da banda e selecione a Banda 1 5 Ainda no mesmo menu selecione a opcao declividade expressa em porcentagem ao inves de graus demonstrada na figura 46 Caso essa opção não seja selecionada o resultado será expresso em graus que tem visualização e interpretação ligeiramente mais complicada Fonte Autora Figura 46 Menu para opções para o processamento da declividade com base no MDE no QGIS 3x 68 1 Clique no icone dos três pontos dentro do campo declividade e salve o arquivo com um nome conveniente Clique em executar e após o processamento em close 2 Uma nova camada será gerada e impressa na tela do computador Esse já é o mapa de declividade da área de estudo mas agora vamos reclassificálo de forma a representar categorias de declividade A reclassificação é uma ferramenta útil para a interpretação de mapas e cartas pois possibilita uma visualização mais precisa das variáveis analisadas espacialmente Essa reclassificação pode ser feita manualmente com a inserção de faixas de valores pelo operador ou de forma semiautônoma com a utilização de arquivos Vejamos como utilizar um arquivo que já contêm uma classificação de declividade 3 Para essa etapa utilizaremos o banco de dados didático de Della Corte et al 2020 disponível em wwwbiofixufprbrdownloadARQUIVOSQGISNOVOrar O arquivo utilizado esta armazenado na pasta Tópico 22 Mapa de declividade 4 No menu Camadas localizado na esquerda da visualizacao do QGIS 3x clique com o botão direito do mouse sobre o arquivo de declividade gerado nos passos anteriores e selecione a opcao propriedades 5 Na nova janela aberta clique na aba simbologia e selecione banda simples falsacor no campo tipo de renderizacao e metodo discreto no campo tipo de interpolador 6 Na parte inferior da janela clique em estilo e depois em carregar estilo como visível na figura 47 Busque o arquivo chamado declividade constante na pasta mencionado no passo 8 69 Fonte Autora Figura 47 Menu para alterações na simbologia de camada de declividade gerada no QGIS 3x 7 Uma nova classificação será apresentada na tela É possível observar que existem sete classes de declividade Clique em apply 8 Uma imagem final de declividade será apresentada na tela do software No menu da esquerda será possível observar a classificação da declividade Esse procedimento é interessante para interpretação do produto final pois é possível identificar as áreas montanhosas ou planas 70 Fonte Autora Figura 48 Mapa de declividade de parte do Estado do Paraná gerado e reclassificado com opções do QGIS 3x 43 Análise de Fragilidade Ambiental A erosão é um processo natural que faz parte da dinâmica da formação de solos no entanto ações humanas podem acelerar esse fenômeno tornandoo prejudicial para a estabilidade de terrenos ou mesmo para a prática agrícola A erosão se caracteriza pela perda de partículas de solo decorrentes dos processos erosivos causados por intempéries como chuva e vento Alguns tipos de terreno podem ter maior susceptibilidade aos processos erosivos tendo a necessidade de especial atenção para que os processos não sejam ampliados Os mapas de declividade são produtos interessantes para identificação dessas áreas pois áreas com maior declividade devido à ação da gravidade terão maior possibilidade de perda de partículas de solo 71 Fonte Adaptado de Manfré et al 2011 Figura 49 Representação esquemática da consequência da intensificação de processos erosivos por ações humanas e a necessidade de planejamento para mitigação dos seus efeitos Uma forma preliminar de análise de áreas mais propensas à erosão é a análise de Fragilidade Ambiental proposta por Ross 1994 e alterada por outros autores Esse método consiste na superposição de cartas de declividade tipo de solo e ocupação do solo para identificar as áreas mais frágeis ou seja que tem maior possibilidade de sofrer erosão Vamos ver como aplicar essa metodologia dentro do ambiente de SIG e como fazer essa análise para uma área Para o desenvolvimento desse exemplo utilizaremos o banco de dados produzido por Dalla Corte et al 2020 disponível em wwwbiofixufprbrdownloadARQUIVOSQGISNOVOrar Os arquivos utilizados sao aqueles armazenados na pasta Tópico 28 Fragilidade Ambiental Nessa pasta sao encontrados arquivos de declividade tipo de solo e uso de solo O exemplo será feito em uma pequena área do município de LuizianaPR 72 1 Inicialmente abra o software de preferência nesse caso específico estamos utilizando o QGIS 3x e inicie um novo projeto Você pode salvar e dar um nome ao arquivo para não perder seu trabalho 2 Insira as camadas vetoriais para a elaboração do mapa de fragilidade ambiental Para isso utilize a função Camada Adicionar camada Adicionar camada vetorial 3 Na janela aberta clique no ícone dos três pontos no menu fonte Selecione os três arquivos constantes na pasta do tópico 28 declividadeshp tipossolosshp e usodosoloshp Em seguida clique em abrir 4 As camadas adicionadas apresentarão um ponto de interrogação Figura 410 Isso indica que o sistema de referência de coordenadas não está corretamente indicado Clique nesse ícone em qualquer uma das três camadas Fonte Autora Figura 410 Pontos de interrogação indicando a ausência de sistemas de coordenadas em camadas 5 Na janela aberta selecione o sistema de referências utilizado atualmente no Brasil SIRGAS 2000 EPSG 4674 Clique em OK 6 Repita o procedimento para as outras duas camadas 7 Possivelmente as camadas não ficarão mais visíveis na tela Isso se deve à alteração da localização devido à correção das coordenadas geográficas Para corrigir a visualização clique com o botão direito do mouse em alguma das camadas e clique em aproximar para camada As camadas se tornarao visíveis 73 8 As cartas já têm um sistema de classificação incorporado mas ele precisa ser habilitado Vejamos também como alterar as cores da classificação para isso nessa habilitação seguiremos o caminho a seguir 9 Clique com o botão direito sobre a camada declividade no menu da esquerda e selecione a opcao propriedades 10 Na nova janela aberta selecione a aba simbologia selecione a opcao categorizado no campo valor selecione declividade na opcao gradiente de cores selecione o gradiente amarelolaranjamarrom YlOrBr e clique em classificar 11 O gradiente selecionado aparecerá na tela Essa classificação já está adaptada para aplicação do método da fragilidade ambiental Clique em Apply Fonte autora Figura 411 Representação da classificação de declividade utilizada para a elaboração de mapa de fragilidade ambiental 12 Repita o procedimento para a camada tiposolos Nesse caso selecione o gradiente de cores amarelolaranjavermelho YlOrRd O resultado demonstrará os tipos de solo da área de estudo 13 Repita o procedimento para a camada usodosolo Nesse caso vamos selecionar cores específicas para cada uso 74 Para isso na opcao gradiente de solos selecione random colors e depois clique em classificar 14 O software atribuirá cores aleatórias para cada classe de uso do solo Para alterar cada cor manualmente dê dois cliques com o botão esquerdo em cima da cor e selecione uma cor desejada Algumas sugestões são a cor amarela para a agricultura laranja para a pastagem e verde para floresta Não se indica utilizar a coloração azul para usos que não sejam relacionados à água 15 Com os mapas reclassificados o próximo passo é dar os pesos de fragilidade para cada característica Para esse procedimento podem ser utilizados vários métodos que podem variar ligeiramente na atribuição de pesos Os pesos indicam o grau de fragilidade de cada área Na Tabela 41 é apresentada uma possível classificação desses pesos em função das características do local estudado Tabela 41 Pesos para as classes de fragilidade ambiental em função das características da área Classificação Peso Declividade Tipo de Solo Uso da Terra Muito baixa 1 Até 6 LVE VegetaçãoUrbano Baixa 2 De 12 LVA Pastagem Média 3 De 20 PVA Agricultura Alta 4 De 30 CN Solo Exposto Muito alta 5 Acima 30 GM LVE Latossolo Vermelho Escuro LVA Latossolo VermelhoAmarelo PVA Argissolos Vermelho Amarelo C Cambissolos GM Hidromórficos N Neossolos Fonte Kawakubo et al 2005 e Manfré et al 2011 16 Vamos iniciar o processo em ambiente SIG por meio da carta de declividade No menu da esquerda clique com o botão direito do mouse e selecione a opcao abrir tabela de atributos 75 17 Na nova janela aberta devemos habilitar a edição clicando no ícone em forma de lápis Depois disso devemos inserir um novo campo clicando no ícone correspondente 18 Na nova janela aberta dê um nome ao novo campo por exemplo Fradecliv escolha o tipo número inteiro e o comprimento 2 depois clique em Ok 19 Um novo campo será criado na tabela de atributos conforme ilustrado na figura 412 Esse campo pode ser editado assim vamos inserir os pesos conforme a tabela 41 Ao finalizar clique novamente no ícone do lápis para bloquear novas edições Fonte Autora Figura 412 Novo campo criado na tabela de atributos com os pesos de fragilidade preenchidos 20 O mesmo procedimento deve ser realizado para a camada tiposolos e usodosolo 21 Neste momento temos a fragilidade de cada característica A fragilidade ambiental pode ser calculada de diversas maneiras 76 Nesse exemplo vamos considerar que a fragilidade de determinada feição será a média das três fragilidades específicas dessa forma teremos a classificação indicada na tabela 42 Tabela 42 Classes de fragilidade ambiental em função dos valores médios dos pesos dos mapas Classe de Fragilidade Valores médios de fragilidade Muito baixa 00 10 Baixa 11 20 Média 21 30 Alta 31 40 Muito alta 41 50 22 Para integrar as três camadas avaliadas devese clicar na opcao vetor do menu superior Vetor Geoprocessamento Intersecção Essa ferramenta fará a intersecção entre as camadas vetoriais 23 Para o processo ser feito devemos fazer as intersecções aos pares A princípio usamos as camadas de declividade e de tipo de solos Na janela aberta selecione declividades na opcao camada de entrada e tiposolos na camada de sobreposicao No campo intersecao clique no ícone dos três pontos e salve o arquivo uma sugestão de nome é FragDeclivSolo Clique em executar e após o processamento em close 77 Fonte Autor Figura 413 Preenchimento do menu intersecção de vetores do software QGIS 3x 24 Uma nova camada será adicionada no QGIS Clique com o botão direito e acesse a tabela de atributos Repare que estão presentes as informações de declividade e de tipos de solos 25 Agora faremos a intersecção dessa nova camada com a camada de uso do solo Para isso devese seguir os mesmos procedimentos do passo 23 No campo camada de entrada devese inserir a nova camada FragDeclivSolo e no campo da camada de sobreposicao devese inserir a camada usodosolo Salve o arquivo uma sugestão de nome é FragDeclivSoloUso execute e feche a janela 26 Uma nova camada foi inserida na visualização do QGIS Caso deseje poderá remover as outras camadas que não serão mais utilizadas Essa nova camada contém as informações das três camadas que estão sendo analisadas 27 Consideraremos a média aritmética para calcular a fragilidade ambiental Para isso clique com o botão direito sobre o nome da nova camada e abra a tabela de atributos 78 28 Na tabela de atributos adicione uma nova coluna conforme procedimentos já descritos Nomeie essa coluna como MediaFrag mantenha a opção de número inteiro como tipo e o comprimento igual a 2 Fonte Autora Figura 414 Campo adicionado à tabela de atributos para cálculo dos valores médios de fragilidade 29 Uma vez adicionada clique na opcao abrir calculadora de campo Na janela aberta escolha atualiza um campo existente e selecione a nova coluna criada MediaFrag 30 Agora vamos escrever uma expressão que representa a média Para dar certo será necessário acessar as outras colunas por meio do menu da direita opção Campo e Valores visualize esse passo na figura 415 31 Selecionando as camadas com os valores de fragilidade escreva a expressão Fradecliv Frasolos Frauso 3 79 Fonte Autora Figura 415 Expressão para calcular a média das fragilidades no campo calculadora de campo do QGIS 3x 32 Clique em OK e verifique que os valores da média foram inseridos na tabela de atributos 33 Agora será necessária uma reclassificação para respeitarmos as categorias apresentadas na Tabela 42 34 Com o botao direito clique no nome da camada FragDeclivSoloUso e acesse as propriedades 35 Na nova janela acesse a aba Simbologia selecione a opcao categorizado No campo valor selecione MediaFrag e em seguida clique em classificar Para corrigir a legenda que apresenta apenas números clique duas vezes no número que se quer alterar e escreva a classificação Por exemplo o número 2 representa uma fragilidade baixa entao escreva Baixa 80 Fonte Autor Figura 416 Opções de simbologia para representação da fragilidade ambiental 36 Você verá as classes que representam o mapa de fragilidade Como definimos que a média seria um número inteiro os valores apresentados já indicam a fragilidade ambiental de cada lugar da área de estudo Fonte Autor Figura 417 Mapa de Fragilidade Ambiental gerado para uma pequena área dentro do município de LuizianaPR 81 44 Conceito de monitoramento ambiental O monitoramento ambiental permite o acompanhamento da qualidade ambiental de determinada região em um espaço temporal delimitado Vejamos a definição apresentada por Ramos e Luchiari Júnior 2021 da Agência EMBRAPA de Informações Tecnológica O monitoramento ambiental é um processo de coleta de dados estudo e acompanhamento contínuo e sistemático das variáveis ambientais com o objetivo de identificar e avaliar qualitativa e quantitativamente as condições dos recursos naturais em um determinado momento assim como as tendências ao longo do tempo As variáveis sociais econômicas e institucionais também são incluídas neste tipo de estudo já que exercem influências sobre o meio ambiente Com base nesses levantamentos o monitoramento ambiental fornece informações sobre os fatores que influenciam o estado de conservação preservação degradação e recuperação ambiental da região estudada Também subsidia medidas de planejamento controle recuperação preservação e conservação do ambiente em estudo além de auxiliar na definição de políticas ambientais RAMOS JUNIOR 2021 A definição apresentada permite compreender a importância do monitoramento ambiental para a realização e execução de planos programas e projetos de conservação de recursos naturais ou ainda de recuperação de áreas impactadas ou degradadas Como exemplos podemos citar o monitoramento da qualidade de um rio com finalidades de manutenção da qualidade da água para abastecimento o monitoramento do solo para manutenção do seu potencial como suporte para vegetação eou capacidade agrícola e o monitoramento da qualidade do ar para fins de manutenção da saúde pública A implantação do monitoramento ambiental passa pela seleção de indicadores que deverão ser representativos dos aspectos que se pretende monitorar Por exemplo o IQA índice de qualidade da água pode ser um indicador interessante para monitoramento geral da qualidade da água de um rio Entretanto se nosso objetivo é monitorar a contaminação por agrotóxicos o indicador precisa ser mais específico como por exemplo a concentração de defensivos agrícolas por litro de água A escolha de indicadores dependerá dos seguintes fatores 82 i Os objetivos do monitoramento ii O que exatamente será monitorado iii Das informações que se pretende obter Muitas vezes o monitoramento ambiental é realizado dentro do conceito de rede que é segundo Ramos e Luchiari Júnior um sistema que capta dados em várias áreas com abrangência local regional nacional e internacional A rede é capaz de fornecer uma base de dados comparativa tanto em relação ao próprio local amostrado quanto a outras regiões O sistema de coleta de dados aumenta o conhecimento sobre uma determinada região o que permite tomadas de decisão mais acertadas e um planejamento ambiental adequado Ramos Júnior 2021 Para possibilitar a criação de uma rede ou de locais específicos para o monitoramento ambiental é essencial uma boa escolha de pontos de amostragem Esses pontos são locais onde serão coletadas amostras para análise e posterior avaliação Pode ser um trecho de um rio uma área com intensa poluição do ar ou um parque natural que sofre pressão antrópica em seu entorno Os SIG podem auxiliar bastante na seleção e visualização de pontos de amostragem 45 Localização de pontos de amostragem Parte fundamental do processo de monitoramento ambiental a seleção e visualização do local de pontos de amostragem tem nos SIG um facilitador Vejamos aqui como podemos utilizar SIG para gerar uma malha de pontos de amostragem aleatória Para o exemplo da utilização de SIG para determinação de uma rede de amostragem aleatória para monitoramento ambiental da qualidade do solo de um parque urbano vamos utilizar os arquivos de imagens de satélite disponibilizados pela prefeitura de Belo Horizonte no INDE Vamos utilizar um método diferente para adicionar as camadas no nosso projeto Atualmente é comum a disponibilização de dados por meio de geosserviços o que 83 permite que as informações sejam inseridas diretamente nos softwares de SIG No caso desse exemplo vamos utilizar o banco de dados das imagens de satélite de 2016 da prefeitura de Belo Horizonte Os metadados desse geosserviço podem ser consultados em httpsmetadadosindegovbrgeonetworksrvporcatalogsearchmetadatab4eb 70c9bb9c4da7ac3f5c489e00ad84 1 Abra o software QGIS 3x e salve o projeto para não perder o trabalho 2 Precisaremos ajustar o sistema de coordenadas desse projeto Para isso no menu superior clique em Projeto Propriedades 3 Na nova janela acesse o menu SRC e digite o código 31983 em Filtro Esse código corresponde ao sistema de coordenadas utilizado no Brasil SIRGAS 2000 na faixa que inclui o município de Belo Horizonte UTM 23S 4 Agora vamos acessar a imagem de satélite do município de Belo Horizonte por meio do geosserviço 5 No menu superior clique em Camada Gerenciados de fonte de dados 6 Na nova janela selecione a aba WMSWMTS no menu da esquerda Serão abertas novas opções visualize esse passo na figura 418 7 Clique em novo Na nova janela aberta insira um nome para a conexao uma sugestão é Imagem Belo Horizonte 2016 e o endereço do geosserviço que será utilizado httpsgeoservicospbhgovbrortofotoORTOFOTOwmsserviceWMS version110requestGetMaplayersORTOFOTOSatelite2016 Clique em Ok 84 Fonte Autora Figura 418 Menu de opções de fontes de dados WMSWMTS do QGIS 3x 8 Agora clique em conectar As camadas disponibilizadas no servico aparecerão na tela Selecione a que tem ID 14 chamada Satelite2016 essa é a imagem mais atualizada 9 Ao clicar na camada desejada aparecerão informações sobre o sistema de coordenadas Vamos aproveitar para ajustar o sistema para o SIRGAS 2000 Nesse campo clique em Modificar 85 Fonte Autora Figura 419 Informações de dados WMS com imagens de satélite de Belo Horizonte 10 Na nova janela busque e insira o sistema que utilizamos para o projeto O código e 31983 SIRGAS 2000 UTM 23S e clique em Ok O sistema de coordenadas de visualização da imagem será alterado 11 Clique em Adicionar e em Close Após um tempo de processamento você verá a imagem de satélite de alta definição do município de Belo Horizonte 12 Vamos aproximar a visualização para permitir os próximos procedimentos Para isso clique no ícone com uma lupa e um sinal de mais e coloque o cursor do mouse sobre a área que está destacada na Figura 420 Clique com o botão esquerdo até que seja possível visualizar um parque urbano visualize na figura 421 Como se trata de uma imagem de satélite composta o processamento não é rápido assim a cada clique para aproximação espere a imagem aparecer antes de clicar novamente isso evitará erros de visualização Dê três a 86 quatro aproximações e já será suficiente para a visualização do parque urbano Fonte Autora Figura 420 Localização da área que se deve fazer a aproximação da visualização Fonte Autora Figura 421 Área do parque urbano visível após aproximação 87 13 Agora iremos criar um polígono para representar a área do parque urbano que terá monitoramento de qualidade de solo A criação de um arquivo vetorial facilitará a execução de algumas etapas de geoprocessamento 14 Para criar uma camada vetorial no menu superior clique em Camada Criar nova camada Nova camada shapefile 15 Na janela aberta clique no ícone dos três pontos selecione o local onde o arquivo será salvo e crie um nome para ele Uma sugestão de nome é limiteparqueurbanoBH 16 Ainda no mesmo menu selecione poligono no campo tipo de geometria 17 Na opção para selecionar o SRC clique no ícone que aparece na direita Na nova janela escolha o sistema SIRGAS 2000UTM zone 23 S 18 Dê um nome para o campo Limite e um comprimento de 80 como exemplificado na figura 422 Fonte Autora Figura 422 Detalhes do menu para criação de nova camada vetorial de polígonos 19 Clique em Ok O novo shapefile será criado mas ele ainda não tem nenhuma informação 20 Selecione a camada criada no menu da esquerda do QGIS 3x Com a camada selecionada clique no ícone do lápis no menu superior para habilitar a edição visualize este passo na figura 423 Caso não encontre 88 essa opção você também pode acessála pela tabela de atributos como já foi apresentado 21 No menu superior clique em adicionar poligono 22 Fonte Autora Figura 423 Detalhe do ícone do lápis no menu superior do QGIS 3x para habilitar edição 23 Com essa opção habilitada você poderá desenhar um polígono Use como base a imagem do parque urbano A cada clique com o botão esquerdo é adicionado um vértice ao polígono possibilitando a mudança de direção 24 Para fechar o polígono quando tiver dado a volta em torno do fragmento florestal você pode clicar com o botão direito do mouse no primeiro vértice primeiro lugar onde clicou Será solicitado um ID insira o número 1 visualize na figura 424b Um novo polígono será criado Figura 424c Fonte Autora Figura 424 a polígono sendo traçado b ID atribuído ao polígono c polígono criado como camada vetorial 89 25 Para gerar uma rede de amostragem aleatória siga o seguinte caminho no menu superior Vetor Investigar Pontos aleatórios nas bordas da camada 26 Agora é possível escolher a quantidade de pontos que achar necessário Como exemplo escolheremos 30 pontos com uma distância mínima de 1 metro entre os pontos como demonstrado na figura 425 27 Caso deseje a malha de pontos pode ser salva clicando no ícone com três pontos do campo pontos aleatórios Clique em executar e após o processamento em close Fonte Autora Figura 425 Menu para criação de camada de pontos aleatórios dentro de um polígono 28 Uma nova camada vetorial será adicionada à visualização do software Fifura 426 Repare que existirão 30 pontos de amostragem com distância mínima de 1 metro 90 Fonte Autora Figura 426 Polígono limites do parque urbano com camada de pontos aleatórios criado em seu interior 29 Para inserir as coordenadas geográficas desses pontos devese selecionar no menu superior as seguintes opções Vetor Geometrias Adicionar atributos de geometria 30 Na nova janela selecione a camada de pontos no campo camada de entrada Caso deseje podera salvar esse novo arquivo com as informações geométricas conforme disponível na figura 427 Clique em executar e depois do processamento em close Fonte Autora Figura 427 Menu para atribuição de informações sobre as coordenadas geográficas dos pontos 91 31 Perceba que mais uma camada foi inserida no projeto 32 Clique com o botão direito e selecione a tabela de atributos da nova camada Existirão duas colunas Xcoord e Y coord que representam a localização dos pontos de amostragem veja na figura 428 Nesse exemplo seriam pontos de amostragem de solo mas poderiam ser utilizados para amostragem de vegetação ar ou mesmo água se estivermos trabalhando com uma camada vetorial que representa um rio ou lago Fonte Autora Figura 428 Representação das coordenadas inseridas na tabela de atributos da camada de pontos 33 Desabilitando a camada do polígono podemos visualizar os pontos de amostragem diretamente na imagem de satélite vide figura 429 Dessa forma é possível avaliar se a geração de pontos aleatória está satisfatória ou se necessita de ajuste Caso deseje inserir mais pontos ou maior distância entre os pontos basta repetir os passos anteriores 92 Fonte Autora Figura 429 Visualização dos pontos de amostragem aleatórios sobre a imagem de satélite Conclusão Neste bloco vimos que a utilização de sistemas de informações geográfica é de extrema utilidade na análise e no monitoramento ambiental O método da fragilidade ambiental é um exemplo interessante de análise ambiental em ambiente de SIG Já o monitoramento ambiental demanda coleta de dados e muitas vezes as informações precisam ser obtidas diretamente das áreas de estudo Vimos que os SIG podem ser utilizados na seleção de pontos de amostragem assim como permitem a visualização espacial de pontos de amostragem existentes A coleta de amostras e o monitoramento ambiental possibilita que as aplicações em ambiente de SIG e a análise ambiental sejam realizadas com dados atualizados contribuindo com ações de planejamento e recuperação ambiental 93 REFERÊNCIAS DALLA CORTE AP SILVA CA SANQUETTA CR REX FE PFUTZ IFP MACEDO RC Explorando o QGIS 3X Curitiba Ed dos Autores 2020 KAWAKUBO FS MORATO RG CAMPOS KC ROSS JLS Caracterização empírica da fragilidade ambiental utilizando geoprocessamento In Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto 2005 Goiânia INPE 2005 p 22032210 MANFRÉ L A URBAN R C SILVA A M Modelo de fragilidade ambiental como subsídio para o planejamento de bacias com diferentes características Geografia Rio Claro v 36 p 193205 2011 RAMOS NP LUCHIARI JÚNIOR A Monitoramento Ambiental In Agência EMBRAPA de Informação Tecnológica 2021 Disponível em httpswwwagenciacnptiaembrapabrgestorcanade acucararvoreCONTAG0173711200516719html Acesso 24 out 2021 ROSS J L S Análise empírica da fragilidade dos ambientes naturais e antropizadas Revista do Departamento de Geografia n8 p6374 1994 94 5 MONITORAMENTO DA QUALIDADE DO AR E DO SOLO Prezadoa estudante Neste bloco veremos aspectos relacionados ao monitoramento da qualidade do ar e do solo como por exemplo os marcos históricos métodos e equipamentos usados para amostragem e a utilização de indicadores biológicos para o monitoramento da qualidade ambiental Bons estudos 51 Monitoramento da qualidade do ar Em 1972 após registros de episódios agudos de poluição do ar na Região Metropolitana de São Paulo RMSP nas décadas de 1960 e 1970 foi iniciado o monitoramento da qualidade do ar na RMSP com a instalação de 14 estações para medição dos níveis de dióxido de enxofre SO2 e fumaça A partir de então a qualidade do ar passou a ser divulgada à população por meio de boletins diários encaminhados à imprensa Em 1981 com a instalação de novas estações para a medição de poluentes como SO2 material particulado inalável MP10 ozônio O3 óxidos de nitrogênio NO NO2 e NOx monóxido de carbono CO além de parâmetros meteorológicos como temperatura e umidade relativa do ar e velocidade e direção dos ventos foi dado início ao monitoramento automático Ainda na década de 1970 mais especificamente no ano de 1976 a Companhia Ambiental do Estado de Sao Paulo CETESB instituiu a denominada Operacao Inverno com o objetivo de prevenir agravos à saúde causados por episódios agudos de poluição do ar A operação é realizada anualmente durante o inverno pois nesse período do ano as condições climáticas são desfavoráveis à dispersão dos poluentes 95 Até meados da década de 1980 a Operação Inverno tinha como foco o controle da poluição industrial visto que que as fontes fixas eram consideradas as principais responsáveis pela poluição atmosférica Com o aumento contínuo da frota de veículos as fontes móveis passaram a ser consideradas as principais fontes de poluição do ar principalmente na RMSP Atualmente as ações da Operação Inverno são focadas na fiscalização de emissão de fumaça por veículos movidos a diesel em todo o Estado de São Paulo Os veículos são avaliados com a Escala de Ringelmann que veremos a seguir e aqueles considerados irregulares são autuados Em 2019 137087 veículos a diesel foram avaliados e 2588 veículos foram autuados por apresentar emissão de fumaça acima do limite estabelecido pelo decreto n 846876 São Paulo 1976 isto é superior ao padrão nº 2 da Escala de Ringelmann No dia 13 de agosto de 2021 o Ministério do Meio Ambiente lançou o Sistema Nacional de Monitoramento da Qualidade do Ar MonitorAr que reúne os dados de todas as estações de monitoramento de qualidade do ar no Brasil visualização disponível na figura 51 Atualmente o sistema conta com 132 estações nos estados BA 10 ES 09 MG 48 RS 05 e SP 60 Fonte Autora Figura 51 Sistema Nacional de Monitoramento da Qualidade do Ar MonitorAr 96 52 Metodologias de amostragem e análise de poluentes do ar A escala de Ringelmann foi criada pelo professor Maximillian Ringelmann para classificar a fumaça com base em sua tonalidade Originalmente o método consistia em um conjunto de cartões com padrões quadriculados em tinta preta assim quanto maior a espessura do traço maior a densidade da fumaça O conjunto de cartões continha os elementos descritos a seguir Cartão 0 Todo branco Cartão 1 Linhas pretas com 1 mm de espessura 10 mm de distância deixando espaços em branco de 9 mm Cartão 2 Linhas de 23 mm de espessura espaços quadrados de 77 mm Cartão 3 Linhas de 37 mm de espessura espaços de 63 mm quadrados Cartão 4 Linhas de 55 mm de espessura espaços de 45 mm quadrados Cartão 5 Todo preto Na Figura 52 estão ilustrados os cartões 1 2 3 e 4 de Ringelmann para estimativa de densidade de fumaça Fonte Wikimedia Commons Science History Institute Figura 52 Cartões de Ringelmann para estimativa de densidade de fumaça No Brasil é utilizada a escala de Ringelmann reduzida figura 53 que consiste em um cartão com um pentágono vazado sendo que cada lado do pentágono corresponde a 97 uma tonalidade dos cartões 1 a 5 da escala de Ringelmann A determinação da densidade da fumaça é feita a partir da comparação das tonalidades da escala com a fumaça emitida A escala de Ringelmann pode ser utilizada para determinação da densidade da fumaça emitida tanto por fontes móveis como por fontes fixas Para ambos os casos existem normas que orientam para a utilização correta da escala Fontes móveis Norma NBR 6016 Gás de escapamento de motor Diesel Avaliação de teor de fuligem com a escala de Ringelmann ABNT 2015 Fontes fixas norma CETESB L9061 Determinação do grau de enegrecimento de fumaça emitida por fontes estacionárias utilizando a Escala de Ringelmann reduzida CETESB 1979 98 Fonte CETESB Figura 53 Cartão índice de fumaça tipo Ringelmann reduzido Convencionalmente a medição de material particulado é feita com emprego de um amostrador de grandes volumes ou Hivol do inglês high volume cujo funcionamento consiste na passagem forçada de ar através de um filtro durante um período de 24 horas A determinação gravimétrica da quantidade de particulados é feita com base na diferença de peso do filtro no início e ao final da amostragem isto é em t0 e em t24 99 Fonte ANON KULSUWAN via Shutterstock Figura 54 Amostradores de grandes volumes para Partículas Totais em Suspensão PTS e Material Particulado MP 53 Monitoramento da qualidade do solo Um poluente depositado na superfície do solo pode ser adsorvido transportado pelo vento ou pelo escoamento superficial ou lixiviado pelas águas de infiltração para as águas subterrâneas Desse modo a avaliação da qualidade do solo fornece importantes informações para a determinação de áreas prioritárias para medidas de remediação de solos Como consequência do intenso processo de industrialização e urbanização a RMSP é uma das regiões mais impactadas pela poluição ambiental no país Tratase de uma região complexa com áreas contaminadas áreas agrícolas e fragmentos de matas Um estudo realizado pela CETESB na RMSP utilizou uma carta na escala 1100000 dividida em 39 quadrantes de 15 km x 15 km para uma seleção uniforme de pontos de amostragem de solo 100 Informações pedológicas e de uso e ocupação do solo foram cruzadas para a definição de 108 pontos de coleta de amostras de solos como demonstrado na figura 55 tendo como critério um mínimo de duas amostras para cada tipo de solo predominante em cada quadrante de 15 km x 15 km distribuídas para o uso agrícola e fragmentos de mata Fonte CETESB 2008 Figura 55 Distribuição espacial dos pontos de amostragem com determinação das concentrações de chumbo As análises de amostras de solos forneceram importantes informações por exemplo indicaram que a deposição de chumbo no solo do Parque Trianon decorre do transporte aéreo visto que a concentração de 188 mgkg foi encontrada na camada superficial de 02 cm enquanto a concentração na camada de 020 cm foi de 429 mgkg 101 Nas áreas de fragmentos de mata e nas áreas agrícolas cada amostra foi composta por dez subamostras que foram coletadas a 0 20 cm de profundidade caminhando em ziguezague com distância de oito a dez metros de um ponto a outro Em cada ponto de amostragem as coordenadas geográficas foram identificadas com uso de GPS 54 Metodologia de amostragem de solo Comumente a coleta de amostras de solos é realizada em diversos pontos visto que em geral o solo não é um material homogêneo Por essa razão muitas vezes amostras de solos são compostas por subamostras que são encaminhadas para análise em laboratório Como os perfis do solo podem variar entre zero e três metros abaixo da superfície dados sobre as características dos horizontes do solo como demonstrado na figura 56 na região da amostragem são importantes para a determinação da profundidade de coleta das amostras de solos Font Fonte Adaptado de Shutterstock Figura 56 Horizontes do solo 102 Quando há uma fonte de poluição conhecida a finalidade da amostragem de solo é determinar a extensão dos impactos no solo Nesse caso as amostras são coletadas em maior número e com menor espaçamento em pontos próximos da fonte de poluição e em menor número e com maior espaçamento à medida que se afasta da fonte É importante destacar que a coleta de amostras de solos vide figura 57 é um procedimento que descaracteriza o perfil do solo o que inviabiliza o monitoramento de um perfil do solo ao longo do tempo Fonte ANON KULSUWAN via Shutterstock Figura 57 Coleta de amostra de solo com trado Muitos poluentes apresentam solubilidade em água e por esse motivo a coleta de amostras de água intersticial pode ser uma estratégia interessante para avaliar contaminação na zona saturada 103 55 Biomonitoramento O biomonitoramento ou monitoramento biológico consiste em utilizar seres vivos sensíveis a alterações no ambiente como indicadores de qualidade ambiental em razão de respostas biológicas apresentadas em decorrência da exposição a determinados poluentes O biomonitoramento é empregado como um método complementar às medições de poluentes uma vez que as técnicas físicoquímicas não fornecem informações sobre os impactos imediatos das concentrações de poluentes sobre os seres vivos e o biomonitoramento não possibilita a determinação das concentrações ambientais de poluentes Os bioindicadores abrangem uma diversidade de espécies que podem servir como indicadoras da qualidade do ar do solo e da água Os líquens visualização na figura 58A organismos simbiontes de fungo e algas destacamse como bioindicadores da qualidade do ar enquanto determinadas plantas podem ser utilizadas como bioindicadoras de poluição do ar devido à característica de resistência Lírio do Brejo Hedychium coronarium tolerância Manacá da Serra Tibouchina sp ou sensibilidade Goiabeira Psidium guajava à poluição As minhocas visualização na figura 58B são usadas como bioindicadoras da presença de poluentes no solo A norma NBR ISO 175121 Qualidade do solo Ensaio de fuga para avaliar a qualidade de solos e efeitos de substâncias químicas no comportamento Parte 1 Ensaio com minhocas Eisenia fetida e Eisenia andrei ABNT 2011 descreve um protocolo para avaliação da influência de contaminantes e substâncias químicas sobre o comportamento de fuga de minhocas Peixes da espécie Danio rerio ilustrado na figura 58C são amplamente utilizados em ensaios ecotoxicológicos como bioindicadores da qualidade da água conforme procedimentos descritos na norma NBR 15088 Ecotoxicologia aquática Toxicidade aguda Método de ensaio com peixes Cyprinidae ABNT 2016 104 Figura 58 Bioindicadores de qualidade ambiental A líquen B Minhoca Eisenia fetida C Peixes Danio rerio Conclusão Neste bloco vimos um breve histórico sobre o início do monitoramento da qualidade do ar na Região Metropolitana de São Paulo até o lançamento do Sistema Nacional de Monitoramento da Qualidade do Ar em 2021 Estudamos métodos e instrumentos usados para amostragem do ar e do solo e os principais bioindicadores de qualidade ambiental considerando os meios ar solo e água REFERÊNCIAS ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas NBR 15088 Ecotoxicologia aquática Toxicidade aguda Método de ensaio com peixes Cyprinidae 2016 ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas NBR 6016 Gás de escapamento de motor Diesel Avaliação de teor de fuligem com a escala de Ringelmann 2015 A B C 105 ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas NBR ISO 175121 Qualidade do solo Ensaio de fuga para avaliar a qualidade de solos e efeitos de substâncias químicas no comportamento Parte 1 Ensaio com minhocas Eisenia fetida e Eisenia andrei 2011 CARDOSO VV MASCARENHAS MA Org Espécies bioindicadoras impacto e qualidade ambiental Porto Alegre Editora Universitária Metodista IPA 2016 CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo Biomonitoramento da vegetação na região de Cubatão fluoreto cádmio chumbo mercúrio e níquel 2012 2013 2015 CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo L9061 Determinação do grau de enegrecimento da fumaça emitida por fontes estacionárias utilizando a escala de Ringelmann reduzida Método de ensaio 1979 CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo Emissão Veicular 2021 Operação Inverno 2021 CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo Valores da Condição de Qualidade dos Solos da Bacia Hidrográfica do Alto Tietê UGRHI 6 e da Região Metropolitana de São Paulo RMSP 2008 MMA Ministério do Meio Ambiente Sistema Nacional de Monitoramento da Qualidade do Ar MonitorAr 2021 Disponível em httpsmonitorarmmagovbrmapa Acesso em 20 Out 2021 POZZA SA PENTEADO CSG Monitoramento e caracterização ambiental São Carlos EdUFSCar 2015 UNITED STATES DEPARTMENT OF THE INTERIOR BUREAU OF MINES Ringelmann Smoke Chart Revision of IC 7718 1967 VESILIND PA MORGAN SM HEINE LG Introdução À Engenharia Ambiental Tradução da 3ª Edição NorteAmericana São Paulo Cengage Learning 2018 106 6 MONITORAMENTO DA QUALIDADE DA ÁGUA Prezadoa estudante Neste bloco veremos aspectos sobre o monitoramento da qualidade das águas superficiais e subterrâneas além de conceitos relacionados à balneabilidade e procedimentos para coleta e conservação de amostras de água Bons estudos 61 Tipos de monitoramento da qualidade da água O monitoramento da qualidade da água inclui atividades relacionadas a coleta e análise de amostras de água de locais georreferenciados em intervalos regulares de tempo Existem diferentes configurações que podem ser utilizadas para o monitoramento da qualidade da água em termos de localização periodicidade e parâmetros avaliados O monitoramento da qualidade da água pode ser classificado com base em seus objetivos Monitoramento básico tem como objetivos acompanhar a evolução da qualidade das águas e identificar tendências É realizado em pontos estratégicos e os resultados possibilitam a identificação de locais prioritários para detalhamento geralmente a frequência mínima varia de trimestral a mensal Os parâmetros monitorados são relacionados ao tipo de uso e ocupação da bacia contribuinte de modo que tanto a localização das estações como os parâmetros devem ser reavaliados periodicamente Inventário tem como objetivo estabelecer um diagnóstico da qualidade das águas de um trecho específico de um curso de água Pode estar relacionado ao acompanhamento da implantação de empreendimentos 107 e a frequência de amostragem varia entre mensal e diária sendo realizada por um período determinado Vigilância tem como objetivo monitorar a qualidade das águas em tempo real e é realizada em locais em que a qualidade das águas é essencial para um determinado uso como por exemplo o consumo humano onde são empregados equipamentos automáticos o que limita os parâmetros monitorados De Conformidade tem como objetivo verificar o atendimento a requisitos legais como por exemplo padrão de potabilidade e padrão de lançamento de efluentes como condicionantes das licenças ambientais e termos de outorga A periodicidade e os parâmetros monitorados são determinados pelos órgãos competentes 62 Qualidade das águas superficiais Em 2013 a Agência Nacional de Águas ANA lançou a Rede Nacional de Monitoramento de Qualidade da Água RNQA visível na figura 61 com o intuito de padronizar os parâmetros e critérios de monitoramento da qualidade da água de modo a possibilitar a comparação dos dados em nível nacional 108 Fonte ANA 2019 Figura 61 Mapa com as estações fluviométricas de monitoramento da qualidade das águas em operação Em 1975 a Companhia Ambiental do Estado de São Paulo CETESB começou a utilizar o Índice de Qualidade das Águas IQA e nas décadas seguintes outros estados brasileiros também passaram a utilizar o IQA que atualmente é o principal índice de qualidade da água adotado no país O IQA foi criado para avaliar a qualidade da água bruta com vistas ao uso para abastecimento público após o tratamento Ele é composto por nove parâmetros e seus respectivos pesos w Coliformes termotolerantes 𝒘𝟏 𝟎 𝟏𝟓 Potencial hidrogeniônico pH 𝒘𝟐 𝟎 𝟏𝟐 Demanda Bioquímica de Oxigênio DBO520 𝒘𝟑 𝟎 𝟏𝟎 Nitrogênio total 𝒘𝟒 𝟎 𝟏𝟎 Fósforo total 𝒘𝟓 𝟎 𝟏𝟎 Temperatura da água 𝒘𝟔 𝟎 𝟏𝟎 Turbidez 𝒘𝟕 𝟎 𝟎𝟖 Resíduo total 𝒘𝟖 𝟎 𝟎𝟖 e Oxigênio Dissolvido OD 𝒘𝟗 𝟎 𝟏𝟕 Esses parâmetros dispostos na tabela 61 foram selecionados em função da importância para a avaliação geral da qualidade da água Para cada parâmetro foi gerada uma curva que relaciona um valor de qualidade q com a medida observada do parâmetro resultado da análise veja na figura 62 109 Tabela 61 Parâmetros qualidade da água características e pesos w para cálculo do IQA Coliformes termotolerantes 𝒘𝟏 𝟎 𝟏𝟓 São bactérias indicadoras de poluição por esgotos domésticos Indicam a possibilidade de ocorrência de microrganismos responsáveis pela transmissão de doenças de veiculação hídrica Potencial Hidrogeniônico pH 𝒘𝟐 𝟎 𝟏𝟐 A Resolução CONAMA 357 estabelece que o pH deve estar entre seis e nove para a proteção da vida aquática Demanda Bioquímica de Oxigênio DBO520 𝒘𝟑 𝟎 𝟏𝟎 A DBO520 é a quantidade de oxigênio consumido em cinco dias a uma temperatura de 20C A DBO representa a quantidade de oxigênio necessária para oxidar a matéria orgânica presente na água por meio de decomposição microbiana aeróbia Nitrogênio Total 𝒘𝟒 𝟎 𝟏𝟎 Os compostos de nitrogênio são nutrientes e causam crescimento excessivo de algas processo de eutrofização o que pode prejudicar a vida aquática os sistemas de abastecimento de água e a recreação As principais fontes de nitrogênio são o lançamento de esgotos sanitários e efluentes industriais e o escoamento superficial de áreas agrícolas e urbanas Fósforo Total 𝒘𝟓 𝟎 𝟏𝟎 O fósforo também é um nutriente e em excesso pode contribuir para a eutrofização As principais fontes de fósforo são os esgotos domésticos detergentes fosfatados o escoamento superficial de áreas agrícolas e urbanas e efluentes de indústrias de fertilizantes alimentos laticínios frigoríficos e abatedouros Temperatura da água 𝒘𝟔 𝟎 𝟏𝟎 Ao longo do dia e das estações do ano há variações de temperatura da água no entanto o lançamento de efluentes com temperaturas elevadas pode causar impactos significativos nos corpos de água Turbidez 𝒘𝟕 𝟎 𝟎𝟖 A turbidez indica a presença de sólidos em suspensão silte areia argila algas detritos na água As principais fontes de turbidez são a erosão dos solos atividades de mineração lançamento de esgotos sanitários e de efluentes industriais Resíduo Total 𝒘𝟖 𝟎 𝟎𝟖 O resíduo total corresponde aos sólidos totais de uma amostra de água Os sólidos totais podem causar o assoreamento de corpos de água além de danos à vida aquática visto que ao se depositarem no leito prejudicam organismos que vivem nos sedimentos Oxigênio Dissolvido OD 𝒘𝟗 𝟎 𝟏𝟕 Águas poluídas por esgotos apresentam baixa concentração de OD que é consumido no processo de decomposição da matéria orgânica Em geral águas limpas apresentam concentrações de OD acima de 5mgL Águas eutrofizadas podem apresentar concentrações de OD maiores que 10 mgL situação conhecida como supersaturação 110 Fonte ANA 2004 Figura 62 Curvas médias de variação dos parâmetros de qualidade das águas para o cálculo do IQA 111 O cálculo do IQA é feito por meio do produto ponderado desses nove parâmetros conforme a seguinte equação 𝑰𝑸𝑨 𝒒𝒊 𝒘𝒊 𝒏 𝒊𝟏 Onde IQA Índice de Qualidade das Águas um número entre 0 e 100 𝒒𝒊 qualidade do parâmetro i um número entre 0 e 100 𝒘𝒊 peso correspondente ao parâmetro i um número entre 0 e 1 As faixas de valores do IQA variam entre os estados brasileiros para definir a classificação da qualidade da água em ótima boa razoável ruim ou péssima conforme apresentado na Tabela 62 e na Figura 63 Tabela 62 Classificação da qualidade da água nos estados brasileiros com base no IQA AL MG MT PR RJ RN RS BA CE ES GO MS PB PE SP Classificação da qualidade da água com base no IQA 91100 80100 Ótima 7190 5279 Boa 5170 3751 Razoável 2650 2036 Ruim 025 019 Péssima 112 Fonte ANA 2019 Figura 63 Mapa com IQA médio de 2018 63 Qualidade das águas subterrâneas A Rede Integrada de Monitoramento das Águas Subterrâneas RIMAS foi criada em 2009 para registrar as variações de nível de água e atualmente possui dados de monitoramento de 409 poços no território nacional apresentados na figura 63 Além disso conta com um sistema de monitoramento de qualidade com medições anuais de parâmetros indicadores como condutividade elétrica pH e potencial de oxirredução Análises físicoquímicas completas são realizadas quando da instalação de um poço de observação a cada cinco anos ou quando verificada significativa variação química da água Considerando as demandas por água subterrânea fezse necessário o estabelecimento de critérios de seleção prioritária para o monitoramento de aquíferos 1 Aquíferos sedimentares 2 Importância socioeconômica da água 3 Uso da água para abastecimento público 113 4 Vulnerabilidade natural e riscos 5 Representatividade espacial do aquífero 6 Existência de poços para monitoramento Fonte CPRM 2021 Figura 63 Mapa de aquíferos monitorados e poços em operação Para proteger a água subterrânea de contaminação e restringir a captação em caso de contaminação ou de superexploração podem ser estabelecidas áreas de proteção de aquíferos e áreas de restrição com diretrizes ambientais para o zoneamento bem como para o controle da exploração de água subterrânea 64 Balneabilidade das águas Entendese por balneabilidade a qualidade da água utilizada para recreação de contato primário tanto em praias como em águas interiores a exemplo das represas A Resolução CONAMA nº 274 de 29 de novembro de 2000 define os critérios de balneabilidade em águas brasileiras e estabelece que as águas doces salobras e 114 salinas destinadas à recreação de contato primário poderão ser classificadas quanto à balneabilidade em quatro categorias i Excelente ii Muito Boa iii Satisfatória consideradas como próprias iv Imprópria de acordo com os parâmetros apresentados na tabela 63 Tabela 63 Critérios microbiológicos para classificação das águas quanto à balneabilidade Categoria Coliforme Termotolerante UFC100 mL Escherichia coli UFC100 mL Enterecocos UFC100 mL Própria Excelente Máximo de 250 em 80 ou mais tempo Máximo de 200 em 80 ou mais tempo Máximo de 25 em 80 ou mais tempo Muito Boa Máximo de 500 em 80 ou mais tempo Máximo de 400 em 80 ou mais tempo Máximo de 50 em 80 ou mais tempo Satisfatória Máximo de 1000 em 80 ou mais tempo Máximo de 800 em 80 ou mais tempo Máximo de 100 em 80 ou mais tempo Imprópria Superior a 1000 em mais de 20 do tempo Superior a 800 em mais de 20 do tempo Superior a 100 em mais de 20 do tempo Maior que 2500 na última medição Maior que 2000 na última medição Maior que 400 na última medição Notas 1 Quando for utilizado mais de um indicador microbiológico as águas deverão ser avaliadas de acordo com o critério mais restritivo 2 A avaliação de enterococos aplicase somente às águas marinhas Fonte CONAMA 2000 Além dos critérios microbiológicos as águas poderão ser consideradas impróprias quando for verificada a presença de resíduos ou despejos sólidos ou líquidos óleos 115 graxas e outras substâncias capazes de oferecer riscos à saúde ou tornar a recreação desagradável floração de algas ou outros organismos pH 60 ou pH 90 águas doces à exceção das condições naturais Com o objetivo de apresentar a tendência de qualidade das praias a Companhia Ambiental do Estado de São Paulo desenvolveu classificações anuais para praias com amostragem semanal vide tabela 64 baseada na classificação e para praias com amostragem mensal como na tabela 65 baseada na concentração de enterococos Tabela 64 Critérios de qualidade anual para praias com amostragem semanal ÓTIMA Praias classificadas como EXCELENTES em 100 do tempo BOA Praias PRÓPRIAS em 100 do tempo exceto quando classificadas como EXCELENTES REGULAR Praias classificadas como impróprias em até 25 do tempo RUIM Praias classificadas como impróprias entre 25 e 50 do tempo PÉSSIMA Praias classificadas como impróprias em mais de 50 do tempo Fonte CETESB 2021 Tabela 65 Critérios de qualidade anual para praias com amostragem mensal ÓTIMA Concentração de enterecocos até 25 em pelo menos 80 do ano BOA Concentração de enterecocos superior a 100 em até 20 do ano REGULAR Concentração de enterecocos superior a 100 entre 20 e 30 do ano RUIM Concentração de enterecocos superior a 100 entre 30 e 50 do ano PÉSSIMA Concentração de enterecocos superior a 100 em mais de 50 do ano Fonte CETESB 2021 65 Coleta e conservação de amostras de água As amostras podem ser classificadas em simples compostas ou integradas Vejamos a seguir as características de cada tipo de amostra 116 Amostra simples pontual ou instantânea coletada em uma única tomada de amostra em um determinado instante É indicada quando a vazão e a composição da água não apresentam variações significativas e é indispensável para parâmetros que sofrem alterações rapidamente ou não admitem transferência de frasco como por exemplo sulfetos oxigênio dissolvido solventes halogenados óleos graxas e parâmetros microbiológicos Amostra composta constituída por um conjunto de amostras simples coletadas durante um determinado período e misturadas para resultar em uma única amostra homogeneizada É adotada para reduzir a quantidade de amostras a serem analisadas especialmente quando há grande variação de vazão eou composição da água A coleta de amostras pode ser feita em função de i tempo ii vazão iii profundidade iv distância entre um ponto de amostragem e outro O período total de coleta de uma amostra composta pode variar conforme a capacidade de processamento do laboratório Quando o laboratório se localiza distante dos pontos de amostragem recomenda se que as amostras sejam compostas em períodos inferiores a 24 horas de modo a não exceder o prazo de validade da amostra Amostra integrada É constituída por um conjunto de amostras coletadas com amostradores que permitem a coleta simultânea ou em curtos intervalos de alíquotas que serão reunidas em uma única amostra Para maior representatividade podese realizar a amostragem com réplicas duplicata ou triplicata quando a amostra é coletada de modo sequencial e independente As amostras possuem um prazo de validade pois podem acontecer alterações em função das condições físicoquímicas e biológicas das amostras Por exemplo pode ocorrer a precipitação de metais ou a formação de complexos com outros constituintes o estado de oxidação de cátions e ânions pode mudar íons podem ser 117 adsorvidos à superfície do frasco de coleta e constituintes podem ser dissolvidos ou volatilizados com o tempo Algumas técnicas podem ser utilizadas para a conservação de amostras sendo as mais empregadas a adição química o congelamento e a refrigeração Vejamos o princípio de cada técnica Adição química Consiste na adição de um reagente químico visando à estabilização dos constituintes de interesse Pode ser adicionado previamente à coleta ensaios microbiológicos ou imediatamente após a coleta sendo que para cada ensaio há uma recomendação específica Congelamento É utilizado para aumentar o intervalo entre a coleta e a análise da amostra in natura É aceitável para alguns ensaios é inadequado para a maioria das determinações biológicas e microbiológicas e para amostras cujas frações sólidas filtráveis e não filtráveis sofram alterações com o congelamento e descongelamento Refrigeração Pode ser utilizada para a conservação de amostras mesmo após a adição química É empregada para a conservação de amostras para ensaios microbiológicos físicoquímicos biológicos e toxicológicos Conclusão Neste bloco vimos diferentes configurações do monitoramento da qualidade da água e estudamos a formação das redes de monitoramento de águas superficiais e de águas subterrâneas Vimos também a definição e a classificação da balneabilidade além de algumas orientações para coleta e conservação de amostras de água REFERÊNCIAS ANA Agência Nacional de Águas Panorama da qualidade das águas superficiais no Brasil Brasília ANA SPR 2005 176 p 118 ANA Agência Nacional de Águas Mapa de Avaliação da Qualidade das Águas PNQA 2015 Disponível em httpsportal1snirhgovbranahomewebmapviewerhtmlwebmap5d16701f24d d4c1ba13feb874977f092 Acesso 05 nov 2021 ANA Agência Nacional de Águas Mapa dos Indicadores de Qualidade da Água IQA 2019 Disponível em httpsportal1snirhgovbranaappswebappviewerindexhtmlidb3d9cbc0b05b4 66a9cb4c014eba748b3 Acesso 06 nov 2021 ANA Agência Nacional de Águas Mapa da Rede Nacional de Monitoramento da Qualidade da Água RNQA 2019 Disponível em httpsportal1snirhgovbranaappswebappviewerindexhtmlide745db7488f64 e1a9a2e4e150e41b08e Acesso 06 nov 2021 ANA Agência Nacional de Águas Monitoramento e Eventos Críticos Qualidade da Água Disponível em httpswwwgovbranaptbrassuntosmonitoramentoe eventoscriticosqualidadedaagua Acesso 05 nov 2021 ANA Agência Nacional de Águas Portal da Qualidade das Águas Disponível em httppnqaanagovbrdefaultaspx Acesso 05 nov 2021 ANA Agência Nacional de Águas Portal do SNIRH Disponível em httpswwwsnirhgovbr Acesso 05 nov 2021 CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo Praias Disponível em httpscetesbspgovbrpraias Acesso 08 nov 2021 CONAMA Conselho Nacional do Meio Ambiente RESOLUÇÃO CONAMA nº 274 de 29 de novembro de 2000 CPRM Serviço Geológico do Brasil RIMAS Projeto Rede Integrada de Monitoramento das Águas Subterrâneas Disponível em httprimaswebcprmgovbrlayout Acesso 09 nov 2021