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SIG: Planejamento e Implementação de uma Aplicação Exemplo 2: Áreas de risco em João Pessoa-PB. Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais). Modelagem Conceitual. Problema: - PowerPoint PPT Presentation
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SIG: Planejamento e Implementação SIG: Planejamento e Implementação de uma Aplicaçãode uma Aplicação
Exemplo 2:Exemplo 2: Áreas de risco em João Pessoa-PB Áreas de risco em João Pessoa-PB
Iana Alexandra Alves RufinoIana Alexandra Alves RufinoProfessor Adjunto – UFCGProfessor Adjunto – UFCG
(Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)Naturais)
Problema:
Identificação de zonas de maior risco de alagamento baseada nos impactos causados por problemas de drenagem para definir prioridades de ação na gestão municipal
Modelagem ConceitualModelagem Conceitual
Alternativas:• Considerar as áreas de declividades muito baixas (de difícil escoamento), que estejam muito próximas a algum curso d’água, ou lago, nas quais, as chances de um acúmulo de água são maiores;
• Considerar como prioritárias as áreas mais ocupadas pela população, pois, certamente nestas áreas os problemas causados por um alagamento serão bem maiores tanto pelo número de pessoas atingidas, quanto pela impermeabilização que reduz a infiltração da água no solo;
Modelagem ConceitualModelagem Conceitual
Quais são as áreas
de risco??
Planos de Informação:
ESPACIALIZAÇÃO DE DADOS DE
DIVERSAS FONTES
Áreas de maior risco
De cada plano de
informação quais as
áreas implicam em
risco??? (baseado em conheciment
o especializado
)
PREFERÊNCIAS
PONDERAÇÕES
Representação Esquemática do Problema Representação Esquemática do Problema
Modelagem ConceitualModelagem Conceitual
Pré-processamento:
Dados disponíveis:. Pontos cotados da cidade de João Pessoa (formato vetorial: *.dwg). Mapa de hidrografia (*.dwg). Imagens LANDSAT TM (08/2001) em diferentes bandas espectrais
Modelagem EspacialModelagem Espacial
Pré-processamento:
Softwares: . Autocad2000
. Arcview 3.2a + Spatial Analyst + 3D Analyst. Spring 4.2
Modelagem EspacialModelagem Espacial
Pré-processamento:
Dados Cartográficos:. UTM (Universe Transverse Mercator). Fuso 25. SAD 69. Unidades de mapa: 1m=1unid. Resolução espacial das imagens: 30m. Resolução espacial do MDT:30m
Modelagem EspacialModelagem Espacial
Pré-processamento:
-Compatibilizar:. Entrada de dados oriundos do CAD (*.dwg) no Arcview;. Converter todos os dados vetoriais para grades regulares (grid). Saída dos dados temáticos do SPRING-entrada no Arcview.
Modelagem EspacialModelagem Espacial
Modelagem EspacialModelagem EspacialDesenvolvimento do Modelo
MODELO NUMÉRICO DO
TERRENO(grid)
Create TIN from Features
MAPA DE PONTOS
COTADOS(CAD-pontos)
DECLIVIDADE(grid)
Derive Slope
DISTÂNCIAS AOS CORPOS
HÍDRICOS(grid)
Find Distance
CORPOS HÍDRICOS
(linhas)
BANDAS 5, 4 E 3(LANDSAT)
PDI:Classificação de Padrôes
Ocupação Urbana(grid)
Modelagem EspacialModelagem EspacialDesenvolvimento do Modelo
OCUPAÇÃO URBANA
(grid)
DISTÂNCIAS AOS CORPOS
HÍDRICOS(grid)
DECLIVIDADE
(grid)
Áreas mais
próximas aos
corpos hídricos
Áreas com declividade
s muito baixas
x peso
x peso
Restrição:Analisar apenas nessas áreas
ANÁLISE MULTICRITERIAL ESPACIAL
Elaboração dos Critérios para a
Análise:Obtenção das declividades
Elaboração Elaboração dos Critériosdos Critérios
para a para a Análise:Análise:
Distância Distância Mínima aos Mínima aos
Corpos Corpos HídricosHídricos
1 0 1 2 3 4 5 Kilometers
Distância em m:
LEGENDA:
30 - 5050 - 100100 - 200200 - 500Mais de 500
0 - 30
Elaboração dos Critérios para a Análise: Elaboração dos Critérios para a Análise: Ocupação Ocupação UrbanaUrbana
Composição RGB e Classificação Automática de Padrões de uma imagem do sensor TM-LANDSAT de 04/08/2001
Análise EspacialAnálise Espacial• Cada mapa de entrada foi utilizado como uma evidência que recebeu um peso diferente dependendo da importância para com a hipótese em consideração;
• O resultado deve ser um mapa com áreas que expressam um grau de importância relativa através dos valores numéricos de saída.
ImplementaçãoImplementação
Fator de adequação 01: Áreas com declividades muito baixas
•Quanto mais próximo do valor “2%” de declividade mais a área atende à avaliação “área com risco de alagamento” (maior adequação à hipótese formulada). •Desta forma o mapa de declividades foi reescalonado com valores contínuos de 0 a 100 segundo uma função monotonicamente decrescente.100
02
ADEQUAÇÃO
85DECLIVIDADES (%)
ImplementaçãoImplementação
Fator de adequação 02: Áreas muito próximas aos cursos d’água
•áreas que estão a menos de 30 m de distância de qualquer corpo d’água, podem ser consideradas áreas de máximo risco de inundação ou alagamento.•a partir desta distância o risco diminui segundo uma função linear decrescente
100
030
ADEQUAÇÃO
9000DISTÂNCIAS (m)
ImplementaçãoImplementação
Critério Restritivo: Áreas sem ocupação urbana
•Restrições são critérios que limitam a análise, diferenciando as alternativas que são adequadas (que devem ser consideradas) das que não são adequadas (não devem ser consideradas sob condição alguma).
•As áreas que não possuem nenhum tipo de equipamento urbano, mesmo que haja algum alagamento, não serão consideradas pela análise visto que não oferecerão grande risco à população.
•Limitamos a análise então às áreas que apresentam ocupação urbana.
ImplementaçãoImplementação
Ponderação dos CritériosConsiderando que a proximidade dos corpos hídricos tenha um peso maior do que a declividade na determinação de áreas de risco
Recursos de ponderação dos critérios espaciais do MCDM/Arcview
ImplementaçãoImplementação
Escolha da AlternativaMais adequada
•O plano de informação resultante desta avaliação
se apresenta como uma medida de adequação às
hipóteses formuladas agregada com valores de 0
a 100.
•Esta imagem, por fim, foi reclassificada para assim
permitir a priorização das áreas de acordo com níveis
de risco calculados
Baixo RiscoMédio RiscoAlto Risco