Metodologia e dados utilizados

A utilização de dados na estrutura matricial para o cálculo de áreas de sobrepo- sição de imóveis, atualmente realizado no SiCAR por meio de dados vetoriais, é uma abordagem que ainda não havia sido explorada no LEMAF. Deste modo, para comprovar a eficiência dessa abordagem, foram realizados testes comparati- vos entre as representações matricial e vetorial para simular situações já tratadas atualmente pelo sistema.

Um dos critérios utilizados no SiCAR para avaliar a situação ambiental de uma propriedade rural refere-se ao uso da cobertura do solo da região onde o imóvel se situa. Por exemplo, o cadastrante poderia indicar áreas de vegetação na- tiva que o seu imóvel não possua na realidade, o que poderia indicar, dependendo do grau de tolerância estabelecido pela Lei 12.651, o uso irregular do solo. Nesse caso, a situação do cadastro desse imóvel se tornaria irregular e seria fornecido um prazo ao cadastrante para que esse regulamentasse o seu cadastro.

Atualmente, o arquivo shapefile utilizado pelo SiCAR para a análise es- pacial da cobertura do solo de imóveis localizados no estado do Mato Grosso foi gerado através do raster temático da Figura4.11, o qual possui uma única banda de resolução de 49746x71819 pixels de 5 metros cada. Por se tratar de um raster temático, os valores de pixels da imagem representam diferentes classificações da cobertura do solo:

• Área Antropizada após 2008: valor de pixel igual à 16 (Desmatamento 2008 - 2011);

• Área Consolidada: valores de pixels iguais à 4 (Área Antrópica) e 18 (Área Urbana);

• Área em Regeneração: valor de pixel igual à 17 (Regeneração 2008 - 2011); • Curso D’água: valor pixel igual à 13 (Água);

• Remanescente de Vegetação Nativa: valores de pixels iguais à 3 (Remanes- cente Nativo) e 10 (Área Natural).

Figura 4.11: Mapeamento da cobertura do solo do estado do Mato Grosso.

A importação desse raster no Banco de Dados se deu através do utilitário raster2pgsqlda ferramenta PostGIS em sua versão 2.1. Nesse utilitário, o parâme- tro -t permite “recortar” o raster em blocos de menores, conhecidos como tiles4, e armazená-los como registros da coluna raster da tabela. A escolha do tamanho dos tiles, muitas vezes empírica e dependente do problema a ser tratado, refletem dire- tamente no tempo de execução de consultas raster, visto que permitem um melhor aproveitamento do índice espacial pela divisão do raster em blocos menores.

4_{É importante destacar que cada tile possui um identificador (rid) e que também é possível sele-} cionar um recorte de uma região específica do tile através da função ST_Clip.

Nos testes realizados neste trabalho, a tabela full_raster_table foi criada a partir de tiles de 100x100 pixels do raster da Figura4.11. Esse tamanho foi esco- lhido por ter obtido um melhor desempenho em consultas raster em comparação com outros tamanhos testados, como tiles de 50x50, 200x200 e 400x400 pixels. Por esse motivo, a comparação de desempenho entre as estruturas matricias e ve- toriais somente considerará os tempos de execução de consultas raster com tiles de 100x100 pixels.

Atualmente no SiCAR, as áreas de sobreposição são calculadas separa- damente de acordo com a classificação da cobertura do solo. Por esse motivo, os testes foram limitados à classificação de Remanescentes de Vegetação Nativa, indicados pela cor verde na Figura 4.12, pois os cálculos realizados nas outras classificações são idênticos e somente variam as porcentagens de áreas sobrepos- tas permitidas por lei.

Figura 4.12: Remanescentes de vegetação nativa do estado do Mato Grosso.

Para essa limitação, a tabela raster_table foi criada a partir de uma reclassificação binária dos pixels da tabela full_raster_table através da função

ST_Reclass, como observado no Script 4.3. Foram utilizados como parâmetros dessa função: a coluna raster da tabela que seria reclassificada, o tipo composto reclassargpara definir expressões de reclassificação, o pixeltype da banda do ras- tergerado pela reclassificação e o valor de NODATA para pixels que representam nenhuma informação. CREATE TABLE r a s t e r _ t a b l e AS SELECT rid , S T _ R e c l a s s ( rast ,’0-2:0, 3:1, 4-9:0, 10:1, 11-255:0’, ’1BB’ ,0 ) AS rast FROM f u l l _ r a s t e r _ t a b l e ;

Script 4.3: Consultas para reclassificação binária da tabela full_raster_table.

A respeito das expressões utilizadas no parâmetro reclassarg, o caractere especial ‘-’ define uma faixa de valores de pixels, já o caractere especial ‘:’ se- para os valores de pixels de antes e depois da reclassificação. No caso da tabela full_raster_table, os valores de pixels 3 e 10, os quais representam a classifica- ção de remanescentes de vegetação nativa, foram reclassificados com o valor 1, já os demais valores foram reclassificados com o valor 0. Como os valores da re- classificação possuíam somente 2 valores (0 e 1), o pixeltype da banda do raster reclassificado foi definido como 1BB, o qual utiliza somente 1 bit para representa- ção de valores de pixels. O raster original possuía uma banda de pixeltype 8BUI, o qual utiliza 8 bits sem sinal para representação de valores de pixels de 0 a 255. Em seguida, o valor NODATA foi definido como 0, a fim de considerar somente os pixels com valores iguais a 1, ou seja, pixels que representam remanescentes de vegetação nativa.

Após a reclassificação, como apresentado no Script4.4, constraints raster foram adicionadas na tabela raster_table pela função AddRasterConstraints, res- ponsável pelo registro de tabelas rasters na tabela de metadados raster_columns. O índice GiST foi definido sobre a mínima geometria convexa que cobre o raster pela função ST_ConvexHull.

SELECT A d d R a s t e r C o n s t r a i n t s (’public’, ’raster_table’, ’rast’,TRUE,TRUE,

TRUE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,TRUE) ;

CREATE INDEX r a s t e r _ t a b l e _ r a s t _ i d x ON r a s t e r _ t a b l e

USING GIST ( S T _ C o n v e x H u l l ( rast ) ) ;

Script 4.4: Consultas para adicionar constraints e o índice GiST na tabela raster_table.

Para garantir a mesma indexação espacial para os dados na estrutura veto- rial, a tabela raster_table foi vetorizada pela consulta presente no Script4.5para que cada tile se tornasse um polígono, como os da Figura4.13. Deste modo, o índice GiST é definido sobre bounding boxes de mesmo tamanho para ambas as estruturas. As funções de conversão de raster para geometria no PostGIS diferem- se em relação ao tratamento de valores NODATA de pixels e do formato dos tiles, o que pode ser visualizado na Figura4.14.

CREATE TABLE v e c t o r _ t a b l e AS

SELECT rid as gid , S T _ P o l y g o n ( rast ) AS geom

FROM r a s t e r _ t a b l e

WHERE S T _ P o l y g o n ( rast ) IS NOT NULL;

Script 4.5: Consulta para vetorização da tabela raster.

Figura 4.13: Imagem ampliada das geometrias da tabela vector_table.

Após a criação das tabelas vetoriais e matriciais, dois shapefiles foram im- portados no Banco de Dados a fim de simular o cálculo de sobreposição das propri-

Figura 4.14: Diferença entre as funções de conversão de raster para geometria. Fonte: http://trac.osgeo.org/postgis/wiki/WKTRaster/SpecificationFinal01.

edades rurais com regiões de remanescentes de vegetação nativa. O shapefile #1, apresentado na Figura4.15, é um simples polígono que visa simular a geometria dos limites de uma única propriedade rural, a qual está situada em uma região onde há cursos de água e remanescentes de vegetação nativa. O shapefile #2, apresen- tado na Figura4.16, foi gerado através da seleção de 1.000 polígonos aleatórios da tabela vector_table para o cálculo de área de diversos imóveis rurais.

Figura 4.16: Polígonos representando 1.000 propriedades rurais.