Interpretação de dados

Os ortofotos, como todos os mapas, têm uma escala e tal como as fotografias mostram o terreno em detalhe real (Lillesand, T.M. [et al.], 2004a, p. 171). Os ortofotos conseguem oferecer o ‘melhor de dois mundos’, um produto que pode ser facilmente interpretado como uma fotografia, e onde as verdadeiras distâncias, ângulos e áreas podem ser medidas diretamente. Devido a estas características, os ortofotos constituem excelentes mapas de base para a compilação, sobreposição e edição de dados num ambiente SIG (2004a, p. 171). O orfotofoto e o modelo digital de terreno criados, anteriormente no Agisoft Photoscan, são inseridos no software ArcGIS. É a partir destes elementos que se procede à interpretação dos dados e à derivação de informação.

O mapeamento geológico envolve a identificação de formas de relevo, tipos de rocha, estruturas rochosas (dobras, falhas, fraturas), e a representação das unidades e estruturas geológicas numa relação espacial correta (ou seja, devidamente georreferenciados) (Lillesand, T.M. [et al.], 2004e, p. 226). Para além da identificação e representação, as imagens permitem efetuar distinções importantes entre formas de relevo (landforms), relacionando-as com os processos geológicos que as formaram, e interpretando a história geológica da área (2004e, p. 226). Uma vez que cada tipo de rocha, cada fratura, cada elemento de erosão e deposição possuem marcas dos processos que os produziram (2004e, p. 226). Deste modo os investigadores que procuram descrever e explicar os materiais e as estruturas do relevo devem entender os seus princípios geomorfológicos e serem capazes de reconhecer a expressão dos vários materiais e estruturas. Este tipo de mapeamento exige sempre uma quantidade considerável de exploração no terreno, todavia, o processo cartográfico pode ser muito facilitado através do uso de interpretação imagem visual (2004e, p. 226).

Quando é possível identificar o que se vê nas imagens e comunicar essas informações a outros, pratica-se a interpretação da imagem. As imagens contêm dados não processados, e quando processados pelo cérebro de um intérprete humano, os dados transformam-se em informação utilizável (2004a, p. 193). As interpretações podem ocorrer em vários níveis de complexidade, desde o simples reconhecimento de objetos na superfície do terreno, até à derivação de informações detalhadas sobre as complexas interações entre as características da respetiva superfície (2004a, p. 194). O sucesso na interpretação da imagem difere de acordo com a formação e experiência do intérprete, a natureza dos objetos ou dos acontecimentos que estão a ser interpretados e a qualidade da própria imagem. Geralmente, é necessário possuir uma observação muito afinada, juntamente com imaginação e uma grande dose de paciência, assim como uma compreensão razoável do fenómeno que está a ser alvo de estudo, bem como um

conhecimento da região geográfica em que este se insere (2004a, p. 194-195).

É a partir do processo de interpretação da imagem que se inicia a vectorização, que consiste na “transformação dos dados de formato matricial para o formato vetorial” (Pina, M. [et al.], 2000, p. 88). A vectorização manual é uma técnica de vectorização da informação de forma exclusivamente manual, ou seja, consiste em percorrer o elemento a cartografar com o cursor, diretamente no monitor do computador (2000, p. 88), deste modo todos os critérios de vectorização são da responsabilidade do utilizador, que decide o que quer ou não representar.

No sentido de efetuar uma vectorização correta, é fundamental que o utilizador interprete de forma adequada os elementos apresentados na fotografia. Assim, a fotointerpretação apresenta- se como a arte de examinar as imagens dos objetos nas fotografias e de deduzir o seu significado (Dimitry, V.S. (2011), através do conhecimento de elementos de reconhecimento.

Dimitry, V.S. (2011) salienta como elementos de reconhecimento: a forma (contornos da feições do objeto que podem determinar a sua identidade), o tamanho (dimensões do objeto), a tonalidade (que se relaciona com a intensidade de energia eletromagnética refletida por um tipo de aspeto na superfície da Terra, num determinado comprimento de onda do espectro eletromagnético), a cor (uma vez que a utilização a cor facilita o processo de interpretação de fotografias e imagens), a textura (percebida por meio de micro-sombras provenientes de pequenas irregularidades na superfície27_{), a sombra (que está intrinsecamente ligada à natureza do objeto,} ângulo de iluminação, perspetiva e declive da superfície do terreno), o posicionamento (alusivo à região em que a fotografia é obtida, referindo-se à posição do alvo no meio envolvente), a associação (remete para as diferentes inter-relações espaciais entre feições, geralmente devido a conexões funcionais entre os componentes em questão28_{) e por fim o padrão (ao arranjo espacial} de feições em particular29) (2011, p. 39-43). Adicionalmente Olsen, R.C. (2007) acrescenta a elevação (que pode ser derivada a partir da sombra em imagens nadir), o sítio (relação entre o objeto e sua localização geográfica), e o tempo (relação temporal entre o objeto pode fornecer informações através de observações sequenciais).

O processo de vectorização iniciou-se com a interpretação visual dos vários elementos

27 _{Para melhor compreensão a autora dá dois exemplos: a) um pavimento de boa qualidade aparece}

com uma textura suave porque as irregularidades são tão pequenas que não são capazes de criar sombras; b) uma floresta é caracterizada por uma textura rugosa, criada por micro-sombras das folhas e galhos (p. 41).

28_{“Um grande estacionamento lotado de veículos é associado com grandes centros comerciais ou}

hipermercados” (p. 43).

29 _{“Exemplos típicos incluem os pomares, onde as árvores são alinhadas em filas e o posicionamento}

geológicos e geomorfológicos de acordo com as suas características. Considerando o contraste de cor face à rocha envolvente e a associação a formas lineares muito vincadas distinguiram-se inicialmente os filões. Adicionalmente, as mesmas propriedades de reconhecimento permitiram o mapeamento das descontinuidades. Este mapeamento é mais difícil que o dos filões, uma vez que o contraste da cor não é tão evidente, já que as descontinuidades possuem uma cor mais escura, uma forma mais irregular e menor comprimento e largura. Para além das propriedades de reconhecimento expostas, foi também experimentada a interpretação com mudanças na escala de observação, principalmente na interpretação dos filões e das descontinuidades, nos casos em que a sua continuidade não era percetível. Em relação aos elementos geomorfológicos, os elementos de reconhecimentos permitiram a identificação dos elementos expostos como afloramentos rochosos, a areia, caos e queda de blocos. Contudo para uma melhor interpretação do terreno o MDS criado anteriormente foi utilizado para a extração de curvas de nível com uma equidistância variada (0,5, 1 e 5 metros, com a ferramenta Contour, 3D Analyst), elaboração de perfis longitudinais (Profile Graph, 3D Analyst). A conversão das células do modelo para representação com números decimais (Float, 3D Analyst) possibilitaram verificar a distribuição da altitude nas classes pretendidas, através do cálculo da área.