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5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

A cidade do Natal apresenta inúmeras áreas susceptíveis a risco, sobretudo as que apresentam ocupação desordenada de uso e ocupação do território, o que contribui a incidência maior de problemas envolvendo os riscos naturais, como é o caso do Complexo do Passo da Pátria, que sofre constantemente com o risco de inundações.

A importância da identificação das áreas vulneráveis a inundações caso ocorra uma precipitação extraordinária ou transbordamento do Rio Potengi ou do Canal do Baldo no local mencionado, possibilita o auxílio para minimizar os impactos socioambientais, ajudando assim o trabalho da Defesa Civil na área, tal como dos governantes e da própria população, que estará ciente das áreas de risco que estão expostos além de dar suporte para outros trabalhos envolvendo a temática em si.

Para compreender o objetivo geral da pesquisa e que fosse atingido como esperado, de avaliar o grau de exposição ao risco de inundação no Complexo do Passo da Pátria, fez-se necessário considerar a comunidade como um todo, assim como a importância do auxílio da Aplicação de Aeronave Remotamente Pilotada (ARP) na análise em si, com sua aplicação e modelagem das áreas, além de contribuição para mensurar a população exposta a inundações na área de estudo, discutido em seus capítulos respectivamente.

Para chegar a tal resultado foi necessário também a discussão da Abordagem Geossistemica, dos conceitos de Risco e Perigo, Vulnerabilidade, Desastre e Catástrofe além da conceptualização de “Inundação” e “Aeronave Remotamente Pilotada (ARP)”, os populares drones, que foram tratados também em um capitulo.

Foi comprovado a hipótese de que o Complexo do Passo da Pátria encontra-se com áreas de risco de inundação. Os procedimentos metodológicos ao longo da pesquisa, assim como as visitas de campo, conversas informais com moradores, levantamento fotográfico, informações de jornais, uso do ARP contribuíram para tal comprovação.

As áreas próximas ao Canal do Baldo e Rio Potengi com altimetrias baixas são as mais susceptíveis a ocorrência de inundações, áreas essas que apresentam uma boa quantidade de famílias. Isso está ligado na relação com o uso e ocupação do solo, atrelados a ausência do poder público e as características do meio físico local.

Em relação Aplicação de Aeronave Remotamente Pilotada (ARP) na análise de inundações, se mostrou eficaz para cruzamentos de dados, com imagens de alta resolução espacial e temporal, apresentando um ótimo nível de detalhes para identificação e analises de desastres durante episódios de inundações. Ademais, os produtos gerados possuem em sua

constituição dados que permitem através do geoprocessamento a fomentação de diversos mapas, índices e análises geográficos.

Além disso, os procedimentos para a construção dos mapeamentos são de baixo custo, o que possibilita a sua aplicação em outras áreas de interesse, contudo o ARP multirotor não é recomendado para cobrir grandes áreas, pois não apresentará o mesmo desempenho, já que apresenta uma baixa autonomia de voo.

As maiores dificuldades para realização da pesquisa foram sem dúvida o perigo de estudar o Complexo. A pesquisa sofreu com problemas de acessibilidade devido a área ser bastante marginal da cidade do Natal onde apresenta um alto índice de periculosidade, tanto que esperava-se uma terceira visita de campo para aplicação de questionários, o que não foi possível, fazendo necessário que a pesquisa fosse moldada ao longo do tempo.

Os resultados condizem com a realidade identificada em campo, dessa forma, proporcionam avançar nasdiscussões e propostas metodológicas associadas aos processos de prevenção frente ao risco de inundação no Complexo, contribuindo para alertar, além de permitir a prevenção de forma antecipada de possíveis desastres, e, logo, reduzindo os riscos de impactos.

A avaliação vista da uma maneira holística visa auxiliar nas tomadas de decisões frente ao problema, dessa forma faz-se necessário a ampliação e aplicação de estudos comparativos no decorrer dos anos além da união de dados socioambientais da comunidade para vulnerabilidade, visto que a tendência é que os índices pluviométricos fiquem ainda maiores ao longo dos anos, o que obriga que o planejamento da cidade venha acompanhar esse aumento de precipitações sobretudo em áreas de risco. Dessa forma, recomenda-se a continuidade da pesquisa.

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Processing Report 22 September 2018

1 2 3 4 5 6 7 8 9 > 9 200 m

Fig. 1. Camera locations and image overlap.

Number of images: 103

Flying altitude: 134 m

Ground resolution: 5.55 cm/pix

Coverage area: 0.296 km²

Camera stations: 103

Tie points: 86,997

Projections: 340,807

Reprojection error: 2.04 pix

Camera Model Resolution Focal Length Pixel Size Precalibrated

FC300X (3.61mm) 4000 x 3000 3.61 mm 1.56 x 1.56 μm No

Table 1. Cameras.

1 pix

Fig. 2. Image residuals for FC300X (3.61mm).

FC300X (3.61mm) 103 images

Type Resolution Focal Length Pixel Size

Frame 4000 x 3000 3.61 mm 1.56 x 1.56 μm Value Error F Cx Cy B1 B2 K1 K2 K3 P1 P2 F 2119.24 2 1.00 -0.08 -0.85 0.53 -0.08 -0.06 0.05 0.09 0.06 -0.19 Cx 28.309 0.67 1.00 0.05 0.00 0.97 -0.09 0.09 -0.11 0.28 -0.00 Cy 170.538 1.7 1.00 -0.89 0.07 0.00 0.00 -0.14 -0.04 0.26 B1 -39.4272 0.34 1.00 -0.02 0.00 -0.01 0.11 0.02 -0.23 B2 3.1096 0.25 1.00 -0.09 0.10 -0.11 0.12 0.01 K1 -0.0059781 0.00027 1.00 -0.97 0.92 -0.03 -0.01 K2 0.0037264 0.00044 1.00 -0.98 0.03 0.02 K3 0.00195777 0.00021 1.00 -0.02 -0.05 P1 0.000918521 2.6e-05 1.00 -0.01 P2 -8.87402e-05 2e-05 1.00

Table 2. Calibration coefficients and correlation matrix.

200 m -35 m -28 m -21 m -14 m -7 m 0 m 7 m 14 m 21 m 28 m 35 m x 4

Fig. 3. Camera locations and error estimates.

Z error is represented by ellipse color. X,Y errors are represented by ellipse shape. Estimated camera locations are marked with a black dot.

X error (m) Y error (m) Z error (m) XY error (m) Total error (m)

3.00289 3.05067 29.8165 4.28065 30.1222

Table 3. A verage camera location error. X - Longitude, Y - Latitude, Z - A ltitude.

-6 ° -4.8 ° -3.6 ° -2.4 ° -1.2 ° 0 ° 1.2 ° 2.4 ° 3.6 ° 4.8 ° 6 ° 200 m

Fig. 4. Camera orientations and error estimates. A rcs represent yaw error estimates.

Yaw error (°) Pitch error (°) Roll error (°) Total error (°)

2.42348 2.05017 1.05909 3.34636

Table 4. A verage camera rotation error.

D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 D13 D14 D15 D16 D17 D18 D19 D20 D21 D22 D23 D24 D25 D26 D27 D28 D29 D30 D31 D32 D33 D34 D35 D36 D37 -4 m -3.2 m -2.4 m -1.6 m -0.8 m 0 m 0.8 m 1.6 m 2.4 m 3.2 m 4 m x 60

Control points Check points

200 m

Fig. 5. GCP locations and error estimates.

Z error is represented by ellipse color. X,Y errors are represented by ellipse shape. Estimated GCP locations are marked with a dot or crossing.

Count X error (m) Y error (m) Z error (m) XY error (m) Total (m)

37 0.21093 0.146608 1.57641 0.256876 1.5972

Table 5. Control points RMSE. X - Longitude, Y - Latitude, Z - A ltitude.

D2 0.0103316 0.021931 1.80219 1.80235 1.270 (10) D3 0.0202411 -0.0267907 2.06775 2.06803 1.069 (37) D4 0.0409457 0.0233098 -1.28135 1.28222 1.233 (27) D5 0.00904634 -0.0536809 -1.09507 1.09642 1.189 (16) D6 -0.110969 0.288056 0.0122103 0.308933 3.956 (10) D7 0.0237016 -0.0652026 0.850904 0.853728 1.654 (28) D8 -0.0150067 0.00122688 -0.754116 0.754266 2.524 (13) D9 -0.104583 -0.0710567 -0.487329 0.503464 3.178 (13) D10 0.34908 -0.263139 -0.353354 0.562102 0.206 (2) D11 0.318619 -0.129349 0.987631 1.04578 2.709 (13) D12 -0.208109 -0.0503137 -1.01739 1.03967 0.619 (3) D13 0.0937787 -0.0342044 -2.98748 2.98915 1.785 (29) D14 0.0248891 -0.00937805 -3.57648 3.57657 1.212 (8) D15 -2.97312e-05 0.00108383 1.23065 1.23065 1.413 (39) D16 0.131745 0.169123 2.21304 2.2234 2.134 (18) D17 -0.0102846 0.0311672 -0.819939 0.820596 1.348 (40) D18 -0.0198947 0.0242856 -0.853998 0.854575 1.362 (26) D19 0.0342566 0.0792691 -0.242185 0.25712 1.174 (8) D20 -0.0467518 0.0380654 0.631004 0.633877 1.264 (23) D21 0.230044 -0.0529657 -1.93698 1.95131 2.133 (19) D22 0.128175 -0.000896163 -2.73764 2.74064 1.593 (23) D23 0.0409943 -0.0109782 -1.6846 1.68513 1.286 (31) D24 -0.0991046 -0.043515 0.171327 0.202653 1.163 (5) D25 -0.0165541 -0.0175712 -1.19933 1.19957 0.870 (34) D26 0.272784 0.369027 0.0999561 0.469663 2.213 (8) D27 0.0195856 0.0331479 -0.0780479 0.0870279 2.594 (13) D28 0.0161179 -0.0429786 -1.29433 1.29515 1.408 (21) D29 0.0110004 0.0127252 -0.452025 0.452338 1.082 (42) D30 0.043463 -0.0239081 2.39135 2.39186 1.472 (39) D31 0.279834 0.181049 2.38698 2.41013 3.406 (17) Page 7

D33 0.0694765 0.0244796 -0.565792 0.570568 1.126 (9) D34 -1.03099 0.281583 2.55346 2.7681 0.309 (2) D35 0.0240003 -0.062091 0.891216 0.893699 2.089 (25) D36 0.0698576 -0.053531 0.810922 0.815684 1.592 (36) D37 -0.0753656 -0.0649663 2.7408 2.74261 1.513 (23) Total 0.21093 0.146608 1.57641 1.5972 1.716

Table 6. Control points.

X - Longitude, Y - Latitude, Z - A ltitude.

-17 m 39 m

200 m

Fig. 6. Reconstructed digital elevation model.

Resolution: 11.1 cm/pix

Point density: 81.3 points/m²

General Cameras 103 Aligned cameras 103 Markers 37 Shapes Polylines 134 Polygons 28451

Coordinat e syst em W GS 84 (EPSG::4326)

Rot at ion angles Y aw , Pit ch, Roll

Point Cloud

Point s 86,997 of 98,943

RMS reproject ion error 0.681954 (2.03867 pix)

Max reproject ion error 14.1651 (42.3335 pix)

Mean key point size 3.68935 pix

Point colors 3 bands, uint 8

Key point s No

Average t ie point mult iplicit y 4.35434

Alignment paramet ers

Accuracy High

Generic preselect ion Y es

Reference preselect ion Y es

Key point limit 40,000

T ie point limit 4,000

Adapt ive camera model fit t ing Y es

Mat ching t ime 11 minut es 59 seconds

Alignment t ime 2 minut es 16 seconds

Opt imizat ion paramet ers

Paramet ers f, b1, b2, cx, cy, k1-k3, p1, p2

Adapt ive camera model fit t ing No

Opt imizat ion t ime 7 seconds

Dept h Maps

Count 103

Reconst ruct ion paramet ers

Qualit y High

Filt ering mode Aggressive

Processing t ime 2 hours 7 minut es

Dense Point Cloud

Point s 26,929,469

Point colors 3 bands, uint 8

Reconst ruct ion paramet ers

Qualit y High

Dept h filt ering Aggressive

Dept h maps generat ion t ime 2 hours 7 minut es

Dense cloud generat ion t ime 1 hours 0 minut es

Model

Faces 5,361,061

Vert ices 2,682,598

Vert ex colors 3 bands, uint 8

Reconst ruct ion paramet ers

Surface t ype Height field

Source dat a Dense

Int erpolat ion Enabled

Qualit y High

Dept h filt ering Aggressive

Face count 5,385,890

Coordinat e syst em W GS 84 (EPSG::4326) Reconst ruct ion paramet ers

Source dat a Dense cloud

Int erpolat ion Enabled

Processing t ime 41 seconds

Ort homosaic

Size 12,848 x 13,700

Coordinat e syst em W GS 84 (EPSG::4326)

Colors 3 bands, uint 8

Reconst ruct ion paramet ers

Blending mode Mosaic

Surface DEM

Enable hole filling Y es

Processing t ime 6 minut es 25 seconds

Soft ware

Version 1.4.4 build 6848

Plat form W indow s 64