Procedimento metodológico

Dentre os benefícios do uso da tecnologia de imagens associada ao sistema de rastreamento via satélite estão a melhor percepção da morfologia urbana e a possibilidade de ter um campo de visão ampliado, e, assim, estudos socioespaciais mais detalhados. Isto é possível a partir da análise conjunta dessas imagens com a observação em campo das alterações antrópicas ao longo do tempo. Através dessas tecnologias, pode-se visualizar um conjunto de elementos que ajudam a definir a morfologia, como reservas ecológicas, área de drenagem, ruas, edifícios, parques, jardins, fábricas, aeroportos e outras estruturas construídas ou afetadas pela ação humana.

Das várias aplicações existentes, destaca-se o Google Earth. Ele é um software gratuito e intuitivo que oferece recursos para mapeamento, importação e exportação de dados geográficos e, principalmente, fornece subsídios para a realização de estudos comparativos e análises de informações espaciais entre diferentes regiões e cidades ao longo do tempo, com uma riqueza de detalhes que não seria possível através de livros e atlas.

Diversas universidades já incorporam o Google Earth em atividades de seus laboratórios e até mesmo em suas ementas de disciplinas, como a Salem State College e a

Tennessee University, ambas dos Estados Unidos (DUNAGAN, 2007; HANSON, 2009). No

Brasil, dissertações e artigos científicos abordam práticas pedagógicas com Google Earth no ensino fundamental, médio e cursos de geociências (RAMOS & GERALDI, 2002; VOGES & NASCIMENTO, 2009; OLIVEIRA, 2011). Assim, utilizaram-se para a análise imagens de alta resolução obtidas no Google Earth, fornecidas pelo satélite Landsat através de um procedimento que envolveu rotinas de processamento digital de imagens de sensoriamento remoto e técnicas de integração e de análise de dados em Sistemas de Informação Geográficas (SIGs).

Primeiramente, foram incorporados ao Google Earth os limites dos setores censitários de transição e os perímetros urbanos, de 2010 e mais atuais, tudo através do procedimento de georreferenciamento. Depois, criou-se uma grade regular sobre as imagens do

Landsat, com espaçamento suficiente para visualizar em cada recorte da imagem dos setores

censitários de transição os diferentes tipos de uso da terra. A construção da grade foi importante tanto para organizar a sequência das imagens quanto para padronizar as imagens em relação à mesma escala de referência.

A Figura 6 resume em um fluxograma as etapas envolvidas no procedimento realizado. Os setores censitários utilizados foram selecionados através da amostragem aleatória simples. Selecionou-se um setor censitário de “transição” em cada município da RM de Campinas46_{. Em seguida, utilizou-se a funcionalidade do Google Earth que permite visuali zar}

imagens antigas do Landstat para capturar as imagens dos setores selecionados em 200047 _e

2010, além, é claro, das imagens mais recentes. As imagens, então, foram extraídas e salvas em formato png.

Figura 6 - Principais etapas desenvolvidas.

Fonte: Elaborado pelo autor.

O mapeamento do uso da terra foi feito de maneira visual, inspirado nos procedimentos de reconhecimento da fotointerpretação (CERON; DINIZ, 1966; LUCHIARI et al., 2011). A fotointerpretação é feita em três fases. Na primeira, o analista reconhece os objetos

46 _{Nos municípios onde o setor selecionado pelo método constava próximo a um ou mais setores, optou -se por} apresentar todos estes setores e não somente o proveniente da técnica de amostragem aleatória.

47 _{Quando não houve imagem de alta resolução para o período, optou-se por capturar a imagem de 2005.} Identificação e análise dos setores

Fotointerpretação do uso da terra Avaliação do mosaico selecionado Técnica de amostragem aleatória Georreferenciamento e mosaicagem

Imagens de satélite do Google Earth

claramente visíveis na imagem48_{. Na segunda, inferências são realizadas com base nas}

informações extraídas da fotoleitura, com o objetivo de identificar os tipos de uso da terra. Por fim, há a descrição da imagem dentro de uma linha de raciocínio lógico, procurando identificar e delimitar as informações pertinentes ao estudo. Este procedimento de reconhecimento foi feito manualmente, na tela do computador.

A principal ressalva quanto às aplicações do Google Earth nos estudos acadêmicos é a falta de convenções no software que garantam padrões de precisão cartográfica e de posicionamento, como se pode observar principalmente em relação à posição dos limites dos setores de transição e do perímetro urbano em algumas imagens. Isto ocorre porque as imagens disponibilizadas possuem diferentes níveis de correção, que podem não ser discriminadas. Além disso, as informações vetoriais não têm preocupação rígida com estas precisões, podendo apresentar problemas quando projetadas fora do contexto em que foram criadas (O LIVEIRA et al., 2009).

Há ainda outras limitações no Google Earth, como a aleatoriedade das datas das imagens em acervo e a qualidade das imagens, que varia conforme a localização e a superfíc ie disponíveis no acervo. Estas limitações afetaram o trabalho, posto que não foi possível extrair em alguns setores censitários imagens de 2000 em alta resolução. Por isso, optou-se por uma data mais recente (2005).

Apesar disso, o procedimento aplicado se mostrou válido, uma vez que o produto gerado atendeu aos objetivos pretendidos neste trabalho, sobretudo em razão do fato de que não se requeria necessariamente uma alta precisão no posicionamento e nem imagens de alta resolução próximas à data desejada.