cicum2010 buffara y otros ... - universidad de...

© UNIVERSIDAD DE JAÉN 1

MAPEAMENTO DA COBERTURA DO SOLO URBANO POR MEIO DO PROCESSAMENTO DE IMAGEM DE ALTA

RESOLUÇÃO ESPACIAL

Alzir Felippe Buffara Antunes Universidade Federal do Paraná. [email protected]

Maria Cecilia Bonato Brandalize

Universidade Federal do Paraná. [email protected]

Cleverson Santos Fortes Universidade Federal do Paraná. [email protected]

RESUMEN: o presente trabalho é resultado do desenvolvimento de uma metodologia que utiliza técnicas de Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens, aliadas à Cartografia Temática, e que tem como objetivo principal a elaboração de um mapa de uso do solo que compreenda uma classificação que melhor represente a realidade do município de Quatro Barras, no Estado do Paraná – Brasil, e que possa, desta forma, auxiliar as futuras tomadas de decisão dos governantes relativamente às alterações na legislação de uso e ocupação do solo que se fazem necessárias e, consequentemente, contribuir para um melhor planejamento urbano dos municípios em geral. Palabras clave: mapeamento, solo urbano, processamento digital de imagem, resolução espacial. 1. INTRODUÇÃO Nos últimos anos, é comum a preocupação, por parte dos governantes e da população em geral, a respeito do forte adensamento urbano que vem ocorrendo nas grandes cidades brasileiras e suas regiões metropolitanas. A dinâmica do crescimento urbano em regiões metropolitanas no Brasil carece de planejamento com conseqüências negativas ao meio ambiente e a qualidade de vida da população. Os investimentos disponíveis para se aplicar na aquisição dos dados necessários ao planejamento urbano, e conseqüentemente, na infraestrutura computacional para manipulá-los, são relativamente escassos e, muitas vezes, não utilizados, tendo em vista que muitos dos profissionais que atuam nos órgãos municipais não possuem o conhecimento básico necessário para gerar e/ou buscar estes dados. A coleta de dados cadastrais com vistas as atividades de planejamento urbano, tem sido feita por meio da aquisição de imagens satelitais de média e alta resolução. Isto se dá em função do baixo custo destas imagens e da capacidade dos modernos sistemas de imageamento em captar novas imagens da mesma área num espaço de tempo muito curto, permitindo atualizações mais freqüentes. Neste contexto, o Município de Quatro Barras, localizado na porção leste da Região Metropolitana de Curitiba - Estado do Paraná, testou o uso destas imagens com fins de zoneamento ambiental em grande escala. A Região Metropolitana de Curitiba experimentou uma taxa de crescimento de 3,4% no período 2000-2006 (4,6% sem contar a capital, segundo IBGE). O município de Quatro Barras, porém, apresenta dados muito mais alarmantes. No mesmo período, sua população passou de 16.161 para 20.709 habitantes, resultando numa taxa de crescimento de 28,14%. Esta taxa de crescimento, além de outros fatores, contribuiu para que a Lei de Zoneamento e Uso do Solo

1er Congreso Internacional de Catastro Unificado y Multipropósito 1st International Congress on Unified and Multipurpose Cadastre

2 ISBN 978-84-8439-519-5

vigente se tornasse deficiente e não correspondesse à realidade atual do município quanto às suas necessidades urbanísticas. O município passa, atualmente, por um processo de transição devido à aprovação do seu Plano Diretor Municipal e das leis complementares que o regem. Neste contexto, a administração municipal prevê alterações na referida Lei de Zoneamento e Uso do Solo vigente (implantada em 15/12/2000) afim de que a mesma tenha condições de seguir as orientações da Lei Estadual N° 12.248/1998 que trata da Proteção aos Mananciais, do Decreto Estadual N° 1.612/1999 que trata da criação da Unidade Territorial de Planejamento de Quatro Barras e do Decreto Estadual N° 2.200 que trata do Zoneamento Ecológico Econômico da Área de Proteção Ambiental do Irai. O presente trabalho é, portanto, resultado do desenvolvimento de uma metodologia que utiliza técnicas de Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens, aliadas à Cartografia Temática, e que tem como objetivo principal a elaboração de um mapa de uso do solo que compreenda uma classificação que melhor represente a realidade do município e que possa, desta forma, auxiliar as futuras tomadas de decisão dos governantes relativamente às alterações na legislação que se fazem necessárias e, consequentemente, contribuir para um melhor planejamento urbano do Município de Quatro Barras. A metodologia desenvolvida compreendeu as etapas de tratamento e segmentação da imagem original por meio da orientação a objeto, definição das classes, classificação da imagem, verificação da qualidade do produto gerado e cruzamento das informações compreendidas pela legislação em vigor com as informações obtidas do mapa gerado. A sobreposição destas informações resultou na detecção de falhas graves na lei em vigor, relativamente à classificação de áreas de proteção ambiental, como no entorno de represas, nas zonas de preservação de fundo de vales e nas zonas de restrição à ocupação, bem como, auxiliou a identificação de zonas de urbanização consolidadas e de áreas degradadas. 2. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM As imagens utilizadas no sensoriamento remoto são geralmente digitais e o analista dispõe de ferramentas para melhorar sua qualidade através da transformação dos níveis de cinza ou cores, representados no monitor de um computador. Ele pode ainda utilizar alguns processos automatizados para apoiar suas decisões, por exemplo, a respeito da cobertura do solo (CENTENO, 2004). GONZALEZ & WOODS (2000) salientam que existem alguns passos fundamentais no processamento de imagens. O primeiro é a aquisição da imagem, ou seja, adquirir uma imagem digital. Para tanto, necessita-se de um sensor imageador com capacidade de digitalizar o sinal emitido/refletido pela superfície do terreno. Após a obtenção de uma imagem digital, o próximo passo trata do pré-processamento da imagem. A função chave no pré-processamento é melhorar a imagem de forma a aumentar as chances de sucesso dos processos seguintes. O estágio seguinte compreende a segmentação da imagem. A segmentação divide a imagem de entrada em partes ou objetos constituintes. Em geral, a segmentação automática é uma das tarefas mais difíceis no processamento de imagens digitais. Se, por um lado o procedimento de segmentação robusto favorece substancialmente a solução bem sucedida de um problema de imageamento, por outro lado, algoritmos de segmentação fracos ou erráticos quase sempre asseveram falhas do processo. No caso de reconhecimento de caracteres, o papel básico da segmentação é extrair caracteres individuais e palavras do fundo da imagem. A saída do estágio de segmentação é constituída tipicamente por dados na forma de pixel (raw pixel data), correspondendo à fronteira de uma região com todos os pontos que a mesma contém. Em ambos


os casos, faz-se necessário converter os dados para uma forma adequada ao processamento computacional. A escolha de uma representação é apenas parte da solução para transformar os dados iniciais numa forma adequada para o subseqüente processamento computacional. Um método para descrever os dados também deve ser especificado, de forma que as características de interesse sejam enfatizadas. O último estágio do processamento digital de imagens envolve o reconhecimento e a interpretação. Reconhecimento é o processo que atribui um rótulo a um objeto, baseado na informação fornecida pelo seu descritor, enquanto a interpretação envolve a atribuição de significado a um conjunto de objetos reconhecidos. 3. ÁREA DE ESTUDO A área na qual foi realizado o estudo localiza-se no município de Quatro Barras, Estado do Paraná, Brasil, e está localizada na porção nordeste da região metropolitana de Curitiba, capital do referido Estado, ao longo da rodovia BR-116, sentido Curitiba - São Paulo, aproximadamente doze quilômetros da referida capital, como mostra a figura a seguir.

Figura 1. Localização da Área de Estudo.

Especificamente, a área estudada abrange parte do quadro urbano do município, que se encontra dentro da Área de Proteção Ambiental da Represa do Irai e da Unidade


4 ISBN 978-84-8439-519-5

Territorial de Planejamento de Quatro Barras, totalizado 22,22 km², como mostra a figura a seguir.

Figura 2. Área de Estudo no Município de Quatro Barras.

4. MATERIAIS E DADOS Para o estudo foram utilizadas:

¬ Imagem IKONOS multiespectral de quatro bandas, resolução espacial de 1m, adquirida pela Prefeitura de Quatro Barras em 2004;

¬ Base Cartográfica do Município escala 1:50.000 para geração do Modelo Digital do Terreno (MDT);

¬ Mapa e texto da Lei de Zoneamento Municipal (33/2000) em formato digital, obtidos junto à Coordenação da Região Metropolitana de Curitiba (COMEC);

¬ Levantamento GPS para ortorretificação da imagem;

¬ Software ENVI 4.2, utilizado na geração da banda NDVI, na composição de bandas, no recorte e mosaico das imagens e na conversão do sistema de projeção da imagem (Departamento de Geomática, UFPR);

¬ Software ENVI 4.3, utilizado no cálculo das informações referentes aos coeficientes polinomiais racionais da imagem e ortorretificação da imagem utilizando o modelo polinomial racional;

¬ Software eCognition Professional 4.0 para segmentação multi-resolução e classificação baseada na segmentação (Departamento de Geomática, UFPR);


¬ Software ArcGIS 9.2 para manipulação e análise dos dados e geração de mapas temáticos (Departamento de Geomática, UFPR).

5. METODOLOGIA A metodologia de trabalho compreendeu o especificado no fluxograma a seguir.

Figura 3. Fluxograma da Metodologia.

O tratamento da imagem compreendeu: a geração do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) proposto com a finalidade de separar a vegetação do solo, de extrema importância para a composição da imagem; a composição das bandas da imagem IKONOS e geração da imagem de trabalho; a ortorretificação da imagem, devido ao relevo muito acidentado apresentado pela área de estudo, o que compreendeu também a coleta de pontos de apoio ou controle, a geração de MDT e da ortoimagem.

Figura 4. Ortoimagem sobre MDT.


6 ISBN 978-84-8439-519-5

A segmentação da imagem IKONOS foi baseada no princípio geral da multi-resolução ou multi-escalas, que pode ser descrita como uma fusão de regiões. O processo inicia-se com um pixel formando um objeto ou região sendo que, a cada etapa, um par de objetos funde-se para formar um objeto maior (ANTUNES, 2005). Para o presente trabalho foram utilizadas quatro escalas de detalhamento e foram definidas amostras de segmentação para cada uma destas escalas. A figura a seguir apresenta a segmentação da imagem para os quatro níveis de detalhamento citados.

Figura 5. Escalas de Segmentação.

A definição das classes de uso do solo do mapa foi baseada em uma das imagens geradas no processo de segmentação, escolhida com base na coerência segmentar encontrada para as mesmas, o que resultou na escolha da imagem de escala 50. As classes utilizadas foram: solo urbano, vegetação e água. Por sua vez, a classe solo urbano foi dividida nas subclasses solo exposto e solo impermeável. A classe vegetação compreendeu as subclasses vegetação rasteira e vegetação arbórea. Por fim, a classe água compreendeu as subclasses represa, rios e lagos.

Figura 6. Legenda Resultante das Classes Escolhidas.


Após a escolha das classes, iniciou-se a classificação da imagem a partir das amostras selecionadas na etapa anterior. A classificação empregou o modelo orientado a objetos que compreende: segmentação de imagens em diferentes níveis de cinza com detalhes distintos; hierarquia de classes e descrição da classificação; classificação da imagem com base na hierarquia de classes; classificação sobre a imagem segmentada; e análise da exatidão temática da classificação. A verificação da qualidade do produto compreendeu a coleta de 200 amostras aleatórias sobre a imagem classificada e a conseqüente geração da matriz de erros. A acurácia média total, dada pela razão entre as amostras corretamente classificadas e o número total de polígonos amostrados resultou em 84,5%, conforme figura a seguir.

Figura 7. Matriz de Erros.

Por fim, a sobreposição dos dados obtidos na classificação da imagem com os dados extraídos da Legislação de Zoneamento e Uso do Solo para o município, compreendeu a análise visual das discrepâncias referentes ao uso do solo relativamente ao mapa de zoneamento e uso do solo atual utilizado pelo município. Tal sobreposição é apresentada na figura a seguir.

Figura 8. Mapa de Uso do Solo Gerado x Mapa de Zoneamento.


8 ISBN 978-84-8439-519-5

6. RESULTADOS Foram encontradas discrepâncias significativas nas seguintes zonas:

¬ Represa: os limites da zona de represa do Irai existente no mapa de zoneamento, geograficamente localizado na ponte sobre o Rio Timbú, na intersecção com a Av. 25 de Janeiro, não condiz com a realidade. Verificou-se que o limite atual da represa (espelho d’água) nesta região está a aproximadamente 400 metros de distância ao sul da ponte e, que ao norte da mesma, não existem classes que acusem a presença de áreas de alagadiços (lagoinhas, brejo, etc), que no mapa de uso do solo podem ser identificados com certa facilidade (subclasses lagos e represa).

¬ Preservação de Fundo de Vale: o cruzamento das informações permitiu identificar que praticamente em toda área urbana do município o entorno dos rios e córregos apresentam classes de vegetação rasteira e muito pouca vegetação arbórea. Verificou-se ainda a inexistência de uma Zona de Preservação de fundo de vale localizada ao sul do bairro Jardim Menino Deus, presente no mapa de zoneamento do município.

¬ Restrição à Ocupação: das seis áreas restritas à ocupação presentes no mapa de zoneamento, cinco encontram-se conservadas. Portanto, uma das áreas já apresenta sinais de solo impermeabilizado, o que caracteriza ocupação urbana.

¬ Ocupação Consolidada: percebe-se que os limites do mapa de zoneamento pré-existente atende de maneira correta as áreas consolidadas, com exceção de duas manchas urbanas verificadas. Uma delas classificada como Zona de Ocupação Orientada, porém, é visível a presença de ocupação já consolidada na região. A outra é definida pelo atual zoneamento como Zona Especial de Indústria e Serviços II, admitindo parâmetros de uso e ocupação do solo contraditórios aos utilizados para as áreas consolidadas.

7. CONCLUSÕES Os resultados encontrados permitiram avaliar que a metodologia desenvolvida e empregada na avaliação do mapeamento da cobertura do uso do solo através de imagens de alta resolução é um procedimento rápido e eficaz. Embora o custo dos softwares utilizados seja alto e, muitas vezes, proibitivo à aquisição pela maioria das prefeituras municipais do Estado, recomenda-se adotar a metodologia aqui empregada utilizando tecnologias de softwares livres. Com a crescente popularização das imagens de alta resolução espacial e custos de aquisição destas imagens cada vez menores, sem dúvida, a análise de uso e ocupação do espaço geográfico urbano se torna cada vez mais acessível aos municípios brasileiros, ampliando sua capacidade de gestão efetiva e atualizada do território. 8. REFERÊNCIAS Antunes, A. F. B. (2005). Determinação da Acurácia Temática de Dados Oriundos da Classificação Digital de Objetos por meio de Lógica Fuzzy. In: XII Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2005, Goiânia, p. 3451-3459. Centeno, J. A. S. (2004). Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens. Curitiba: Editora UFPR. Gonzalez, R. C.; Woods, R. E. (2000). Digital Image Processing. Prentice Hall.

cicum2010 buffara y otros ... - universidad de...

Documents