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JOEL GRIPP JUNIOR
ORTORRETIFICAÇÃO DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO
PARA APLICAÇÃO EM CADASTRO TÉCNICO RURAL E
MAPEAMENTO DE ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE
E RESERVAS LEGAIS
Tese apresentada à Universidade
Federal de Viçosa, como parte das
exigências do Programa de Pós-
Graduação em Ciência Florestal, para
obtenção do título de Doctor Scientiae.
VIÇOSA
MINAS GERAIS – BRASIL
2009
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ii
Aos amores da minha vida:
Angélica, esposa;
Jéssica e Alisson, filhos.
Ao meu pai, Joel Gripp (in memoriam),
que nestes últimos anos sofreu tanto, mas que hoje
descansa junto do Pai.
À minha mãe, Eny.
À UFV.
ii
AGRADECIMENTOS
A Deus, por ter me permitido obter mais esta vitória.
À Universidade Federal de Viçosa, por ter me dado esta oportunidade de
realização deste treinamento.
Aos colegas do Departamento de Engenharia Civil da UFV, pelo
incentivo e pelas palavras de ânimo para realização do treinamento, e pelo
companheirismo demonstrado nos momentos bons e difíceis.
Ao professor Vicente Paulo Soares, pelo apoio incondicional, pelo
incentivo e pela orientação.
Aos professores José Marinaldo Gleriani, Agostinho Lopes de Souza,
Carlos Antônio Álvares Soares Ribeiro e Carlos Pedro Boechat Soares, pelas
sugestões, pelas orientações e pela amizade.
A todos os professores e funcionários do Departamento de Engenharia
Florestal, por terem me recebido de portas abertas.
Ao professor Daniel Marçal de Queiroz, pelas sugestões, pelas
orientações, pelo seu espírito universitário, e por ter disponibilizado a imagem
Ikonos II para a pesquisa.
Ao Instituto de Geociências Aplicadas de Minas Gerais – IGA-MG, por
todo o apoio e toda permissão de uso do programa PCI Geomatics e, em
especial, à sua funcionária, Dr
a
Cláudia Saltarelli Saraiva, pela incansável
ajuda e pelo incentivo.
iii
À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
(FAPEMIG), pelo suporte financeiro dado para custear as despesas para a
realização das atividades de campo e escritório.
Aos colegas do “Seminário de Sensoriamento Remoto”, Ângelo, Edgar,
Adelson, Júlio, Moisés, Marinaldo, Ferraz, Jairo, Cecília, Cristina, Adriane e
Angélica, que periodicamente era realizado e, seja para finalidades técnicas,
bate-papos ou de lazer, ajudava a recompor as forças para continuar a “labuta”.
A todos aqueles que, direta ou indiretamente, contribuíram para a
realização deste trabalho.
iv
BIOGRAFIA
JOEL GRIPP JUNIOR, filho de Joel Gripp e Eny Alvim Gripp, nasceu em
Alto Jequitibá, Minas Gerais, em 2 de outubro de 1958.
Cursou o 1
o
e o 2
o
Graus no Colégio Estadual Rev. Cícero Siqueira, Alto
Jequitibá-MG.
Em 1980, concluiu o curso de Engenharia de Agrimensura na UFV. A
partir de 1981 passou a atuar como professor do Setor de Engenharia de
Agrimensura do Departamento de Engenharia Civil da UFV.
Em 1986, concluiu o curso de Mestrado em Ciências Geodésicas pela
Universidade Federal do Paraná.
Como professor, ministrou diversas disciplinas, como: Topografia,
Estradas, Geodésia, Peritagem e Divisão e Demarcação de Terras, Represen-
tações Cartográficas, Ajustamento de Observações, Desenho Topográfico
Digital, Loteamento e Cadastro Técnico Municipal.
Em 1989, publicou em co-autoria com o professor José Aníbal Comastri,
o livro intitulado “Topografia Aplicada – Medições, Divisões e Demarcações de
Terras”, publicado pela Editora UFV.
No período de 1988 a 1990, foi conselheiro do CREA-MG, represen-
tando o CCE da UFV, e inspetor adjunto do CREA em Viçosa por vários anos.
Já participou de diversas atividades de prestação de serviços técnicos,
em especial na área de mapeamento, utilizando a tecnologia digital para as
diversas finalidades, coordenando diversos convênios relacionados ao cadastro
técnico municipal, elaboração de parcelamento do solo rural e urbano, dentre
outros.
v
SUMÁRIO
Página
LISTA DE TABELAS ............................................................................... x
LISTA DE FIGURAS ............................................................................... xii
RESUMO ................................................................................................ xviii
ABSTRACT............................................................................................. xx
1. INTRODUÇÃO.................................................................................... 1
1.1. Generalidades.............................................................................. 1
1.2. Objetivos ...................................................................................... 3
1.2.1. Objetivo geral ......................................................................... 3
1.2.2. Objetivos específicos ............................................................. 3
3. REVISÃO DE LITERATURA............................................................... 4
2.1. O cadastro técnico rural ............................................................... 4
2.1.1. O cadastro técnico rural no Brasil .......................................... 5
2.1.2. Georreferenciamento de imóveis rurais: normas e legislações 8
2.2. A cartografia cadastral rural ......................................................... 10
2.2.1. Base cartográfica rural ........................................................... 10
2.2.2. Cartografia temática rural....................................................... 11
2.3. Legislação brasileira pertinente à proteção do meio ambiente .... 11
vi
Página
2.3.1. Áreas de preservação permanente (APPs)............................ 11
2.3.2. Reserva legal ......................................................................... 12
2.4. Métodos de obtenção de informações espaciais ......................... 13
2.4.1. Topografia – avanços recentes da topografia ........................ 14
2.4.2. Sistema de Posicionamento Global (GPS)............................. 14
2.4.3. Sensoriamento remoto........................................................... 16
2.5. Classificação de imagens digitais ................................................ 17
2.6. Sistemas geodésicos e datum ..................................................... 18
2.6.1. Sistemas referenciais geodésicos.......................................... 19
2.6.2. Sistemas de projeções........................................................... 22
2.7. Imagens orbitais........................................................................... 23
2.7.1. O satélite Ikonos .................................................................... 26
2.8. Georreferenciamento e retificação de imagens orbitais ............... 27
2.8.1. Distorções geométricas.......................................................... 29
2.8.2. Distorção associada ao relevo ............................................... 32
2.8.2.1. Ortorretificação digital ...................................................... 35
2.9. Métodos de correção geométrica e, ou, ortorretificação .............. 36
2.9.1. Método polinomial simples ..................................................... 37
2.9.2. Método polinomial proporcional ou razão funcional ............... 38
2.9.3. Método rigoroso ou paramétrico ............................................ 40
2.10. Modelo digital de elevação......................................................... 42
2.11. Controle de qualidade de bases cartográficas ........................... 44
2.11.1. Fonte de dados .................................................................... 45
2.11.2. Informações necessária para análise da exatidão cartográ-
fica ....................................................................................... 46
2.11.3. Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC)............................... 46
2.11.4. O Decreto n
o
89.817 e a classificação das cartas................ 47
2.11.5. Classificação das cartas mediante a análise estatística....... 49
3. MATERIAL E MÉTODOS.................................................................... 52
3.1. Caracterização da área de estudo ............................................... 52
3.2. Materiais e atividades desenvolvidas........................................... 54
vii
Página
3.2.1. Imagem orbital Ikonos II......................................................... 54
3.2.2. Receptores GPS e a obtenção de pontos de controle terres-
tres ......................................................................................... 56
3.2.3. Geração do Modelo Digital de Elevação (MDE)..................... 57
3.2.4. Geração do Modelo Digital de Elevação Hidrologicamente
Consistente (MDEHC)............................................................ 59
3.2.5. Correção geométrica e ortorretificação .................................. 59
3.2.5.1. Influência da resolução do modelo digital de elevação
na ortorretificacão de imagens de alta resolução Ikonos
II....................................................................................... 60
3.2.5.2. Influência dos modelos matemáticos na correção
geométrica e ortorretificação ........................................... 61
3.2.5.3. Influência do número de pontos de controle terrestres
na ortorretificação de imagens Ikonos II .......................... 63
3.2.6. Análise estatística .................................................................. 64
3.2.6.1. Teste estatístico da exatidão............................................ 66
3.2.6.2. Teste estatístico da precisão............................................ 68
3.2.7. Influência dos sistemas geodésicos e de coordenadas
geográficas nos mapeamentos cartográficos originados de
imagens de satélites............................................................... 70
3.2.8. Mapeamento dos imóveis rurais e das classes de uso e
cobertura da Terra.................................................................. 72
3.2.9. Delimitação das áreas de preservação permanente (APPS) e
reservas legais........................................................................ 74
3.2.10. Delimitação das áreas de conflito de uso da terra ............... 74
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO .......................................................... 75
4.1. Correção geométrica e ortorretificação de imagem Ikonos II....... 75
4.1.1. Influência da resolução do modelo digital de elevação na
ortorretificacão de imagens.................................................... 75
4.1.2. Influência dos três modelos matemáticos para georreferen-
ciamento expedito e rigoroso (ortorretificação) de imagens
Ikonos II ................................................................................. 82
4.1.2.1. Qualidade dos pontos calculados com os parâmetros de
transformação e ortorretificação 83
4.1.2.2. Qualidade posicional dos pontos nas imagens 88
4.1.3. Influência do número de pontos de controle terrestres na
ortorretificação de imagens Ikonos II ..................................... 100
4.1.3.1. Qualidade dos pontos calculados com os parâmetros de
transformação e ortorretificação 100
4.1.3.2. Qualidade posicional dos pontos nas imagens 104
viii
Página
4.1.4. Influência dos sistemas geodésicos e de coordenadas
geográficas nos mapeamentos cartográficos originados de
imagens de satélites .............................................................. 111
4.2. Mapeamento dos imóveis rurais e das classes de cobertura e
uso da terra ................................................................................. 115
4.2.1. Delimitação e quantificação das áreas de preservação
permanente e reservas legais ................................................ 120
4.2.2. Cadastro técnico rural ............................................................ 129
5. CONCLUSÕES................................................................................... 135
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS........................................................ 138
ANEXOS ................................................................................................. 144
ix
LISTA DE TABELAS
Página
1 Fontes de erros geométricos subdivididos em categorias e
subcategorias ............................................................................... 29
2 Deformação devido ao relevo (em metros)................................... 35
3 Valores do PEC e EP conforme Decreto n
o
8.9817/84................. 49
4 Padrão de exatidão cartográfica e erro-padrão planimétrico para
as escalas mais usadas................................................................ 50
5 Distribuição das fases do relevo na área de estudo ..................... 54
6 Especificações da imagem Ikonos utilizada no estudo................. 55
7 Resolução espectral (λ) e espacial das bandas azul, verde,
vermelho, infravermelho próximo e pancromática do satélite
Ikonos II ........................................................................................ 55
8 Etapas necessárias para a realização do teste estatístico da
análise de qualidade cartográfica ................................................. 70
9 Definição das classes de cobertura e uso da terra mapeadas na
imagem Ikonos II .......................................................................... 73
10 Análise estatística do padrão de exatidão e precisão das
ortoimagens para resoluções de 2, 5 10 e 20 m........................... 82
x
Página
11 Análise estatística do padrão de exatidão e precisão da imagem
bruta ............................................................................................. 96
12 Análise estatística do padrão de exatidão e precisão da imagem
resultante da aplicação do modelo polinomial simples ................. 97
13 Análise estatística do padrão de exatidão e precisão das
ortoimagens obtida utilizando os modelos razões de polinômios
e rigoroso......................................................................................
98
14 Análise estatística do padrão de exatidão e precisão das
ortoimagens em relação ao número de ponto de controle
terrestre (PCT).............................................................................. 109
15 Áreas das classes de coberturas e uso da terra........................... 116
16 Áreas (ha) dos imóveis e das classes de coberturas e uso da
terra .............................................................................................. 117
17 Imóveis com suas áreas totais e respectivas áreas em APPs
(ha) ............................................................................................... 122
18 Porcentagem das áreas ocupadas pelas classes de coberturas
e uso da terra nas APPs............................................................... 128
19 Área de cobertura florestal na área de estudo (ha) ...................... 130
xi
LISTA DE FIGURAS
Página
1 Elipsoide adaptado à região ......................................................... 20
2 Aquisição da Imagem por sensores de varredura linear
(Pushbroom Scanner)................................................................... 24
3 Ilustração dos ângulos yaw, pitch e roll na trajetória do
imageamento................................................................................ 24
4 Aquisição da Imagem por sensores de varredura mecânica
(Whiskbroom Scanner) ................................................................. 25
5 Aquisição da Imagem por sensores de área ou quadro (Frame).. 25
6 Ilustração das distorções devido às variações da altitude, atitude
e velocidade da plataforma........................................................... 31
7 Deslocamento da imagem devido ao relevo................................. 32
8 Efeito da ortorretificação de um ponto .......................................... 33
9 Ilustração da deformação do relevo.............................................. 34
10 Geração da ortoimagem a partir de pontos de controle e MDE.... 36
11 Superfície e malha triangular correspondente .............................. 43
12 Superfície e grade regular correspondente................................... 43
xii
Página
13 Área coberta pela imagem Ikonos II na Zona da Mata, no
Estado de Minas Gerais e os municípios abrangidos ................... 53
14 Ilustração das condições da tomada da imagem pelo satélite...... 56
15 Imagem Ikonos II com delimitação da região de estudo e
posições dos pontos de controle e checagem obtidos com GPS . 58
16 Pontos de controle terrestres e pontos de checagem................... 62
17 Modelo Digital de Elevação da região em estudo com células de
2 m ................................................................................................... 62
18 Localização dos pontos de controle e de checagem .................... 64
19 Análise da resultante .................................................................... 65
20 Região de aceitação e rejeição do teste de exatidão (PEC90 ou
90% de confiança) ........................................................................ 68
21 Região de aceitação e rejeição do teste de precisão (PEC90 ou
90% de confiança) ........................................................................ 69
22 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com ortorretificação realizada com 49
pontos de controle terrestres, MDE de 2 m e modelo das razões
de polinômios................................................................................ 77
23 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com ortorretificação realizada com 49
pontos de controles, MDE de 5 m, e modelo das razões de
polinômios..................................................................................... 78
24 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com ortorretificação realizada com 49
pontos de controles, MDE de 10 m, e modelo das razões de
polinômios..................................................................................... 79
25 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com ortorretificação realizada com 49
pontos de controles, MDE de 20 m, e modelo das razões de
polinômios..................................................................................... 80
26 RMSs e médias dos valores absolutos das deformações em
abscissas (E) e ordenadas (N), e das deformações resultantes,
obtidos com os pontos de checagem medidos nas imagens
corrigidas, utilizando-se 49 pontos de controle terrestres para os
quatro MDEs testados .................................................................. 81
xiii
Página
27 Deformações médias, RMS e máximas para os quatro MDE
testados.............................................................................................. 81
28 Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes
obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se os
parâmetros de transformação obtidos utilizando-se 49 pontos de
controle terrestres e o modelo polinomial simples ........................ 84
29 Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes
obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se os
parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 49 pontos
de controle terrestres e o modelo das razões de polinômios........ 85
30 Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes
obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se os
parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 49 pontos
de controle terrestres e o modelo rigoroso ................................... 86
31 RMSs e médias dos valores absolutos das deformações em
abscissas (E) e ordenadas (N), das deformações resultantes, e
deformações resultantes máximas obtidos com os pontos de
checagem calculados com os parâmetros de transformações
obtidos utilizando-se 49 pontos de controle terrestres e os
modelos: polinomial simples, razões de polinômios e rigoroso .... 87
32 Deformações resultantes dos pontos de checagem na imagem
bruta e nas imagens corrigidas obtidas com 49 pontos de
controle terrestres e aplicação dos três métodos: Rigoroso
(RIG), Razões de Polinômios (RP) e Polinomial (Polin) ............... 89
33 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com ortorretificação realizada com 49
pontos de controles, MDE de 2 m e modelo das razões de
polinômios..................................................................................... 90
34 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com ortorretificação realizada com 49
pontos de controle terrestres, MDE de 2 m e modelo rigoroso..... 91
35 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem com correção realizada com 49 pontos de
controle terrestres e aplicação do modelo polinomial simples...... 92
36 Sentido das deformações resultantes: na imagem bruta (ampliada
5x), na imagem com correção geométrica simples (ampliada
10x) e nas imagens ortorretificadas pelos métodos das razões
de polinômios e rigoroso (ampliada 100x) .................................... 93
xiv
Página
37 RMSs e Médias dos valores absolutos das deformações em
abscissas (E) e ordenadas (N), das deformações resultantes, e
deformações resultantes máximas obtidos com os pontos de
checagem medidos nas imagens corrigidas, utilizando-se 49
pontos de controle terrestres e os modelos: polinomial simples,
razões de polinômios e rigoroso................................................... 94
38 Deformações médias, máximas, mínimas e RMS resultantes
das imagens corrigidas pelos modelos: polinomial simples
(pol49), razão de polinômios (RP49) e método rigoroso (Rig49)
e da imagem bruta........................................................................ 96
39 Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando
os parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem
resultante da aplicação do método das razões de polinômios....... 99
40 Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes
obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se os
parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 11 pontos
de controle terrestres e o modelo das razões de polinômios........ 101
41 Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes
obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se os
parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 25 pontos
de controle terrestres e o modelo das razões de polinômios........ 102
42 Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes
obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se os
parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 49 pontos
de controle terrestres e o modelo das razões de polinômios........
103
43 RMSs e Médias dos valores absolutos das deformações em
abscissas (E) e ordenadas (N), das deformações resultantes, e
deformações resultantes máximas obtidos com os pontos de
checagem calculados com os parâmetros de transformações
obtidos utilizando-se 11, 25 e 49 pontos de controle terrestres e
o modelo razões de polinômios .................................................... 104
44 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem obtidos na ortoimagem gerada com MDE
de 2 m, método das razões de polinômios e 11 pontos de
controle terrestres......................................................................... 105
45 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem obtidos na ortoimagem gerada com MDE
de 2 m, método das razões de polinômios e 25 pontos de
controle terrestres......................................................................... 106
xv
Página
46 Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos
pontos de checagem obtidos na ortoimagem gerada com MDE
de 2 m, método das razões de polinômios e 49 pontos de
controle terrestres......................................................................... 107
47 Médias e RMS nas abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes,
e somas das deformações em E e N obtidas nas imagens
ortorretificada usando 49, 25 e 11 pontos de controle terrestres..
108
48 Deformação média, RMS e deformação máxima para as
imagens ortorretificada usando 49, 25 e 11 pontos de controle
terrestres....................................................................................... 108
49 Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando
os parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem
resultante da aplicação do método das razões de polinômios e
11 pontos de controle terrestres ................................................... 110
50 Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando
os parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem
resultante da aplicação do método das razões de polinômios e
25 pontos de controle terrestres ................................................... 110
51 Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando
os parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem
resultante da aplicação do método das razões de polinômios e
49 pontos de controle terrestres ................................................... 111
52 Superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem bruta ................................................... 112
53 Superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem resultante de georreferenciamento
expedito (ou transformação polinomial simples)........................... 112
54 Superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem resultante de georreferenciamento
rigoroso (ortorretificação).............................................................. 113
55 Superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem ortorretificada com falha na definição
do sistema geodésico dos pontos de controle terrestres.............. 113
56 Superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem ortorretificada com falha na definição
do sistema geodésico do MDE ..................................................... 114
xvi
Página
57 Superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem ortorretificada com falha na altitude
dos pontos de controle terrestres ................................................. 114
58 Superposição de todas as situações ilustradas anteriormente..... 115
59 Mapa das classes de cobertura e uso da terra e respectivos
imóveis rurais na área de estudo ..................................................
116
60 Imóveis rurais e suas áreas de preservação permanentes
delimitadas na área de estudo...................................................... 121
61 Mapeamento das classes de cobertura e uso das terras
situadas em áreas de preservação permanente........................... 121
62 Mapeamento das áreas de cobertura florestal na área em
estudo........................................................................................... 129
63 Modelo de planta de imóveis rurais. Fonte: Manual de georrefe-
renciamento – INCRA................................................................... 134
xvii
RESUMO
GRIPP JUNIOR., Joel, D. Sc., Universidade Federal de Viçosa, fevereiro de
2009. Ortorretificação de imagens de alta resolução para aplicação em
cadastro técnico rural e mapeamento de áreas de preservação
permanente e reservas legais. Orientador: Vicente Paulo Soares. Co-
orientadores: Agostinho Lopes de Souza e José Marinaldo Gleriani.
As imagens orbitais de alta resolução espacial, além da riqueza de
informações interpretativas, após serem submetidas a correções geométricas,
permitem a extração de informações geométricas (ângulos, distâncias e áreas).
Diferentes métodos de correções podem ser utilizados para este fim. Se o
método utilizado corrige a influência do relevo, ele realiza a ortorretificação da
imagem, e ela passa a servir como carta (ou mapa). O objetivo geral desta
pesquisa foi avaliar a qualidade posicional e o potencial para uso em
mapeamento cartográfico das ortoimagens oriundas do sensor Ikonos II,
utilizando o produto comercializado na forma mais barata (tipo GEO), sobre
uma região montanhosa da Zona da Mata de Minas Gerais. No presente
trabalho, além de apresentar os diferentes métodos de correção, foram
realizadas análises com uma imagem Ikonos II com resolução espacial de 1 m,
de uma região montanhosa envolvendo parte dos municípios de Araponga,
Canaã e Ervália. As análises realizadas incluem: Influência da resolução do
modelo digital de elevação na ortorretificação; Análise comparativa dos
métodos Polinomial Simples, Razão de Polinômios e Método Paramétrico (ou
xviii
Rigoroso); Influência do número de pontos de controle terrestres na
ortorretificação; Influência dos sistemas geodésicos e de coordenadas
geográficas nos mapeamentos cartográficos originados de imagens de
satélites. Para verificar os resultados realizaram-se análises estatísticas com
aplicação dos testes t de Student e Qui-Quadrado necessários para a análise
da qualidade cartográfica das ortoimagens. A maioria das ortoimagens geradas
apresentou Padrão de Exatidão Cartográfica e Erro-Padrão Classe A para a
escala 1:5.000, mediante as normas vigentes no Brasil para a análise de
qualidade cartográfica. Verificou-se que 11 pontos de controle terrestres bem
distribuídos ao longo da imagem, são suficientes para obter um bom resultado
com aplicação do modelo razão de polinômios. Foi realizada também uma
análise usando uma ortoimagem para o mapeamento de 3.590,8834 ha, onde
foram delimitadas as linhas divisórias de 151 imóveis rurais com os
correspondentes usos e cobertura da terra. Em seguida foi feita uma análise de
conflito de uso sob o aspecto ambiental, confrontando o mapa de uso com o
mapa das áreas de preservação permanentes, chegando também em um
diagnóstico quanto às áreas de reservas legais da região. Verificou-se que 54%
das áreas analisadas encontram-se situadas em áreas de preservação
permanentes, conforme dispõe a resolução 303 do Conselho Nacional do Meio
Ambiente, e apenas 13 imóveis atenderiam a demarcação de Reserva Legal
por possuírem mais que 20% das coberturas florestais fora de área de
preservação permanente.
xix
ABSTRACT
GRIPP JUNIOR., Joel, D. Sc., Universidade Federal de Viçosa, February, 2009.
Orthoretification of high- resolution images for application in rural
technical cadastral and mapping of permanent preservation and legal
reserve areas. Adviser: Vicente Paulo Soares. Co-advisers: Agostinho
Lopes de Souza and José Marinaldo Gleriani.
Besides the vast interpretative information generated after being
submitted to geometric corrections, high spatial resolution orbital images allow
extracting geometric information (angles, distances and areas). Different
correction methods can be used for this purpose. If the method used corrects
relief influence, it carries out image orthoretification, and it can be used as a
map. The overall objective of this research was to evaluate the positional quality
and potential use in cartographic mapping of the orthoimages originated from
the Ikonos II sensor, utilizing the commercialized product in the least expensive
form (GEO type) on a mountainous region in Zona da Mata-Minas Gerais.
Besides presenting the different correction methods, analyses were carried out
in this study, using an Ikonos II image with spatial resolution of1 m on a
mountainous region including the municipalities of Araponga, Canaã and
Ervália. The analyses included: Influence of the digital elevation model
resolution on orthoretification; Comparative Analysis, Simple Polynomial
Methods Analysis, Polynomial Ratio, Parametric Method (or Rigorous);
Influence of the Number of Terrestrial Control Points in Orthoretification;
Influence of the Geodesic Systems and Geographic Coordinates on the
xx
Cartographic Mapping originated from Satellite Images. To verify the results,
statistical analyses were carried out by applying the Student t test and the Qui-
Square test required for the orthoimage cartographic quality analysis. Most
orthoimages generated presented a Cartographic Exactness Standard and
Class A Standard Error at 1:5,000 scale, according to the current Brazilian
norms for cartographic quality analysis. It was verified that 11 terrestrial control
points well-distributed along the image are sufficient to obtain a good result
applying the polynomial ratio model. An analysis using an orthoimage for the
mapping of 3.590,8834 ha was also used, delimiting the dividing lines of 151
rural properties with the corresponding uses and land cover. A use conflict
analysis under the environmental aspect was also conducted, confronting the
map used with the permanent preservation areas map, also reaching a
diagnosis in relation to the legal reserve areas in the region. It was verified that
54% of the areas analyzed are permanent preservation areas, according to the
resolution 303 of the Environment National Council and that only 13 properties
would meet the Legal Reserve demarcation as they possess more than 20% of
forest cover outside the permanent preservation area.
xxi
1. INTRODUÇÃO
1.1. Generalidades
Com a publicação da Lei Federal n
o
10.267, de 28 de agosto de 2001,
ficou instituído o Cadastro Nacional de Imóveis Rurais – CNIR, tornando-se
obrigatório o georreferenciamento dos mesmos, em que as coordenadas que
definem os limites dos imóveis, bem como as posições das reservas legais e
áreas de preservação permanente devem estar referenciadas ao Sistema
Geodésico Brasileiro.
Entre as finalidades da criação desta legislação, têm-se a busca de
soluções para problemas relacionados a limites de propriedades rurais, e a
integração entre o Registro Imobiliário e o Cadastro de Imóveis Rurais. Como
consequência da implantação da legislação, tem-se a possibilidade de realizar
um mapeamento georreferenciado dos imóveis rurais, elemento fundamental
para implantação de um Sistema de Informações Geográficas - SIG. Além do
mapeamento, outras informações a respeito dos imóveis podem ser
organizadas e introduzidas nos bancos de informações dos SIGs, permitindo
que sejam realizadas de forma eficiente as mais diversas análises a respeito de
imóveis rurais.
Para a realização do georreferenciamento, tornou-se obrigatório o uso
do Sistema de Posicionamento Global (GPS), que permite a definição de
limites de propriedades rurais numa forma que pode ser tida como
1
“perfeitamente conhecida” (GOMES, 2004). Outras vantagens importantes para
o cadastro podem ser alcançadas integrando-se o conhecimento dos limites
dos imóveis com a riqueza de informações que as imagens de satélites de alta
resolução proporcionam.
Para a preservação do meio ambiente, e atendimento à legislação
ambiental, diversas providências têm sido tomadas, entre elas, a obrigatorie-
dade da instituição de reservas legais nas propriedades rurais, bem como a
delimitação das áreas de preservação permanentes. Embora estas legislações
já estejam em vigor, elas ainda não estão sendo cobradas, na íntegra. Na
hipótese da cobrança plena destas exigências, qual seria o impacto sobre os
imóveis rurais? E qual seria o ganho ambiental?
É tarefa do homem conservar os fragmentos florestais que ainda restam,
consolidando a conservação e uso econômico de seus bens e serviços. Para
isso, no entanto, se faz necessário prover estudos que busquem conhecer
esses ambientes em detalhes, utilizando-se das tecnologias e técnicas
existentes (GANDOLFI et al., 1995).
O sensoriamento remoto tem se constituído numa tecnologia, que tem
merecido especial atenção em estudos que necessitam de maiores escalas,
como os que relacionam as transformações de paisagens, desmatamentos, e
fragmentação de áreas florestais. Esse fato se faz realidade a partir do advento
de sensores que apresentam melhor resolução espacial, como o IKONOS II,
com até 1 m de resolução espacial no modo pancromático e 4 m no modo
multiespectral, incluindo o espectro visível e parte do infravermelho refletido.
Com a Lei Federal n
o
10.267/2001, tornou-se obrigatória a utilização de
informações geodésicas ou geográficas de linhas divisórias dos imóveis rurais
em todas as transações cartoriais, possibilitando, com isto, a implantação de
tecnologias digitais de mapeamentos. Para as mais diversas finalidades de um
cadastro técnico rural, o mapeamento contendo somente linhas divisórias não
foi suficiente, daí a necessidade de estudos de técnicas que permitam a
agilização na produção de outras informações a respeito dos imóveis.
Uma grande vantagem das imagens de alta resolução é exatamente a
possibilidade do mapeamento cartográfico com riqueza de informações, mas
para este objetivo as imagens devem ser transformadas em ortoimagens com
característica cartográfica, daí a importância do domínio desta tecnologia.
2
1.2.
Objetivos
1.2.1. Objetivo geral
O objetivo geral desta pesquisa foi avaliar a qualidade posicional e o
potencial para uso em mapeamento cartográfico das ortoimagens oriundas do
sensor Ikonos II, utilizando o produto comercializado na forma mais barata (tipo
GEO), sobre uma região montanhosa da Zona da Mata de Minas Gerais.
1.2.2. Objetivos específicos
- Avaliar o uso de Modelos Digitais de Elevações com diferentes
resoluções associado ao método das razões de polinômios, para ortorretifi-
cação da imagem Ikonos.
- Avaliar três métodos matemáticos utilizados em procedimentos de
georreferenciamento da imagem Ikonos: o método polinomial simples, o méto-
do das razões de polinômios, e o método paramétrico (ou Rigoroso).
- Avaliar a influência do número e distribuição de pontos de controle
terrestres, associados ao método das razões de polinômios na ortorretificação
da imagem.
- Avaliar a influência de sistemas e elementos geodésicos de uso
comum na comunidade técnica em transformações tipo ortorretificações de
imagens de sensores orbitais.
- Identificar e mapear as propriedades rurais que compõem uma amostra
de trabalho;
- Identificar e quantificar na amostra de trabalho as principais classes de
uso e cobertura da terra.
- Identificar e quantificar na amostra de trabalho as Áreas de Preserva-
ção Permanentes e Reservas Legais;
- Identificar e quantificar na amostra de trabalho o uso da terra em
desacordo com Legislação Ambiental.
3
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. O cadastro técnico rural
Por uma forma clássica pode-se definir cadastro técnico rural como
sendo o conjunto de informações relativas a cada imóvel rural e que podem ser
representadas em forma de mapas, fichas individuais, que são necessárias e
suficientes para as apreciações das condições de sua titulação; informação do
uso dado às terras; condições de ocupação; outras informações de natureza
socioeconômica que se tornarem necessárias em nível de propriedade.
Atualmente, o uso dos recursos da informática pode agilizar este processo
(SALGADO, 2000).
A legislação no cadastro técnico rural deve definir e assegurar a
propriedade e para isto é necessário determinar e registrar as divisas e a
localização exata das linhas divisórias dos imóveis rurais (SALGADO, 2000).
Silva e Loch (1996) ressaltam que o cadastro técnico multifinalitário rural
corresponde a um conjunto de mapas temáticos e informações descritivas
sobre uma base cartográfica. Os dados cadastrais que podem ser descritivos
ou posicionais devem ser confiáveis a todo o momento, caracterizando,
portanto, a manutenção como uma atividade vital, durante a implantação do
sistema cadastral.
O Estatuto da Terra (Lei Federal n
o
4.504, de 30 de novembro de 1964)
e a Lei n
o
8.629, de fevereiro de 1993 definem imóvel rural como sendo o
4
prédio rústico de área contínua, qualquer que seja a sua localização, que se
destine ou possa se destinar à exploração agrícola, pecuária, extração vegetal,
florestal ou agroindustrial.
Em termos conceituais, considera-se como um único imóvel, uma ou
mais áreas confinantes, registradas ou não, pertencentes ao mesmo
proprietário ou posseiro, de forma individual ou em comum (condomínio ou com
posse), mesmo na ocorrência das hipóteses: a) estar situado total ou
parcialmente em um ou mais municípios; b) estar situado total ou parcialmente
em zona rural ou urbana; c) ter interrupções físicas, como cursos d’água e
estradas, desde que seja mantida a unidade econômica, ativa ou potencial
(TEIXEIRA, 2005).
2.1.1. O cadastro técnico rural no Brasil
No Brasil, o Cadastro Rural foi instituído pelo Estatuto da Terra em 1964,
o qual regulamentava os direitos e as obrigações concernentes aos bens
imóveis rurais; entre outros, previa a execução de reforma agrária e promoção
da política agrícola (Art. 1) e assegurava a todos a oportunidade de acesso à
propriedade da terra, condicionada pela sua função social (Art. 2). Um cadastro
declaratório era realizado por meio do apoio das Prefeituras municipais que
auxiliavam a coleta das informações, não tendo sido, contudo efetivada em sua
totalidade.
Em 1965, o Art. 52 do Estatuto da Terra recomenda que o cadastro deve
ser atualizado de cinco em cinco anos, sendo aperfeiçoados os métodos de
apuração dos dados pelo uso de fotografias aéreas das áreas já cobertas. As
leis citadas asseguravam a todos a oportunidade de acesso a propriedade da
terra, condicionada pela sua função social. Conforme o INCRA (1992), neste
período cadastrou-se, através de formulários declaratórios para proprietários,
parceiros e arrendatários.
Em 1970, foi criado o Instituto Nacional de Colonização e Reforma
Agrária – INCRA, que fez com que se tornasse necessário reestruturar o
sistema cadastral do país. Para isto, o Governo colocou em prática, em 1972, a
Lei n
o
5.868, que tratava do Sistema Nacional de Cadastro Rural e realizava o
primeiro cadastramento geral, o qual compreendia o Cadastro de Imóveis
5
Rurais, o Cadastro de Propriedades e Detentoras de Imóveis Rurais, o
Cadastro de Parceiros Rurais e o Cadastro de Terras Públicas. Estes cadastros
tinham por objetivos promover a integração e sistematização da coleta,
pesquisa e tratamento de dados e informações sobre o uso e posse da terra
(SALGADO, 2000).
No final da década de 1970 houve o segundo recadastramento com a
primeira tentativa de registrar uma coordenada geográfica do imóvel no
formulário de coleta e posterior lançamento de cartas. Embora amplamente
contemplados no Estatuto da Terra, o Cadastro Rural não se efetivou em sua
totalidade, sendo desenvolvido de forma declaratória (SALGADO, 2000).
Em meados de 1992 foram efetuadas as atualizações, depois de quinze
anos sem revisões, envolvendo inclusões e alterações de dados, sendo as
demais informações, do ano agrícola de 1977/78. Nesta data, adotaram-se
novos formulários de cunho declaratório com a finalidade de integrar dados
gráficos. Os avanços tecnológicos deste período e os tratamentos de
informações não foram absorvidos pelos órgãos gestores do cadastro,
tornando o sistema obsoleto (SALGADO, 2000).
A partir desta data, através da Instrução Especial n
o
45, de 15 de julho
de 1992, aprovada na mesma data pela Portaria Ministerial n
o
180, o INCRA
passa a gerar estatísticas Cadastrais visando as ações de planejamento e as
formulações de diagnósticos cadastrais (SALGADO, 2000).
Em 1996, o INCRA criou o Sistema de Informações Rurais (SIR), que é
estruturado com sistema de dados gráficos e literais, integrados e geor-
referenciados, apresentando-se como um novo modelo de sistema de
informações que objetiva administrar, com eficácia, a questão da posse e uso
da terra no Brasil (SALGADO, 2000).
Recentemente, foi instituída a Lei Federal n
o
10.267/2001, que tornou
obrigatório o uso do georreferenciamento com a adoção da tecnologia GPS
(Sistema de Posicionamento Global), a qual permite determinar a localização
precisa das delimitações dos imóveis rurais. Com o avanço do uso do
sensoriamento remoto com imagens de satélites tornou-se mais fácil o
monitoramento do uso da terra no Brasil (SALGADO, 2000). Na atualidade, o
cadastro de imóveis rurais continua parcialmente realizado de forma
declaratória pelos proprietários de imóveis com menos de 500 ha, sendo já
6
exigido para aqueles com área maior os procedimentos constantes nas normas
de georreferenciamento.
Segundo Loch (2007), o Sistema Nacional de Cadastro Rural é
composto pelo cadastro de imóveis rurais, pelo cadastro de proprietários de
imóveis rurais, cadastro de arrendatários e parceiros e pelo cadastro de terras
públicas. O autor afirma também que devido à estrutura centralizada existente
no Brasil, é raro encontrar dados correspondentes ao Cadastro Rural nos
municípios, e que os governos locais tendem a realizar o mapeamento de seu
território rural em escala menor que a utilizada para as áreas urbanas. Na
maioria dos casos, os mapeamentos existentes são realizados com prioridade
de representação do espaço físico e infra-estrutura, desconsiderando a
identificação das parcelas ou unidades imobiliárias rurais.
Os dados que devem constar em um Cadastro Rural se referem ao
detentor e ao imóvel (dimensões, localização, produção agrícola e pecuária,
distribuição das áreas de uso e valor), os quais deveriam ser suficientes para
refletir, de forma efetiva, todos os territórios rurais (LOCH, 2007). Atualmente,
estas informações são colhidas a partir de informações prestadas pelos
proprietários junto a Declaração do Imposto Territorial Rural, e podem não
refletir a realidade devido à subjetividade das declarações que na maioria dos
casos são desacompanhadas de documentos cartográficos.
Segundo o manual de orientações para a realização da Declaração de
Cadastro de Imóveis Rurais de 2008, as informações a serem prestadas pelos
proprietários se referem aos dados pessoais e de relacionamentos dos
proprietários, dados sobre a estrutura e sobre o uso dos imóveis.
Dados pessoais e de relacionamento: refere-se às informações das
pessoas físicas ou jurídicas, bem como os dados de sua vinculação com o
imóvel rural (propriedade, posse, arrendamento, parceria e comodato). Para as
pessoas físicas ou jurídicas são necessárias as informações de identificação e
de localização, como: nome, endereço, CPF, identidade, data de nascimento,
estado civil, nacionalidade, etc.
Dados sobre a estrutura: refere-se às informações sobre a estrutura do
imóvel, como: área, identificação, localização, bem como sua composição
relativa a desmembramentos e remembramentos, quantidades de residentes,
mão-de-obra e valores do imóvel. As informações de localização solicitadas
7
não se referem às coordenadas geográficas ou cartográficas, e sim a dados
que possam ajudar na localização do imóvel, como: distrito, povoado, colônia,
núcleo, km de rodovia, etc.
Dados sobre o uso dos imóveis: refere-se às informações relativas à
produção, formas de exploração e outras que permitem obter informações
adicionais sobre a utilização das áreas e a destinação do imóvel. Estes dados
são exigidos somente para os imóveis rurais com área total superior a quatro
módulos fiscais.
Para os imóveis rurais com área total inferior a quatro módulos fiscais
somente são exigidos os dados pessoais e de relacionamento e os dados
sobre a estrutura dos imóveis.
O Módulo Fiscal é a unidade de medida expressa em hectares, fixada
para cada município, considerando o tipo de exploração predominante no
município, a renda obtida com a exploração predominante, e outras
explorações existentes no município que, embora não predominantes, sejam
significativas em função da renda ou da área utilizada.
O módulo fiscal é o parâmetro utilizado para classificar os imóveis rurais
quanto ao tamanho, na forma da Lei n
o
8.629, de 25 de fevereiro de 1993. Por
esta classificação, entende-se como pequena propriedade o imóvel rural com
área compreendida entre um e quatro módulos fiscais; e média propriedade o
imóvel rural com área superior a quatro e até 15 módulos fiscais.
2.1.2. Georreferenciamento de imóveis rurais: normas e legislação
Tendo por finalidade eliminar problemas relacionados a limites de
imóveis rurais, assim como realizar ajustes do cadastro nacional de imóveis
rurais à modernidade advinda com a disponibilidade de tecnologias digitais de
mapeamento, culminando com a implantação de sistema de informações
geográficas, é que vem se tentando implantar no Brasil novos procedimentos
necessários para o mapeamento dos imóveis rurais. Um procedimento inicial
necessário para atingir este objetivo, e que está se tentando adotar no Brasil, é
passar a exigir nas transações cartoriais que envolvam imóveis rurais, que
estes sejam apresentados na forma digital e amarrados a uma rede de pontos
8
fixos lançados ao longo do território nacional, o que constitui o denominado
georreferenciamento (GOMES, 2004).
Com este objetivo foi criada a Lei Federal n
o
10.267/2001, que institui o
Cadastro Nacional de Imóveis Rurais – CNIR, a ser gerenciado em conjunto
pelo INCRA e pela Secretaria da Receita Federal, com a proposta de levantar
em curto prazo, todas as propriedades rurais brasileiras. Estes levantamentos
deverão ser apresentados aos Cartórios de Registro de Imóveis em
coordenadas UTM, georreferenciados ao Sistema Geodésico Brasileiro (GOMES,
2004).
A partir da Lei n
o
10.267/2001, com as suas regulamentações, instituem-
se um importante instrumento de interação entre sistemas cadastral e registral.
Ele também determinou que um código único do CNIR fosse atribuído pelo
Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária – INCRA, aos imóveis
rurais; disciplinou as normas para identificação do imóvel rural, especialmente
no tocante a definição de coordenadas dos vértices definidores de seus limites
georreferenciados ao sistema geodésico brasileiro e estabeleceu ainda ao
INCRA a tarefa de certificar a planta do imóvel rural e de seu memorial
descritivo (GOMES, 2004).
Um conjunto de normas e procedimentos foi instituído pelo INCRA para
a realização das atividades de campo, assim como elaboração de plantas,
relatórios, memoriais descritivos, monumentação de marcos nas linhas
divisórias dos imóveis, etc. Além da colocação de marcos de concreto com
chapas devidamente numeradas nos extremos das linhas divisórias dos
imóveis, as posições georreferenciadas destes marcos devem ser obtidas com
procedimentos que conduzam a incertezas não superiores a 50 cm, o que deve
ser feito com receptores GPS topográficos e geodésicos, utilizando procedi-
mentos especiais.
No momento, encontra-se em vigor apenas a exigência do geor-
referenciamento de imóveis com mais de 500 ha, estando programado para 21
de novembro de 2011 o início da exigência para propriedades menores.
9
2.2. A cartografia cadastral rural
A elaboração e a atualização de bases cartográficas e de cartas
temáticas referentes a áreas rurais podem ser realizadas a partir de
levantamentos utilizando técnicas topográficas fazendo uso de estações totais
com apoio GPS, ortofotografias ou a partir de imagens de satélites de alta
resolução, aplicando diferentes técnicas hoje disponíveis.
Voltado para finalidades rurais, embora tenham já tido algumas
sinalizações de intenções de investimentos nestas áreas, ainda faltam
profissionais devidamente preparados para gerenciar os processos, tanto em
instituições públicas que administram os cadastros quanto no setor privado de
levantamentos (LOCH, 2007).
2.2.1. Base cartográfica rural
Com a implementação do novo Cadastro Nacional de Imóveis Rurais
(CNIR), através da Lei n
o
10.267/2001 e do Decreto n
o
4.449, que o regulamenta,
pretende-se forçar a formação de bases cartográficas cadastrais rurais no país.
O georreferenciamento dos vértices das linhas divisórias dos imóveis com
precisão absoluta de, no mínimo 50 cm, dará rigor aos levantamentos
fundiários, evitando o uso de técnicas inapropriadas para a medição e o uso de
referenciais topográficos subjetivos para a localização.
Para serem completas, as bases cartográficas rurais não devem conter
apenas a estrutura fundiária, mas também outras informações, como as redes
viária, elétrica e outras, o relevo, além de informações temáticas e relacionadas
ao meio ambiente. Para conseguir um mapeamento rural deste tipo, é
necessária a utilização de diferentes tecnologias, assim como a integração de
instituições.
A tecnologia a ser utilizada na definição de linhas divisórias já está bem
definida, inclusive com o lançamento de normas e procedimentos presentes na
Lei n
o
10.267, restando apenas as exigências serem cumpridas e exigidas
pelos órgãos competentes. Para o mapeamento contendo as outras
informações, diferentes tecnologias podem ser aplicadas, desde levantamentos
topográficos tradicionais até as restituições utilizando fotos aéreas, estando
10
cada vez mais próximo à possibilidade do uso de imagens de satélites de alta
resolução, devido o avanço da tecnologia.
2.2.2. Cartografia temática rural
Vários são os temas que podem ser representados na cartografia rural,
dependendo principalmente do uso ou finalidade do mapeamento. Loch (2007)
destaca como fundamental os temas presentes em: Mapas de Glebas e, ou,
Unidades Imobiliárias, Mapa de Declividade do Solo, Mapa Geológico, Mapa de
Solo, Mapa de Uso do Solo, Mapa de Aptidão do Solo, e Mapa de Capacidade
de Uso do Solo.
2.3. Legislação brasileira pertinente à proteção do meio ambiente
2.3.1. Áreas de preservação permanente (APPs)
As APPs foram criadas em Lei com a finalidade de evitar a degradação
do ecossistema, conservar o meio ambiente e manter a qualidade de vida.
Estão previstas no Código Florestal Brasileiro (Lei n
o
4.771/1965):
“considera-se área de preservação permanente aquela área
protegida nos termos dos artigos 2
o
e 3
o
desta Lei, coberta ou
não por vegetação nativa, com a função ambiental de preservar
os recursos hídricos, a paisagem, a estabilidade geológica, a
biodiversidade, o fluxo gênico de fauna e flora, proteger o solo
e assegurar o bem-estar das populações humanas, não se
permitindo ali exploração direta (madeira, agricultura ou
pecuária), mesmo que com manejo” (BRASIL, 1965).
Nos referidos artigos do Código Florestal Brasileiro, define-se as APPs
como aquelas situadas em nove tipos de ambientes: ao longo dos cursos
d’água; em nascentes; no topo de elevações; nas encostas com declividade
superior a 45º; nas restingas; nas bordas dos tabuleiros e chapadas; em
terrenos com altitude superior a 1.800 m; nas áreas metropolitanas definidas
em lei; e em áreas declaradas do Poder Público (SILVA, 1999).
Somente em 13 de maio de 2002 as APPs foram regulamentadas por
meio da Resolução n
o
303, do Conselho Nacional do Meio Ambiente
11
(CONAMA). Essa regulamentação estabelece parâmetros, definições e limites
referentes às áreas de preservação permanente.
2.3.2. Reserva legal
O Código Florestal em seu artigo 1
o
, parágrafo 2
o
, inciso III, define a
Reserva Legal como:
“área localizada no interior de uma propriedade ou posse rural,
excetuada a de preservação permanente, necessária ao uso
sustentável dos recursos naturais, à conservação e reabilitação
dos processos ecológicos, à conservação da biodiversidade e
ao abrigo e proteção de fauna e flora nativas” (Brasil, 1965).
A Área de Reserva Legal (ARL) é a área obrigatória em todos os imóveis
rurais, que consiste num percentual da área total do imóvel rural, onde não é
permitido o corte raso da vegetação. No Art. 16 do Código Florestal Brasileiro
(Lei n
o
4.771/1965) são definidos percentuais mínimos em função da
localização dos imóveis. Aqueles situados em área de floresta localizada na
Amazônia Legal, o percentual é 80%, e nas propriedades situadas em área de
floresta ou outras formas de vegetação nativa localizada nas demais regiões do
país, o percentual é 20%.
No mesmo artigo do Código Florestal Brasileiro, diz que a ARL deve ser
averbada à margem da inscrição de matrícula do imóvel, no registro de imóveis
competente, sendo vedada a alteração de sua destinação, no caso de
transmissão a qualquer título, ou de desmembramento da área. Com isto, o
proprietário do imóvel pode mudar, mas a área destinada para reserva legal
permanece imutável.
Em 2002, entrou em vigor para o estado de Minas Gerais a Lei n
o
14.309, que dispõe sobre as políticas florestais e de proteção à biodiversidade
no estado, criando algumas importantes particularidades com relação à
legislação federal. No seu Art. 14, ela destaca a importância da área de reserva
legal, definindo sua equivalência a 20% da área total da propriedade, tal como
consta na Lei Federal.
12
No Art. 15 desta Lei encontra-se um atenuante no que se refere ao
percentual da Reserva Legal na propriedade, onde leva-se em conta o
tamanho da mesma, e ainda está escrito que:
Na propriedade rural destinada à produção, será admitido
pelo órgão ambiental competente o cômputo das áreas de
vegetação nativa existentes em áreas de preservação
permanente no cálculo do percentual de reserva legal, desde
que não implique conversão de novas áreas para o uso
alternativo do solo e quando a soma da vegetação nativa em
área de preservação permanente e reserva legal exceder a:
I – 50% da propriedade rural com área superior a 50 ha,
quando localizado no Polígono das Secas, e igual ou superior a
30 ha, nas demais regiões do Estado.
II – 25% da propriedade rural com área igual ou inferior a 50
ha, quando localizada no Polígono das Secas, e igual ou
inferior a 30 ha, nas demais regiões do Estado.
No Art. 16 da mesma lei estadual estão escrito:
A reserva legal será demarcada a critério da autoridade
competente, preferencialmente em terreno contínuo e com
cobertura vegetal nativa. No seu § 1
o
diz: “Respeitadas as
peculiaridades locais e o uso econômico da propriedade, a
reserva legal será demarcada em continuidade a outras áreas
protegidas, evitando-se a fragmentação dos remanescentes da
vegetação nativa e mantendo-se os corredores necessários ao
abrigo e ao deslocamento da fauna silvestre”.
Foi publicado no dia 22 de julho de 2008 o Decreto Federal n
o
6.514,
que dispõe sobre infrações e sanções administrativas ao meio ambiente que
estabelece multas de R$ 500,00 a R$ 100.000,00 para quem deixar de averbar
a reserva legal no registro de imóveis.
2.4. Métodos de obtenção de informações espaciais
Para criar ou atualizar plantas cadastrais básicas, pode-se obter dados
espaciais georreferenciados a partir da transformação de dados já existentes
ou a partir de métodos diretos (topografia e, ou, geodésia) ou métodos indiretos
(sensoriamento remoto).
13
2.4.1. Topografia – avanços recentes da topografia
Apesar de se ter notícias de levantamentos topográficos realizados há
mais de 3.000 anos atrás, nos últimos anos, com o desenvolvimento da
eletrônica e da computação, surgiram os equipamentos eletrônicos para medir
ângulos e distâncias, proporcionando um grande avanço nas tecnologias de
obtenção e processamento dos dados de campo. Medidores eletrônicos de
distâncias viabilizaram a medição de distâncias com precisão. Uma solução
mais completa para a coleta e armazenamento de dados oriundos da
mensuração apareceu com o uso das estações totais, que reúne num único
equipamento um “teodolito eletrônico e um distanciômetro eletrônico”, o que se
constituiu em um marco extremamente significativo em toda a história da
topografia. O aparecimento desses equipamentos, aliados à automação de
cálculos e desenhos, fundamenta o conceito de “topografia digital” permitindo
que todas as etapas necessárias à elaboração de uma carta topográfica sejam
efetuadas utilizando dispositivos digitais (SOUZA, 2001).
Assim, uma estação total (total station) combina os componentes
básicos: a medição eletrônica de distâncias e de ângulos, um microprocessador, e
um dispositivo próprio para armazenamento de dados, formando um único
equipamento. Constitui-se, assim numa excelente ferramenta para trabalhos de
natureza cadastral, inclusive por minimizar a atuação de um operador com
anotação, inserção de dados no computador para cálculos, etc.
Nos microprocessadores das estações totais podem existir diferentes
programas internos que possibilitam uma alta produtividade nos trabalhos de
campo e facilidade no manuseio e transmissão dos dados. Uma vez
transferidos os dados para o computador, pode-se utilizar diferentes programas
de topografia, que permitem a realização de cálculos e desenhos digitais com
excelentes qualidades.
2.4.2. Sistema de Posicionamento Global (GPS)
O GPS ou NAVSTAR-GPS (NAVigation Satellite with Time And Ranging)
é um sistema de radionavegação por satélite desenvolvido pela Força Aérea
dos EUA durante as décadas de 1970 e 1980 e foi declarado totalmente em
14
operação na década de 1990. O seu objetivo foi o de ser o principal sistema de
navegação das forças armadas americanas.
Como o nome sugere, o GPS é um sistema de abrangência global. Esse
sistema tem facilitado todas as atividades que necessitam de posicionamento,
fazendo com que algumas concepções antigas pudessem ser postas em
prática (GALERA, 2000).
A concepção do sistema GPS permite que um usuário, a qualquer hora e
em qualquer local da superfície terrestre, ou próximo a ela, tenha à sua
disposição, no mínimo, quatro satélites para serem rastreados. Esse número
de satélites permite que se realize um posicionamento em tempo real. A grande
vantagem desta tecnologia em relação às tecnologias convencionais, é a não
necessidade de intervisibilidade entre estações, além de poder ser utilizado sob
quaisquer condições climáticas (GALERA, 2000).
O princípio básico de navegação pelo GPS consiste na medida de
distâncias entre o usuário e no mínimo quatro satélites. Conhecendo as
coordenadas dos satélites num sistema de referência apropriado, é possível
calcular as coordenadas da antena do usuário no mesmo sistema de referencia
dos satélites (GALERA, 2000).
Enquanto na topografia se mede diretamente ângulos e distâncias, com
o GPS se obtém matematicamente as coordenadas espaciais do centro de
uma antena coletora, através da resolução de sistema de equações que
envolvem coordenadas e outros elementos (SOUZA, 2001).
O uso desta tecnologia está cada vez mais difundido. Existem
rastreadores que trabalham com diferentes confiabilidades, podendo-se
trabalhar com equipamentos desenvolvidos com a finalidade de se realizar
navegação (receptores de navegação) e os receptores topográficos ou
geodésicos que dispõem de ferramentas que permitem colher informações
sobre posições de linhas e, ou, pontos que constituem os elementos básicos de
um desenho digital resultante de um cadastro multifinalitário, realizado tanto no
meio urbano como no rural.
As possibilidades de utilização do GPS são extremamente amplas para
usos em geodésia, topografia, navegação e áreas afins. Podem ser usados em
controle de levantamentos cadastrais, problemas de engenharia, navegação de
precisão, fotogrametria, sensoriamento remoto, entre outros (SOUZA, 2001).
15
Para o processamento dos dados rastreados usando GPS podem-se
utilizar diferentes metodologias, umas que conduzem a resultados compatíveis
à elaboração de mapas em pequenas escalas (por exemplo, 1:100.000 com
rastreadores de navegação), grandes escalas (por exemplo 1:500 com GPS
topográficos ou geodésicos), e até desenhos na forma digital (na escala 1:1) ou
pontos de redes de referencias cadastrais para as mais diversas finalidades,
podendo servir inclusive para acompanhamento de obras de engenharia
(SEGANTINE, 2005).
2.4.3. Sensoriamento remoto
O sensoriamento remoto utiliza sensores a bordo de aeronaves ou
satélites, equipamentos para transmissão, recepção, armazenamento e
processamento de dados, com o objetivo de estudar o ambiente terrestre nos
domínios espacial, temporal e físico, através do registro e da análise das
interações entre a radiação eletromagnética e os objetos presentes na
superfície do planeta Terra (ROCHA, 2000).
A evolução do sensoriamento remoto através de sensores mais
avançados, proporcionando imagens com resoluções cada vez melhores,
associadas com as técnicas de extração de informações oriundas do
processamento de imagens, ampliou sua aplicabilidade a diversas áreas do
conhecimento: levantamento de recursos ambientais, análise ambiental,
geologia, agricultura, florestas, estudos urbanos, entre outras (ROCHA, 2000).
O sensoriamento remoto tem sido cada vez mais utilizado na produção
de mapas da cobertura terrestre e no monitoramento de recursos naturais. Os
dados obtidos a partir de satélites propiciam coberturas repetitivas da superfície
terrestre em intervalos relativamente curtos. Esses dados podem ser
processados rapidamente, por meio de análise associadas aos sistemas
computacionais (RIBEIRO, 2003).
Os primeiros satélites faziam a coleta de dados sobre a superfície da
Terra contendo a bordo sensores com resolução espacial relativamente pobre.
Por exemplo, o MSS (Multispectral Scanner Subystem) dos satélites Landsat-
1, 2 e 3 foi concebido com resolução espacial de 80 m por 80 m, o que equivale
a uma área de 6.400 m
2
no solo. Hoje, existem satélites como o IKONOS, que
16
carregam a bordo sensor cuja resolução espacial, no módulo pancromático, é
de 1 m x 1 m. Recentemente, foi colocado na órbita terrestre outro satélite com
alta resolução espacial, o Quickbird, com resolução espacial de 61 cm x 61 cm,
ou seja, menos de um metro quadrado (MOREIRA, 2004).
À medida que as técnicas de utilização e os sensores geradores das
imagens de satélites de alta resolução vão se aprimorando, a sua utilização
para o mapeamento cadastral rural em áreas de minifúndios vai se tornando
cada vez mais utilizável. Elas ainda não estão atendendo a legislação no que
diz respeito à precisão posicional de 0,5 m exigido pela Lei n
o
10.267, para
definição de vértices das linhas divisórias, porém a riqueza de informações da
imagem compensa e complementa um mapa que possui apenas linhas e
pontos.
2.5. Classificação de imagens digitais
Classificar uma imagem digital significa associar a cada pixel da imagem
um rótulo ou tema. Desta forma, uma imagem numérica é transformada numa
imagem temática, onde o número de categorias é definido pelo próprio analista.
Segundo Novo (1992), a análise de uma imagem digital pode ser enquadrada
em dois grandes grupos: análise digital e análise visual. Dentro do grupo da
análise digital pode ser citada ainda a classificação supervisionada e classificação
não-supervisionada.
Um terceiro método chamado de classificação híbrida pode também ser
empregado. Trata-se da associação de algoritmos não-supervisionado e
supervisionado. Exige do analista o conhecimento da área de estudo, mesmo
que seja no final do processo, permitindo o agrupamento de pixels que podem
ser convenientemente tratados como classes distintas (RIBEIRO, 2003).
Segundo Moreira (2004), a classificação visual de imagens é realizada
utilizando o raciocínio lógico, dedutivo e indutivo para entender e definir o
comportamento dos elementos presentes nas imagens, levando em conta
elementos básicos da interpretação qualitativa, como: forma, tamanho,
tonalidade, cor, textura padrão, sombra, adjacências, etc. Para esta operação
pode-se realizar inicialmente uma individualização de áreas que apresentam os
mesmos elementos básicos da interpretação qualitativa, e numa etapa
17
posterior, realizar um trabalho de campo para reconhecimento ou comprovação
in loco do tipo de ocupação da terra que ocorre em cada uma das feições ou
classe de cobertura e uso da terra mapeada.
Saraiva (2003) descreve os elementos da interpretação clássica de
forma resumida como:
- tonalidade: a luz solar incide sobre os objetos e estes a refletem sob
diferentes ângulos e intensidades, o que causa tonalidades diferentes entre as
imagens da cena, permitindo, assim, a separação dos elementos;
- tamanho: a superfície ou volume de um objeto em relação ao outro
auxilia na identificação dos elementos;
- textura: é a frequência de mudança de tonalidade dentro de uma
imagem produzida por um agregado de componentes que isoladamente não
são distinguidos na fotografia, devido ao seu pequeno tamanho;
- forma: reconhecimento de formas dos objetos na imagem conduz a
dedução (diferença entre estrada de ferro e rodovia);
- sombra: ocorre quando um objeto se interpõe e impede que os raios
solares alcancem a área dele. A sombra pode delinear o perfil do objeto,
ajudando a defini-lo ou escondê-lo devido à falta de luz; e
- padrão: as características dos elementos e suas adjacências nos
permitem sua identificação (diferença entre duas áreas de plantio).
2.6. Sistemas geodésicos e datum
Para representar os elementos da superfície terrestre com qualidade
geométrica podem-se realizar mensurações diretamente na superfície física da
terra ou a partir de imagens de satélites ou fotografias aéreas. Não existe um
modelo matemático que venha descrever pontos na superfície física da Terra,
por isto esta é substituída por uma forma geométrica que permite o cálculo
exato de posições. Assim, tendo pontos na superfície de um modelo com
perfeita definição matemática, pode-se projetar estes pontos em alguma outra
superfície que pode ser planificada. Este é o problema fundamental da
cartografia, ou seja, levar um ponto de uma superfície com curvatura para uma
superfície plana (GRIPP e SILVA, 2001).
18
Para fazer esta operação, torna-se necessário ter conhecimento de
como proceder para obter uma posição de um ponto na superfície terrestre,
levar este ponto para o modelo matemático terrestre, e posteriormente projetá-
lo para uma superfície que permita uma planificação, ou seja, uma representação
num plano. A geodésia cuida da primeira atividade e a cartografia da segunda
(GEMAEL, 1984).
A geodésia é a ciência que determina, por meio de observações, a forma
e o tamanho da Terra, as coordenadas dos pontos, comprimentos e direções
de linhas na superfície terrestre e as variações da gravidade terrestre. Na
geodésia, estudam-se as superfícies matemáticas que representam a Terra, ou
seja, o elipsoide e o esferoide (GEMAEL, 1984).
A cartografia é a ciência e a arte de expressar graficamente, por meio de
mapas e cartas, o conhecimento humano da superfície da Terra. É ciência
porque essa expressão gráfica, para alcançar exatidão satisfatória, procura um
apoio científico que se obtém pela coordenação de determinações astronômicas e
matemáticas com topográficas, geodésicas e aerofotogramétricas (GEMAEL,
1985).
Assim, para uma aplicação consistente da cartografia, torna-se necessário
ter conhecimento básico de geodésia a respeito de:
- modelos matemáticos que representam a Terra (elipsoides e esferoide);
- posicionamento de pontos projetados na superfície do modelo matemático
(coordenadas geodésicas curvilíneas – latitude, longitude e altitude),
coordenadas geodésicas tridimensionais (X, Y, Z), etc.; e
- sistemas referenciais geodésicos (SIRGAS 2000, SAD 69, Córrego
Alegre, WGS-84, etc.).
2.6.1. Sistemas referenciais geodésicos
Um dado georreferenciado é aquele que possui coordenadas amarradas
a um modelo matemático que representa a Terra, ou seja, latitude, longitude e
altitude. Em algumas situações são conhecidas coordenadas cartográficas que
podem ser convertidas em coordenadas geográficas. Mas para conhecer as
coordenadas geográficas de um ponto, é necessário também saber em qual
19
sistema de referência e modelo matemático ele foi obtido, ou seja, é necessário
conhecer bem em qual sistema geodésico ele se encontra (GEMAEL, 1984).
Um sistema geodésico é definido por um modelo matemático da Terra
ou elipsoide e o posicionamento deste em relação à Terra. O elipsoide pode
ser geocêntrico onde o seu centro coincide com o centro de massa da Terra,
ou então, quase geocêntrico, onde ele é posicionado, adaptando-se ao
território a ser utilizado (GEMAEL, 1984), conforme ilustrado na Figura 1.
Figura 1 – Elips
daptado à superfície
física d
oide adaptado à região. Fonte: elaborado pelo autor.
Na Figura 1 encontra-se ilustrado um sistema geodésico geocêntrico
cujos eixos coordenados XgYgZg tem origem no centro de massa da Terra, e
um outro sistema geodésico XYZ que teve o elipsoide a
e uma região em que foi lançado um datum (forçou-se uma coincidência
entre o elipsoide e geoide). Todos os pontos de abrangência deste sistema
geodésico forçosamente devem ser calculados usando pontos amarrados a
este datum.
Até 1979, o Sistema Geodésico Brasileiro adotava o elipsoide de
Hayford, com datum situado na localidade denominada Córrego Alegre, próximo à
cidade de Uberaba, Minas Gerais (GEMAEL, 1984).
20
O Sistema Geodésico Brasileiro (SGB) usado entre 1979 e o final de
2004, usava a imagem geométrica da terra como sendo o Elipsoide de
Referê
ontínuo –
RBMC
ica. A altitude obtida com GPS é a
geodé ngo de uma normal que é uma linha
ndicular ao elipsoide. A altitude obtida em um
ivelamento topográfico é a ortométrica, que é medida ao longo de uma vertical
que é
odésico de Referência (WGS84) já passou
por trê
os sistemas
SIRGA
ncia Internacional de 1967 (SGR-67), cujo datum coincidia com o Datum
Sul Americano – SAD-69, que está situado na localidade denominada CHUÁ,
também próximo à cidade de Uberaba (GEMAEL, 1984).
Neste datum considerou-se a ondulação do geoide como sendo nula, ou
seja, coincidiu-se o elipsoide ao geoide, fazendo com que o elipsoide se
adaptasse ao nosso território, não importando o fato de o centro do elipsoide
não coincidir com o centro de massa da Terra (GEMAEL, 1984).
Entrou em vigor no dia 25 de fevereiro de 2005 o Sistema Geodésico
Brasileiro, denominado SIRGAS2000 (Sistema de Referência Geocêntrico para
as AméricaS) em sua realização no ano de 2000. Na definição do sistema
foram utilizadas estações da Rede Brasileira de Monitoramento C
no ano 2000 (DALAZOANA e FREITAS, 2002).
Alem de ter o perfeito conhecimento do sistema referencial e o modelo
matemático do sistema geodésico utilizado, é necessário também conhecer o
geoide, que é uma superfície equipotencial (superfície de potencial gravitacional
constante) e que, em média, coincide com o valor médio do nível médio das
águas do mar. O Geoide é irregular e o elipsoide regular. A separação destas
duas superfícies é a ondulação do geoide (ou altura do geoide). Surge daí a
altitude geodésica e a altitude ortométr
sica ou geométrica e é medida ao lo
que passa pelo ponto e é perpe
n
uma linha que passa pelo ponto e é perpendicular ao geoide.
O SIRGAS2000 corresponde a uma densificação da rede de referência
internacional nas Américas ocorrida em maio de 2000. Desde o estabelecimento
do sistema GPS, o seu Sistema Ge
s atualizações, com vistas a refinar sua realização. A mais recente
atualização ocorreu em 20 de janeiro de 2002. O WGS84 mais recente é
essencialmente idêntico ao SIRGAS2000, ao nível de precisão de 1 cm,
portanto, em termos práticos, não existem diferenças entre
S2000 e o WGS84 (IBGE, 2005).
21
2.6.2. Sistemas de projeções
Diversos métodos podem ser empregados para se obter a
correspondência de pontos de uma superfície matemática da Terra a uma
superfície de projeção ou carta, constituindo os chamados sistemas de
projeções (GRIPP e SILVA, 2001).
com os da
outra (
fetam os ângulos, os comprimentos e as áreas
e, na i
dendo a propriedade necessária para um objetivo.
ntre os diversos sistemas de projeções, o mais utilizado e de uso
de projeção UTM (Universal Transversal de Mercator).
o Brasil é utilizado pelos serviços de mapeamento oficiais, por norma, desde
A teoria das projeções compreende o estudo dos diferentes sistemas em
uso, incluindo a exposição das leis segundo as quais se obtém as interligações
dos pontos de uma superfície (Terra ou superfície de referência)
carta ou superfície de projeção) (GRIPP e SILVA, 2001).
Ao projetar a superfície curva para o plano, não se consegue uma
solução perfeita, surgindo deformações de natureza angular, linear ou
superficial. Estas deformações a
mpossibilidade de eliminá-las totalmente, podem-se evitar a deformação
de uma das grandezas, e minimizar as outras, atendendo a um objetivo para o
qual a representação está sendo realizada. Assim, pode-se confeccionar uma
carta que não deforma área, porém deforma distâncias e ângulos, e vice-versa
(GRIPP e SILVA, 2001).
Nas representações cartográficas estudam-se os diversos sistemas
utilizados para a representação da superfície terrestre, considerando a
curvatura e aten
E
consagrado é o sistema
N
1955 (GRIPP e SILVA, 2001).
O sistema de projeção UTM está cada vez sendo mais utilizado, haja
vista ser o sistema de coordenadas de maior uso para o mapeamento, e pelo
fato de ferramentas como os SIG estarem sendo cada vez mais necessários,
além de fatores atuais em nosso país como a obrigatoriedade de uso de
coordenadas georreferenciadas para o registro de imóveis rurais tal como é
exigido pela Lei Federal n
o
10.267, de agosto de 2001. Profissionais das mais
diversas áreas que trabalham com posições, necessitam conhecer este tipo de
coordenadas.
22
2.7. Im
m valor de média da
intens
e são quantizados em níveis,
segun
na produção de imagens orbitais são sensores que podem ser classificados
quanto à geometria de aquisição das imagens:
- Sensores de varredura linear eletrônica (pushbroom scanner): é
constituído de uma linha de detectores que produz uma imagem tal como ilustrado
na Figura 2. À medida que o satélite se desloca ele vai formando uma varredura
que é constituída de linhas transversais, que possuem cada uma os parâmetros
de orientação exterior (X
c
, Y
c
e Z
c
, κ, φ, ω), sendo X
c
, Y
c
e Z
c
as coordenadas do
centro de perspectiva no espaço objeto, e κ (yaw), φ (pitch), ω (roll) os
ângulos eulerianos que representam as rotações necessárias para tornar os
referenciais paralelos (Figura 3). Estes sensores possuem um sistema ótico com
grande campo de visada e milhares de detectores para cada banda espectral;
agens orbitais
As imagens orbitais são obtidas no formato raster, que é constituído de
uma matriz com milhares de pixels, sendo associado a cada pixel um valor de
radiância relativo à menor área da cena. Os pixels são distribuídos em forma
de uma matriz (grade), em que cada célula desta matriz é representada por
uma linha e coluna (x, y) e possui a ela associado u
idade da energia eletromagnética refletida pelos diferentes materiais
presentes no pixel. Esta representação numérica da imagem permite uma
grande variedade de aplicações, processamentos computacionais e técnicas
de análise dos dados (SCHOWENGERDT, 1997).
Os sensores de imageamento ou varredura são compostos de sistemas
óticos, que filtram a energia emitida ou refletida pelos objetos, por detectores,
que detectam e produzem sinais elétricos, qu
do a intensidade do sinal, onde esses níveis são chamados de DNs
(digital numbers). Estes dados são armazenados e enviados às estações de
recepção em Terra, onde são reordenados em conjunto de duas dimensões, e
os DNs são descritos em tons de cinza (PEDRO, 2005).
Segundo Wolf e Dewitt (2000), a maioria dos sensores utiliza um
detector chamado CCD (Charge Couple Device – Dispositivo de Carga
Acoplada), que é composto de elementos sensores pontuais, nos quais a
tensão de saída é proporcional à intensidade de luz incidente.
Os dispositivos usados para detectar a energia eletromagnética refletida
23
Figura 2 – Aquisição da Imagem por sensores de varredura eletrônica
(Pushbroom Scanner). Fonte: adaptado de Wolf (2000).
Figura 3 – Ilustração dos ângulos yaw, pitch e roll na trajetória do mageamento.
Fonte: adaptado de Pedro (2005).
24
- Sensores de varredura mecânica (Whiskbroom scanner): constituídos
de um espelho ou prisma que realiza rotação mecânica, mudando o campo de
visão segundo uma direção perpendicular à linha voo (Figura 4); e
- Sensores de área ou quadro (frame): constituídos de uma matriz de
detectores capaz de capturar a imagem bidimensional em um único instante,
(Figura 5).
Figura 4 – Aquisição da Imagem por sensores de varredura mecânica
(Whiskbroom Scanner). Fonte: adaptado de Wolf (2000).
similar à aquisição de imagens através de câmaras fotográficas analógicas
Figura 5 – Aquisição da Imagem por sensores de área ou quadro (Frame).
Fonte: adaptado de Wolf (2000).
25
2.7.1. O satélite Ikonos
O satélite americano IKONOS foi lançado e colocado em órbita da Terra,
no dia
a bordo um sensor de alta resolução, do tipo
CCD,
abalhos de geração de MDE ou restituição altimétrica.
ortorretificados e os estéreos. Os georretificados recebem
apena
O produto Geo é o mais barato e com menor precisão, difere do produto
ageamento do
sensor Ikonos no momento da tomada da imagem, e que são necessários para
corrigi
24 de setembro de 1999, a uma altitude de 680 km. Sua órbita é
heliossíncrona, e quase polar, percorrida em cerca de 98 minutos à velocidade
de cerca de 7 km/s. Transporta
que permite a obtenção de imagens com resoluções espaciais de 4 m e
1 m. Foi o primeiro satélite a disponibilizar imagens de alta resolução para a
comunidade civil. O sensor a bordo do satélite recolhe em vários canais,
imagens multiespectrais e pancromáticas a uma taxa de 2.000 km
2
por minuto
(SPACE IMAGING, 2003).
Tem a capacidade de realizar visadas fora do nadir (off-nadir) com
ângulo de elevação entre 60º a 90º para qualquer azimute (SPACE IMAGING,
2003), o que permite uma taxa de revisita sobre uma mesma área, de dois a
três dias, bem como possibilita a aquisição de par estereoscópico, utilizados
para tr
No Brasil estão disponíveis para comercialização, seis níveis de
produtos Ikonos: Geo e sua variante Geo Ortho Kit, Standard Ortho, Reference,
Pro, Precision, e PrecisionPlus.
Segundo Gisplan (2003), existem três famílias de produtos Ikonos: os
georretificados, os
s correção geométrica de sistema sem aplicação de pontos de controle e
MDE, portanto, sem correção de relevo. Os produtos ortorretificados são
gerados pela própria Space Imaging, segundo diferentes níveis de precisão,
uns utilizando pontos de controle terrestres, outros não. Já os produtos
estéreos são imagens de alta resolução espacial da mesma área geográfica,
coletados de duas posições diferentes do satélite ao longo de uma mesma
passagem orbital (coletas along-track), e com superposição de pelo menos
80%.
Geo Ortho Kit por este vir acompanhado dos parâmetros de im
r a imagem de suas deformações relativas ao relevo (SPACING
IMAGING, 2001).
26
A principal diferença entre os diferentes tipos de produtos é a sua
precisão planimétrica, sendo que as melhores precisões estão diretamente
relacionadas com os ângulos de elevação com que a imagem é adquirida, e
com a utilização de pontos de controle no seu processamento geométrico. Os
produtos mais precisos (Precision e Precision Plus) são adquiridos com ângulo
de elevação de 72º a 90º, e 75º a 90º, respectivamente, já os menos precisos,
como
étricas podem ser classificadas em
dois t
vés de um
ajusta
Global Positioning Systems) ou
outro m
é o caso dos produtos Geo e Geo Ortho Kit, de 60º a 90º (SPACE
IMAGING, 2003).
2.8. Georreferenciamento e retificação de imagens orbitais
Imagens obtidas a partir de sensores remotos, sejam de plataformas
aéreas ou orbitais, não possuem qualquer vínculo com a superfície terrestre no
que diz respeito às coordenadas. Essas imagens brutas estão sujeitas a uma
série de distorções espaciais, não possuindo precisão cartográfica quanto ao
posicionamento dos objetos nela representados. Elas retratam a superfície
imageada, porém cada pixel possui apenas as coordenadas da imagem, ou
seja, a sua linha e coluna (i, j) necessárias para a construção da imagem na
tela do computador.
Estas distorções espaciais ou geom
ipos: distorções sistemáticas ou previsíveis e as não sistemáticas ou
aleatórias. As distorções sistemáticas que possuem os seus comportamentos
conhecidos são corrigidas, já as não-sistemáticas, que se referem às
distorções com comportamentos não conhecidos, são tratadas atra
mento de observações pelo método dos mínimos quadrados utilizando-
se, por exemplo, pontos identificáveis na imagem e com posições cartográficas
conhecidas (CAMPBELL, 1987). Esta posição cartográfica se refere às
coordenadas de pontos de controle em algum sistema de coordenadas, sendo
o mais comum, o uso do sistema de projeção Universal Transversal de
Mercator (UTM), obtido de alguma representação cartográfica já existente ou a
partir de mensuração realizada diretamente na superfície terrestre através de
levantamentos utilizando a tecnologia GPS (
étodo de levantamento tradicional.
27
Quando se associa à imagem um sistema de coordenadas e este possui
como base uma projeção cartográfica, que é uma maneira matemática de
representar em um plano o que está na superfície curva da Terra, diz-se que foi
realizado um georreferenciamento da imagem (TEIXEIRAS, 2004).
e transformações geométricas, pode-se utilizar
diferen
em sido tomadas para o nadir.
Dizer que a imagem sofreu correção geométrica é dizer que ela foi
orrigida de alguma distorção. A imagem foi georreferenciada se a ela foi
coordenadas cartográfico. Já ela estará
ortorretificada se também foram realizadas as correções do relevo e os
eleme
sendo
Para a realização desta operação deve-se criar uma relação entre os
pontos do terreno, denominados pontos de controle terrestres, e os pixels (linha
e coluna) na imagem, por meio de alguma função matemática, que a partir das
diferenças de posicionamento dos pontos na imagem a ser corrigida e na
projeção cartográfica, podem-se estabelecer parâmetros que permitem corrigir
as distorções existentes na imagem pelos mais diversos motivos. Para estas
operações, denominadas d
tes tipos de modelos matemáticos.
Diz-se que a imagem é retificada se a ela foi atribuído algum sistema de
coordenadas, que pode ou não ser um sistema cartográfico. Segundo Andrade
(1998), o termo retificação advém dos conhecimentos da fotogrametria, da
metodologia de retificação de imagens, que vem a ser o processo de eliminar
os efeitos de inclinação da plataforma, transformando as imagens em verticais,
ou como se tivess
c
atribuído algum sistema de
ntos visualizados na imagem estão segundo linhas de visadas
perpendiculares ao plano da imagem, ou como se o ponto de vista que a deu
origem estivesse no infinito.
Fonseca (2004) fez a seguinte classificação bem apropriada: o
georreferenciamento de imagens pode ser realizado de dois modos distintos, o
primeiro em que se realiza uma simples correção geométrica planimétrica, o
georreferenciamento expedito utilizando-se pontos de controles, e o segundo, o
georreferenciamento rigoroso, onde é realizada a ortorretificação da imagem,
necessário para isto além dos pontos de controles, um Modelo Digital de
Elevação (MDE).
28
2.8.1. Distorções geométricas
As imagens de sensoriamento remoto podem conter distorções
geométricas sistemáticas e não sistemáticas. Entre as sistemáticas, existem as
oriundas da fabricação do sensor e da movimentação durante a aquisição dos
dados, como distorção panorâmica, variação da velocidade da plataforma e
processamento realizado pelo fornecedor da imagem. Entre as distorções não
istemáticas, tem-se o resultado de variações ou perturbações na plataforma,
como por exemplo, variações na altitude e atit 7).
Toutin (2004) a ntes de dis s: as do
observador ou sistema de aquisição (plataforma, sensor de imageamento e
outros instrumentos de medição, como giro tc.) e
as relacionadas ao que é observado (atm s
distorções relacionadas ao
superfície física da Terra para o elipsoide de referência, e da superfície do
elipsoide para uma s ie de projeção. rias
encontram-se subdivididas em subcatego do
sistema de projeção cartográfica incluído na categoria de observado.
rotação da Terra. Muitas destas distorções são removidas durante um pré-
s
ude do satélite (CAMPBELL, 198
torções em duas categoriagrupa as fo
scópio, gps, sensor estelar, e
osfera e Terra). Tem também a
sistema cartográfico em que se faz a projeção da
uperfíc Na Tabela 1, as duas catego
rias, tendo as deformações
Tabela 1 – Fontes de erros geométricos subdivididos em categorias e subcate-
gorias
Categoria Subcategoria Descrição da Fonte de Erro
Plataforma
Variação do movimento, variação na
atitude da plataforma (posição,
velocidade, orientação)
Sensor
Efeito panorâmico (ângulo de
orientação, IFOV – instantaneous field
of view)
Variaç
Ângulo de visada
ão mecânica no sensor
Observador
(sistema de aquisição)
Instrumento de medição Variação na medida do tempo
Atmosfera Refração e turbulência
Terra Efeito de curvatura, rotação e relevo
Observado
Mapa ou carta
Transferência da superfície física da
Terra para o elipsoide e do elipsoide
para o plano cartográfico
Fonte: Toutin (2004).
29
As distorções geométricas da Tabela 1 são previsíveis ou sistemáticas e
geralmente bem conhecidas. Algumas destas distorções, especialmente as que
relacionam à instrumentação, são geralmente corrigidas nas estações
recept
2004).
variação de atitude de plataforma
repres
velocidade de plataforma podem acarretar uma
mudança de escala na direção da trajetória (SCHOWENGERDT, 1997).
As distorções relacionadas ao sensor podem também incluir incerteza
nos parâmetros de calibração do sensor, distorção panorâmica que surgem na
tomada das imagens fora do nadir, e que fazem com que ocorra uma alteração
nos tamanhos dos pixels no terreno.
As distorções relacionadas à Terra também podem incluir a rotação da
Terra que gera deslocamentos para oeste; a curvatura da Terra que causa uma
variação no espaçamento dos pixels, mas para as imagens que abrangem uma
pequena porção da superfície terrestre, pode ser negligenciado. As deformações
devido o relevo da superfície terrestre, por terem maior importância, serão
abordados com mais detalhes à frente.
Na Figura 6 ilustram-se, de forma conjunta, as distorções devido às
variações da altitude e atitude da plataforma, bem como a variação da
velocidade (PEDRO, 2005).
oras ou pelos vendedores de imagem. Outras, por exemplo, as que
relacionam à atmosfera, não são corrigidas por serem específicas para as
condições atmosféricas do local e no momento da aquisição da imagem que
raramente são disponíveis (TOUTIN,
As distorções associadas à plataforma relacionam a órbita e a Terra, e
dependendo do tempo de aquisição e o tamanho da imagem, as perturbações
orbitais podem ser afetadas por várias distorções. Estes efeitos incluem a
variação de altitude da plataforma em combinação com a distância focal do
sensor, a curvatura da Terra e o relevo da superfície terrestre que podem
mudar o espaçamento dos pixels. A
entada pelos ângulos yaw (deriva), pitch (arfagem) e roll (rolagem),
conforme ilustrado na Figura 3, podem mudar a orientação e a forma das
imagens. As variações de
30
Figura 6 – Ilustração das distorções devido às variações da altitude, atitude e
velocidade da plataforma. Fonte: Pedro (2005).
de se encontram pontos no
terreno localizados acima e abaixo de um plano tomado como referencia.
Da Figura 7 podem-se tirar os seguintes elementos:
∆
r
a
→ deslocamento do ponto (a) na imagem;
a → distância na imagem do ponto (p) ao ponto (a) (a é imagem de A); e
pa’ → dist
m-se que
∆
r = pa – pa’.
C ulo A
2
0A
1
→
2.8.2. Distorção associada ao relevo
Com o objetivo de visualizar o deslocamento devido o relevo, a análise
da Figura 7 mostra uma fotografia aérea vertical, on
p
ância na imagem do ponto (p) ao ponto (a’) (a’ é imagem de A
1
).
Te
H
f
AA
'aa
12
=
omo o triangulo a0a’ é semelhante ao triang
O lhante ao triangulo AA
1
A
2
→
f
h
r
AA
12
∆
=
triangulo a0p é seme
31
Figura 7 – Deslocamento da imagem devido ao relevo. Fonte: adaptado de
Pinheiro (2003).
Realizando-se a multiplicação das igualdades dos lados homólogos
proporcionais nos triângulos semelhantes, tem-se:
f
h
H
f
r
AA
AA
'aa
12
12
∆
=
, logo
H
h
r
'aa
∆
=
, mas aa’ =
∆
r, logo
H
h.r
r
∆
∆
=
(1)
rá o deslocamento; e
em que
∆
r → deslocamento radial devido ao relevo;
r → distância radial;
∆
h → altura do objeto;
H → altura de vôo da plataforma em relação ao terreno imageado.
Da equação 1 podem-se tirar as seguintes conclusões:
- quanto maior a diferença de nível maior será o deslocamento, ou seja,
as regiões com relevo mais acidentado apresentam maior deslocamento;
- quanto maior a altitude da plataforma, menor se
32
- o deslocamento devido ao relevo será positivo se o ponto do terreno
estiver localizad
caso contrário.
O s aplicar no
mínimo uma retificação, com remoção de distorções introduzidas no momento
da coleta, inclusive realizando re-amostragem de forma tal que elas fiquem
com os pixels uniformes segundo as características do sensor, e em um
sistema de projeção cartográfica (GISPLAN, 2003; SPACE IMAGE, 2003).
Partindo deste pressuposto, pode-se considerar a situação ilustrada na
Figura 8, em que se tem o efeito da ortorretificação sobre um ponto situado na
superfície do terreno com relevo acentuado e a posição do ponto corrigida ou
ortorretificada.
o acima de um plano tomado como referência e negativo em
s fornecedores disponibilizam as imagens de satélites apó
Figura 8 – Efeito da ortorretificação de um ponto. Fonte: montado pelo autor.
ontados em plataformas orbitais
tomam imagens não só visa para adi s t m m a
tomada diferentes zimu inc
o IKONOS II, que pode tomar as imagens com elevações de 60º a 90º. Ao
adquirir uma imagem, esta vem acompanhada de um arquivo de metadados
Os sensores de altas resoluções m
ndo o n r, ma ambé pode fazer
com a tes e linações fora do nadir. Seja por exemplo
33
(
txt) onde, entre outras informações, podem-se obter a elevaç zim a
altura o de refe ncia, is 00 pa ag 3).
Na Figura 9 pode-se visualizar, além da deformação devido o relevo, a
projeç
ão e a ute,
do plan rê etc. G plan (2 3) e S ce Im e (200
ão da deformação no eixo das abscissas e das ordenadas. Com o
azimute (
Az), a elevação da visada (
α
) e a altura devido o relevo (h), pode-se
calcular também as projeções
∆
E e
∆
N (CHEN, 2001).
α
tan
h
d =
(2)
AzdN
AzsendE
cos.
.
=∆
=∆
(3)
Figura 9 – Ilustração da deformação do relevo. Fonte: adaptado de Chen e Lo
(2001).
Embora seja uma aproximação, por exemplo, por considerar a Terra
deformação devido ao relevo. Seja po exemplo os dados simulados e que
para diferentes
situações, com elevação de 90º a 60º e para desníveis de 50 m a 1000 m. Os
desnív
plana, a equação 2 permite que se tenha uma ideia da grandeza da
r
constam na Tabela 2, em que foram calculadas as deformações
eis se referem à diferença de nível entre o plano tomado como
referência para geração da imagem e um ponto na superfície do terreno.
34
Tabela 2 – Deformação devido ao relevo (em metros)
Elevação/Desnível 90º 85º 80º 75º 70º 65º 60º
50 m 0 4,3 8,8 13,4 18,2 23,3 28,9
100 m 0 8,7 17,6 26,8 36,4 46,6 57,7
200 m 0 17,5 35,3 53,6 72,8 93,3 115,5
300 m 0 26,2 52,9 80,4 109,2 139,9 173,2
400 m 0 35,0 70,5 107,2 145,6 186,5 230,9
500 m 0 43,7 88,2 133,9 181,9 233,1 288,7
600 m 0 52,5 105,8 160,8 218,4 279,8 346,4
700 m 0 61,2 123,4 187,6 254,8 326,4 404,1
1.000 m 0 87,5 176,3 267,9 363,9 466,3 577,3
Tomando por base estes valores aproximados para as deformações
devidas ao relevo, pode-se ter uma ideia das consequências do uso de
imagens que não são submetidas à ortorretificação para regiões montanhosas.
O processo de ortorretificação digital consiste na correção da imagem
ecialmente as causadas pela posição do
satélite, pela superfície física da Terra (relevo e curvatura) e pela projeção
cartog
conceitualmente simples.
Inicialm
corrigida do pixel, como ilustrado na Figura 10. Procede-se a seguir
uma in
2.8.2.1. Ortorretificação digital
devido às diversas distorções, esp
ráfica. Para a realização da ortorretificação das imagens, deve haver
necessariamente um modelo digital de elevação (MDE), sem o qual não seria
possível a correção devido ao relevo (VOLOTÃO, 2001).
O princípio da geração de ortoimagens é
ente, a partir das coordenadas de imagem e cartográficas, alem da
altitude dos pontos de controle terrestres, é realizado um ajustamento de
observações onde são obtidos os parâmetros de transformações. Dependendo
do método de ortorretificação, utilizam-se também no ajustamento os dados de
órbita do sensor no momento da tomada da imagem. Tendo-se estes
parâmetros de transformação, passa-se à próxima etapa, onde para cada pixel
i é extraído do MDE a correspondente altitude, e efetuado o cálculo matemático
da posição
terpolação para os valores de cinza dos pixels fazendo uso de algum
método de reamostragem, chegando na matriz da ortoimagem.
35
Figura 10 – Geração da ortoimagem a partir de pontos de controle e MDE.
Fonte: e
laborado pelo autor.
2.9. Métodos de correção
As distorções geométricas podem ser eliminadas e, ou, reduzidas,
-se de modelos de correção geométrica. Entre os procedimentos
matem pode-se citar: Método
Polino ão de
Polinôm
ticos de correção de
istorções pelos métodos das funções polinomiais 2D/3D como empíricos e o
método rigoroso como paramétri
er aplicado também pelo usuário, desde que se consiga
e lite e sejam utilizados também pontos de
ontrole, constituindo-se numa solução combinada.
geométrica e, ou, ortorretificação
utilizando
áticos com aplicação em sensoriamento remoto,
mial Simples, Método Polinomial Proporcional ou Racional (ou Raz
ios) e Método Paramétrico ou Rigoroso.
Toutin (2000, 2002) classificou os modelos matemá
d
co.
Toutin (2002) afirma que a correção pelo método rigoroso normalmente
é realizada pelos fornecedores das imagens que possuem os dados da
realidade física da geometria da visada (plataforma, sensor, Terra e projeção
cartográfica) que o aplicam passo a passo, mas afirmou também que o
procedimento pode s
xtrair alguns dados de órbita do saté
c
36
Boccardo (2004) referiu-se à aplicação dos métodos mencionados
anteriormente, mas também faz menção a aplicação de redes n
resolução da ortorretificação.
O método polinomial simples não considera a elevação do terreno, as
ndo que quando
utilizado para dados de sensores de alta resolução espacial, fica limitado a
peque
, projeção ou transformação afim é o mais
utilizad
o infin
ínimos quadrados,
efetua
se, em geral, ter superabundância de
pontos, a fim de otimizar a estimativa dos parâmetros de transformação
(RICHARDS e JIA, 1999).
As feições recomendadas são os pontos bem visualizados na imagem e
no terreno, como quinas de pontes, edificações, e cercas, entre
Como recomendação à distribuição dos pontos de controle, é desejável
ue eles sejam bem distribuídos ao longo de toda a extensão da imagem.
eurais na
2.9.1. Método polinomial simples
informações sobre a posição do satélite ou do sensor, se
nas áreas planas (TOUTIN e CHENG, 2000).
Trata-se de um método que faz uso de um modelo polinomial onde são
estimados coeficientes de transformação a partir de pontos de controle
identificáveis na imagem e com localização geodésica precisamente conhecida.
O uso do polinômio do primeiro grau
o. Lugnani (1987) diz que o modelo matemático de projeção Afim ou
também conhecido como equação de projeção paralela, trata de um caso
particular de uma projeção central onde o centro de projeção é deslocado para
ito.
Realiza-se um ajustamento pelo método dos m
ndo um relacionamento dos pontos de controle na imagem e no terreno,
observando-se três aspectos importantes na seleção dos mesmos: o número, a
localização e a sua distribuição. O número de pontos está relacionado ao
número de parâmetros, desejando-
outras.
q
No polinômio de primeira ordem ou transformação afim, seis parâmetros
de transformação são suficientes para modelar seis tipos de distorções,
incluindo mudança de escalas, um para cada dimensão, translação em x e y,
rotação e um parâmetro para corrigir a não ortogonalidade entre eixos
(LUGNANI, 1987).
37
Três seria o número mínimo de pontos necessários para encontrar as
incógnitas ou parâmetros de transformação, já que para cada ponto formulam-
se duas equações:
yy
b
x
b
'y
xy
a
x
a
'x
2
1
21
∆
∆
++=
+
+
=
(4)
em que
x e y representam posições na imagem corrigida;
x’ e y’ representam posições correspondentes na imagem original;
∆
x e
∆
y são coeficientes que representam a translação em x e y; e
a
i
e b
i
são os outros coeficientes de transformação.
em poderiam ser apresentados
a seguinte forma:
a
x
=
∆+++++=
1
2
5
2
4321
'
'
∆++
3
9
3
8
(6)
2.9.2.
ados da câmara do sensor e da órbita do
satélite. As agências de distribuição de imagens podem disponibilizar estes
Polinômios de maior ordem poderiam ser utilizados, porem deve-se ter
em mente que a utilização destes implicaria em maior volume de cálculos sem
ganho significativo na qualidade, e que não corrigiriam outros erros, tal como o
erro geométrico ocasionado devido à influência do relevo (SCHOWENGERDT,
1997). Os polinômios de segunda e terceira ord
d
y
y
b
x
b
xy
b
y
b
x
∆+++++
2
5
2
432
(5)
b
xy
b
y
x
b
y
b
x
b
xy
b
y
b
x
b
y
x
y
a
x
a
xy
a
y
x
a
y
a
x
a
xy
a
y
a
x
a
x
+++++++=
∆+++++++++=
2
7
2
6
2
5
2
4321
3
9
3
8
2
7
2
6
2
5
2
4321
'
'
b
y
x
y
a
x
a
xy
a
y
a
x
y
y
b
x
Para resolver os polinômios de segunda ordem, seriam necessários seis
pontos de controle, já os de terceira ordem necessitariam no mínimo dez
pontos de controle.
Método polinomial proporcional ou razão funcional
O Modelo Funcional Racional utiliza coeficientes polinomiais racionais
que são calculados a partir dos d
38
coefici
os parâmetros de
órbita,
do polinomial.
entes para imagens de alta resolução como as originarias do IKONOS II
e do Quickbird (PINHEIRO, 2003).
Na situação das imagens onde não se dispõem d
pode ser realizado também um ajustamento pelo método dos mínimos
quadrados tal como se faz pelo procedimento polinomial (transformação afim).
Segundo o PCI Geomatics (2003), os cálculos com as funções racionais
conduzem a uma maior precisão que o méto
As equações matemáticas do modelo funcional racional relacionam as
coordenadas objetos dos pontos (X, Y, Z) para as coordenadas de pixel da
imagem (r, c) ou vice-versa, assim como o modelo físico do sensor, e podem
ser apresentadas da seguinte forma:
∑∑∑
∑∑∑
p
nm
ZYX
p
),,(
===
===
p
i
nm
k
ji
nnn
nnn
nnnn
YX
b
ZYX
p
rZYX
000
2
1
),,(
),,(
===
k
nnn
ijk
ji
000
kj
k
n
j
n
i
n
ijk
Z
ZYX
a
Linha
∑∑∑
===
p
k
k
n
j
n
i
n
ijk
n
j
m
i
nnn
ZYX
d
ZYX
p
000
4
),,(
∑∑∑
=
===
p
k
k
n
j
n
i
n
ijk
n
ji
nn
ZYX
c
ZY
Colun
000
),,
(7)
em que (r
n
, c
n
) são linhas e colunas normalizadas dos pixels no espaço
imagem; (X
n
, Y
n
, Z
n
) são as coordenadas normalizadas no espaço objeto ou
terreno; e a
ijk
, b
ijk
, c
ijk
e d
ijk
são os coeficientes da transformação, chamados de
Coeficientes Polinomiais Racionais ou RPCs. As potências das
ço objeto podem variar caso a caso, sendo que quando a potência
máxim izado pelas empresas que
produz
os e são de 3
m
==
n
n
nnn
X
p
c
ZYX
a
3
(
),,(
coordenadas
do espa
a é igual a 3, tem-se o caso particular util
em as imagens, como a Space Imaging e o Digital Globe, em que os
polinômios possuem 20 term
a
ordem, e que vem sendo
empregado como padrão (XU, 2004).
os coeficientes
de tra
uma expressão matemática precisa do relacionamento entre o terreno
e a im
de conhecimento explícito dos parâmetros de
posicion do sensor (efemérides e atitude do satélite).
A Space Imaging fornece para alguns de seus produtos
nsformação que inseridos nas funções racionais polinomiais vem a
constituir
agem, e vice-versa. Com isto, o usuário reconstitui a geometria de coleta
da imagem sem necessidade
amento e orientação
39
Neste caso, a precisão final da ortorretificação é limitada somente pela
recis e interesse, e dos pontos de controle terrestres.
imagem não dispõe dos
de transformação), pode-se
observações pelo método dos mínimos quadrados,
imples, só que neste caso o
mais preciso e considera as
informações do satél
, Toutin (2004), dentre outros.
Apesar de o modelo rigoroso apresentar significativas vantagens para a
le apresenta como desvantagens:
é matematicamente difícil e exige um considerável conhecimento de
caract
ificação são apresentados de
forma
es.
Usa princípios relacionados à fotogrametria,
orbitografia, geodésia, e cartografia. O modelo reflete a realidade física
p ão do MDE da área d
Toutin (2000) afirma também que se a
coeficientes polinomiais racionais (ou coeficientes
realizar um ajustamento de
tal como o realizado para o método polinomial s
número de pontos de controle é bem superior.
2.9.3. Método rigoroso ou paramétrico
O método rigoroso é considerado o
ite e do sensor refletindo a realidade física da geometria
da visada completa e corrige as distorções da plataforma, conforme Toutin
(2000), Pinheiro (2003)
Pinheiro (2003) diz também que um modelo matemático para correção
da geometria de uma imagem deve ser capaz de distinguir vários fatores como
a física do sensor e o ambiente de aquisição da imagem. Uma das vantagens
dos modelos rigorosos é que, normalmente, possuem a capacidade de corrigir
a imagem com alta exatidão, muitas vezes com fração de um pixel.
correção geométrica de imagens, e
-
erísticas físicas do sensor; e
- para aplicação deste método, é necessário conhecer os diversos
parâmetros das imagens, que não são disponibilizados pelas empresas que as
comercializam, a menos que se pague caro pelos mesmos.
Em Toutin (2004), os métodos de ortorret
genérica, sendo que o método rigoroso, paramétrico ou também
chamado do método do Modelo Físico 3D, é mencionado como resultado da
aplicação das equações de colinearidad
O Modelo Matemático da Órbita do Satélite é baseado na condição de
co-linearidade que representa a lei física de transformação entre o espaço da
imagem e o espaço do terreno.
40
completa da geometria da visada, e reflete todas as distorções geradas durante
a formação de imagem; como os causados por:
- a plataforma (posição, velocidade, e orientação);
- o sensor (orientação, integração de tempo, e campo de visada);
- a Terra (geoide, elipsoide e relevo); e
- a projeção cartográfica
A equação de colinearidade pode ser apresentada da seguinte forma
(VOLOTÃO, 2001):
)
Z
Z(
m
)
Y
Y(
m
)
X
X(
m
)
Z
Z(
m
)
Y
Y(
m
)
X
X(
m
)f(
x
x
c33c32c31
c13c12c11
o
−+−+−
−
+
−
+
−
−=−
)
Z
Z(
m
)
Y
Y(
m
)
X
X(
m
)
Z
Z(
m
)
Y
Y(
m
)
X
X(
m
)f(
y
y
c33c32c31
c23c22c21
o
−+−+−
−
+
−
+
−
−=−
(8)
em que
x e y são coordenadas do ponto na imagem;
x
o
e y
o
são coordenadas do ponto principal ou projeção vertical do centro
de projeção sobre a imagem;
f é a distância focal;
X, Y e Z são as coordenadas do ponto no espaço objeto;
X
c
, Y
c
e Z
c
são as coordenadas do centro de perspectiva no espaço
m
ij
são elementos da matriz de rotação M, resultante da multiplicação
das m
ω
. sen
φ
. cos
κ
;
m
13
= sen
ω
. sen
κ
- cos
ω
. sen
φ
. cos
κ
;
m
21
= -cos
ω
. sen
κ
;
m
22
= cos
ω
. cos
κ
- sen
ω
. sen
φ
. sen
κ
;
m
23
= sen
ω
. cos
φ
+ cos
ω
. sen . sen
κ
;
objeto; e
atrizes de rotações, ou:
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
==
mmm
mmm
mmm
)(
R
),(
R
),(
R
M
333231
232221
131211
XYZ
ϖφκ
(9)
em que
m
11
= cos
φ
. cos
κ
;
m
12
= cos
ϖ
. sen
κ
+ sen
φ
41
m
pacial do plano
da im
as equações verificam-se nove parâmetros:
κ
,
φ
,
ω
, X
c
, Y
c
, Z
c
, f, x
o
e y
o
,
mas c
om suas equações linearizadas,
que fa ou
12 equ
2.10. M
) do relevo do terreno, armazenado através de uma estrutura
matric
elevação (MDE) é a representação da superfície da
Terra, rever a morfologia de
uma á
MDE pode ser armazenado através de estrutura matricial (ou raster)
usando as seguintes
alternativas (CASANOVA, 2005):
a do tipo nó-arco e representa uma
superf
localização (x, y) e o atributo z, correspondente ao valor de elevação ou
m
31
= sen
φ
;
32
= -sen
ω
. cos
φ
; e
m
33
= cos
ω
. cos
φ
.
Sendo
κ
,
φ
e
ω
os ângulos que representam a rotação es
agem em torno de seu centro focal, e necessárias para tornar os
referenciais paralelos.
N
omo as equações são não-lineares, para solução ou determinação de
parâmetros, necessário se torna trabalhar c
zem surgir 11 parâmetros, exigindo com isto no mínimo seis pontos (
ações) para a solução, conforme afirma (VOLOTÃO, 2001).
odelo digital de elevação
Um modelo digital de elevação (ou MDE) é uma representação
tridimensional (3D
ial (ou raster), constituído de uma grade retangular de células ou pixels,
onde a cada pixel é associado um valor numérico contendo a elevação do
terreno, amarrado em uma matriz bidimensional
O modelo digital de
no modo digital, cuja característica principal é desc
rea qualquer de forma contínua.
O
ou vetorial. Esta representação pode ser realizada
- Curvas de nível (ou conjunto de isolinhas): são linhas às quais estão
associados valores numéricos (cotas ou altitudes). As isolinhas não se cruzam,
e são entendidas como estando “empilhadas” umas sobre as outras.
- Malha triangular ou TIN (do inglês Triangular Irregular Network): é uma
estrutura do tipo vetorial com topologi
ície através de um conjunto de faces triangulares interligadas. Para cada
um dos três vértices da face do triângulo são armazenadas as coordenadas de
42
altitude. Em geral, os algoritmos para geração da grade triangular baseiam-se
numa triangulação denominada de Delaunay. Este método permite uma boa
distribuição dos pontos e evita triângulos muito deformados (Figura 11).
Figura 11 – Superfície e malha triangular correspondente. Fonte: Assad (1998).
- Grade regular: é uma representação matricial onde cada elemento da
matriz está associado a um valor numérico, como ilustra a Figura 12. Para a
geração da grade, torna-se necessário estimar, por meio
de interpoladores
matemáticos, os valores para as células que não possuem medidas de elevação,
considerando-se, para tanto, as medidas da vizinhança. Os procedimentos de
interpolação para geração de grades regulares a partir de amostras variam de
acordo com a grandeza medida.
Figura 12 – Superfície e grade regular correspondente. Fonte: Assad (1998).
43
A grade retangular de células, denominada raster, é a estrutura mais
comumente utilizada para representação digital do relevo nos Sistemas de
Informações Geográficas, onde cada célula contém o valor médio da elevação,
s principais aplicações do modelo digital de elevação e sua grande
import
análise de visibilidade a partir de pontos predefinidos;
MDEs com as imagens para geração de visualizações
tridime
s; e
ortorretificação de imagens de sensoriamento remoto.
2.11. Controle de qualidade de bases cartográficas
pouco realizado no
Brasil.
ne “qualidade” como sendo o grau de perfeição a
atingir
armazenado em uma matriz bidimensional (OLIVEIRA, 2002).
A
ância, dentro dos sistemas de informações geográficas, são (BURROUGH,
1986):
- elaboração de mapas de declividade e exposição para o apoio às
análises geomorfologicas e de erodibilidade;
- apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis);
- armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;
-
- geração de mapas de aptidão;
- definição automática de redes de drenagens e bacias hidrográficas;
- análises de projetos de terraplanagem com determinações de volumes
cortes e aterros;
- superposições de
nsionais de uma área mostrando suas características, proporcionando com
isto, uma boa fonte de informação para diversos estudos;
- geração de perfis;
- análise de variáveis geofísicas e geoquímica
-
O controle de qualidade das representações cartográficas (mapas,
cartas e plantas topográficas) é extremamente importante e
Uma parcela de culpa pode ser atribuída ao próprio produtor do mapa,
outra aos próprios usuários e contratantes destes produtos e a última ao
processo de fiscalização (GALO, 1994).
Ishikawa (2001) defi
, e comenta a definição dada por alguns autores para qualidade como
sendo satisfazer o cliente, ou seja, é a melhor forma de atender às necessida-
des explícitas ou implícitas do consumidor.
44
No Brasil, apesar da tecnologia digital já estar bastante disponível e
divulgada, e já ser utilizada na elaboração de projetos nas mais diversas áreas
do conhecimento, as Normas Técnicas da Cartografia Nacional vigentes foram
elaboradas numa época em que se utilizava, predominantemente, a tecnologia
analógica. O que existe no Brasil para normatizar a verificação de qualidade da
produção cartográfica, é o Decreto n
o
89.817, de 20 de junho de 1984, que
estabelece parâmetros para que se avalie e produza uma cartografia com
qualidade compatível aos padrões internacionais utilizando a tecnologia
daquela época (ISHIKAWA, 2001; LEAL, 2006).
Apesar de defasado em relação às tecnologias digitais atuais, o Decreto
n
o
89.817 é o que está em vigor, sendo, portanto o que se tem no Brasil para
verifica
ão da qualidade cartográfica se confunde com a qualidade
posicio
ir de imagens de satélites; já como dados secundários utiliza-
se a d
cursos financeiros, que nem
sempre são disponíveis.
r a qualidade de mapeamento, razão pela qual será tomado neste
trabalho como básico, e será alvo de estudo. Alguns aspectos relevantes e
considerados no decreto serão apresentados, assim como serão discutidos
outros aspectos relevantes em detrimento à tecnologia atual.
A verificaç
nal, e é inerente aos processos e métodos utilizados na produção de
cartas. Independente de o produto ser analógico ou digital, a sua validação
utilizando-se do Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) é a mesma (ISHIKAWA,
2001).
2.11.1. Fonte de dados
As fontes de dados para os mapas digitais utilizados atualmente no
Brasil podem ser divididas, conforme Leal (2006), em captura de dados
primários, coletados a partir de fotografias aéreas, levantamentos topográficos
digitais, ou a part
igitalização de material cartográfico (mapas e cartas topográficos) na
forma analógica, ou no papel.
Cabe aqui realçar que, no Brasil, assim como em outros países, utiliza-
se na sua maioria, a fonte de dados secundários, já que a forma primaria,
apesar de ser vantajosa, demanda maiores re
45
2.11.2
enças
entre
testada e de maior confiabilidade que podem ser
consid
alise da exatidão (LEAL,
2006).
a quantidade de
pontos
mo sendo o número mínimo de pontos, bem distribuídos por todos
os qua
eferência deve-se realizar um bom
planej além da boa distribuição, sejam
realmente homólogos, e dependendo do procedimento a ser utilizado, tenham
boas c
2.11.3
de Exatidão Cartográfica o conjunto de critérios
e normas estabelecidos e que norteiam os processos de determinação e
quanti
um
conhe
lidade de determinar a confiabilidade de uma base
cartog
ões
Regula
. Informações necessárias para análise da exatidão cartográfica
A análise da exatidão cartográfica é realizada verificando as difer
as coordenadas de pontos da carta em estudo e as coordenadas dos
pontos homólogos obtidos a partir de observações de campo, ou de outra
representação cartográfica já
eradas como coordenadas de referência. De posse destas diferenças,
diversos procedimentos podem ser utilizados para a an
Para uma boa análise é importante que se tenha um
adequada, sendo recomendável um maior número possível, desde que
o custo para o lançamento dos mesmos não seja inviável. MERCHANT (1982)
sugere 20 co
drantes da carta.
Para a escolha dos pontos de r
amento, de forma que os pontos
ondições para as operações de mensuração.
. Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC)
Entende-se por Padrão
ficação da exatidão de uma carta (ISHIKAWA, 2001).
Na utilização de qualquer material cartográfico é aconselhável
cimento prévio de sua precisão, podendo a não-observância desta
recomendação incorrer em resultados que fiquem aquém do objetivo desejado
(BURITY, 1999).
Com a fina
ráfica, deve-se realizar um tratamento estatístico considerando-se a
presença de erros sistemáticos e erros acidentais, baseando-se nas Instruç
doras das Normas Técnicas da Cartografia Nacional presentes no
Decreto n
o
89.817, de 20 de junho de 1984.
46
Para um entendimento do assunto, torna-se necessário ter uma boa
definição dos termos precisão, exatidão e acurácia cartográfica. Segundo
Andra
de va
e testando n pontos em uma carta, a média
de (1991), deve-se entender o termo
exatidão cartográfica como
sinônimo de acurácia, que é o afastamento que, como um todo, a carta teria
da verdade topográfica, enquanto
precisão refere-se unicamente à dispersão
lores observados, no caso, dos erros nos vários pontos da carta. O
mesmo autor afirma também que s
x
dos
o é o grau de concordância de uma série
de me
maior é a precisão medida, enquanto a acurácia descreve a proximidade do
2.11.4. O Decreto n
o
erros obtidos representa sua exatidão, enquanto o desvio-padrão σ
representa a precisão da mesma.
Segundo Leal (2006), a precisã
didas feitas sob condições similares ou o desvio de um conjunto de
valores de sua média. Daí traduz-se a confiabilidade das cartas em possibilitar
ao usuário uma avaliação da dispersão ao se tomar posições planimétricas e,
ou, altimétricas.
Para Vuolo (1992), precisão é uma palavra utilizada com relação aos
erros estatísticos acidentais, assim quanto menor é o erro estatístico, tanto
valor amostral com o valor verdadeiro.
8 e a classifi ão das car
No Brasil, as ções Re as das as Téc da
Cartografia Nacional e esentes n to n
o
9.817 caç tas
Instru gulador Norm nicas
stão pr o Decre
8 de 20 d de
1984, que apresenta a seguinte classificação para as cartas quanto à exatidão
(BRAS
adrão de
Exatidão Cartográfica – PEC, segundo o critério abaixo discriminado:
rta, quando
testados no terreno, não deverão apresentar erro superior ao Padrão de
Exatid
9.817, e junho
IL, 1984):
Art. 8 – As cartas quanto à exatidão devem obedecer ao P
1 – Noventa por cento dos pontos bem definidos numa ca
ão Cartográfica Planimétrica estabelecido
2 – Noventa por cento dos pontos isolados de altitude obtidos por
interpolação de curvas de nível, quando testados no terreno, não deverão
apresentar erro superior ao Padrão de Exatidão Altimétrico estabelecido.
47
Parágrafo Primeiro – Padrão de Exatidão Cartográfica é um indicador
estatístico de dispersão, relativo a 90% de probabilidade, que define a exatidão
dos trabalhos cartográficos.
Parágrafo Segundo – A probabilidade de 90% corresponde a 1,6449
o-padrão – PEC=1,644vezes o Err 9 EP (erro-padrão).
Parágrafo Terceiro – O Erro-padrão isolado num trabalho cartográfico,
não ultrapassará 60,8% do P x g
ara efeito das presentes instruções, considera-se
equivalentes as expressões Erro-padrão, Desvio-padrão e Erro médio
Quadrático.
Art. 9 – As cartas, segundo sua exati ão clas das nas c es
A, B gundo o eguintes rios:
Classe A
adrão de xatidão C gráfica animétrico 5 mm, na ala
da carta, sendo 0,3 mm na escala da carta o -Padrão c spondent
2 – Padrão e Exatid Cartog a - Altimétrico: metade da
equidistância entre as curvas de nível, send um terço a equidis a o
Erro-Padrão correspondente.
b) Classe B
1 – Padrão de Exatidão Cartográfica - Planimétrico: 0,8 mm na escala da
,5 mm na escala da carta o Erro-Padrão correspondente.
2 – Padrão de Exatidão Cartográfica - Altimétrico: três quintos da
distân
o-Padrão correspondente.
adrão de E atidão Carto ráfica.
Parágrafo Quarto – P
dão, s sifica lass
, e C, se s s crité
1 – P E arto - Pl : 0, esc
Erro orre e.
d ão ráfic
o de dest tânci
carta, sendo de 0
cia entre as curvas de nível, sendo de dois quintos o Erro-Padrão
correspondente.
C) Classe C
1 – Padrão de Exatidão Cartográfica - Planimétrico: 1,0 mm na escala da
carta, sendo de 0,6 mm na escala da carta o Err
2 – Padrão de Exatidão Cartográfica - Altimétrico: três quartos da
equidistância entre as curvas de nível, sendo a metade desta equidistância o
Erro-Padrão correspondente.
Art.10 – É obrigatória a indicação da classe no rodapé da folha, ficando
os produtos responsáveis pela fidelidade da classificação.
48
Parágrafo Único – Os documentos cartográficos não enquadrados nas
classes especificadas no artigo anterior devem conter no rodapé da folha a
indicação obrigatória do Erro-padrão verificado no processo de elaboração.
Art.11 – Nenhuma folha de carta será produzida a partir da ampliação de
qualquer documento cartográfico.
.
Parágrafo Primeiro – Excepcionalmente, quando isso se tornar
absolutamente necessário, tal fato deverá constar explicitamente em cláusula
contratual no termo de compromisso.
Parágrafo Segundo – Uma carta nas condições deste artigo será sempre
classificada com exatidão inferior do original, devendo constar obrigatoriamente
no rodapé a indicação: "Carta ampliada a partir de (... documento cartográfico)
em escala (... tal)".
A Tabela 3 apresenta um resumo dos diferentes valores do Padrão de
Exatidão (PEC) e Erro-padrão (EP) – conforme as normas do Decreto 89.817/84
Tabela 3 – Valores do PEC e EP conforme Decreto n
o
8.9817/84
Planimetria Altimetria
Classe
PEC EP PEC EP
A 0,5 mm 0,3 mm 1/2 eq 1/3 eq
B 0,8 mm 0,8 mm 3/5 eq 2/5 eq
C 1,0 mm 0,6 mm 3/4 eq 1/2 eq
Na Tabela 4 encontram-se os Padrões de Exatidão Cartográfica e os
rros-Padrão planimétricos vigentes para as escalas mais utilizadas.
2.11.5. Classificação das cartas mediante a análise estatística
tado da análise estatística pode-se realizar uma classificação
do do
desvio-padrão menores que
o admissível. Este é o caso ideal em que a carta é totalmente confiável dentro
dos padrões estabelecidos.
E
Como resul
cumento cartográfico observando o grau de confiança em atenção às
normas vigentes. Verificando a análise realizada da exatidão e da precisão do
documento avaliado, pode-se chegar às seguintes situações (LEAL, 2006):
1 – Carta Exata e Precisa: o erro médio e o
49
Tabela
Erro-padrão
4 – Padrão de exatidão cartográfica e erro-padrão planimétrico para as
escalas mais usadas
PEC
Escala Classe
Carta (mm) Terreno (m) Carta (mm) Terreno (m)
A 0,5 0,5 0,3 0,3
B 0,8 0,8 0,5 0,5
1:1000
C 1,0 1,0 0,6 0,6
A 0,5 1,0 0,3 0,6
B 0,8 1,6 0,5 1,0
1:2000
C 1,0 2,0 0,6 1,2
A 0,5 2,5 0,3 1,5
B 0,8 4,0 0,5 2,5 1:5000
C 1,0 5,0 0,6 3,0
A 0,5 5,0 0,3 3,0
B 0,8 8,0 0,5 5,0 1:10000
C 1,0 10,0 0,6 6,0
A 0,5 12,5 0,3 7,5
B 0,8 20,0 0,5 12,5 1:25000
C 1,0 25,0 0,6 15,0
A 0,5 25,0 0,3 15,0
B 0,8 40,0 0,5 25,0 1:50000
C 1,0 50,0 0,6 30,0
A 0,5 50,0 0,3 30,0
B 0,8 80,0 0,5 50,0
1:100000
C 1,0 100,0 0,6 60,0
Fonte: Leal (2006).
2 – Carta Não-Exata e Precisa: o erro médio é maior que o admissível e
o desvio-padrão é menor ou igual ao admissível. Neste caso a carta não é
confiável segundo os padrões adotados em relação ao referencial usado como
verdade terrestre, mas confiável internamente, ou seja, as diferenças de
coordenadas entre seus pontos são confiáveis.
3 – Carta Não-Exata e Não-Precisa: o erro médio e o desvio-padrão
maiores que o admissível. Este é o caso em que a carta não é confiável quer
externa, ou internamente, conforme os padrões aceitos.
4 – Carta Exata e Não-Precisa: o erro médio é menor que o admissível e
o desvio-padrão é maior que o admissível. Apesar de exata, a carta não
apresenta coerência entre as feições representadas.
As cartas com as características apresentadas nos itens 3 e 4 devem ser
desclassificadas, pois no caso de carta não-exata e imprecisa, indica falta de
coerência nas posições quando comparadas aos valores de campo considerados
50
como verdadeiros, enquanto a carta exata e imprecisa revela falta de coerência
interna entre as feições.
As cartas com as características apresentadas nos itens 1 e 2 devem ser
classificadas, pois no caso da primeira em que é exata e precisa, tem-se a
situação ideal, pois apresenta posiçõe oerentes tanto em si quanto com a
realidade física. Já a carta do item 2, apesar de falta de exatidão, apresenta
precisão quando considerada a coerência entre as feições representadas.
Neste caso, esta carta seria classificada no aspecto precisão, porém deve-se
ter cautela no seu us tam coerência com a
alidade física, e em uma eventual articulação com outros trabalhos executados
ara áreas adjacentes, corre-se o risco de haver disparidades (LEAL, 1998).
s c
o, pois suas feições não apresen
re
p
No Decreto n
o
89.817/84, as cartas, em função de seu PEC e EP podem
ser classificadas em A, B e C, em função dos valores dos erros permitidos para
cada c
s e Precisas
ta inadequadamente pela introdução
de inc
lasse. Desta forma uma carta pode ser classificada como sendo:
-
Cartas Exatas e Precisas
Este tipo de carta pode ser exata na classe A e precisa na classe A, B
ou C; ou exata na classe B e precisa na classe A, B e C; ou exata na classe C
e precisa na classe A, B ou C.
- Cartas Inexata
É o caso das classificações como sendo não exata e seja precisa para a
classe A, B ou C.
Na classificação das cartas deve-se adotar o critério de considerar
conjuntamente exatidão e precisão, prevalecendo aquela que possuir ordem
inferior, evitando assim classificar uma car
ertezas de uma classe inferior LEAL (1998).
Como diz Leal (2006), vale lembrar que o parágrafo único do Art. 10
o
do
Decreto 89.817 estabelece que as informações da classificação da carta
devem constar em seu rodapé ou dados marginais.
51
3.1. Caracterização da área de estudo
tudo está situada na Zona da Mata do Estado de Minas
Gerais, e compreende um trecho da bacia de contr Usina Hidrelétrica
Casquinha, pertencente à Universidade Federal de Viçosa, localiz
partes dos municípios de Canaã, Araponga e Ervália. A escolha da área se deu
devido
meridianos de 42º 31’ 19” W e 42º 37’ 20” W e entre os paralelos 20º 40’ 22” S
escolha desta área teve também como motivação o fato de a região
ser um
a de ondulado a montanhoso, com altitude
mínim resenta-se a
distrib assificação utilizada por Resende
(2002)
classificada como Floresta
Estaci eja, parte das espécies arbóreas perde folhas no
períod ção é condicionado
pelo c verão quente com
huvas intensas, seguidas de inverno seco com queda acentuada de
3. MATERIAL E MÉTODOS
A área de es
ibuição da
ada em
a sua proximidade de Viçosa, assim como devido à disponibilidade de
imagem de satélite recente da região. A Figura 13 mostra a área de estudo
coberta pela imagem do sensor Ikonos II, que fica compreendida entre os
e 20º 45’ 41” S.
A
a amostra típica e representativa da Zona da Mata mineira, e se
caracterizar por um relevo que vari
a de 647 m e máxima de 1.288 m. Na Tabela 5 ap
uição das fases do relevo, segundo cl
e aplicado à região do estudo.
A vegetação natural da região pode ser
onal Semidecidual, ou s
o correspondente ao inverno. Este tipo de vegeta
omportamento estacional do clima, que apresenta
c
temperatura (MEIRA, 2006).
52
F – Área coberta pela imag II na Zona da Mata o Estado de
rais e os mun angidos.
igura 13 em Ikonos , n
Minas Ge icípios abr
53
Tabela 5 – Distribuição das fases do relevo na área de estudo
Fases Declividade (%) Área (ha) %
Plano 0 – 3 200,5312 1,6
Suavemente ondulado 3 – 8 875,4164 7,0
Ondulado 8 – 20 3.070,1144 24,6
Fortemente ondulado 20 – 45 5.455,8232 43,8
Montanhoso 45 – 75 2.214,7240 17,9
Escarpado > 75 635,4544 5,1
Total 12.452,0636 100
Em uma parte considerável da região as terras são utilizadas para a
agricultura, principalmente para milho, café e feijão, sendo também utilizadas
para a pecuária, com grandes porções de terras em pastagem limpas e sujas.
3.2. Materiais e atividades desenvolvidas
Os materiais, equipamentos e softwares utilizados no desenvolvimento
deste trabalho foram os seguintes:
- imagem IKONOS II, produto GEO, com 1m de resolução;
- cartas do IBGE na escala 1/50. 000;
- quatro receptores de uma frequência GPS, Promark 2;
- um receptor de duas frequências, Novatel;
are ArcGIS 9.2;
- softwares Ashtech Solution 2.6 e TGOffice v 1.63.
ujas especificações técnicas encontram-se na
abela 6.
s azul,
verde, vermelho, infravermelho próxima e pancromática (Tabela 7). Através da
técnica
- softw
- software OrthoEngine e Focus (PCI Geomatics); e
3.2.1. Imagem orbital Ikonos II
A imagem IKONOS II utilizada foi adquirida pela UFV através da empresa
Engesat Imagens de Satélite, c
T
A imagem do sensor IKONOS II tem composição das banda
de fusão de bandas é possível obter uma imagem multiespectral de alta
resolução espacial, com pixels de 1 m². A resolução radiométrica é de 11 bits,
gerando 2.048 níveis de cinza.
54
Tabela 6 – Especificações da imagem Ikonos utilizada no estudo
Nível de Processamento Correção Geométrica-Padrão
Tipo de imagem PAN/MSI
Método de interpolação Convolução cúbica
Projeção cartográfica UTM
Datum WGS 84
Fuso
295,2658º
64,73846º
Direçã
GSD –
0,92 m
Data d
Resolu
23 Sul
Azimute nominal
Elevação nominal
o da varredura Reverse
varredura transversal 0,98 m
GSD – varredura longitudinal
e aquisição
31 de maio de 2005 às 13h25 horas (tempo médio
de Greenwich)
Porcentagem de nuvem 17%
Ângulo de elevação do sol 42,81415º
Ângulo azimutal do sol 26,7147º
Altura do plano de referência 1.025 m
ção radiométrica 11 bits por pixel
Tabela 7 – Res
infra
olução espectral (λ) e espacial das bandas azul, verde, vermelho,
vermelho próximo e pancromática do satélite Ikonos II
Banda λ (µm) Resolução Espacial (m)
Pancromática 0,45 - 0,90 1
Azul 0,45 - 0,52 4
Verde 0,52 - 0,60 4
Vermelho 0,63 - 0,69 4
Infravermelho próximo 0,76 - 0,90 4
A imagem IKONOS II disponível para a região em estudo é um produto
do tip
isão deste tipo de
produto torna-se pior em áreas montanhosas, principalmente se for adquirida
abe aqui realçar que a imagem utilizada neste trabalho foi tomada em
situaçã
o GEO, que é o mais barato e de menor precisão, que não sofreu
tratamentos especiais além de correção geométrica. A prec
com uma visada off-nadir (TOUTIN e CHENG, 2001).
C
o bem extrema em termos de elevação (ângulo de elevação nominal:
64,73846º, Figura 14), já que segundo a Space Imaging (2006), as imagens
55
Figura
e obtenção de pontos de controle terrestres
finição da metodologia de
posicio
ponto-base foi lançado aproxima-
amente no centro da área com 8 horas de rastreio com um equipamento de
ha dos locais do ponto-base e dos pontos de controle, adotou-
se como critério:
- boas condições para a recepção de sinais emitidos pelos satélites; e
14 – Ilustração das condições da tomada da imagem pelo satélite.
Fonte: elaborado pelo autor.
tipo GEO são obtidas com inclinações entre 90º, que é o ideal, até 60º que é o
caso extremo. Também se pode observar (Tabela 5) que a região em estudo
tem relevo predominantemente montanhoso, o que faz com que a deformação
do relevo seja mais acentuada.
3.2.2. Receptores GPS
As coordenadas dos pontos de controles terrestres necessários para a
ortorretificação das imagens foram obtidas utilizando o posicionamento GPS.
Conforme recomendado nas normas do INCRA para posicionamento de
imóveis rurais, adotou-se como critério para a de
namento com GPS, que os pontos tivessem precisão superior a 0,5 m.
Para atender esta precisão, o método empregado foi o estático com um
tempo mínimo de rastreio de uma hora. Um
d
duas frequências.
Para escol
56
- pontos bem definidos na imagem, e com uma distribuição homogênea
por toda a área de estudo.
Desta forma, foram obtidos 91 pontos de controle selecionados em
quinas de cercas e terreiros, cantos de pontes e muros, bifurcações de
estradas, etc. Esta grande quantidade de pontos permitiu que se utilizassem
diferentes distribuições e quantidades de pontos de controle terrestres (49),
alem de pontos de checagem (42) para testar os resultados da ortorretificação.
Ao término deste procedimento foram obtidas coordenadas geodésicas e
coordenadas UTM dos pontos no sistema geodésico WGS-84 (World Geodetic
System
o longo da imagem, decidiu-se subdividir a área
m quadrados com um quilômetro de lado, e ao realizar as operações de
, no mínimo um ponto por
quadrado. Na Figura 15 encontra-se a imagem com a subdivisão e pontos
tomad
ão foram realizados em 1976 pelo Departamento de Geodésia do
IBGE,
– 84).
Ao analisar a imagem Ikonos II disponível, optou-se por eliminar a região
coberta com nuvens ou sombras. Para se conseguir uma boa distribuição dos
pontos de controle terrestres a
e
campo, procurou-se escolher, de preferência
os como controle no processamento, ou como auxiliar na verificação ou
checagem dos resultados.
As coordenadas dos pontos de controle terrestres obtidos com a
utilização do rastreamento GPS se encontram no Anexo A.
3.2.3. Geração do Modelo Digital de Elevação (MDE)
Para confecção do MDE, utilizaram-se os melhores materiais
cartográficos disponíveis para a região, que são as bases cartográficas
planialtimétricas em formato digital na escala 1:50.000 elaboradas pelo Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Trata-se do resultado de
levantamento estéreo-fotogramétrico topográfico regular, cujas aerofotografias
foram tomadas em 1965. O apoio suplementar e reambulação necessários à
restituiç
e a restituição, aerotriangulação e trabalhos afins foram realizados pelo
Departamento de Cartografia também do IBGE.
57
5 – Imagem Ikonos II com delimitação da região de estudoFigura 1 e posições
dos pontos de controle e checagem obtidos com GPS.
realizados podem-se citar a j
As folhas utilizadas, no formato digital, são as de índice de nomenclatura
SF-23-X-B-V-2 – São Miguel do Anta, e SF-23-X-B-V-4 – Ervália. Como a
região de estudo não estava em apenas uma carta, houve a necessidade de
realizar um recorte das cartas e um correspondente ajuste, de forma a
possibilitar a geração do MDE necessário para a ortorretificação. Como ajustes
unção de curvas de nível das diferentes cartas, a
introdução de altitudes nas curvas de nível, o estudo da coerência da rede
hidrográfica, etc. Todo este estudo foi realizado utilizando-se das ferramentas
do programa ARCGIS.
Após verificada a coerência dos dados (curvas de nível, rede de
drenagem e limite da área), gerou-se o MDE utilizando a ferramenta
58
TOPOGRID do ARCGIS, constituindo-se assim, num dos elementos necessário
a ortorretificação da imagem. Este procedimento foi adotado para a geração de
MDEs com diferentes resoluções (20, 10, 5 e 2 m).
Como a imagem original utilizada estava no sistema de projeção UTM e
sistem
ente e a hidrografia real, estando isentos de sumidouros
(depressões espúrias) que bloqueiam o trajeto do escoamento de água
qualque C, convirja para a calha do curso d’água e, dentro da
calha, para a foz da bacia.
entas do ARCGIS descritas em Ribeiro
(2005)
3.2.5. Correção geométrica e ortorretificação
Para a realização deste trabalho foi utilizado o programa de computador
PCI OrthoEngine Satellite Edition (Licença do IGA-MG), que suporta a
aplicação dos três modelos de correção aplicados às imagens do sensor
IKONOS II ou outros sensores (ASTER, Landsat, Spot, Radarsat, etc.). O
processamento no programa é realizado em duas etapas, na primeira entra-se
com os pontos de controle terrestres, e opcionalmente também com pontos de
checagem, medindo-se as coordenadas de imagem e informando-se as
coordenadas cartográficas correspondentes. Na opção de ortorretificação,
a geodésico WGS84, optou-se por trabalhar com o MDE também nestes
sistemas, e utilizar as altitudes ortométricas.
3.2.4. Geração do Modelo Digital de Elevação Hidrologicamente Consistente
(MDEHC)
Para mapeamento das áreas de preservação permanentes (APPs) é
necessário gerar o modelo digital de elevação hidrologicamente consistente
(MDEHC) para a região do estudo. Ribeiro et al. (2002, 2005) cita que estes
modelos devem apresentar uma coincidência acentuada entre a drenagem
derivada numericam
superficial. Deve ficar assegurado de que o escoamento superficial, de
r ponto do MDEH
Em atenção a estas recomendações, tomou-se o MDE encontrado
anteriormente, e utilizando-se as ferram
, gerou-se o MDEHC constituindo-se no elemento básico e necessário
para a delimitação das APPs.
59
entra-se também com a altitude dos pontos. Como resultado desta primeira
etapa tem-se os parâmetros de transformação com os resultados do
ajustamento para os pontos tomados para controle terrestres, e para os pontos
tomados para checagem dos resultados do ajustamento. Na segunda etapa
realiza-se a correção ou ortorretificação com a realização de reamostragem de
pixels.
Excetuando os estudos relacionados à influência das resoluções dos
MDEs, as verificações de qualidades foram realizadas em duas etapas:
- Etapa 1: análise das qualidades posicionais de pontos calculados com
os parâmetros de transformação ou ortorretificação resultantes dos
ajustamentos de observações. Estes ajustamentos foram realizados utilizando
os modelos matemáticos testados e tomando por base as coordenadas
originadas de medições no campo com rastreio GPS e as correspondentes
coordenadas extraídas da imagem br
transformação ou ortorretificação foi realizado comparando as coordenadas
calculadas dos 42 pontos de checagem com as coordenadas obtidas com GPS
aqui tomadas como referência.
ado
compa
e quantidades de pontos de controle
terrest
Elevações com diferentes resoluções, associado ao método das razões de
uta. O teste da qualidade da
- Etapa 2: análise das qualidades posicionais de pontos medidos nas
imagens geradas considerando diferentes modelos matemáticos e números de
pontos de controle terrestres. O teste da qualidade da imagem foi realiz
rando as coordenadas medidas dos 42 pontos de checagem com os
valores das coordenadas obtidas com medições de campo com rastreio GPS.
As deformações resultantes do estudo desta etapa foram alvos de análise
estatística tendo por objetivo a classificação do produto gerado de acordo com
o Decreto 89.817.
Nos procedimentos de ortorretificação, testaram-se diferentes resoluções
de MDEs, modelos matemáticos
res.
3.2.5.1. Influência da resolução do modelo digital de elevação na
ortorretificacão de imagens de alta resolução Ikonos II
Nesta parte da pesquisa foi avaliado o uso de Modelos Digitais de
60
polinômios, para ortorretificação da imagem Ikonos. Optou-se pelo uso das
razões de polinômios (equação 7) devido à simplicidade, precisão e não
requer
aliadas com o uso de 42 pontos de checagem,
cujas coordenadas medidas nas ortoimagens tiveram seus resultados
GPS, o cissa, ordenada e resultante,
para cada ponto. A partir das deformações dos pontos, foram calculadas a
deform
ara a etapa 2. As análises correspondentes ao descrito
para e
números de pontos de
controle terrestres.
3.2.5.2. Influência dos modelos matemáticos na correção geométrica e
ortorretificação
Foram avaliados três modelos matemáticos na ortorretificação, cujas
características encontram-se a seguir:
- Método Polinomial Simples: neste método são necessários apenas os
pontos de controle terrestres. Para o ajustamento e cálculo dos parâmetros de
transformação pode-se escolher a ordem do polinômio a ser utilizado. O
er parâmetros de transformações e, ou, informações de órbita do sensor,
geralmente não disponibilizadas pelas empresas.
Utilizando-se 49 pontos de controle terrestres, juntamente com cada
MDE, foram geradas quatro imagens ortorretificadas. A eficiência das
resoluções dos MDEs foram av
comparados com os resultados da medição de campo utilizando o rastreio
btendo para isto a deformação em abs
ação média, o desvio-padrão (ou RMS) e a deformação máxima. Os 91
pontos de controle terrestres (49 para a ortorretificação/transformação e 42
para checagem) encontram-se na Figura 16.
Utilizando como fonte de dados, o mapeamento digital do IBGE
originário da escala 1/50.000 com equidistância de 20 m, foram gerados MDEs
com resoluções de 2, 5, 10 e 20 m. Os MDEs gerados com resoluções
diferentes, apresentam aparência semelhante ao ilustrado na Figura 17 que
possui resolução espacial de 2 m.
As análises das qualidades das ortoimagens geradas foram feitas
conforme descrito p
tapa 1 que se refere à qualidade de coordenadas calculadas com
parâmetros de transformação e ortorretificação, foram apresentados junto aos
estudos da influência dos modelos matemáticos e dos
61
Figura 16 – Pontos de controle terrestres e pontos de checagem.
Figura 17 – Modelo Digital de Elevação da região em estudo com células de 2 m.
62
progra
nômios: neste método entra-se com os pontos de
controle terrestres e com o modelo dig ação. Para o ajustamento e
cálculo dos parâmetros de transformação pode-se escolher o número de
coeficientes polinomiais a serem utilizados. O programa permite ajustar com
até vinte parâmetros. Tal como recomendado no manual do programa, neste
trabalho foi realizado um teste e verificou-se que o melhor resultado foi obtido
com seis parâmetros (equação 7).
- Método Paramétrico ou Rigoroso: neste método, além do arquivo
contendo a imagem a ser ortorretificada, deve-se ter junto a ele um arquivo txt
com o mesmo nome, contendo as informações do metadados que acompanha
a imagem. Ao informar o nome da imagem, o programa efetua uma leitura na
imagem e metadados e gera um arquivo contendo a mesma imagem, mas
companhada com os seus dados de órbita. Feito isto, parte-se para a etapa
de introdu anteriores
(equações 8 e 9).
entos, optou-se por um MDE com grade regular
ou resolução espacial de 2 m.
3.2.5.3
ssociados ao método das razões de polinômios, a partir
de um
foram calculadas a deformação média, o desvio-padrão ou RMS e a
ma permite até a quinta ordem. Neste trabalho optou-se pelo polinômio
de primeira ordem correspondente a uma transformação afim (equação 4).
- Método Razão de Poli
ital de elev
a
ção dos pontos de controle, tal como nos métodos
Similarmente ao passo anterior, foram usados 49 pontos de controle
terrestres para os procedimentos de correção geométrica/ortorretificação e 42
pontos de checagem para avaliar as imagens resultantes dos três modelos
matemáticos. Nestes procedim
. Influência do número de pontos de controle terrestres na
ortorretificação de imagens Ikonos II
Nesta etapa avaliou-se a influência do número e distribuição de pontos
de controle terrestres, a
MDE com 2 m de resolução. Ressalta-se novamente, que os pontos de
controle terrestres são aqueles usados nos ajustamentos dos modelos
matemáticos da ortorretificação, enquanto os outros, ditos pontos de
checagem, não participam do ajustamento, mas são usados para verificação da
qualidade dos produtos resultantes. A partir das deformações dos pontos,
63
deformação máxima. Neste experimento foram utilizados 49, 25 e 11 pontos de
controle terrestres.
Na Figura 18 encontra-se uma ilustração com a subdivisão da região de
estudo em quadrados com um quilômetro de lado, bem como a distribuição e
os números de pontos de controle terrestres testados.
Figura 18 – Localização dos pontos de controle e de checagem.
ste estudo foram testados diferentes números de pontos de controle
terrestr mento para cada número de pontos de controle
terrestres do com isto novos parâmetros de transformações.
Assim r também a análise da Etapa 1 e verificar as
qualid ontos calculados com os parâmetros de
transfo
3.2.6. Análise estatística
ncias (
∆
N
i
,
∆
E
i
e
∆
h
i
) entre as coordenadas observadas
Ne
es, seguido de um ajusta
(pct) testado, geran
, torna-se conveniente realiza
ades posicionais de p
rmação ou ortorretificação resultantes dos ajustamentos de observações.
A análise da exatidão de uma carta é feita baseando-se numa análise
estatística das discrepâ
64
na carta (N
i
, E
i
e h
i
) e as coordenadas de referência (N
ir
, E
ir
e h
ir
), calculadas
para cada ponto i por:
r
r
i
ii
−=
∆
o lugar das discrepâncias planimétricas das componentes (abscissa e
ordenada), pode-se utilizar na análise os erros da resultante, conforme pode
ser vis
hhh
EEE
i
ii
i
ii
−=
−=
∆
∆
NNN
r
N
ualizado na Figura 19.
Figura 19 – Análise da resultante. Fonte: Elaborada pelo autor.
A resultante, a média, bem como o desvio-padrão das discrepâncias
amostrais resultantes podem ser calculadas pelas equações 10, onde a
variável X pode representar qualquer uma das coordenadas, sejam elas
planimétricas, ou altimétricas:
()()
()
∑
∑
=
=
n
i
i
i
n
X
X
1
1
(10)
=
−
−
==
−+−=
n
i
ii
x
r
ii
r
ii
i
XX
n
MS
EEEN
S
X
1
2
22
1
1
R
65
Desta forma, pode ser realizado com as discrepâncias planimétricas das
abscissas e ordenadas (N e E), e o mesmo pode ser feito com a altitude (h). Os
erros
e recomenda o Decreto
Lei n
o
podem ser apurados em valores absolutos, já que isto é o necessário
para uma análise estatística, porém, desejando, pode-se apurar o sentido em
que os erros ocorrem.
Merchant (1982) diz que primeiramente deve-se realizar um teste de
detecção de tendências, que apura se os resultados estão isentos de erros
sistemáticos. Em seguida, trata de uma análise de precisão, onde esses testes
são baseados no nível de significância de 90% conform
89.817/84. Para a análise de tendência utiliza-se a distribuição t de
Student, enquanto a análise de precisão usa a distribuição qui-quadrado
.
Os testes de hipóteses devem ser efetuados sobre a média e desvio-padrão
mostral das discrepâncias nas abscissas, ordenadas e altitudes.
Galo (1994), Leal (2006) e outros sugerem a estimativa intervalar dada
0% de certeza para a média populacional a partir da média e
variân
sição só contem erros acidentais,
considera-se que eles atendem uma distribuição normal.
Leal (1998) também fala sobre a análise da precisão utilizando-se da
estimativa intervalar dada pela distribuição Qui-quadrado
, adotando-se um
2
tatístico da exatidão
A análise consiste em construir um intervalo de confiança de 90% de
probabilidade para a média populacional
µ
, a partir da média amostral
χ
2
a
pela distribuição t de Student por ser particularmente indicada para amostras
menores que 30, consideradas pequenas. Consiste em construir um intervalo
de confiança de 9
cia amostral que são conhecidas. Para a realização desta análise,
pressupondo que os dados relacionados à po
χ
2
intervalo de confiança de 90% para a variância populacional σ
, a partir da
variância amostral s
2
.
3.2.6.1. Teste es
X
e da
variância amostral
2
s
, dada por:
()
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+±=
n
s
XIC
t
α
µ
66
em que
µ
= média populacional;
X
= média amostral;
s = desvio-padrão amostral;
n = tamanho da amostra
α
= nível de significância = 10% para um intervalo de confiança de 90%; e
t
α
= valor tabelado na distribuição de Student, para n e α.
Obtido o valor de
µ
, o próximo passo é aplicar um teste de hipótese com
nível de significância de 10%, para validação da exatidão, confrontando a
hipótese H
o
com a H
1
:
H
0
:
µ
<
µ
0
H
1
:
µ
<
µ
0
em que
µ
0
= é a média populacional esperada, obtida em função da classe da
carta conforme normas ou o Decreto n
o
8.9817/84.
O cálculo do valor da estatística amostral t pode ser calculado por:
(
)
n
s
0
t
α
tabelado
da distribui
nível de significância (1-
α
)
(Figura 20). O valor de t amostral não satisfazendo a desigualdade
t
calc
< t
α
Real do valor da PEC (Padrão de Exatidão
Cartográfica) para a classe ceitação, faz-se o mesmo
estudo considerando o valor par B e para a classe C, se for o caso,
verificando-se com isto em qual classificação se encaixa a carta sob o aspecto
exatidão
X
µ
−
t
calc
=
O valor de t
amostral deve ser confrontado com o valor de
calc
ção
t de Student para um determinado
rejeita-se a hipótese Ho.
iza-se a análise a partir
A, e na hipótese da não a
a a classe
.
67
Figura 20 – Região de aceitação e rejeição do teste de exatidão (PEC90 ou
90% de confiança).
3.2.6.2
do desvio-padrão populacional (σ) a partir do desvio-padrão
amost
Teste estatístico da precisão
Conforme foi mencionado anteriormente, a precisão reflete o grau de
dispersão em torno da média, identificando a coerência posicional entre as
feições de uma carta.
Para verificar a precisão de uma carta ou um documento cartográfico
qualquer, segue-se procedimento semelhante ao desenvolvido na determinação
da exatidão, diferindo-se pelo tipo de teste a ser aplicado, utilizando-se o
desvio-padrão, em que se tomava como base a média.
A estimativa
ral (s) é dada por:
()
2
1
α
χ
σ
−
=
2
.1−
s
n
em qu
e
)1(
2
α
χ
−
→ é o valor obtido na tabela da distribuição Qui-quadrado,
onde se utiliza como argumento o grau de liberdade (n - 1) associado à
probabilidade α.
A seguir, aplica-se um teste de hipótese com nível de significância de
10%, formulando-se as seguintes hipóteses:
68
σ
σ
2
0
2
: ≤
o
H
σ
σ
2
0
2
1
: >H
em que
σ
0
é o erro-padrão máximo admissível (ou desvio-padrão) em precisao,
obtido em função da classe da carta conforme normas ou Decreto n
o
8.9817/84.
Para o cálculo do valor da estatística amostral Qui-quadrado (
χ
2
x
)
utiliza-se da equação:
()
σ
χ
2
2
2
x
s
1n −=
0
2
A hipótese Ho é aceita (Figura 21) se este valor satisfaz a desigualdade
χχ
α
);1n(x −
≤
em que α é o nível de significância e é igual a 10% para um intervalo de
confiança de 90%.
2
Figura 21 – Região de aceitação e rejeição do teste de precisão (PEC90 ou
90% de confiança).
Realiza-se a análise a partir do valor do EP (erro-padrão) para a classe
A, e na hipótese da não aceitação, faz-se o mesmo estudo considerando o
valor para a classe B e para a classe C, se for o caso, verificando-se com isto
em qual classificação se encaixa a carta sob o aspecto precisão.
69
Na Tabela 8 encontra-se de forma resumida as etapas a serem seguidas
para a realização do teste estatístico. Os seguintes dados são necessários:
n → número de observações;
s → desvio-padrão amostral;
x
→ média amostral; e
→ intervalo de confiança (90%). IC
Tabela 8 – Etapas necessárias para a realização do teste estatístico da análise
de qualidade cartográfica
Etapas do Teste Estatístico
Avaliação da exatidão/acurácia
Pela norma ver →
µ
0
Estimar a média populacional (
µ
) a partir
da média amostral (
x
)
t
α
, n - 1 ⇒ tabelado (
α
= 1 - IC) (n - 1)
n.
s
x
t
0
calc
µ
−
=
Realizar teste de hipótese para a média
(t de Student)
Ho :
µ
<
µ
0
ou t
calc
< t
α
, n-1
H1: µ > µ
0
1
Aceitar/rejeitar a hipótese H
o
Avaliação da precisão
Pela norma ver →
σ
0
Estimar o desvio-padrão populacional a
partir do desvio-padrão amostral
tabelado (
α
= 1 - IC) (n - 1)
⇒
χ
α
2
s
s
.)1n(
2
0
2
2
−=
χ
α
Realizar teste de hipótese para o desvio-
padrão (Qui-quadrado)
Ho :
ou
x
≤
2
σσ
2
0
2
≤
χχ
2
a
2
H
1
:
σσ
0
>
2
2
r/rejeitar a hipótese H
o
Aceita
3.2.7. Influência dos sistemas geodésicos e de
nos mapeamentos cartográficos originados de imagens de satélites
que possui coordenadas amarradas
a um modelo matemático que representa a a, latitude, longitude e
altitude. Em algumas situações são conhecidas as coordenadas cartográficas
que podem ser convertidas em coordenadas geográficas. Entretanto, para se
coordenadas geográficas
Um dado georreferenciado é aquele
Terra, ou sej
70
conhecer as coordenadas geográficas de um ponto, é necessário também
saber em qual sistema de referência e modelo matemático ele foi obtido, ou
seja, é necessário conhecer em qual sistema geodésico ele se encontra
(GEMAEL, 1984).
Devido à variedade de sistemas geodésicos disponíveis, é comum haver
confusões por parte daqueles que fazem determinações e, ou, operações
env formações de pontos ou imagens, c
No presente trabalho foi analisado a influência de sistemas e elementos
geodésicos de uso comum na comunidade técnica em transformações tipo
ortorretificações de imagens de sensores orbitais.
Para ser usado como base de referência, realizou-se um levantamento
topográfico digital de um trecho da região, utilizan
TOPCON, partindo-se de marcos com posiçõe
rastreio GPS. Como resultado, gerou-se uma planta digital com curvas de nível
e 2 em 2 metros, com coordenadas UTM no sistema WGS 84.
or meio de superposições (
overlays) foi confrontado o levantamento
pelos fornecedores) e submetidas a diferentes tratamentos, como: imagem
ortorre
Situação 3: superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem resultante de georreferenciamento rigoroso
(ortorretificação).
olvendo trans artas, etc.
do-se estação total GTS 212
s conhecidas obtidas com
d
P
topográfico digital, com as imagens Ikonos II, tipo bruta (tal como é entregue
tificada sem falha nos dados; imagem ortorretificada, mas com falha no
sistema geodésico dos pontos de controle terrestres; imagem ortorretificada,
mas com falha no sistema geodésico do MDE e imagem ortorretificada, mas
com as altitudes dos pontos de controle terrestres informada como sendo
geodésica, quando deveria ser ortométrica.
A seguir são apresentadas as situações onde foram realizadas
superposições do mapa digital usado como referência as diferentes imagens,
bruta e ortorretificadas.
Situação 1: superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem bruta.
Situação 2: superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem resultante de georreferenciamento expedito (ou
transformação polinomial simples).
71
Situação 4: superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem gerada com incoerência ao informar sobre sistema
geodésico. No processo de ortorretificação, o MDE utilizado encontrava-se no
sistem
icação, o MDE utilizado encontrava-se no
istema geodésico errado (SAD 69), já os pontos de Controle estavam no
os imóveis rurais e das classes de uso e cobertura da
Terra
Para o presente trabalho foram delimitadas as linhas divisórias de 151
ropriedades rurais por meio de entrevistas com proprietários no campo e
ndo em mãos a imagem IKONOS II obtida em maio de 2005 devidamente
rtorretificada. A área total avaliada foi de aproximadamente 3.600 ha.
Na sequência, foi efetuado o mapeamento do uso e cobertura da terra,
omo definição das seguintes classes: cafezal, área agrícola, reflorestamento,
A descrição de cada
ma delas se encontra na Tabela 9. Para tal foi efetuada uma classificação
isual da imagem ortorretificada na tela do computador, seguida de visita a
das que tenham surgido durante a
a geodésico correto (WGS 84), já os pontos de Controle terrestres
estavam no sistema errado (SAD 69).
Situação 5: superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem gerada com incoerência ao informar sobre sistema
geodésico. No processo de ortorretif
s
sistema correto (WGS 84)
Situação 6: superposição do mapa digital resultante do levantamento
topográfico com a imagem gerada com incoerência ao informar sobre sistema
geodésico. No processo de ortorretificação, o MDE encontrava-se no Sistema
geodésico correto (WGS 84), os pontos de controle terrestres também estavam
no sistema correto (WGS 84), só que os pontos de controle estavam com
altitudes geodésicas e não ortométricas como é o caso do MDE. Cabe aqui
ressaltar que a ondulação do geoide média da região é 6,76 m.
3.2.8. Mapeamento d
p
te
o
c
pasto limpo, pasto sujo, cobertura florestal e edificações.
u
v
campo para sanar possíveis dúvi
classificação. Como resultado desta operação foi obtido um mapa temático no
formato vetorial.
72
Tabela 9 – Definição das classes de cobertura e uso da terra mapeadas na
imagem Ikonos II
Classe Temática Chave de Interpretação Descrição
Áreas cobertas com vegetação
nativa nos diferentes estágios de
vegetação (capoeira, mata, etc.)
Cobertura florestal
Pasto sujo
Pequenos arbustos associados à
pastagem abandonada
P
asto limpo
Áreas transformadas para o
pastoreio
Cafezal
Cultura perene
Área agrícola
Culturas anuais (milho, feijão,
hortaliças, etc.)
Reflorestamento
Áreas com plantio de eucalipto e
pinus.
Edificações
Edificações e benfeitorias (Casas
de colonos, terreiros de
secagens de grãos, tulhas, etc.)
73
3.2.9.
solução n
Delimitação das áreas de preservação permanente (APPS) e reservas
legais
A delimitação das áreas de preservação permanente foi efetuada
seguindo a metodologia desenvolvida por Ribeiro
et al. (2002, 2005), que
atende às recomendações da Re
o
303 do CONAMA, e permite a
delimit
ão; margens dos cursos
d’água
olução espacial de
10 m,
studo foi gerado um mapa, no formato
vetorial, contendo simplesmente as regiões que se encontra em APP ou não,
independente da categoria de APP.
Não tendo informações a respeito do posicionamento das Áreas de
Reservas Legais (ARLs) dos imóveis em estudo, foram considerados neste
trabalho como apropriado para ARLs as áreas com cobertura florestal
correspondente às áreas coberta com vegetação nativa nos diferentes estágios
de vegetação (capoeira, mata, etc.).
3.2.10. Delimitação das áreas de conflito de uso da terra
Para identificação e análise do conflito de uso nas áreas destinadas à
preservação permanente foram utilizados o mapa temático com posicionamento
das linhas divisórias dos imóveis rurais com as correspondentes classes de
cobertura e uso da terra e o mapa contendo as regiões de APPs, independente
da categoria de APP. Inicialmente, realizou-se a sobreposição desses mapas
por meio das ferramentas disponíveis no módulo ArcMap do ArcGIS,
encontrando-se as regiões de interseções. Em seguida, foram obtidas as áreas
de conflito para cada classe de cobertura e uso da terra.
ação automática das seguintes categorias de APPs: terço superior dos
morros; encostas ou elevações com declividade superior a 100% ou 45º;
entorno de nascentes e suas áreas de contribuiç
; e ao longo das linhas de cumeada, nos terço superiores das sub-
bacias. Neste procedimento é requerido um MDEHC.
Inicialmente, foi produzida uma base de dados digital no formato
matricial (grade) para cada uma das cinco categorias de APPs. Os
mapeamentos foram gerados com uma grade regular ou res
compatível com as cartas do IBGE na escala 1:50.000 utilizadas como
base de dados de altimetria e hidrografia utilizada.
Numa segunda etapa do e
74
4.1. Correção geom
75
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Nesta etapa foram analisadas as influências das resoluções dos
Modelos Digitais de Elevação, dos modelos matemáticos e do número de
pontos de controle terrestres (pcts) na ortorretificação da imagem Ikonos II.
Para a geração das imagens ortorretificadas, foram usados 49 pcts
quando se avali e as resoluções dos MDEs. Em um
outro procedimento avaliou-se também, além de 49 pcts, a influência de 25 e
11 pcts. Para a val
ortorretificadas foram usados 42 pontos de controle terrestres, aqui
denominados de pontos de checagem.
4.1.1. Influência da resolução do modelo digital de elevação na ortorreti-
ficação de imagens
Tomando por base o modelo de ortorretificação das razões de
polinômios e 49 pontos de controle terrestres, foram geradas ortoimagens com
modelos digitais de elevações com as seguintes resoluções espaciais: 2, 5, 10
e 20 m. Para a análise da qualidade posicional dos produtos gerados, foram
realizadas medições nas imagens em 42 pontos de checagem, cujos
étrica e ortorretificação de imagem Ikonos II
ou os modelos matemáticos
idação de todas as imagens corrigidas geometricamente e
resultados foram comparados com as coordenadas obtidas com GPS e tidas
como refer
obtidos nos pontos de checagem das or
resoluções
nas Figuras 26 e 27 encontram os resultados de forma resumida e mostrando
as médias e valores RMS das deformaç
resultantes e deformações máxi
76
ência.
Os resultados das deformações nas abscissas, ordenadas e resultantes
toimagens geradas com as diferentes
espaciais podem ser visualizados nas Figuras 22, 23, 24 e 25; já
ões nas abscissas (E), ordenadas (N) e
mas.
Analisando as Figuras 22, 23, 24 e 25
que as deformações em abscissas (E) apresentaram-se com valores em
módulos ligeiramente maiores e com uma pequena predominância para valores
negativos. Esta diferença pode ter acontecido devido às condições bem
extremas do sensor na tomada da imagem ções do relevo
acidentado da região. Pode ainda ser resultado do uso de MDE originário de
dados de tecnologia analógica e antiga.
Por uma análise das informações contidas na Figura 26 verifica-se que
as médias dos valores absolutos das defor o dos MDEs de
2, 5 e 20 m apresentam valores maiores,
em E são maiores nas quatro ortoimagens estudadas. Pela Figura 26 podem
ser observados também que os resultados
2 m foram ligeiramente melhores.
Na Figura 27 encontra-se também um sultados mostrando
as deformações médias, RMS e máximas a partir das ortoimagens geradas de
MDEs com resoluções espaciais de 2, 5, 10 e 20 m.
Analisando a Figura 27 verifica-se também a tendência de superioridade
dos resultados apresentados com o uso do MDE com 2 m em relação às
demais resoluções, haja vista que as deformações médias e máximas foram
menores, embora o valor RMS tenha-se
resoluções, exceto a de 20 m que foi ligeiram or.
Na Tabela 10 encontram-se os resultad
objetivando a verificação do padrão de exatidão e precisão das ortoimagens
para resoluções de 2, 5 10 e 20 m.
verifica-se visual e numericamente
, bem como as condi
mações em E no cas
já os valores RMSs das deformações
apresentados com o uso do MDE de
a síntese dos re
mantido constante para as demais
ente superi
os da análise estatística realizada,
Figura 22 – Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos pontos de checagem com ortorretificação realizada com
49 pontos de controle terrestres, MDE de 2 m e modelo das razões de polinômios.
77
78
Figura 23 – Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos pontos de checagem com ortorretificação realizada com
49 pontos de controles, MDE de 5 m, e modelo das razões de polinômios.
79
adas, e resultantes dos pontos de checagem com ortorretif izada com
49 pontos de controles, MDE de 10 m, e modelo das razões de polinômios.
icação realenFigura 24 – Deformações nas abscissas, nas ord
80
Figura 25 – Def
49
ormaçõ as a as, an o da m
pontos ontroles o
iza com ortorretificação realtes dos
razões de pol
pontos de checagem c
inômios.
e result
delo das
bscissas, nas ordenad
, MDE de 20 m, e m
es n
de c
81
Figura 27 – Deformações médias, RMS e máximas para os quatro MDE testados.
Figura 26 – Valores de RMSs e médias dos valores absolutos das deformações
em abscissas (E) e ordenadas (N), e das deformações resultantes,
obtidos com os pontos de checagem medidos nas imagens
corrigidas, utilizando-se 49 pontos de controle terrestres para os
quatro MDEs testados.
82
Tabela 10 – Anális estatística do padrão de exatidão e precisão das ortoima-
gens para resoluções de 2, 5 10 e 20 m
MDE →
2 m 5 m 10 m 20 m
e
Média amostral
x
1,68 2,36 2,11 2,49
Desvio-padrão amostral (s) 1,01 1,06 1,06 1,47
Número de amostras (n) 42 42 42 42
Grau de liberdade (n-1) 41 41 41 41
Dados
Intervalo de confiança (IC) 90% 90% 90% 90%
PEC máximo (Classe A)
µ
0
2,50 2,50 2,50 2,50
t
(
α
, n – 1)
(Tabela t de Student)
(α = 1 - IC)
1,303 1,303 1,303 1,303
t
calculado
n
s
X
t
0
calc
µ
−
=
-5,261 -0,856 -2,384 -0,044
Padrão de
Exatidão
Escala 1/5.00
Condição:
1,( −
<
ncalculado
tt
α
Satisfez a condição? Sim Sim Sim Sim
-padrão máximo (Classe A)
σ
0
1,50 1,50 1,50 1,50
α
2
(υ = 41, p = 0,10) (Tabela
χ
2
)
52,941 52,941 52,941 52,941
χ
α
2
amostral
0
)
Erro
χ
σ
χ
2
0
2
2
x
s
)1n( −=
18,588 20,474 20,474 39,376
Avaliação da
Precisão:
Escala 1/5.00
Condição:
22
α
χχ
≤
x
Satisfez a condição? Sim Sim Sim Sim
Pelas anál adas, todas as ortoimagens geradas se
apresentaram classificadas com Padrão de Exatidão Cartográfica e erro-padrão
Classe A para a escala 1:5000 com os MDEs com resoluções de 2, 5, 10 e
20 m.
Embora os que geraram os MDEs sejam originados da tecnologia
analógica de cartas na escala 1:50.000 com curvas de nível com equidistância
de 20 m, as condiçõ am extremas, e a região
apresentar um relevo montanhoso, os resultados apresentados foram bons
para as quatro resoluções de MDE util adas, mostrando, contudo, que os
melhores resultados foram obtidos com a resolução de 2 m.
Mediante os resultados apresentados com a utilização do MDE com 2 m
de resolução, este será utilizado análises deste trabalho.
4.1.2. Influência três modelos matemáticos para georreferenciamento
expedito e rigoroso (ortorretificação) de imagens Ikonos II
Antes da apresentação do estudo da qualidade da imagem corrigida ou
ortorretificada, será apresentada uma verificação da qualidade dos resultados
0
ises estatísticas realiz
dados
dos
es da tomada da imagem sej
iz
nas demais
83
do ajustamento onde foram determinados
ortorretificação. Estes ajustamentos fora tilizando de coordenadas
originadas de medições no campo com espondentes
coordenadas de imagem de 49 pontos de controle terrestres.
4.1.2.1. Qualidade dos pontos calculado -
mação e ortorretificação
Nas Figuras 28, 29 e 30 encontram-se as deformações nas abscissas
(E), ordenadas (N) e deformações res iginados da aplicação dos
parâmetros de transformação e ortorret ção aplicados aos pontos de
checagem, obtidos respectivamente, pelos modelos: polinomial simples, razões
de polinômios e modelo rigoroso. Na ontra-se uma síntese da
aplicação dos parâmetros de ortorretificaç hecagem.
Analisando a Figura 28, verifica icação dos
parâmetros de transformação originár inomial simples
conduziu a um resultado com predominânc E)
e ordenadas (N) positivas.
Analisando as Figuras 29 e 30 verifica-se visual e numericamente que as
deformações nos pontos de checagem obti
com os parâmetros resultantes do ajustamento utilizando o modelo razões de
polinômios são inferiores às deforma
apresentando com isto um melhor result resultantes da
aplicação do modelo rigoroso, salientaram os
pontos 60I e 69I com deformações correspondentes a 13,4 e 8,61 m, bem
superiores às dos demais pontos. Fe nformações ou
condições destes pontos, não foram encont
os mesmos estão situados no extremo le elação ainda às
deformações em abscissas (E) apresent da aplicação do
modelo rigoroso, verifica-se uma tendência para valores negativos, e os valores
absolutos das deformações em ordenadas uenos valores, em
sua maioria, menores que 1 pixel da imagem, ou seja 1 m.
os parâmetros de transformação ou
m realizados u
rastreio GPS e as corr
s com os parâmetros de transfor
ultantes, or
ifica
Figura 31 enc
ão com os pontos de c
-se que o resultado da apl
ios do modelo pol
ia de deformações em abscissas (
dos com as coordenadas calculadas
ções obtidas com o modelo rigoroso,
ado. Entre os pontos
as deformações apresentadas pel
ito um estudo das i
radas falhas, mas observou-se que
ste da imagem. Com r
adas pelo resultado
(N) apresentam peq
84
Figura 28 – Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se
os parâmetros de transformação obtidos utilizando-se 49 pontos de controle terrestres e o modelo polinomial simples.
85
Figura 29 – Def
os
pol
orm s (N coordenadas calculadas utilizando-se
par uti se 4 ontrole terrestres e o modelo das razões de
i
) e resu
lizando-
ltantes obtidas a partir das
9 pontos de c
ações em abscissas (E), o
âmetros de ortorretificação
nômios.
rdenada
obtidos
Figu ), o s (N lada ndo
ão utiliz o m gor
ra 30 – Deformações em abscissas (E
os parâmetros de ortorretificaç
rdenada
obtidos
) e resultantes obtidas a partir
ando-se 49 pontos de controle
das coorde
terrestres e
nadas calcu
odelo ri
s utiliza
oso.
-se
86
87
Figura 31 – RMSs e médias dos valores absolutos das deformações em abscissas
(E) e ordenadas (N), das deformações resultantes, e deformações
resultantes máximas obtidos com os pontos de checagem calculados
com os parâmetros de transformações obtidos utilizando-se 49 pontos
de controle terrestres e os modelos: polinomial simples (Poli), razões de
A maioria das deformações resultantes da aplicação do modelo das razões de
polinômios (Figuras 29) se apresentou inferior a um pixel da imagem Ikonos utilizada
(1 m).
Pela síntese de resultados apresentados na Figura 31, nota-se uma
superioridade do modelo das razões de polinômios em relação ao modelo rigoroso.
Os estudos anteriores se referem apenas a influência da aplicação dos
parâmetros resultantes dos ajustamentos utilizando os três modelos matemáticos e
as coordenadas de campo e de imagem dos pontos de controle. O modelo rigoroso
apresentou um resultado inferior ao das razões de polinômios, o que pode ter
acontecido devido às ões bem extremas (ângulo de elevação 64,73846º) na
tomada da imagem e o terreno apresentarem um relevo bem acentuado, ou então, o
arquivo de imagens eu correspondente arquivo de metadados
apresentarem alguma falha.
Toutin (TOUTIN e CHENG, 2000) testou os três métodos (polinomial simples,
razões de polinômios e rigoroso) em uma região com desnível máximo de 240
metros, e chegou em coordenadas calculadas de 30 pontos de checagem que
conduziram a valores de RMSs, respectivamente, iguais a 3,35 m, 0,86 m e 1,36 m.
polinômios(RP) e rigoroso (RIG).
condiç
brutas e, ou, s
88
4.1.2.2. Qualidade posicional dos pontos nas imagens ortorretificadas
Para o estudo das qualidades das imagens, os resultados das deformações
resultantes na imagem bruta e nas imagens corrigidas podem ser visualizados na
Figura 32.
Nas Figuras 33, 34 e 35 enc as deformações nas abscissas e
ordenadas e resultantes obtidas nas imagens corrigidas com a aplicação dos
modelos: razões de polinômios, rigoroso e polinomial simples.
Na Figura 36 encontram-se representados os vetores resultantes das
diferenças entre as coordenadas tomadas como referências (obtidas com o GPS) e
na imagem bruta e imagens resultantes da aplicação dos três modelos de correções.
Analisando a disposição e os dados que constam na Figura 32, verifica-se
que as deformações nos pontos de chec
consideravelmente inferiores às defor magem que sofreu
apenas correção planimétrica com o uso do método polinomial simples. Observa-se
também que as deformações obtidas na
polinomial simples em comparação co
consideravelmente inferiores, mostrando que a correção geométrica planimétrica
que usa apenas informações de pontos de controle terrestres permitem melhorias
geométricas à imagem.
Analisando a Figura 33, verifica-se que os pontos de checagem na imagem
corrigida com o modelo polinomial sim
predominância de deformações em abscissas (E) negativas.
Analisando as Figuras 34 e 35 verifica-se visual e numericamente que as
deformações nos pontos de checagem na ação do
modelo razões de polinômios são inferiores das na ortoimagem
resultante da aplicação do modelo rigoroso. Esta diferença pode ter acontecido
devido às condições bem extremas do s magem, bem como as
condições do relevo acidentado da região, que podem ter afetado as informações de
órbita contidas na imagem e no arqui ados pelo programa
OrthoEngine PCI Geomatics. O programa extrai as informações (dados de órbita),
mas não as disponibilizam para o usuário, ele insere estes dados de órbita em uma
imagem auxiliar que é criada e que serv mo elemento de apoio do processamento.
ontram-se
agem nas imagens ortorretificadas são
mações apresentadas na i
imagem resultante da aplicação do método
m o obtido na imagem bruta, foram
ples, conduziram a um resultado com
ortoimagem resultante da aplic
às deformações obti
ensor na tomada da i
vo de metadados utiliz
e co
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
120,00
140,00
160,00
Pontos de Checagem
Deformações (m)
RIG
3,37 5,41 3,33 0,94 6,50 3,58 1,74 5,60 1,24 4,11 6,19 4,54 6,69 2,70 3,20 4,32 1,45 2,50 3,63 2,60 4,57 6,85 3,64 0,26 4,13 3,58 2,54 8,08 2,30 4,54 2,29 4,95 2 ,02 1,52 0,61 1,76 2,93 0,72 1,99 3,76 5,00 2,71
RP
1,35 1,43 1,39 1,81 2,26 2,26 1,07 1,07 1,14 1,76 0,33 1,02 0,86 1,11 0,75 2,14 1,15 1,84 1,48 2,11 2,69 3,35 0,38 3,14 1,23 2,96 2,18 2,18 0,52 3,61 1,71 3,27 0 ,75 1,70 0,77 3,2 9 0 ,50 1,87 2 ,84 0,35 0,25 0,54
Polin
12,15 7,53 14,38 37,33 16,74 1,46 21,88 44,74 22,62 21,03 8,65 26,24 13,17 30,86 25,29 30,18 14,93 12,86 2,52 27,74 19,55 14,98 12,18 12,55 30,33 4,48 22,18 34,52 36,71 19,16 33,93 51,77 61,54 39,75 4,32 23,31 8,50 28,44 23,10 35,14 42,46 1,66
Bruta
142,57 123,55 103,82 85,19 123,25 104,56 111 107,5 140,19 117,95 96,32 120,71 104,85 55,84 142,38 113,72 92,81 63,18 115,76 125,77 109,58 100,01 78,92 12 0 , 8 3 12 2 , 5 7 8 6 , 12 5 7 , 3 4 6 4 , 5 8 8 3 , 17 6 6 , 5 2 6 3 , 2 9 5 2 , 0 7 5 4 , 3 5 111, 8 1 7 4 , 9 9 9 3 , 6 0 6 9 , 4 1 5 8 , 4 3 6 0 , 0 1 5 5 , 2 0 113 , 3 7 7 9 , 6 0
2B1 4B2 5B 13A1 14B 15I 18B 20B 22B 24B 24I 25B 26B 29I 32B1 36B 37B 39I 42I 43B1 44B 44B1 48B 52B 53B 54A1 58A 60I 68I 69I VIC1 VIC3 VIC6 BR01 BR06 BR07 BR10 BR13 BR14BR15BR16BR18
Figura 32 – Deformações resultantes dos pontos de checagem na imagem bruta e nas imagens corrigidas obtidas com 49 pontos
de controle terrestres e aplicação dos três métodos: Rigoroso (RIG), Razões de Polinômios (RP) e Polinomial simples
(Polin).
89
90
-60,00
-40,00
-20,00
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
Pontos de Checagem
Deformações (m)
Deformação em E
-10,75 -6,63 13,32 33,99 -14,32 -1,14-19,91 -40,43 -20,37 -19,28 8,14-23,36-11,94 27,42 -22,90 -27,21 -13,79 11,02 -2,52 -25,11-18,08 -13,28 -11,08 -11,42 -26,85 3,48 19,99 30,24 -32,51 -16,24 30,55 46,53 55,61 -34,73 -4,27 -20,22 7,06 25,99 20,94 32,31 -37,59 1,29
Deformação em N
5,67 3,57 -5,41 -15,42 8,68 0,92 9,09 19,129,838,40-2,9211,95 5,55 -14,1610,72 13,05 5,72 -6,63 -0,1311,79 7,44 6,92 5,07 5,22 14,11-2,81-9,6116,66 17,04 10,16-14,77 -22,70 -26,36 19,33 0,68 11,60 -4,73 -11,54 -9,75 -13,82 19,76 -1,06
Deforma
ç
ão resultante
12,157,5
3
14,3
8
37,33 16,74 1,46 21,8
8
44,72 22,62 21,0
3
8,6
5
26,24 13,17 30,86 25,2
9
30,1
8
14,9
3
12,8
6
2,52 27,74 19,5
5
14,9
8
12,1
8
12,5
5
30,33 4,4
8
22,1
8
34,5
2
36,71 19,16 33,93 51,7
7
61,54 39,7
5
4,32 23,31 8,5
0
28,44 23,1
0
35,1442,46 1,6
6
2B1 4B2 5B 13A1 14B 15I 18B 20B 22B 24B 24I 25B 26B 29I 32B1 36B 37B 39I 42I 43B1 44B 44B1 48B 52B 53B 54A1 58A 60I 68I 69I VIC1 VIC3 VIC6 BR01 BR06 BR07 B R10BR13BR14BR15BR16BR18
Figura 33 – Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos pontos de checagem com correção realizada com 49
pontos de controle terrestres e aplicação do modelo polinomial simples.
91
Figura 34 – Deformações nas abscissas, nas ação com
49 pontos de controle
realizada ord
s, MDE de 2 m
enadas, e resultantes dos pontos de ch
e modelo das razões de polinômios.
ecagem com ortorretific
92
-10,00
-5,00
0,00
5,00
10,00
Deformações (m)
Pontos de Checagem
De
3,19 -4,2 -4,56 -6,59 2,34 0,02 -3,55 -3,31 -1,97 8,02 2,17 3,59 -2,15 -4,49 -1,34 -1,49 -0,22 1,61 -2,55 -0,16 1,89 -3,16 -4,40 -2,67
De
0,31 0,7 -0,39 1,86 -2,79 -0,26 2,12 -1,37 1,60 -0,94 -0,78 2,78 -0,81 -2,07 -1,51 -0,32 -0,57 -0,71 -1,46 0,70 0,63 -2,03 2,37 -0,50
formação em E
3,09 -5,26 -2,90 -0,11 -6,27 -3,03 0,90 5,33 1,15 -4,09 -5,18 -4,45 -6,61 2,19 5 -0,22 2,50 3,10 -2,57
formação em N
-1,32 1,28 -1,64 0,93 1,74 -1,92 -1,49 -1,73 0,45 -0,40 3,39 -0,89 1,05 1,58 4 -1,43 -0,06 -1,89 -0,34
De
3,20 4,32 4,57 6,85 3,64 0,26 4,13 3,58 2,54 8,08 2,30 4,54 2,29 4,95 2,02 1,52 0,61 1,76 2,93 0,72 1,99 3,76 5,00 2,71
32B1 36B 44B 44B1 48B 52B 53B 54A1 58A 60I 68I 69I VIC1 VIC3 VIC6 BR01 B R06 B R07 BR10 BR13 B R14BR15BR16BR18
formação Resultante
3,37 5,41 3,
2B1 4B 2 5
33 0,94 6,50 3,58 1,74 5,60 1,24 4,11 6,19 4,54 6,69 2,70
B 13A1 14B 15I 18B 20B 22B 24B 24I 25B 26B 29I
1,45 2,50 3,63 2,60
37B 39I 42I 43B1
das, s dos pontos de checagem com ortorretificação realizada com
Figura 35 – Deformações nas abscissas, nas ordena
de controle terrestres,
e resultante
MDE de 2 m e modelo rigoroso. 49 pontos
Figura
a imagem bruta
aprese
nor. Esta diminuição da tendência fica evidenciada devido às
deformações planimétricas passarem a acontecer de formas aleatórias, não
possuindo os seus vetores uma direção eferencial. Comparando os resultados
deformaçõe
com maior a
36 – Sentido das deformações resultantes: na imagem bruta (ampliada
5x), na imagem com correção geométrica simples (ampliada 10x)
e nas imagens ortorretificadas pelos métodos das razões de
polinômios e rigoroso (ampliada 100x).
Por uma análise visual da Figura 36 verifica-se que
nta uma tendência sistemática evidenciada pela direção e sentido dos
vetores resultantes das deformações. Esta tendência pode estar acontecendo
devido à imagem ter sido corrigida pela empresa fornecedora utilizando-se de
pontos de controle sem apoio de campo, a região tem relevo acentuado e o
sensor obteve a imagem com ângulo de elevação bem extremo (64,73846º).
Pela Figura 36 verifica-se também que após a aplicação da correção
com pontos de controle terrestres obtidos com apoio de campo e aplicação do
método polinomial simples, a tendência e os valores das deformações
diminuíram. Verifica-se ainda que após a aplicação da ortorretificação ela fica
ainda me
pr
dos dois métodos de ortorretificação, nota-se que além de apresentar menores
s, o método das razões de polinômios apresenta também vetores
leatoriedade, e consequentemente menor tendência.
93
Na Figura 37 encontram-se as médias dos valores absolutos das
deformações nas abscissas, ordenadas e resultantes, os RMSs das
stados, raz polinômios, rigoroso e polinomial simples.
deformações nas abscissas, ordenadas e resultantes para os três métodos
ão de te
Figura 37 – Valores RMSs e Médias dos valores absolutos das deformações
as (E) e ordena as deformações re , e
deformações resultantes máximas obtidos com os pontos de
checagem medidos na ig as.
Observando os dados ap 37, observa-se nas
três situações as médias das ulo) das abs (E)
foram maiores do que os das S das de ões
em E também são superiores, indicando com isto que na direção das abscissas
ocorre uma maior variabilidade. N e o método das s de
polin nta menores odo rigoroso. Por outro
lado o método polinomial simples, que apenas correção pla rica,
apresenta deformações bem maiores que os dois outros métodos.
em absciss das (N), d s sultante
s imagens corr id
resentados na Figura que
deformações (em mód cissas
ordenadas (N); os valores RM formaç
ota-se também qu razõe
ômios aprese deformações que o mét
sofre nimét
94
Na Figura 38 encontram-se as deformações médias, os valo Ss,
deformação máxima e mínima em cada imagem analisada. Pela an ssa
figura verifica-se a grande importância dos tratamentos ou transformações
aplicadas à imagem orbitais, s fatos:
- A deformação média nos pontos de checagem que na imagem bruta
era 92,33 m, diminuiu para ante da ap do
método polinomial simples, para 2,86 m na imagem ortorretificada pelo método
rigoroso, e 1,68 m na imagem método das razões de
polinômios.
A deformação máxima nos pontos de checagem que na imagem bruta
era de 142,52 m, diminuiu para 61,54
encontram-se, de forma resumida, os resultados
exatidão e precisão na imagem bruta, na imagem resultante da aplicação da
linomial simples, e nas imagens
resultantes da aplicação de do o torretificação
Para realizar a aná mados c referê os
valores de médias de deformações e RMSs recomendados pelo D reto
n
o
res RM
álise de
principalmente pelos seguinte
21,00 m na imagem result licação
ortorretificada pelo
-
m na imagem resultante da aplicação do
método polinomial simples, para 6,19 m na imagem ortorretificada pelo método
rigoroso, e 4,19 m na imagem ortorretificada pelo método das razões de
polinômios.
- A deformação mínima nos pontos de checagem que na imagem bruta
era 52,07 m, diminuiu para 3,12 m na imagem resultante da aplicação do
método polinomial simples, para 0,26 m e 0,33 m nas ortoimagens geradas,
respectivamente pelos métodos rigoroso e razões de polinômios.
Nas Tabelas 11, 12 e 13
das análises estatísticas realizadas objetivando a verificação do padrão de
correção planimétrica usando o método po
is modelos de r .
lise estatística foram to omo ncia
ec
89.817 para as escalas a tuação. Assim, analisando os
dados (média e RMS das d a imagem bruta verifica-se a
possibilidade de utilizar a ra a ima corrigi elo
modelo polinomial simple s imagens ortorretificadas
verificam-se a possibilidade de usar escala 1:5.000. Usando estas informações
deve-se, então, fazer a análise estatística
reco end ão do Decreto e Classe (A B ou C) se
encaixa.
propriadas a cada si
eformações) obtidos n
escala 1:100.000, pa gem da p
s a escala 1:25.000, e para a
e verificar se as imagens atendem à
m aç , assim como em qu , ela
95
Figura 38 – Deformações médias, máximas, mínimas e valores RMS resultantes
das imagens corrigidas pelos modelos: polinomial simples, razão
de polinômios e método rigoroso e da imagem bruta.
Tabela 11 – Análise estatística do padrão de exatidão e precisão da imagem
bruta
Produto Analisado →
Imagem Bruta
Média amostral
X
92,33
Desvio-padrão amostral (s) 27,01
Número de amostras (n) 42
Grau de liberdade (n - 1) 41
Dados
Intervalo de confiança (IC) 90%
PEC máximo (Classe C)
µ
0
100,00
t
)1n,( −
α
(Tabela t de Student) (α = 1 - IC)
1,303
n
s
t
0
calc
=
-1,840
)X(
µ
−
Padrão de Exatidão:
Escala 1/100.000
Condição:
t
calculado
< t
(
α
, n – 1)
Satisfez a condição? Sim
Erro-padrão máximo (Classe C)
σ
0
60,00
)10,0p,41(
2
===
υ
χ
α
(Tabela
χ
2
) 52,941
σ
χχ
2
0
2
2
x
a
amostralx
s
)1n( −=
8,308
Avaliação da Precisão:
Escala 1/100.000
Condição:
Satisfez a condição? Sim
χχ
α
2
);1n(
2
x −
≤
96
Tabela
Simples
12 – Análise estatística do padrão de exatidão e precisão da imagem
resultante da aplicação do modelo polinomial simples
Método
→
Polinomial
Média amostral
X
21,00
Desvio-padrão amostral (s) 14,25
Número de amostras (n) 42
Grau de liberdade (n - 1) 41
Dados
Intervalo de confiança (IC) 90%
PEC máximo (Classe A)
µ
0
12,50
t
)1n,( −
α
(Tabela t de Student) (α = 1 - IC)
1,303
n
s
)X(
t
0
calc
µ
−
=
3,865
Satisfez a condição? Não
PEC máximo (Classe B)
µ
0
20,00
t
calculado
0,454
Padrão de Exatidão
Escala 1/25.000
Condição:
t
calculado
< t
(
α
, n – 1)
Satisfez a condição? Sim
Erro-padrão máximo (Classe A)
σ
0
7,50
)10,0p,41(
2
===
υ
χ
α
(Tabela
χ
2
) 52,841
σ
χχ
2
0
2
2
x
a
amostralx
s
)1n( −=
148,010
Satisfez a condição? Não
Erro-padrão máximo (Classe B)
σ
0
12,50
2
x
χ
53,283
Satisfez a condição? Não
Erro-padrão máximo (Classe C)
σ
0
15,00
Avaliação da Precisão:
Escala 1/25.000
Condição:
χχ
α
2
);1n(
2
x −
≤
χ
2
x
37,002
Satisfez a condição? Sim
Pelos resultados das análises estatísticas realizadas e apresentadas na
Tabela 11, a imagem bruta pode ser classificada como Classe C para a escala
1:100.000, já que apresentou Padrão de Exatidão Cartográfica e Erro-padrão
Classe C para esta escala.
asse C para esta
escala.
Pelos resultados das análises estatísticas realizadas e apresentadas na
Tabela 12, a imagem resultante da aplicação do modelo polinomial simples
pode ser classificada como Classe C para a escala 1:25.000, já que apresentou
Padrão de Exatidão Cartográfica Classe B e Erro-padrão Cl
97
Tabela 13 – Anális
98
e estatística do padrão de exatidão e preci ão das orto-
imagens obtida utilizando os modelos razões de polinômios e
rigoroso
Método
→
RP 49 pct RIG 49 pct
s
Média amostral
X
1,68 2,86
Desvio-padrão amostral (s) 1,40 1,01
Número de amostras (n) 42 42
Grau de liberdade (n - 1) 41 41
Dados
Intervalo de confiança (IC) 90% 90%
PEC máximo (Classe A)
µ
0
2,50 2,50
)1,( −n
t
α
(Tabela t de Student) (α = 1 - IC)
1,303 1,303
n
s
)X(
t
0
calc
µ
−
=
-5,261 1,666
Satisfez a condição? Não Sim
PEC máximo (Classe B)
µ
0
4,0
t
calculado
-5,277
Padrão de Exatidão
Escala 1/5.000
Condição:
t
calculado
< t
(
α
, n – 1)
Satisfez a condição? SIM
Erro-padrão máximo (Classe A)
σ
0
1,50 1,50
)10,0p,41(
2
===
υ
χ
α
(Tabela
χ
2
) 52,941 52,941
σ
χχ
2
0
2
2
x
a
amostralx
s
)1n( −=
18,588 35,715
Satisfez a condição? Não Sim
Erro-padrã asse B)
σ
0
o máximo (Cl
2,50
2
x
χ
amostral
12,857
Avaliação da
Precisão:
Escala 1/5.000
Condição:
χ
α
);1
2
x
≤
Satisfez a condição? Sim
χ
2
n( −
Pelas análises estatísticas realizadas
método das razões de polinômios apresentou re
superiores em relação ao método rigoroso, podendo ser classificado como
Padrão de Exatidão Cartográfica e Erro-padrão Classe A para a escala 1:5000.
Já com o uso do método rigoroso a ortoimagem apresentou Padr
Cartográfica e Erro-padrão Classe B para a escala 1:5000.
Pela análise dos resultados da aplicação do modelo polinomial si
modelo das razões de polinômios e o modelo rigoroso, em uma imagem Ikonos
II obtida fora do nadir e em condições bem extremas (ângulo de elevação
e apresentadas na Tabela 13, o
sultados ligeiramente
ão de Exatidão
mples,
64,73846º)
procedimentos de ortorretificação,
superiores a 20 m obtida na im
próximo de 2
99
, verificou-se a importância da correção do relevo mediante os
levando a média das deformações
agem corrigida sem considerar o relevo, para
m nas i torretificadas. Também é de salientar que na
imagem bruta a deformação mínima obtida com os 42 pontos de checagem era
superior a 50 m, e após a ortorretificação pelos dois métodos utilizados passou
para poucos centímetros, conforme pode ser visualizado na Figura 38.
Na Figura 39 encontram-se os dados resultantes das deformações
obtidas com as coordenadas calculadas utilizando os parâmetros de
ortorretificação, e as deformações obtidas com as coordenadas extraídas na
ortoimagem resultante da aplicação do modelo das razões de polinômios.
Figura 39 – Avaliação coordenadas: calculadas utilizando os
parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem resultante
da ap
A diferença dos resultados apresentados na Figura 39 pode ter ocorrido
principalmente pelo fato de que para geração da ortoimagem foi utilizado um
MDE com resolução espacial de 2 m com qualidade altimétrica diferente
daquela utilizada para os pontos de controle terrestres.
da qualidade das
licação do método das razões de polinômios.
magens or
4.1.3. Influência do número de pontos ntrole terrestres na ortorreti-
ficação de imagens Ikonos II
Antes da apresentação do estudo alidade da imagem corrigida ou
ortorretificada, será apresentada uma ve ão da qualidade dos resultados
do ajustamento onde foram determinado arâmetros de transformação ou
ortorretificação.
4.1.3.1. Qualidade dos pontos calculados com os parâmetros de
transformação e ortorretificaçã
Nas Figuras 40, 41 e 42 encontr
(E), ordenadas (N) e deformações resu s, originados da aplicação dos
parâmetros de transformação e ortorr ção aplicados aos pontos de
checagem, obtidos, respectivamente, pelos modelos: polinomial simples,
razões de polinômios e modelo rigoroso. Na Figura 43 encontra-se uma síntese
da aplicação dos parâmetros de ortorretificação com os pontos de checagem.
Analisando as Figuras 40, 41 e 4 ifica-se visual e numericamente
que as deformações nos pontos de checagem obtidos com as coordenadas
calculadas com os parâmetros resultant ajustamento utilizando os três
números de pontos de controle terrestre dos apresentaram deformações
em E com uma ligeira tendência para va ositivos e maiores, em módulo,
do que as deformações em N, tendo como provável motivo as condições bem
extremas da tomada da imagem (inclinaç sensor) e relevo acidentado da
região.
Por uma análise dos dados da Figura 43, verifica-se uma ligeira melhoria
nos resultados à medida que aument úmero de pontos de controle
terrestres, mas apresentando nas três si s resultados para a média das
deformações em torno do um pixel da imagem utilizada.
de co
da qu
rificaç
s os p
o
am-se as deformações nas abscissas
ltante
etifica
2, ver
es do
s testa
lores p
ão do
a o n
tuaçõe
100
Figura 40 – Deformações em abscissas (E), ordenada a p orden ca
os parâmetros de ortorretificação obtido 11
polinômios.
s (N) e resultan
s utilizando-se
tes obtidas artir das co
pontos de controle terrestre
adas lculadas utilizando-se
s e o modelo das razões de
101
Figura 41 – Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se
os parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 25 pontos de controle terrestres e o modelo das razões de
polinômios.
102
-1,50
-1,00
-0,50
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
Pontos de Checagem
íd (m)uos Res
D mação em E
0,68 -0,92 -0,49 0,13 0,44 0,30 0,96 0,76 0,51 0,35 -0,23 0,84 -0,16 0,27 0,85 0,51 0,02 0,45 0,09 -0,140,02-0,17 0,76 -0,21 -0,27 -0,44 0,53 -0,73 -0,47 0,58 -0,43 -0,32 0,32 0,47 -0,181,100,19 -0,41 -0,04 -0,81 -0,21 0,48
efor
D mação em N
-0,89 0,22 0,60 -0,61 -0,63 0,54 1,14 -0,32 0,29 -0,45 0,35 -0,32 -0,94 -0,17 -0,61 -0,10 -0,02 -0,96 0,38 -1,12 -0,64 0,24 -0,71 0,14 -0,56 -0,86 -0,07 0,33 -0,58 0,76 0,09 0,03 -0,73 1,11-0,24-0,41-1,01 0,66 1,19 0,00 0,51 0,10
efor
De rmafo
ç
ão resultante
1,12 0,95 0,7
7
0,6
3
0,7
6
0,61 1,4
9
0,83 0,5
9
0,5
7
0,41 0,90 0,95 0,32 1,05 0,5
2
0,0
3
1,06 0,39 1,13 0,64 0,30 1,04 0,26 0,6
2
0,9
6
0,54 0,80 0,75 0,96 0,4
3
0,3
2
0,80 1,20 0,30 1,171,03 0,7
7
1,19 0,81 0,55 0,49
2B1 4B2 5B 13A1 14B 15I 18B 20B 22B 24B 24I 25B 26B 29I 32B1 36B 37B 39I 42I 43B1 44B 44B1 48B 52B 53B 54A1 58A 60I 68I 69I VIC1 VIC3 VIC6 BR01 BR06 BR07 BR10BR13BR14BR15BR16BR18
Figura 42 – Deformações em abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes obtidas a partir das coordenadas calculadas utilizando-se
os parâmetros de ortorretificação obtidos utilizando-se 49 pontos de controle terrestres e o modelo das razões de
polinômios.
103
Figura 43 – RMSs e Médias dos valore olutos das deformações em
abscissas (E) e ordenadas (N), das deformações resultantes, e
deformações resultantes má obtidos com os pontos de
checagem calculados com os parâmetros de transformações
obtidos utilizando-se 11, 25 e 49 pontos de controle terrestres e o
modelo razões de polinômios.
4.1.3.2. Qualidade posicional dos po de checagem nas imagens
ortorretificadas
Os resultados das deformações nas abscissas, ordenadas e resultantes
obtidos nos pontos de checagem das ortoimagens geradas com diferentes
números de pontos de controle terrestres
nas Figuras 44, 45 e 46.
Analisando as Figuras 44, 45 e 46 verifica-se que as deformações nos
pontos de checagem são, em sua ma xels da
imagem, e apresentam uma distribuição aleatória em E e N.
Por uma análise das informações contidas nas Figuras 47 e 48, verifica-
se que a redução do número de pontos controle terrestres não afetou a
qualidade da imagem ortorretificada, mostrando com isto não ser necessário
mais que 11 pontos de controle terrestres, pelo menos para este estudo.
s abs
ximas
ntos
(11, 25, e 49) podem ser visualizados
ioria, menores do que 2 pi
de
104
105
Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos pontos de checagem obtidos na ortoimagem gerada
inômios e 11 pontos de controle terrestres.
Figura 44 –
com MDE de 2 m, método das razões de pol
106
Figura 45 – Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resulta obtido r ge a
com MDE de 2 m, método das razões de pol e 2
s na o toimagem radntes dos pontos de checagem
5 pontos de controle terrestres.inômios
107
Fi – Deformações nas abscissas, nas ordenadas, e resultantes dos pontos de checagem obtidos na ortoimagem gerada
com MDE de 2 m, método das razões de pol e 49 pontos de c rrestres. ontrole teinômios
gura 46
Figura 47 – Médias e RMS nas abscissas (E), ordenadas (N) e resultantes, e
somas das deformações em E e N obtidas nas imagens ortorretifi-
cada usando 49, 25 e 11 pontos de controle terrestres.
Os resultados das deformações médias e os correspondentes desvios
padrões ou erros médios quadráticos (RMSe), além das deformações
máximas, encontram-se na Figura 48.
Figura 48 – Deformação média, RMS e deformação máxima para as imagens
ortorretificada usando 49, 25 e 11 pontos de controle terrestres.
108
Na Tabela 14 encontra-se, de forma sintética, uma análise estatística
onde são feitas as verificações do padrão de exatidão e da precisão das três
ortoimagens geradas.
Tabela 14 – Análise estatística do padrão de exatidão e precisão das ortoima-
gens em relação ao número de ponto de controle terrestre (PCT)
Número de pct
→
49 pct 25 pct 11 pct
Média amostral
X
1,68 1,80 2,04
Desvio-padrão amostral (s) 1,01 1,06 1,24
Número de amostras (n) 42 42 42
Grau de liberdade (n - 1) 41 41 41
Dados
Intervalo de confiança (I C) 90% 90% 90%
PEC máximo (Classe A)
µ
0
2,50 2,50 2,50
t
(
α
, n – 1)
(Tabela t de Student)
1,303 1,303 1,303
n
s
)X(
t
0
calc
µ
−
=
-5,261 -4,279 -2,404
Padrão de
Exatidão
Escala 1/5.000
Condição:
t
calculado
< t
(
α
, n – 1))
Satisfez a condição? Sim Sim Sim
Erro-padrão máximo (Classe A)
σ
0
1,50 1,50 1,50
)Tabela(
22
)10,0p,42(
χχ
να
==
54,077 54,077 54,077
σ
χχ
α
2
0
2
x
2
amostral
s
)1n( −=
18,588 20,474 28,018
2
Avaliação
Precisã
Escala 1/5.000
da
o
Condição:
Satisfez a condição? Sim Sim Sim
χχ
α
22
x
≤
Pelas análises estatísticas realizadas, as ortoimagens se apresentaram
como exatas e precisas, podendo ser classificadas como Padrão de Exatidão
Cartográfica e Erro-padrão Classe A para a escala 1:5000, mediante o uso de
49, 25 ou 11 pontos de controle terrestres. Isto demonstra, como era de
esperar, não haver necessidade da obtenção de mais que 11 pontos de
controle terrestres. Isto pelo menos foi o que demonstrou o estudo realizado
para esta imagem e as condições que ela foi obtida para uma região com
relevo em sua maioria fortemente ondulado (43,8%), montanhoso (17,9%) e
escarpado (5,1%).
Analisando as Figura 49, 50 e 51 verifica-se que para os três conjuntos
de pontos de controle terrestres utilizados ocorre uma redução de qualidade
comparando o resultado de posições obtidas na ortoimagem com as posições
resultantes do cálculo com uso dos parâmetros de ortorretificação. Este
109
Figura 49 – Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando os
parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem resultante
da aplicação do método d de polinômias os e 11 pontos de
controle terrestres.
razões
Figura 50 – Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando os
parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem resultante
da aplicação do método das razões de polinômios e 25 pontos de
controle terrestres.
110
Figura 51 – Avaliação da qualidade das coordenadas: calculadas utilizando os
parâmetros de ortorretificação e medidas na ortoimagem
resultante da aplicação do método das razões de polinômios e 49
resultado se nte devido a qualidade altimétrica do MDE ser
inferior à qualidade dos pontos de controle e checagem. Nas três situações a
qu m
a resolução do MDE.
os originados de imagens de satélites
e as
conse
que para os procedimentos de ortorretificação, o
DE e os pontos de controle terrestres (PCTs) devem estar no mesmo sistema
natureza (ortométricas ou geodésicas).
pontos de controle terrestres.
justifica principalme
alidade posicional da ortoimagem produzida guardou certa semelhança co
4.1.4. Influência dos sistemas geodésicos e de coordenadas geográficas
nos mapeamentos cartográfic
A seguir são apresentadas nas Figuras 52 a 58 as situações onde foram
realizadas superposições do mapa digital usado com referência com as
diferentes imagens, bruta e ortorretificadas.
A partir das Figuras 52, 53, 54, 55, 56, 57 e 58 pode-se verificar e
analisar visualmente os resultados das diferenças de procedimentos
quências de falhas na definição de sistemas geodésicos nos produtos
finais gerados com imagens de satélites de alta resolução.
É importante salientar
M
geodésico, assim como as altitudes dos PCTs e MDE devem ser de mesma
111
Figura 52 – Superposição do mapa digital resultante do levantamento topográfico
com a imagem bruta.
Figura 53 – Superposição do mapa digital resultante do levantamento topográfico
com a imagem resultante de geo
transformação polinomial simples).
rreferenciamento expedito (ou
112
Fi a 5 up içã apa igital r
om ima sult te de orreferenciamento rigoroso (ortor-
ti o).
gur 4 – S erpos o do m d esultante do levantamento topográfico
c a gem re an ge
re ficaçã
Fi a u içã ap ital r
o ag rtor ada om falha na definição do sistema
geodésico dos pontos de controle terrestres.
gur 55 – S perpos o do m a ig
r ific
d esultante do levantamento topográfico
c m a im em o et c
113
Fi a 5 up ição mapa igital r opog fico
om ag rto ada om falha na definição do sistema
eod ico do MDE.
gur 6 – S erpos do d esultante do levantamento t rá
c a im em o rretific c
g és
Fi a up içã a ita tante o leva tamento topográfico
om ag rtorre icada m f a e po e
on err .
gur 57 – S erpos o do m pa dig l resul d n
c a im em o tif co alha n altitud dos ntos d
c trole t estres
114
Figu – S po de as s açõ tr an me
en -s rado odas as superposições real s,
mostrando uma confus e aco ecer en
cuidados e trabalhe com coerência.
n tem odés o dos pont con ole te estre t)
influenc a s resultados do que as fa na ição do sistema
geodés icado pel fato d pct
m os p a o
c lo a s de ortorretificação, e o MDE ser utilizado simplesmente
para a obtenção das alt do ls no roc a et o.
Sobrepondo a imagem ortorretificada corretamente com o levantamento
topográfico, pode-se ver a efici e a mpo de ortorretificação das
im n a ra
4.2. Mapeamento dos imóveis rurais e das classes de cobe e a
e
im IK S II orretif
ntrevistas aos moradores, definiram-se os limites de 151 imóveis, perfazendo-
se uma área total de 3.590,8834 ha. A partir das informações levantadas no
ra 58 u erp sição todas itu es lus i adas te orri nte.
Na Figura 58 contra e ilust t izada
ão qu p eod nt , a m os que se tomem os
Falhas o sis a ge ic os de tr rr s (pc
iam m is no lhas defin
ico do MDE, o que é expl o os
s
sere usad ar
álcu dos p râmetro
itudes s pixe p esso d ortorr ificaçã
ência i rtância
age s orbit is (Figu 54).
rtura uso d
t rra
Com a agem ONO ort icada em mãos, e a partir de visitas e
e
115
campo, foi realizada também uma classificação visual que permitiu chegar aos
resultados apresentados na Figura 59 e nas informações contidas nas Tabelas
15 e 16.
Figura
Área (ha) %
59 – Mapa das classes de cobertura e uso da terra e respectivos imóveis
rurais na área de estudo.
Tabela 15 – Áreas das classes de coberturas e uso da terra
Uso e Cobertura da Terra
Cafezal 813,7672 22,67
Área agrícola 184,0060 5,12
Pasto limpo 1.141,9247 31,80
Pasto sujo 453,3993 12,62
Reflorestamento 42,9900 1,20
Edificações 26,5108 0,74
Cobertura Florestal 928,2854 25,85
Total 3.590,8834 100,00
Para o mapeamento da cobertura e uso da terra, foram consideradas as
seguintes classes: cafezal, cobertura florestal, área agrícola, pasto limpo, pasto
sujo, reflorestamentos, e edificações (na classe edificações foram consideradas
todas as benfeitorias e arredores das edificações).
116
Tabela 16 – Áreas (ha) dos imóveis e das classes de coberturas e uso da terra
Cobertura
Corpos
Reflores-
Pasto
Pasto Área
Imóvel Área Cafezal
Florestal
d'Água
tamento
Limpo
Sujo Agrícola
Edificação
1 65,8498 49,2152 4,6231 0,1280 ,1114 - 4,5226 - 1,3208 6
2 32,2892 15,3180 2,5670 0,0265 - 10,0505 3,5839 - 0,7496
3 313,268 111,8448 121,8094 0,1904 17,3258 10,1574 49,0564 - 3,1020
2 0,9118 22,6819 - 4 37,279 - 11,2310 2,4845 - 0,0588
5 43,0893 8,9062 13,6061 0,1011 - 19,1071 1,2398 - 0,2075
6 68,4768 6,7058 7,6165 0,0277 - 52,8614 - 0,8109 0,6666
7 17,9234 4,6056 1,5912 - - 5,5790 0,6612 4,6616 0,8833
8 35,0184 6,4016 10,9366 - - 15,2907 1,2744 0,9507 0,3042
9 5,2727 2,4658 1,1508 - - 1,1493 - 0,3940 0,1196
10 37,3867 9,3538 5,9814 - - 15,7469 5,9792 - 0,2995
11 9,4981 - 6,4722 - - - 2,7706 - 0,1263
12 25,4123 2,8076 8,7017 - - 12,7212 1,1667 - 0,5128
13 15,6622 1,7008 9,1477 - - 4,3918 - - -
14 7,9267 1,8398 2,7421 0,0093 - 3,0867 - - 0,2553
15 8,2707 2,3160 0,0876 - - 4,7951 0,4232 0,4322 0,2236
16 33,0733 - 18,6993 - - - 9,6555 4,7728 0,0430
17 41,9082 2,5834 15,6779 - - 8,5821 11,8272 2,8772 0,4663
18 26,5963 - 1,1395 - - 25,4911 - - -
19 12,6307 4,5154 0,8087 - - 4,6521 2,1049 - 0,5034
20 28,4755 4,8866 1,9704 - - 19,4806 1,6664 - 0,5096
21 34,9524 6,3612 15,3518 - - 11,1106 1,7226 - 0,4182
22 23,0653 1,0948 9,7454 - - 6,7144 - 5,2939 0,2049
23 32,6336 3,5666 7,1257 - - 2,8834 17,5023 1,5218 0,0816
24 18,4603 1,3122 7,0461 - - 10,1496 - - -
25 26,5654 2,3580 4,5817 0,0303 - 8,8136 7,1767 3,4281 0,2232
26 24,6659 4,4864 14,0239 - - 4,5856 - 1,5137 -
27 30,2597 10,8955 4,4959 - - 14,9563 - -
28 36,9077 2,7239 4,7620 - - 28,2714 - 0,9192 0,2632
29 30,3199 0,5190 12,1549 - - 9,4856 6,0151 2,0996 0,0504
30 24,9902 7,7637 0,8570 - - 16,1896 - 0,1737 0,0124
31 6,2578 2,7936 0,6514 - - - 2,8198 - -
32 35,7798 1,3447 2,5666 - - 30,8428 1,0068 - 0,0173
33 8,5987 6,9229 1,1950 - - 0,4803 - - -
36 62,0602 69 6,5880 0,4742 0,6469
37 5,1312 0,8509 3,5490 - - 0,2896 0,3840 0,5137 0,0588
38 24,5633 1,2150 1,0779 - - 20,1846 1,9552 0,0220 0,1058
39 4,5220 2,2263 1,7012 - - - - - 0,0810
40 5,2249 2,5781 1,9771 - - 0,6492 - - 0,0211
41 2,6189 1,1093 0,8104 - - 0,5825 - 0,0801 0,0366
42 1,6588 0,9607 0,4163 - - 0,1507 - 0,1132 0,0183
43 3,2833 1,1738 0,9219 - - 0,6621 - 0,4970 0,0280
44 2,3196 - 0,3133 - - 0,2841 1,2601 0,4036 0,0602
45 2,2524 0,2215 0,5009 - - 1,4826 - - 0,0476
46 2,1912 - 0,1172 - - 1,6225 0,4028 - 0,0513
47 11,9150 1,3499 0,7621 - - 8,6310 - 1,1272 0,0487
48 48,3735 15,4397 8,1294 0,1036 - 20,9735 1,5167 1,8106 0,4037
49 17,1529 12,4420 2,1443 - - 1,2427 1,2498 - 0,0747
50 10,0933 5,1323 4,0132 0,0246 - 0,8757 - - 0,0480
51 6,4673 3,8424 0,9292 0,0341 - 1,4925 - - 0,1738
52 3,6341 1,8023 1,7958 - - - - - 0,0387
53 5,0984 4,2510 0,7103 - - - - 0,4436 0,1356
54 2,1923 1,6406 0,2419 - - 0,2063 - - 0,1035
55 10,0555 5,0518 1,8512 - - 2,3358 0,2097 - 0,1639
34 4,8184 1,3712 1,7956 - - 1,5827 0,0709 - -
35 11,8148 4,6921 - - - 6,5847 0,4138 - 0,1230
27,1447 4,5118 0,1662 - 22,54
Continua...
117
T
118
abel 16, Cont.
Imóve
tura
sta
-
o
Pasto
Sujo
Área
Agrícola
Edificação
a
l Área Cafezal
Cober
Fl
ore l
Corpo
d'Água
s
Reflore
ta
s
nto
me
Pasto
L
imp
57 11,6503 5,1813 4,3392 - - 0,5121 1,2367 - 0,3819
58 ,8823 7,5501 5,3320 - - - - - -
59 - -
60 56 8,0788 1,2247 -
61 ,7234 - 3,7878 - - 16,1041 2,4427 2,3976 -
62 2,4173 - 0,4573 - - 1,0011 0,8968 - 0,0582
63 - 20,4358 7,3730 0,1949
64 2,7335 1,7665 0,1182
65 - 9,1773 - -
66 6,8366 0,5899 0,1697 - - 3,2877 - 2,7209 0,0760
67 3,3485 0,5899 - - - 1,1345 - 1,6148 0,0087
68 - 1,3198 0,9207 0,0228
69 0,7633 0,2776 -
70 23 - 0,4976 1,2219 0,1765
71 5,4542 - 2,8309 - 2,6272 - -
72 48,7253 20,2493 4,6069 0,1954 9,6268 9,7727 0,2222 3,9181 0,1937
73 561 - - - - - -
74 104 - - 3,8853 - - -
5,8687 0,6761 0,3336 - - 4,8720 - - -
- 1,9705 - - - 0,6007 - -
2,1339 - - 2,2039 - -
- 0,1562 0,2038
11,2827 - 0,0478 - - -
- 0,6392 0,0202 - - 0,9845 - 0,0261
1,6213 - 0,8049 - - 0,7713 - - 0,0519
- - - 0,0444
- - 0,0865
0, - - 6,8747 0,0555
49,8000 7,2061 8,2277 - - 25,5908 - 8,3591 0,4217
37,7720 ,8084 2,7669 0,2407 - 22,4864 - - 0,6204
- - - 0,0308
- 0,9953 0,7989 0,0796
2,0941 ,5018 1,4342 0,0123 - - - - 0,0708
13,8114 1,4097 0,4519 - - 9,9101 - - 0,0672
206 - 0,9444 0,0426 - - - - 0,0332
- 1,0870 0,2308
- 1,3407 0,0652
1,8010 - 0,5870 - - 1,0583 - 0,0740 0,0822
0,5218 1,4820 - - 1,4205 - 0,1263 0,0219
- 0,0881 0,0693
- - 0,0970
- - 0,4375
0,9993 4,7205 - - 4,1452 1,0856 0,5901 0,1018
,6900 0,8481 - - 0,3367 - 0,1455 0,0516
4,6274 0,8629 0,1081
- 0,3451 0,0673
,2362 3,4511 - - - 0,4851 - -
- 1,7196 - - - 1,6602 - -
2,4846 0,8234 - - -
12
9,6466
33,6793
24
9,0309
0,7706
-
,00
-
-
-
-
0,6133
18,5896
5
35,1532
13,2220
9,1758
-
-
7,04
-
-
68
0,1
0,0049
-
168
-
2,5880 - 6,0274
2,3486
2,8199
10,8
0
1,7925
5
,08
,83
83
36
-
-
0,84
25
-
-
0,01
66
-
- -
1 2,2335
10,6
4,1
1
0
0,6
,20
763
18
-
-
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92 7,2869
93
94
95 3,5678
96 8,7507
97 9,3323
98 20,9995
99 11,8201
100 3,0657
101 17,0554
102 34,8161
103 4,1676
104 3,3772
105 4,5603
2,5685
9,1226
8,8932
25,0039
1,6710
4
3,1284
1
,78
3,6
46
849
-
-
-
0,6672 - 4,7397
0,
3,6658
838
0907
3
-
-
0
1,8979
0
,70
,03
19
59
0,0
0,0464
-
919
-
-
-
1,6324 -
4
4,9078
0
0,3224
22,4159
- 0,2919
5,3644
-
-
-
10,2696
1,0
33,1
3
1
,39
,43
67
23
1
7
,13
,13
35
95
0,0
0,0
427
964
-
1,3952
33,6346
481
-
,62
00
0
1,6068
,25
6,97
82
72
-
-
85
-
-
6,91
8,3310
5,7920
1,8422
6
0,05 69 -
1
0,4524
2,5182
0
9
1
,58
9,6
45
51
4
-
-
-
-
1,4324
12,2367
- - 1,2533
Continua...
Tabela 16, Cont.
119
Imóvel Área Cafezal
Cobertura
Florestal
Corpos
d'Água
Reflores-
tamento
Pasto
Limpo
Pasto
Sujo
Área
Agrícola
Edificação
106 3,8386 0,2453 2,1137 0,0259 - 0,8387 0,6202 - -
107 7,2476 - 4,9625 - - 2,2530 - - 0,0264
108 45,2757 6,2229 17,1978 0,2046 - 21,6353 - - 0,0535
109 22,7770 2,5573 0,8198 - - 19,3525 - - 0,0449
110 18,1599 3,1761 7,7890 0,1548 - 4,0946 1,3571 1,5732 -
111 30,7975 1,4411 3,7247 0,0275 - 2,9606 15,6804 6,5452 0,4326
112 45,9944 - 24,8904 0,0626 2,2142 - 18,7332 - 0,1278
113 66,5164 4,0238 22,7371 0,1276 - - 33,7208 5,8929 0,0114
114 3,2133 1,3067 0,0392 - - 1,3127 0,4387 - 0,1163
115 161,3417 27,9510 61,6514 0,2455 - 23,1873 27,0865 21,1047 0,1780
116 39,3330 4,5421 11,8851 - - 11,0393 7,6853 3,8629 0,1721
117 73,6998 31,7118 8,7469 1,4759 - 14,6903 15,5526 1,0911 0,5981
118 81,8311 21,2305 15,2333 0,0110 - 22,5222 19,3172 3,3236 0,2297
119 40,6353 5,0482 8,9137 0,5806 - 18,6266 2,9725 0,9382 0,1762
120 1,4674 - 0,1844 0,0569 - - 1,2099 - 0,0362
121 1,6623 - - - - - 1,5729 - 0,0895
122 38,2951 6,7875 1,8628 - - 23,6408 1,4891 4,2107 0,1558
123 20,1266 3,9033 4,5297 - - 9,8719 - 1,6699 0,0761
124 162,5143 7,2873 45,1933 0,3009 - 59,8498 44,5248 4,9778 0,3983
125 103,1048 25,2955 40,0557 0,7828 - 9,2358 7,9330 18,8728 0,9655
126 3,7054 1,5945 1,1890 - - 0,9246 - - -
127 2,3368 1,5005 0,8383 - - - - - -
128 23,4182 1,6937 7,6606 - - 8,9383 4,0780 0,9760 0,1060
129 21,1005 2,5453 5,1487 - - 13,2430 - - 0,0505
130 17,9097 - 11,5520 - - 4,7911 0,3726 1,1861 -
131 2,2660 1,0368 0,3095 - - 0,6205 0,0806 - 0,1241
132 32,9923 9,7616 10,4221 0,2175 - 2,7348 6,3596 2,3270 1,1578
133 5,7199 - 2,0307 - - - 3,4993 0,1727 -
134 23,9111 2,2239 10,0868 0,2187 - 8,9664 1,0891 1,2120 0,1670
135 54,5662 35,3436 6,6369 - - 9,8076 1,5330 1,1424 0,1234
136 17,3472 1,7382 1,0706 - - 10,8014 0,3457 3,2294 0,1697
137 13,1665 4,4441 2,0176 0,0966 - 3,6612 1,5059 1,2770 0,1098
138 7,3062 4,1395 0,8592 - - 2,2999 - - -
139 9,6328 3,8803 2,2774 0,2254 - 1,9857 - 1,4438 0,0497
140 30,1995 5,2914 4,4379 0,0129 - 16,0080 2,6061 1,6502 0,1922
141 14,7701 3,8916 1,9725 - - 6,1288 - 2,6707 0,1171
142 50,5754 15,3882 9,9055 0,4775 - 14,2210 8,1718 2,1917 0,2116
143 1,3050 - 1,3050 - - - - - -
144 27,6391 7,8533 4,3599 1,0068 0,7948 10,9418 0,3483 2,3470 0,5831
145 31,9480 4,3549 3,0345 0,3418 - 21,6630 - 2,3086 0,2981
146 23,4140 5,3514 0,7104 - - 13,4314 3,2818 0,3969 0,0119
147 24,6266 6,2337 1,8688 - - 11,6393 1,9785 2,5987 0,0278
148 17,4402 6,9429 2,5029 0,0205 - 6,2558 - 1,4558 0,2586
149 8,8710 0,7032 1,3188 - - 5,0877 1,6486 - 0,1176
150 13,7944 4,1771 3,4115 - - 2,7465 1,7353 1,7378 -
151 91,0883 28,8302 13,2075 - - 45,7937 3,0858 - 0,1925
apenas 25,85% de cobertura florestal,
zando um uso antrópi
café.
pasto limpo (31,80%), cobertura flor
perfazendo mais de 80% da regi
reflorestamento e edificações foram
florestal oc
estudo, seguidos de pastagens
proprietários e, consequentemente um
4.2.1. Delimitação e quantificação
conforme Resol
120
Pela análise da Tabela 15 e Figura 59 nota-se que a área apresenta
de forma muito fragmentada, caracteri-
co intenso, especialmente de pastagens e plantações de
De uma maneira geral, nota-se que houve predominância das classes de
estal (25,85%) e cafezal (22,67%),
ão de estudo. Por outro lado, as classes de
os de menores expressões com 1,94%.
A análise da Tabela 16 mostra que as classes cafezal e cobertura
orrem na grande maioria dos 151 imóveis levantados na área de
, indicando um alto uso antrópico por parte dos
a elevada fragmentação florestal.
das áreas de preservação permanente e
reservas legais
As áreas de preservação permanente (APPs) foram delimitadas
ução n
o
303, do CONAMA e metodologia desenvolvida por
Ribeiro
et al. (2002), alicerçada no Modelo Digital de Elevação Hidrológica-
mente Consistente (MDEHC).
Inicialmente, foram delimitadas diversas modalidades de APPs, ou seja,
terço superior dos morros, encostas ou elevações com declividade superior a
100% ou 45º, linhas de cumeada, margens dos cursos d’água, entorno de
nascentes e suas áreas de contribuição, etc. Como neste trabalho o interesse
era simplesmente definir as APPs, não importando a modalidade, foi gerado
um mapa contendo a união de todas as APPs (Figura 60). Pela análise dessa
figura, verifica-se visualmente que na região dos imóveis em estudo, mais de
50% das terras estão situadas em APPs.
A Figura 61 apresenta um mapa contendo as classes de uso e cobertura
das terras situadas em áreas de APPs para os 151 imóveis analisados.
A Tabela 17 mostra as classes de uso antrópico da terra, com suas
áreas totais, áreas em APPs e respectivas percentagens para todos os imóveis
mapeados, enquanto a Tabela 18 mostra, de forma resumida a ocorrência das
classes de cobertura e uso da terra em Áreas de Preservação Permanente.
121
ta-Figura 60 – Imóveis rurais e suas áreas de preservação permanentes delimi
das na área de estudo.
Figura 61 – Mapeamento das classes de cobertura e uso das terras situadas
em áreas de preservação permanente.
Tabela 17 – Imóveis com suas áreas totais e respectivas áreas em APPs (ha)
Imóvel Área Total APP Imóvel
% imóvel
em APP
Cafezal
Café em
APP
Área Agrícola
Área Agri em
APP
Pasto
Limpo
Pasto Limpo
em APP
Pasto Sujo
Pasto Sujo
em APP
1 65,8498 42,2422 64,1 49,2152 35,6125 4,5226 1,4185
2 32,2892 15,9967 49,5 15,3180 3,5616 10,0505 7,2967 3,5839 3,2990
3 313,2680 155,4115 49,6 111,8448 47,1079 10,1574 4,4767 49,0564 22,4154
4 37,2792 23,3202 62,6 0,9118 0,0278 11,2310 3,0347 2,4845 1,2786
5 43,0893 20,1330 46,7 8,9062 3,9421 19,1071 7,2480 1,2398 0,9923
6 68,4768 32,7947 47,9 6,7058 4,0653 0,8109 0,3565 52,8614 22,7334
7 17,9234 8,8442 49,3 4,6056 2,8642 4,6616 1,9510 5,5790 1,7453 0,6612 0,6118
8 35,0184 19,6152 56,0 6,4016 3,1126 0,9507 0,2993 15,2907 6,6129 1,2744 0,5663
9 5,2727 1,6274 30,9 2,4658 0,8582 0,3940 0,0402 1,1493 0,3811
10 37,3867 23,9094 64,0 9,3538 4,7202 15,7469 9,8009 5,9792 5,1998
11 9,4981 4,2879 45,1 2,7706 1,3720
12 25,4123 14,0234 55,2 2,8076 0,9349 12,7212 7,4369 1,1667 0,4128
13 15,6622 7,4545 47,6 1,7008 0,3366 4,3918 1,6052
14 7,9267 2,8940 36,5 1,8398 0,0537 3,0867 0,9682
15 8,2707 2,7579 33,3 2,3160 0,1067 0,4322 0,3718 4,7951 1,7482 0,4232 0,3114
16 33,0733 23,1582 70,0 4,7728 2,2026 9,6555 5,7918
17 41,9082 20,2243 48,3 2,5834 0,1812 2,8772 0,0214 8,5821 4,1633 11,8272 6,1092
18 26,5963 11,5742 43,5 25,4911 10,7105
19 12,6307 6,3610 50,4 4,5154 2,6468 4,6521 1,4601 2,1049 1,4402
20 28,4755 21,3914 75,1 4,8866 3,0273 19,4806 15,0673 1,6664 1,2915
21 34,9524 23,7303 67,9 6,3612 2,7576 11,1106 10,7650 1,7226 0,3830
22 23,0653 17,7345 76,9 1,0948 0,1524 5,2939 4,8628 6,7144 2,9604
23 32,6336 16,7116 51,2 3,5666 2,1066 1,5218 0,8163 2,8834 0,0988 17,5023 7,7096
24 18,4603 8,9071 48,2 1,3122 1,2786 10,1496 1,4803
25 26,5654 15,7234 59,2 2,3580 1,9373 3,4281 1,7776 8,8136 2,0493 7,1767 6,2775
26 24,6659 14,5063 58,8 4,4864 2,3794 1,5137 4,5856 1,3541
27 30,2597 19,9310 65,9 10,8955 5,1959 14,9563 10,5656
28 36,9077 20,4722 55,5 2,7239 0,2827 0,9192 0,4322 28,2714 14,7750
29 30,3199 14,4237 47,6 0,5190 2,0996 0,0260 9,4856 0,9081 6,0151 3,9657
30 24,9902 17,1515 68,6 7,7637 5,0172 0,1737 16,1896 11,3949
31 6,2578 3,6676 58,6 2,7936 2,7839 2,8198 0,5452
Continua...
122
123
Tabela 17, Cont.
Imóvel Área Total APP Imóvel
% imóvel
em APP
Cafezal
Café em
APP
Área Agrícola
Área Agri em
APP
Pasto
Limpo
Pasto Limpo
em APP
Pasto Sujo
Pasto Sujo
em APP
32 35,7798 26,6317 74,4 1,3447 0,2159 30,8428 23,8785 1,0068 1,0065
33 8,5987 4,9030 57,0 6,9229 3,6457 0,4803 0,3578
34 4,8184 2,5646 53,2 1,3713 0,7093 1,5827 0,5410 0,0709 0,0709
35 11,8148 5,4820 46,4 4,6921 1,6768 6,5847 3,6470 0,4138 0,1507
36 62,0602 28,4407 45,8 27,1447 17,8181 0,4742 22,5469 3,0595 6,5880 4,5880
37 5,1312 1,9588 38,2 0,8509 0,2871 0,2896 0,3840 0,2182
38 24,5633 20,0863 81,8 1,2150 1,2150 0,0220 20,1846 16,2011 1,9552 1,5560
39 4,5220 2,1797 48,2 2,2263 1,5298 0,5137
40 5,2249 1,1799 22,6 2,5781 0,0787 0,6492 0,0064
41 2,6189 1,5155 57,9 1,1093 0,7271 0,0801 0,5825 0,5008
42 1,6588 0,8972 54,1 0,9607 0,4386 0,1132 0,1507 0,1507
43 3,2833 0,9281 28,3 1,1738 0,2012 0,4970 0,6621 0,1194
44 2,3196 0,7119 30,7 0,4036 0,2841 1,2601 0,6318
45 2,2524 0,4303 19,1 0,2215 0,0001 1,4826 0,2010
46 2,1912 0,9777 44,6 1,6225 0,5488 0,4028 0,4028
47 11,9150 5,0332 42,2 1,3499 0,2882 1,1272 0,6712 8,6310 3,4309
48 48,3735 30,1683 62,4 15,4397 9,6001 1,8106 20,9735 12,1378 1,5167 0,2854
49 17,1529 7,2104 42,0 12,4420 6,3345 1,2427 0,3988 1,2498
50 10,0933 4,7710 47,3 5,1323 2,8226 0,8757 0,2492
51 6,4673 3,2671 50,5 3,8424 1,7521 1,4925 0,7243
52 3,6341 1,4261 39,2 1,8023 0,5069
53 5,0984 2,6502 52,0 4,2510 2,1736
54 2,1923 0,1339 6,1 1,6406 0,0075 0,2063
55 10,0555 2,7507 27,4 5,0518 0,3880 0,4436 0,0140 2,3358 1,4911 0,2097 0,0301
56 7,7936 0,2778 3,6 7,4163 0,2424
57 11,6503 8,1009 69,5 5,1813 3,8598 0,5121 0,1194 1,2367 0,6821
58 12,8823 5,8340 45,3 7,5501 0,9134
59 9,6466 9,6466 100,0 9,0309 9,0309 0,6133 0,6133
60 33,6793 19,5457 58,0 0,7706 0,7706 1,2247 0,3711 18,5896 8,6984 8,0788 5,0228
61 24,7234 8,4925 34,4 2,3976 0,4208 16,1041 3,5143 2,4427 1,1088
62 2,4173 0,7061 29,2 1,0011 0,3611 0,8968
Continua...
124
Tabela 17, Cont.
Imóvel Área Total APP Imóvel
% imóvel
em APP
Cafezal
Café em
APP
Área Agrícola
Área Agri em
APP
Pasto
Limpo
Pasto Limpo
em APP
Pasto Sujo
Pasto Sujo
em APP
63 35,1532 23,1208 65,8 7,3730 1,7157 20,4358 15,1422
64 13,2220 6,8216 51,6 2,5880 1,0959 1,7665 0,6704 6,0274 3,1270 2,7335 1,8919
65 9,1758 4,2513 46,3 9,1773 4,2536
66 6,8366 3,8221 55,9 0,5899 0,5899 2,7209 1,6837 3,2877 1,4073
67 3,3485 2,0177 60,3 0,5899 0,5899 1,6148 1,1346 1,1345 0,2899
68 2,3486 1,2877 54,8 0,0883 0,0056 0,9207 0,3165 1,3198 0,9683
69 2,8199 1,1977 42,5 1,7925 0,4438 0,2776 0,7633 0,7633
70 10,8231 3,3219 30,7 5,8336 1,8999 1,2219 0,0746 2,2335 0,1959 0,4976 0,3226
71 5,4542 2,5357 46,5 2,6272 0,1565
72 48,7253 27,9133 57,3 20,2494 11,4132 3,9181 1,6031 9,7727 4,4032 0,2222 0,0581
73 10,6561 5,6520 53,0
74 4,1104 2,4786 60,3 3,8853 2,3264
75 5,8687 4,4621 76,0 0,6761 0,6758 4,8720 3,4653
76 2,5685 2,5685 100,0 0,6007 0,6007
77 9,1226 8,0347 88,1 2,1339 2,1339 2,2039 1,4351
78 8,8932 5,1165 57,5 0,6672 0,5537 0,1562 4,7397 2,0293
79 25,0039 17,9602 71,8 11,2827 5,0206 0,0478 0,0004
80 1,6710 1,3123 78,5 0,9845 0,7381
81 1,6213 0,4885 30,1 0,7713
82 0,8383 0,4294 51,2
83 3,6658 1,7417 47,5 1,6324 0,5739
84 0,0907 0,0907 100,0
85 49,8000 28,5194 57,3 7,2061 5,7278 8,3591 1,3275 25,5908 11,2345
86 37,7720 20,4346 54,1 4,8084 2,4857 6,8747 3,8047 22,4864 11,9645
87 0,3224 0,2807 87,1
88 22,4159 9,6777 43,2 4,9078 0,5031 0,7989 0,4296 10,2696 5,7478 0,9953 0,5622
89 2,0941 1,7089 81,6 0,5018 0,5018
90 13,8114 3,8011 27,5 1,4097 0,0058 9,9101 3,0517
91 1,0206 0,9875 96,8
92 7,2869 1,7767 24,4 3,3967 0,9362 1,0870 1,3952 0,3470
93 33,1481 22,2166 67,0 1,4323 0,2627 1,3407 0,0022 33,6346 24,8086
Continua...
125
Tabela 17, Cont.
Imóvel Área Total APP Imóvel
% imóvel
em APP
Cafezal
Café em
APP
Área Agrícola
Área Agri em
APP
Pasto
Limpo
Pasto Limpo
em APP
Pasto Sujo
Pasto Sujo
em APP
94 1,8010 0,9728 54,0 0,0740 1,0583 0,4918
95 3,5678 2,2522 63,1 0,5218 0,5218 0,1263 0,0493 1,4205 0,5487
96 8,7507 4,9576 56,7 0,0881 8,3310 4,6412
97 9,3323 4,8482 52,0 1,8422 1,5853 5,7920 1,7073
98 20,9995 11,7830 56,1 6,6200 4,9296
99 11,8201 3,8373 32,5 0,9993 0,7412 0,5901 0,3562 4,1452 0,9363 1,0856
100 3,0657 1,0475 34,2 1,6900 0,4155 0,1455 0,3367
101 17,0554 7,5873 44,5 0,4524 0,8629 0,1261 1,4324 4,6274 0,4080
102 34,8161 19,8004 56,9 2,5182 0,3451 12,2367 5,5234
103 4,1676 2,9414 70,6 0,2362 0,2362 0,4851 0,4176
104 3,3772 1,6152 47,8 1,6602 0,5319
105 4,5603 2,1844 47,9 2,4846 1,5004 1,2533 0,3784
106 3,8386 2,6600 69,3 0,2453 0,0285 0,8387 0,7489 0,6202 0,0210
107 7,2476 5,4416 75,1 2,2530 1,1939
108 45,2757 30,2206 66,7 6,2229 1,1885 21,6353 16,2055
109 22,7770 6,1588 27,0 2,5573 2,5230 19,3525 3,4558
110 18,1599 6,0393 33,3 3,1761 0,5120 1,5732 4,0946 0,4973 1,3571 0,1347
111 30,7975 15,1900 49,3 1,4411 1,0475 6,5452 1,4729 2,9606 0,7565 15,6804 6,9680
112 45,9944 23,0296 50,1 18,7332 5,9246
113 66,5164 40,4007 60,7 4,0238 2,8375 5,8929 1,6223 33,7208 12,3650
114 3,2133 0,0034 0,1 1,3067 0,0034 1,3127 0,4387
115 161,3417 83,7992 51,9 27,9510 15,0108 21,1047 6,2995 23,1873 8,0436 27,0865 8,7336
116 39,3330 16,2335 41,3 4,5421 2,7724 3,8629 11,0393 1,4637 7,6853 2,1443
117 73,6998 38,4537 52,2 31,7118 16,5626 1,0911 0,0102 14,6903 9,0373 15,5526 8,2665
118 81,8311 50,5900 61,8 21,2305 13,8299 3,3236 1,5264 22,5222 9,6835 19,3172 13,4237
119 40,6353 15,3083 37,7 5,0482 2,2362 0,9382 0,0017 18,6266 4,7187 2,9725 0,6595
120 1,4674 0,7430 50,6 1,2099 0,5428
121 1,6623 1,5729
122 38,2951 15,3598 40,1 6,7875 1,0164 4,2107 0,4833 23,6408 13,1522 1,4891 0,1047
123 20,1266 14,3603 71,3 3,9033 3,4270 1,6699 0,3985 9,8719 8,6020
124 162,5143 82,9863 51,1 7,2873 0,0961 4,9778 1,5351 59,8498 28,6984 44,5248 21,6280
Continua...
126
Tabela 17, Cont.
Imóvel Área Total APP Imóvel
% imóvel
em APP
Cafezal
Café em
APP
Área Agrícola
Área Agri em
APP
Pasto
Limpo
Pasto Limpo
em APP
Pasto Sujo
Pasto Sujo
em APP
125 103,1048 50,5762 49,1 25,2955 15,3520 18,8728 6,8701 9,2358 1,8661 7,9330 3,4093
126 3,7054 3,6019 97,2 1,5945 1,5147 0,9246 0,9004
127 2,3368 2,0125 86,1 1,5005 1,1770
128 23,4182 12,4228 53,0 1,6937 0,5655 0,9760 0,5626 8,9383 3,0275 4,0780 2,9189
129 21,1005 12,8492 60,9 2,5453 1,6126 13,2430 8,0384
130 17,9097 12,7683 71,3 1,1861 4,7911 2,1709 0,3726 0,1152
131 2,2660 1,1187 49,4 1,0368 0,3600 0,6205 0,3772 0,0806 0,0419
132 32,9923 14,9224 45,2 9,7616 3,6900 2,3270 0,1194 2,7348 0,9682 6,3596 3,2434
133 5,7199 2,1742 38,0 0,1727 0,0324 3,4993 1,0704
134 23,9111 12,1647 50,9 2,2239 0,0227 1,2120 0,5126 8,9664 3,0796 1,0891 0,8940
135 54,5662 35,2089 64,5 35,3436 25,9988 1,1424 0,5908 9,8076 5,7144 1,5330 0,8500
136 17,3472 12,2597 70,7 1,7382 1,3217 3,2294 0,5329 10,8014 10,0283 0,3457 0,0245
137 13,1665 5,7054 43,3 4,4441 0,9791 1,2770 0,5094 3,6612 1,8308 1,5059 1,0184
138 7,3062 5,1038 69,9 4,1395 3,1928 2,2999 1,2761
139 9,6328 6,0947 63,3 3,8803 2,3295 1,4438 1,9857 1,5115
140 30,1995 16,4174 54,4 5,2914 3,5751 1,6502 0,7127 16,0080 9,5159 2,6061 0,2835
141 14,7701 5,9142 40,0 3,8916 1,5441 2,6707 0,6895 6,1288 2,9071
142 50,5754 24,3020 48,1 15,3882 8,3229 2,1917 0,5298 14,2210 7,5381 8,1718 2,4720
125 103,1048 50,5762 49,1 25,2955 15,3520 18,8728 6,8701 9,2358 1,8661 7,9330 3,4093
126 3,7054 3,6019 97,2 1,5945 1,5147 0,9246 0,9004
127 2,3368 2,0125 86,1 1,5005 1,1770
128 23,4182 12,4228 53,0 1,6937 0,5655 0,9760 0,5626 8,9383 3,0275 4,0780 2,9189
129 21,1005 12,8492 60,9 2,5453 1,6126 13,2430 8,0384
130 17,9097 12,7683 71,3 1,1861 4,7911 2,1709 0,3726 0,1152
131 2,2660 1,1187 49,4 1,0368 0,3600 0,6205 0,3772 0,0806 0,0419
132 32,9923 14,9224 45,2 9,7616 3,6900 2,3270 0,1194 2,7348 0,9682 6,3596 3,2434
133 5,7199 2,1742 38,0 0,1727 0,0324 3,4993 1,0704
134 23,9111 12,1647 50,9 2,2239 0,0227 1,2120 0,5126 8,9664 3,0796 1,0891 0,8940
135 54,5662 35,2089 64,5 35,3436 25,9988 1,1424 0,5908 9,8076 5,7144 1,5330 0,8500
136 17,3472 12,2597 70,7 1,7382 1,3217 3,2294 0,5329 10,8014 10,0283 0,3457 0,0245
137 13,1665 5,7054 43,3 4,4441 0,9791 1,2770 0,5094 3,6612 1,8308 1,5059 1,0184
Continua...
127
Tabela 17, Cont.
Imóvel Área Total APP Imóvel
% imóvel
em APP
Cafezal
Café em
APP
Área Agrícola
Área Agri em
APP
Pasto
Limpo
Pasto Limpo
em APP
Pasto Sujo
Pasto Sujo
em APP
138 7,3062 5,1038 69,9 4,1395 3,1928 2,2999 1,2761
139 9,6328 6,0947 63,3 3,8803 2,3295 1,4438 1,9857 1,5115
140 30,1995 16,4174 54,4 5,2914 3,5751 1,6502 0,7127 16,0080 9,5159 2,6061 0,2835
141 14,7701 5,9142 40,0 3,8916 1,5441 2,6707 0,6895 6,1288 2,9071
142 50,5754 24,3020 48,1 15,3882 8,3229 2,1917 0,5298 14,2210 7,5381 8,1718 2,4720
143 1,3050 1,0280 78,8
144 27,6391 9,9039 35,8 7,8533 2,1973 2,3470 0,1071 10,9418 4,5238 0,3483 0,1610
145 31,9480 18,4170 57,6 4,3549 0,9133 2,3086 1,2318 21,6630 13,6081
146 23,4140 13,7406 58,7 5,3514 2,7688 0,3969 0,0379 13,4314 7,0654 3,2818 3,2733
147 24,6266 13,1781 53,5 6,2337 5,2109 2,5987 1,2486 11,6393 4,5764 1,9785 0,1203
148 17,4402 8,0388 46,1 6,9429 3,6906 1,4558 0,0165 6,2558 3,6538
149 8,8710 4,3671 49,2 0,7032 0,6460 5,0877 2,2032 1,6486 0,6247
150 13,7944 9,7571 70,7 4,1771 3,8838 1,7378 0,8058 2,7465 1,9748 1,7353 1,5284
151 91,0883 57,6681 63,3 28,8302 16,5211 45,7937 26,1958 3,0858 2,2933
Tabela 18 – Porcentagem das áreas ocupadas pelas classes de coberturas e
uso da terra nas APPs
Classe Área Total Área em APP % da Área em APP
Cafezal 813,7672 420,1165 51,6
Área agrícola 184,0060 56,3888 30,6
Pasto limpo 1.141,9247 563,2265 49,3
Pasto sujo 453,3993 220,6547 48,7
Reflorestamento 42,9900 9,3644 21,8
Edificações 26,5108 9,8589 37,2
Cobertura florestal 928,2854 637,7016 68,7
Total 3.590,8834 1.938,6011 54,0
A análise da Tabela 18 mostra que 54% da região encontram-se em
Áreas de Preservação Permanentes (APPs). Nota-se também que as principais
atividades de uso antrópico, incluindo plantações de café e pastagens ocupam
aproximadamente 50% das APPs de suas respectivas classes, caracterizando
uso ilegal (Res. 303 do CONAMA).
Outras pesquisas foram realizadas na Zona da Mata de Minas Gerais,
com determinação das áreas de APPs, entre elas: Oliveira (2002) que
estudando a microbacia do Paraíso, no município de Viçosa, encontrou
52,13%; e Oliveira (2006) estudando parte dos municípios de Alto Jequitibá,
Alto Caparaó, Caparaó e Espera Feliz, determinou que 48,06% das áreas são
APPs.
Na Figura 62 encontra-se o mapeamento das coberturas florestais
remanescentes nos imóveis, onde pode ser verificado se eles estão situados
ou não nas APPs. A Tabela 19 relaciona os 151 imóveis com suas áreas totais,
áreas em APPs e áreas ocupadas por coberturas florestais, respectivamente
nas APPs e nas áreas sem restrição de uso da terra.
Pelas informações contidas na Tabela 19, Verifica-se que entre os 151
imóveis analisados, 76 possuem áreas com cobertura florestal perfazendo mais
que 20% do imóvel, dentro ou fora de APPs. Já, se for para considerar
cobertura florestal fora de APP como reserva legal, apenas 13 imóveis
apresentam mais de 20% de área com cobertura florestal. Para os demais
imóveis cuja cobertura florestal não atende ao mínimo de 20%, deve-se
selecionar outra classe de cobertura vegetal para ser recomposta no futuro.
128
Figura 62 – Mapeamento das áreas de cobertura florestal na área em estudo.
As Reservas Legais, que são as áreas de coberturas arbóreas
localizadas dentro dos imóveis, deveriam estar bem definidas e até averbadas
junto à escritura da matrícula dos imóveis (Lei n
o
4.771/65, art. 16), porém, na
prática, isto não tem ocorrido, tornando-se o imóvel passível de multa de
acordo com o Decreto Federal n
o
6.514, de 22 de julho de 2008. Neste trabalho
foram consideradas como aptas para Reservas Legais as áreas cobertas com
vegetação nativa nos diferentes estádios de vegetação (coberturas florestais).
4.2.2. Cadastro técnico rural
Mediante consulta à superintendência do INCRA do estado de Minas
Gerais em meados de 2008, constatou-se que em toda a Zona da Mata do
Estado de Minas Gerais existe apenas um imóvel com informações
cartográficas cadastradas referentes a um único assentamento de sem terras
realizado na região. Para os outros imóveis, as informações existentes eram
129
Tabela 19 – Área de cobertura florestal na área de estudo (ha)
Imóvel
Área
Total
APPs no
Imóvel
Cobertura
Florestal
% do Imóvel
em
Cobertura
Florestal
Cobertura
Florestal em
APPs
Cobertura
Florestal
Fora de APPs
% de
Cobertura
Florestal
Fora de
APPs
1 65,8498 42,2422 4,6231 7,0 1,8761 2,7470 4,2
2 32,2892 15,9967 2,5670 8,0 1,3431 1,2239 3,8
3 313,2680 155,4115 121,8094 38,9 74,2056 47,6038 15,2
4 37,2792 23,3202 22,6819 60,8 19,0422 3,6397 9,8
5 43,0893 20,1330 13,6061 31,6 7,7950 5,8111 13,5
6 68,4768 32,7947 7,6165 11,1 5,5231 2,0934 3,1
7 17,9234 8,8442 1,5912 8,9 0,9870 0,6042 3,4
8 35,0184 19,6152 10,9366 31,2 9,0725 1,8641 5,3
9 5,2727 1,6274 1,1508 21,8 0,3447 0,8061 15,3
10 37,3867 23,9094 5,9814 16,0 3,8620 2,1194 5,7
11 9,4981 4,2879 6,4722 68,1 2,8056 3,6666 38,6
12 25,4123 14,0234 8,7017 34,2 5,5564 3,1453 12,4
13 15,6622 7,4545 9,1477 58,4 5,1863 3,9614 25,3
14 7,9267 2,8940 2,7421 34,6 1,8715 0,8706 11,0
15 8,2707 2,7579 0,0876 1,1 0,0876 0,0000 0,0
16 33,0733 23,1582 18,6993 56,5 15,2501 3,4492 10,4
17 41,9082 20,2243 15,6779 37,4 9,8232 5,8547 14,0
18 26,5963 11,5742 1,1395 4,3 0,9044 0,2351 0,9
19 12,6307 6,3610 0,8087 6,4 0,6708 0,1379 1,1
20 28,4755 21,3914 1,9704 6,9 1,6634 0,3070 1,1
21 34,9524 23,7303 15,3518 43,9 9,6931 5,6587 16,2
22 23,0653 17,7345 9,7454 42,3 9,5769 0,1685 0,7
23 32,6336 16,7116 7,1257 21,8 6,0277 1,0980 3,4
24 18,4603 8,9071 7,0461 38,2 6,1781 0,8680 4,7
25 26,5654 15,7234 4,5817 17,2 3,4793 1,1024 4,1
26 24,6659 14,5063 14,0239 56,9 10,7339 3,2900 13,3
27 30,2597 19,9310 4,4959 14,9 4,2482 0,2477 0,8
28 36,9077 20,4722 4,7620 12,9 4,7537 0,0083 0,0
29 30,3199 14,4237 12,1549 40,1 9,5369 2,6180 8,6
30 24,9902 17,1515 0,8570 3,4 0,7350 0,1220 0,5
31 6,2578 3,6676 0,6514 10,4 0,3436 0,3078 4,9
32 35,7798 26,6317 2,5666 7,2 1,5270 1,0396 2,9
33 8,5987 4,9030 1,1950 13,9 0,8986 0,2964 3,4
34 4,8184 2,5646 1,7956 37,3 1,2451 0,5505 11,4
35 11,8148 5,4820 - 0,0 - 0,0000 0,0
36 62,0602 28,4407 4,5118 7,3 2,6341 1,8777 3,0
37 5,1312 1,9588 3,5490 69,2 1,4544 2,0946 40,8
38 24,5633 20,0863 1,0779 4,4 1,0112 0,0667 0,3
39 4,5220 2,1797 1,7012 37,6 0,4864 1,2148 26,9
40 5,2249 1,1799 1,9771 37,8 1,0952 0,8819 16,9
41 2,6189 1,5155 0,8104 30,9 0,2876 0,5228 20,0
42 1,6588 0,8972 0,4163 25,1 0,2940 0,1223 7,4
43 3,2833 0,9281 0,9219 28,1 0,6006 0,3213 9,8
44 2,3196 0,7119 0,3133 13,5 0,0811 0,2322 10,0
45 2,2524 0,4303 0,5009 22,2 0,2291 0,2718 12,1
46 2,1912 0,9777 0,1172 5,4 0,0275 0,0897 4,1
47 11,9150 5,0332 0,7621 6,4 0,6467 0,1154 1,0
48 48,3735 30,1683 8,1294 16,8 6,2911 1,8383 3,8
49 17,1529 7,2104 2,1443 12,5 0,4021 1,7422 10,2
50 10,0933 4,7710 4,0132 39,8 1,6514 2,3618 23,4
51 6,4673 3,2671 0,9292 14,4 0,6361 0,2931 4,5
52 3,6341 1,4261 1,7958 49,4 0,8811 0,9147 25,2
53 5,0984 2,6502 0,7103 13,9 0,3481 0,3622 7,1
Continua...
130
Tabela 19, Cont.
Imóvel Área Total
APPs no
Imóvel
Cobertura
Florestal
% do Imóvel
em Cobertura
Florestal
Cobertura
Florestal em
APPs
Cobertura
Florestal
Fora de APPs
% de
Cobertura
Florestal
Fora de
APPs
54 2,1923 0,1339 0,2419 11,0 0,1265 0,1154 5,3
55 10,0555 2,7507 1,8512 18,4 0,6864 1,1648 11,6
56 7,7936 0,2778 0,2714 3,5 0,0354 0,2360 3,0
57 11,6503 8,1009 4,3392 37,2 3,1298 1,2094 10,4
58 12,8823 5,8340 5,3320 41,4 4,9197 0,4123 3,2
59 9,6466 9,6466 - 0,0 - 0,0000 0,0
60 33,6793 19,5457 5,0056 14,9 4,6675 0,3381 1,0
61 24,7234 8,4925 3,7878 15,3 3,4550 0,3328 1,3
62 2,4173 0,7061 0,4573 18,9 0,3055 0,1518 6,3
63 35,1532 23,1208 7,0468 20,0 6,0966 0,9502 2,7
64 13,2220 6,8216 - 0,0 - 0,0000 0,0
65 9,1758 4,2513 - 0,0 - 0,0000 0,0
66 6,8366 3,8221 0,1697 2,5 0,1305 0,0392 0,6
67 3,3485 2,0177 - 0,0 - 0,0000 0,0
68 2,3486 1,2877 - 0,0 - 0,0000 0,0
69 2,8199 1,1977 - 0,0 - 0,0000 0,0
70 10,8231 3,3219 0,8425 7,8 0,8129 0,0296 0,3
71 5,4542 2,5357 2,8309 51,9 2,3756 0,4553 8,3
72 48,7253 27,9133 4,6069 9,5 1,8741 2,7328 5,6
73 10,6763 5,6520 10,6763 100,0 5,6695 5,0068 47,0
74 4,1104 2,4786 0,2018 4,9 0,1297 0,0721 1,8
75 5,8687 4,4621 0,3336 5,7 0,3336 0,0000 0,0
76 2,5685 2,5685 1,9705 76,7 1,9705 0,0000 0,0
77 9,1226 8,0347 4,7846 52,4 4,4678 0,3168 3,5
78 8,8932 5,1165 3,1284 35,2 2,3632 0,7652 8,6
79 25,0039 17,9602 13,6849 54,7 12,9485 0,7364 2,9
80 1,6710 1,3123 0,6392 38,3 0,5287 0,1105 6,6
81 1,6213 0,4885 0,8049 49,6 0,4606 0,3443 21,2
82 0,8383 0,4294 0,7019 83,7 0,4294 0,2725 32,5
83 3,6658 1,7417 1,8979 51,8 1,1037 0,7942 21,7
84 0,0907 0,0907 0,0359 39,6 0,0359 0,0000 0,0
85 49,8000 28,5194 8,2277 16,5 6,1777 2,0500 4,1
86 37,7720 20,4346 2,7669 7,3 1,7392 1,0277 2,7
87 0,3224 0,2807 0,2919 90,6 0,2685 0,0234 7,3
88 22,4159 9,6777 5,3644 23,9 2,4311 2,9333 13,1
89 2,0941 1,7089 1,4342 68,5 1,0479 0,3863 18,4
90 13,8114 3,8011 0,4519 3,3 0,4305 0,0214 0,2
91 1,0206 0,9875 0,9444 92,5 0,9111 0,0333 3,3
92 7,2869 1,7767 1,1335 15,6 0,4533 0,6802 9,3
93 33,1481 22,2166 7,1395 21,5 6,4843 0,6552 2,0
94 1,8010 0,9728 0,5870 32,6 0,4593 0,1277 7,1
95 3,5678 2,2522 1,4820 41,5 1,1299 0,3521 9,9
96 8,7507 4,9576 0,2582 3,0 0,1561 0,1021 1,2
97 9,3323 4,8482 1,6068 17,2 1,4636 0,1432 1,5
98 20,9995 11,7830 6,9772 33,2 4,0451 2,9321 14,0
99 11,8201 3,8373 4,7205 39,9 1,7800 2,9405 24,9
100 3,0657 1,0475 0,8481 27,7 0,5915 0,2566 8,4
101 17,0554 7,5873 9,5845 56,2 7,0567 2,5278 14,8
102 34,8161 19,8004 19,6514 56,4 14,2617 5,3897 15,5
103 4,1676 2,9414 3,4511 82,8 2,2923 1,1588 27,8
104 3,3772 1,6152 1,7196 50,9 1,0834 0,6362 18,8
105 4,5603 2,1844 0,8234 18,1 0,3068 0,5166 11,3
106 3,8386 2,6600 2,1137 55,1 1,8388 0,2749 7,2
Continua...
131
Tabela 19, Cont.
Imóvel Área Total
APPs no
Imóvel
Cobertura
Florestal
% do Imóvel
em Cobertura
Florestal
Cobertura
Florestal em
APPs
Cobertura
Florestal
Fora de APPs
% de
Cobertura
Florestal
Fora de
APPs
107 7,2476 5,4416 4,9625 68,5 4,2270 0,7355 10,1
108 45,2757 30,2206 17,1978 38,0 12,7497 4,4481 9,8
109 22,7770 6,1588 0,8198 3,6 0,1822 0,6376 2,8
110 18,1599 6,0393 7,7890 42,9 4,8750 2,9140 16,0
111 30,7975 15,1900 3,7247 12,1 3,7247 0,0000 0,0
112 45,9944 23,0296 24,8904 54,1 16,4404 8,4500 18,4
113 66,5164 40,4007 22,7371 34,2 18,0958 4,6413 7,0
114 3,2133 0,0034 0,0392 1,2 - 0,0392 1,2
115 161,3417 83,7992 61,6514 38,2 45,4229 16,2285 10,1
116 39,3330 16,2335 11,8851 30,2 9,6314 2,2537 5,7
117 73,6998 38,4537 8,7469 11,9 3,6537 5,0932 6,9
118 81,8311 50,5900 15,2333 18,6 12,1539 3,0794 3,8
119 40,6353 15,3083 8,9137 21,9 6,2117 2,7020 6,6
120 1,4674 0,7430 0,1844 12,6 0,1322 0,0522 3,6
121 1,6623 - - 0,0 - 0,0000 0,0
122 38,2951 15,3598 1,8628 4,9 0,6075 1,2553 3,3
123 20,1266 14,3603 4,5297 22,5 1,7844 2,7453 13,6
124 162,5143 82,9863 45,1933 27,8 30,8060 14,3873 8,9
125 103,1048 50,5762 40,0557 38,8 21,5768 18,4789 17,9
126 3,7054 3,6019 1,1890 32,1 1,1890 0,0000 0,0
127 2,3368 2,0125 0,8383 35,9 0,8383 0,0000 0,0
128 23,4182 12,4228 7,6606 32,7 5,3013 2,3593 10,1
129 21,1005 12,8492 5,1487 24,4 3,1160 2,0327 9,6
130 17,9097 12,7683 11,5520 64,5 10,4719 1,0801 6,0
131 2,2660 1,1187 0,3095 13,7 0,1434 0,1661 7,3
132 32,9923 14,9224 10,4221 31,6 6,4472 3,9749 12,0
133 5,7199 2,1742 2,0307 35,5 1,0543 0,9764 17,1
134 23,9111 12,1647 10,0868 42,2 7,4600 2,6268 11,0
135 54,5662 35,2089 6,6369 12,2 2,0662 4,5707 8,4
136 17,3472 12,2597 1,0706 6,2 0,2841 0,7865 4,5
137 13,1665 5,7054 2,0176 15,3 1,2519 0,7657 5,8
138 7,3062 5,1038 0,8592 11,8 0,6302 0,2290 3,1
139 9,6328 6,0947 2,2774 23,6 2,2561 0,0213 0,2
140 30,1995 16,4174 4,4379 14,7 2,1579 2,2800 7,5
141 14,7701 5,9142 1,9725 13,4 0,7758 1,1967 8,1
142 50,5754 24,3020 9,9055 19,6 4,9409 4,9646 9,8
143 1,3050 1,0280 1,3050 100,0 1,0280 0,2770 21,2
144 27,6391 9,9039 4,3599 15,8 2,5320 1,8279 6,6
145 31,9480 18,4170 3,0345 9,5 2,4126 0,6219 1,9
146 23,4140 13,7406 0,7104 3,0 0,4101 0,3003 1,3
147 24,6266 13,1781 1,8688 7,6 1,7546 0,1142 0,5
148 17,4402 8,0388 2,5029 14,4 0,5519 1,9510 11,2
149 8,8710 4,3671 1,3188 14,9 0,7785 0,5403 6,1
150 13,7944 9,7571 3,4115 24,7 1,5770 1,8345 13,3
151 91,0883 57,6681 13,2075 14,5 12,6262 0,5813 0,6
Continua...
132
somente aquelas prestadas pelos proprietários anualmente junto a Declaração
do Imposto Territorial Rural (DITR) e, normalmente a cada três anos por
ocasião da expedição do Certificado de Cadastro de Imóvel Rural (CCIR), e
que podem não mostrar a realidade devido à subjetividade das declarações.
A área em estudo está situada nos municípios de Araponga, Canaã e
Ervalia que tem o Módulo Fiscal correspondente a uma área de 28 ha. Por
conseguinte, somente os proprietários de imóveis com mais de 112 ha (ou
quatro módulos fiscais) devem preencher todas as informações constantes na
Declaração do Imposto Territorial Rural. Dentre os 151 imóveis (Tabela 19),
verifica-se que apenas dois possuem mais que quatro módulos fiscais. Os
proprietários dos outros 148 imóveis prestam somente as informações relativas
aos dados pessoais e de relacionamento e os dados sobre estrutura do imóvel,
não sendo necessário prestar quaisquer informações referentes à produção e
formas de exploração.
Cabe aqui ainda realçar que as informações cartográficas exigidas pelo
INCRA se referem às exigências pela Lei número 10.267/2001 que tratam da
caracterização topográfica das linhas divisórias dos imóveis rurais, através de
planta e memorial descritivo. Tem apenas rigor técnico no que diz respeito a
exigir a caracterização das formas, dimensões e localizações exatas dos
imóveis, de forma a atender o seu objetivo principal, que é a cartografia
fundiária.
Como afirma o próprio manual de georreferenciamento do INCRA
(INCRA, 2003),
“A Planta objetiva proporcionar uma visão detalhada do imóvel
rural, através de seus limites, forma e confrontações. Destina-
se a, juntamente com o Memorial Descritivo, possibilitar as
decorrentes alterações no registro público e no cadastro de
imóveis rurais do INCRA. A planta deverá ainda descrever os
elementos técnicos azimutes e distâncias, entre todos os
vértices do perímetro do imóvel ou quadro discriminando
pontos ou vértices com as respectivas coordenadas
georreferenciadas”.
Em (INCRA, 2003) encontra-se também um modelo padrão para planta
dos imóveis e que se encontra reproduzido na Figura 63.
133
Figura 63 – Modelo de planta de imóveis rurais. Fonte: Manual de georreferen-
ciamento – INCRA.
Esta documentação cartográfica atende aos objetivos a que se propõe,
porem para outras finalidades, como: estudo ambiental, administração e
planejamento, por exemplo, ainda carece de informações.
134
5. CONCLUSÕES
Com base nos resultados obtidos e expostos, as seguintes conclusões
podem ser formuladas:
- Os MDEs originários da base cartográfica do IBGE na escala 1:50.000
e equidistância de 20 m com as diferentes resoluções espaciais (2, 5, 10 e
20 m) em associação com o método das razões de polinômios, possibilitaram a
geração de ortoimagens com qualidade cartográfica com Padrão de Exatidão
Cartográfica e Erro-padrão Classe A para a escala 1:5.000.
- Para as condições bem extremas da imagem (ângulo de elevação
64,73846º) e terreno montanhoso, o método das razões de polinômios
apresentou melhores resultados em relação ao método paramétrico (ou
rigoroso), tendo apresentado Padrão de Exatidão Cartográfica e Erro-padrão
Classe A para a escala 1:5.000, ao passo que o método rigoroso apresentou
Padrão de Exatidão Cartográfica e Erro-padrão Classe B para a escala 1:5.000.
- A aplicação da correção planimétrica ou georreferenciamento expedito
realizado com a aplicação do método polinomial simples já induz melhorias
consideráveis na imagem, inclusive permitindo uma qualidade cartográfica com
Padrão de Exatidão Cartográfica Classe B para a escala 1:25.000.
- As ortoimagens geradas pelo método das razões de polinômios e
utilizando um MDE com 2 m de resolução e com 49, 25 e 11 pontos de controle
terrestres adequadamente distribuídos ao longo da imagem, apresentaram-se
como exatas e precisas com Padrão de Exatidão Cartográfica e Erro-padrão
135
Classe A para a escala 1:5.000, o que demonstrou não haver necessidade da
obtenção de mais do que 11 pontos de controle terrestres, pelo menos para a
área de estudo.
- Para a ortorretificação da imagem em estudo pelo método das razões
de polinômios, observou-se que a qualidade das coordenadas calculadas com
os parâmetros de ortorretificação conduziu a uma média das deformações
menores que um pixel. Já a qualidade das coordenadas extraídas das imagens
após a ortorretificações, utilizando as diferentes quantidades de pontos de
controle terrestres e resoluções dos modelos digitais de elevações, conduziram
a deformações médias no entorno de 2 pixels.
- Para as diversas atividades que envolvam coordenadas geográficas,
deve-se ter a preocupação de ter coerência na definição do sistema geodésico.
- A imagem Ikonos II ortorretificada juntamente com visitas a campo
permitiu o mapeamento de 151 imóveis rurais perfazendo uma área total de
3.590,8834 ha, dos quais se apurou que as classes de uso e cobertura da terra
predominante são cafezal com 22,67%, coberturas florestais com 25,85% e
pasto limpo com 31,80%.
- Da área total de estudo, 54,00% seriam proibidos para uso legal por
estarem situadas em áreas de preservação permanentes, conforme dispõe a
resolução número 303 do Conselho Nacional do Meio Ambiente – CONAMA.
- Entre os 151 imóveis analisados, apenas 13 atenderiam a demarcação
de Reserva Legal por possuírem mais que 20% das coberturas florestais fora
de área de preservação permanente. Por outro lado, 78 possuem coberturas
florestais em mais que 20% da área, porém ocupando também área de
preservação permanente.
- O Cadastro Técnico Rural realizado pelo órgão competente (INCRA) na
região do estudo, que é constituída de pequenas propriedades rurais, é muito
carente de informações.
- A riqueza de informações presentes em uma ortoimagem de alta
resolução, ou mesmo em um mapeamento obtido a partir de uma ortoimagem,
contrasta com as poucas informações cartográficas necessárias ou exigidas
pela Lei do Georreferenciamento (Lei 10.267/2001).
136
- Finalmente, pode-se concluir que as imagens de alta resolução
apresentam um grande potencial de contribuição para as atividades de
cadastro técnico imobiliário para as diversas finalidades.
- A ampliação dos conhecimentos e o incentivo ao aprimoramento de
novas metodologias para a geração de modelos digitais de elevações devem
ser conduzidos, já que estes são importantes e necessários para as mais
diversas atividades técnicas, como a ortorretificação de imagens orbitais e a
extração de informações importantes para estudos ambientais.
137
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144
ANEXOS
Sistema Geodésic
Sistema de Proj
Zona/Fuso:
Nome do Elipsoide:
Achatamento 1/f:
Semi-ei
base no cálculo das c
terrestre e checagem
protegido por uma cerca onde está
Fazenda Braúna, conforme pode ser visualiz
145
ANEXO A
DADOS DOS PONTOS OBTIDOS COM GPS
o : WGS 1984
eção: UTM
23 South
World Geodetic System 1984
298,257
xo maior: 6.378.137,000 m
Foi lançado no interior da região do estudo, um marco para servir de
oordenadas dos pontos a serem utilizados como controle
. O ponto foi materializado com um marco de concreto
situada uma base meteorológica da
ado na foto da Figura 1A.
Figura 1A – Localização do marco-base Braúna.
terrestres e checagem podem ser visualiz
146
A posição do ponto-base Braúna, bem como as dos pontos de controle
ados na Figura 2A.
BASE BRAUNA
Pontos de Checagem
Pontos de Controle (49)
S.
ite L1/L2
zado
na Tabel
0255,000
Figura 2A – Posições dos pontos obtidos com rastreamento GP
O ponto-base Braúna foi rastreado com um receptor de satél
Novatel pertencente ao IGA-MG, cujo tempo de rastreio pode ser visuali
a 1A.
Tabela 1A – Tempo de Rastreio no ponto-base Braúna
Hora de início (Hora GPS): 07/04/2007 13:24:15.000 1423, 48
Tempo d 8680,000 e parada (Hora GPS): 07/04/2007 21:18:00.000 1423, 50
Tempo de ocupação: 07:53:45.000
leira de
da UFV denominado
O
resultado do processamento pode ser visualizado nas Tabelas 2A e 3A.
Para o processamento foi o tomado o ponto fixo da Rede Brasi
Monitoramento Contínuo – RBMC localizado no Campus
VICO. O programa utilizado para o processamento foi o TGOffice v 1.63.
Tabela 2A – Componentes da linha bas
Tabela 3A – Coordenadas
Promark 2 pertencente ao De
mínimo de rastreio foi de uma hora, o
programa Ashtech Soluti
terrestres utilizados estão na Tabela 4A
5A.
147
e resultantes do processamento
De: VICO
Grid Local WGS 84
Dir Norte 7702785,751 m Latitude 20°45'41,40200" S Latitude 20°45'41,40200" S
Dir Leste 721757,711 m Longitude 42°52'11,96220" O Longitude 42°52'11,96220"O
Elevação 672,710 m Altura 672,710 m Altura 672,710 m
Para: Base Braúna
Grid Local WGS 84
Dir Norte 7706812,690 m Latitude 20°43'15,91971" S Latitude 20°43'15,91971"s
Dir Leste 753566,341 m Longitude 42°33'54,86623" O Longitude 42°33'54,86623"O
Elevação 769,410 m Altura 769,410 m Altura 769,410 m
Linha da base:
∆ Dir Norte
4026,939 m
Azimute p frente
SN
82°01'48"
∆ X
22764,499 m
∆ Dir Leste
31808,630 m Distância elip. 32052,931 m
∆ Y
22185,169 m
∆ Elevação
96,700 m
∆ Altura
96,700 m
∆ Z
4150,390 m
Erros padrão
da linha da
base:
σ ∆ Dir Norte
0,001 m
σ Azimute p
frente SN
0,008 segundo
σ ∆ X
0,007 m
σ ∆ Dir Leste
0,003 m
σ Distância elips.
0,003 m
σ ∆ Y
0,005 m
σ ∆ Elevação
0,009 m
σ ∆ Altura
0,009 m
σ ∆ Z
0,004 m
do ponto-base Braúna
Coordenadas ponto: Base Braúna
N 7.706.812,690 m Latitude: 20°43'15,91971"Sul
E 753.566,341 m Longitude: 42°33'54,86623" Oeste
Altitude Geodésica 769,410 m
Altitude Ortométrica 762,970 m
Os demais pontos foram rastreados com o receptor de uma frequência
partamento de Engenharia Civil da UFV. O tempo
processamento foi realizado utilizando o
on v 2.6. As coordenadas dos pontos controle
e os pontos de checagem na Tabela
148
Tabela 4A - Pontos de controle terrestres
Ponto Abscissa E
σE
Ordenada N
σN
Altitude ortométrica
σH
Observação
1B 748330,041 0,048 7702596,825 0,046 665,643 0,071 QUINATERREIRO
2B2 749675,439 0,036 7702781,239 0,061 667,706 0,086 CANTOPONTE
4B1 751283,311 0,083 7702478,135 0,101 720,969 0,092 CANTOPONTEMURO
6B 753487,191 0,142 7702983,196 0,148 836,462 0,140 QUINACERCA
8B 755229,831 0,157 7703137,462 0,151 759,685 0,143 QUINACURRAL
10I 757622,662 0,054 7702771,088 0,055 883,760 0,106 ENCRUZILHADACAMINHO
12B 749435,920 0,039 7703442,545 0,038 667,592 0,084 PORTEIRA
14A 751018,981 0,045 7703963,474 0,049 901,471 0,094 QUINACERCA
16B 753658,233 0,102 7704048,798 0,108 747,001 0,100 CANTOPONTE
19B 756625,811 0,098 7703324,723 0,093 765,517 0,081 QUINACERCA
22A 749701,000 0,036 7704212,316 0,043 827,279 0,086 CERCADIVISOR
23B 750721,579 0,039 7704711,724 0,042 708,961 0,088 PORTEIRA
25A 752464,995 0,040 7704639,467 0,046 798,569 0,094 CERCADIVISOR
27B 754293,581 0,205 7704774,332 0,209 760,367 0,182 PORTEIRA
28B 755482,748 0,140 7705026,608 0,120 819,799 0,148 QUINATELHADOCASA
30I 757485,983 0,160 7704797,792 0,166 839,990 0,156 QUINATERREIRO
31B1 748297,846 0,037 7705737,438 0,038 672,403 0,085 ENCRUZILHADAESTRADA
33B1 750682,224 0,189 7705190,326 0,160 697,714 0,170 CANTOPONTE
34B 751524,867 0,043 7705606,982 0,046 728,494 0,093 CERCABAIXO
35B 752829,127 0,120 7705772,310 0,124 751,304 0,188 CANTOTERREIRO
37A 753989,350 0,062 7705741,778 0,061 949,934 0,082 QUINACAFEDIVISOR
38B 755532,545 0,118 7706039,056 0,116 841,956 0,099 CRUZAMCERCACAMINHO
40A 757525,899 0,006 7705591,665 0,007 1037,863 0,014 QUINACAFEZAL
41B1 748372,979 0,038 7706875,276 0,044 677,584 0,082 CERCACASACAMINHO
43A 750160,389 0,070 7706792,063 0,084 806,600 0,167 CRUZAMENTOCERCA
43B 750539,049 0,048 7707097,751 0,047 721,364 0,093 QUINATERREIRO
44A 751805,709 0,104 7706851,382 0,085 858,798 0,178 CAFEZALDIVISOR
Continua...
149
Tabela 4A, Cont.
Ponto Abscissa E
σE
Ordenada N
σN
Altitude ortométrica
σH
Observação
49B 756297,677 0,144 7706972,657 0,110 880,404 0,104 PORTEIRA
51B 748240,168 0,090 7707788,467 0,083 694,235 0,087 QUINACAFEESTRADA
52B1 749838,872 0,033 7707948,721 0,044 733,425 0,089 QUINACERCA
54A 751777,017 0,086 7707590,761 0,086 926,285 0,177 DIVISORCERCAMARCO
56B 753702,912 0,056 7707735,229 0,064 763,511 0,085 QUINACERCAESTRADA
58B 755425,420 0,056 7707647,774 0,056 840,137 0,105 QUINACERCACURRAL
59A 756065,178 0,056 7707457,170 0,058 984,379 0,096 QUNACERCACAMINHO
63I 750297,784 0,034 7708436,115 0,047 753,301 0,095 PORTEIRAESTRADA
66B 753435,414 0,041 7708650,829 0,048 790,055 0,102 QUINACERCACURRAL
67B1 754967,664 0,091 7708448,495 0,085 779,948 0,073 QUINACERCACORREGO
70B 757796,454 0,113 7708237,328 0,108 998,326 0,100 QUINACERCAHORTA
VIC4 752408,049 0,064 7708825,578 0,059 960,914 0,086 DIVISORCERCA
VIC5 752572,612 0,127 7708114,780 0,112 902,136 0,104 DIVISORCERCA
VIC8 752079,504 0,075 7708258,489 0,069 821,008 0,104 QUINATERREIRO
BR03 753563,713 0,004 7706757,987 0,004 762,390 0,008 QUINACANTEIRO
BR04 753941,230 0,006 7707098,800 0,005 786,806 0,007 ENCRUZILHADACAMINHO
BR05 754333,720 0,006 7707054,815 0,005 799,580 0,006 CANTOTERREIRODECASA
BR08 754915,386 0,004 7707056,877 0,004 864,545 0,008 ENCRUZILHADACAMIHO
BR11 754441,281 0,004 7706410,360 0,004 941,176 0,008 DIVISORCERCA
BR17 752885,063 0,004 7707894,239 0,004 821,641 0,007 CAMINHOFRENTECASA
150
Tabela 5A – Pontos de checagem
Ponto Abscissa E
σE
Ordenada N
σN
Altitude ortométrica
σH
Observação
2B1 749.336,969 0,047 7.703.151,862 0,043 679,246 0,088 QUINACERCA
4B2 751.587,468 0,197 7.702.951,287 0,160 723,988 0,118 PONTE
5B 752.737,026 0,041 7.702.739,660 0,046 773,439 0,095 ENCRUZILHADACAMINHO
13A1 750.304,248 0,039 7.704.107,246 0,053 823,488 0,089 QUINCERCACAMIHO
14B 751.765,268 0,188 7.703.800,733 0,155 728,199 0,181 PONTE
15I 752.817,267 0,091 7.704.088,919 0,094 773,046 0,086 QUINACERCAESTRADA
18B 755446,825 0,006 7.703.461,425 0,007 757,750 0,014 QUINACAFEZAL
20B 757.250,841 0,118 7.703.541,769 0,105 765,999 0,093 QUINACERCAESCOLA
22B 749.419,024 0,046 7.705.003,674 0,043 686,083 0,075 CÓRREGOCAMINHO
24B 751.483,170 0,044 7.705.142,651 0,047 735,691 0,092 CANTOACUDE
24I 751.696,963 0,039 7.704.601,104 0,046 795,621 0,091 CURVACERCA
25B 752.373,020 0,040 7.704.825,459 0,051 733,328 0,091 CANTOMUROESCOLA
26B 753.228,757 0,128 7.704.827,199 0,123 770,553 0,204 QUINACERCA
29I 756430,787 0,008 7705145,274 0,008 935,631 0,020 ENCRUZILHADACAMINHO
32B1 749.309,251 0,150 7.705.503,816 0,134 680,623 0,149 EXTREMOCERCAESTRADA
36B 753.218,117 0,087 7.706.021,799 0,083 751,519 0,085 CANTOTERREIRO
37B 754.770,239 0,161 7.705.292,849 0,143 801,911 0,143 CANTOTERREIRO
39I 755.970,082 0,174 7.706.035,495 0,156 889,309 0,151 ENCRUZILHADACAMINHO
42I 749.529,416 0,094 7.706.625,723 0,101 742,453 0,103 CANTOTULHA
43B1 750.498,239 0,040 7.706.560,638 0,042 718,703 0,086 ENCONTROCERCA
44B1 751.923,047 0,040 7.707.109,079 0,055 780,570 0,092 CANTOCURRAL
44B 751.503,895 0,045 7.706.504,516 0,042 755,242 0,086 PORTEIRA
48B 755.349,619 0,191 7.706.611,883 0,165 840,831 0,156 EXTREMOCERCACAFEZAL
52B 749.780,189 0,039 7.707.498,850 0,041 733,039 0,085 QUINACERCA
53B 750.759,803 0,049 7.707.200,902 0,052 724,630 0,079 PONTE
54A1 751.422,533 0,081 7.707.899,602 0,089 814,790 0,173 DIVISORCAMINHO
58A 755.666,084 0,042 7.707.375,455 0,048 933,027 0,103 QUINACERCACAMINHO
Continua...
151
Tabela 5A, Cont.
Ponto Abscissa E
σE
Ordenada N
σN
Altitude ortométrica
σH
Observação
60I 757.738,013 0,160 7.707.854,973 0,189 1046,237 0,177 CERCABUEIRO
68I 755.736,526 0,151 7.708.567,518 0,166 827,792 0,157 QUINACERCACAMINHO
69I 756.531,594 0,071 7.708.634,859 0,062 889,217 0,096 QUINACAFEZAL
VIC1 751.755,624 0,091 7.708.347,474 0,084 889,626 0,089 QUINACAFEZAL
VIC3 751.847,289 0,066 7.708.771,389 0,060 932,420 0,074 DIVISORCANTOCERCA
VIC6 752.677,458 0,045 7.708.361,063 0,060 961,584 0,091 DIVISORQUINA
BR01 753.545,917 0,004 7.706.941,834 0,004 755,434 0,008 QUINATERREIRO
BR06 754.817,197 0,004 7.707.206,351 0,004 856,616 0,008 ENCRIZINHADACAMINHO
BR07 754.160,680 0,004 7.707.054,555 0,004 796,112 0,008 CAMINHOPONTACERCA
BR10 754.364,646 0,004 7.706.652,911 0,004 864,540 0,008 CURVACAMINHO
BR13 754.639,420 0,004 7.707.468,430 0,004 922,567 0,008 ENCRUZINHADACAMINHO
BR14 754.954,127 0,003 7.707.313,803 0,004 916,083 0,008 ENCRUZILHADACAMINHO
BR15 754.876,305 0,003 7.706.809,526 0,004 932,915 0,009 ENCRUZINHADACAMINHO
BR16 753.541,467 0,003 7.707.491,621 0,003 754,905 0,009 ENCRUZILHADAESTRADA
BR18 752.797,569 0,003 7.708.010,150 0,003 837,107 0,008 CANTOCAFEZAL
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