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Mapeamento de Uso e Ocupação do Solo

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Por Paulo Simão e Alex Moraes

Os usuários de tecnologia geográfica possuem uma demanda crescente por dados geográficos de mapeamento com alta precisão, detalhamento e qualidade, o que nos faz parar, olhar e refletir sobre todo o caminho e evolução percorrido por esses dados, cada vez mais essenciais aos projetos que demandam agilidade e riqueza de informação. Uma visão da evolução desses dados, a concepção dos mapeamentos, suas fontes (imagens de satélite) e softwares; estes serão os assuntos explorados neste artigo.

Um mapeamento temático consiste basicamente na interpretação técnico-visual de características de ocupação e uso que uma determinada região apresenta. Esses mapeamentos podem ser abrangentes ou específicos, identificando diferentes tipos, tamanhos e tendências ocupacionais.

Visto a necessidade por padronização de metodologia em mapeamentos de grandes áreas, apresentada por gestores de grandes projetos, dedicaremos esforços para o entendimento da evolução dos mapeamentos abrangentes em áreas extensas.

Para que esses mapeamentos extensivos sejam viáveis em sua realização, e consequentemente em sua aquisição comercial, as empresas fornecedoras de base de dados geográficos utilizam tecnologia de captação remota de informações, ou seja, imagens de satélite ou aéreas como dado fonte na geração desses mapeamentos de uso e ocupação do solo.

Um mapeamento de uso e ocupação do solo é entendido como um processo técnico de análise e interpretação específica, realizado sobre imagens. Essas análises são realizadas por profissionais que possuem conhecimento e formação específica, além de se apoiarem em informações diversas sobre características regionais durante o processo de interpretação e classificação das imagens de satélite.

Compreendido como um terceiro estágio no processamento de imagens de satélite, o mapeamento é antecedido pelas etapas de pré-processamento, como por exemplo correções radiométricas e geométricas, além do realce de imagens como contraste, filtragem, transformação RGB/IHS e componentes principais, dentre outras possibilidades.

Para a realização de mapeamentos precisos e detalhados, é necessário que quatro características técnicas de resolução de sensores remotos sejam analisadas com atenção, pois estas permitem identificar o potencial final que os mapeamentos realizados poderão atingir.

As características sensoriais são:

• Resolução espacial – indica o tamanho do menor objeto que é possível representar na imagem . Determina o tipo de aplicação na qual o sensor pode ser utilizado, em função da escala de trabalho e/ou do grau de detalhamento desejado da superfície terrestre;
• Resolução espectral – indica a quantidade de regiões do espectro eletromagnético nas quais o sensor é capaz de gerar uma imagem (banda espectral) de níveis de cinza. Quanto maior a quantidade de bandas ou imagens geradas, maior será a resolução espectral do sensor e podemos também assumir que a capacidade do equipamento em discriminar alvos diferentes sobre a superfície é também maior;
• Resolução temporal – refere-se ao intervalo de tempo, em dias ou horas, que o sistema demora em obter duas imagens consecutivas da mesma região sobre a Terra (tempo de revisita). Da mesma forma em que a resolução espacial deve ser associada a uma escala espacial, a escolha da resolução temporal deve ser coerente com a escala temporal e dinamismo do processo monitorado;
• Resolução radiométrica – indica o número de valores digitais representando níveis de cinza usados para expressar os dados coletados pelo sensor. Os valores, que são representados em bits, representam a quantidade de variações de tons de cinza que o sensor captura.

Para que possamos viajar ao longo da história evolutiva e desenvolvimentista desses mapeamentos de uso e ocupação do solo, é necessário entendermos também a evolução dos dados fontes – as imagens de satélite – através dos sensores remotos e suas características técnicas, identificando que tipo de informação e precisão é possível extrairmos destes.

O início das operações do satélite Tiros 1 pode ser considerado como de fato um primeiro marco no histórico de evolução dos sensores remotos. Lançado em 1960, o Tiros 1 foi responsável pela coleta da primeira fotografia da Terra tirada a partir do espaço.

Já a série Landsat foi iniciada em 1972 com o lançamento do satélite ERTS-1 (Landsat 1) que possuía resolução espacial de 80 metros, quatro bandas e resolução temporal de 18 dias. A série foi seguida pelo lançamento dos Landsat 2, 3, 4, 5 e 7, atingindo neste último resolução espacial de 15 metros, oito bandas e resolução temporal de 16 dias.

Bastante conhecida, a série Spot foi iniciada em 1986 com o lançamento do Spot 1, que possuía resolução espacial de 10 e 20 metros, quatro bandas e resolução temporal de 26 dias. A série foi seguida pelo lançamento dos Spot 2, 3, 4 e 5, atingindo neste último resolução espacial de cinco ou 10 metros, 10 bandas e resolução temporal de 26 dias.

Já o satélite Ikonos II foi lançado em 1999, sendo o primeiro satélite comercial de alta resolução com capacidade de imageamento de um metro. O Ikonos II possui resolução espacial de um ou quatro metros, cinco bandas e resolução temporal de 1,5 ou três dias.

Apresentado como uma evolução, o satélite QuickBird foi lançado em 2001. Esse é um satélite de grande precisão que oferece imagens de alta resolução com sistema que coleta dados com 61 centímetros de detalhamento. Possui duas bandas e resolução temporal de um a 3,5 dias, dependendo da latitude.

Lançado em setembro de 2007, o WorldView-1 é um satélite que possui resolução espacial de 0,5 metro e temporal de um a três dias.


>Comparativo de mapeamentos de uso e ocupação do solo
gerado com Landsat e QuickBird – São Paulo (SP)

Dada a evolução da resolução espacial dos sensores remotos, é importante salientar que o avanço atingido possibilita maior precisão e detalhamento quanto à identificação de temas e classes no processo de geração dos mapeamentos de uso e ocupação do solo.

Tal evolução dos mapeamentos de uso e ocupação do solo, para grandes regiões, possibilita a identificação e extração com grande precisão e detalhe de objetos urbanos, como edificações, árvores, terrenos abertos, eixos viários, entre outros. Já para as regiões interioranas, esses mapeamentos de uso e ocupação do solo permitem avaliações e estudos até que tenham por finalidade a identificação e extração de feições como hidrografia, mata ciliar, agriculturas, vegetações diversas, entre outras.

Hoje, a principal forma utilizada para a extração de informações sobre uso e ocupação do solo é a utilização de softwares de interpretação e extração de feições. O processo de classificação, através desses softwares, envolve a análise individual dos atributos numéricos de cada pixel que compõe a imagem. Essa é considerada uma análise quantitativa, visto que, através de formatações e características definidas pelo usuário, o software executa e propõe a separação de temas de acordo com informações espectrais do ambiente, área, forma, padrões, textura e parâmetros estatísticos.

É consenso, entre os profissionais atuantes no processo de mapeamento de uso e ocupação do solo, que a evolução tecnológica dos sensores remotos ainda não foi alcançada pelas empresas desenvolvedoras de softwares. Esses problemas estão ligados, ao longo do processo de extração e reconhecimento de feições, quando utilizadas imagens de alta resolução, principalmente em áreas de grande concentração urbana. Para tal, empresas fornecedoras desses mapeamentos de alta resolução, como exemplo a empresa Surface, realizam extrações de temas e classes de forma manual e dedicada.


>Mapeamento de uso do solo de uma área semi-urbana da cidade de Salto (SP),
seguida de sua imagem fonte (QuickBird 0,6 metro)

Já disponível para todo o mercado nacional, as bases de dados de mapeamento de uso e ocupação do solo que utilizam imagens de satélite de alta resolução em seu desenvolvimento permitem que empresas gerem estudos amplos com detalhamento, uniformidade e precisão quanto aos dados utilizados, agregando conhecimento à realização de seus projetos, devido à riqueza de informações. O mapeamento possibilita também redução de tempo, trabalho em campo e custos, visto que a necessidade de investimento em software e imagens se torna menos necessária.

Paulo SimãoPaulo Simão
Marketing & P&D – Surface
paulo.simao@surfacerwm.com.br

Alex MoraesAlex Moraes
Consultor – Surface
alex.moraes@surfacerwm.com.br

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