METODOLOGIAS PARA OPTIMIZAÇÃO DE ANÁLISES ESPACIAIS EM SIG

METODOLOGIAS PARA

OPTIMIZAÇÃO DE

ANÁLISES ESPACIAIS

EM SIG

Aveiro | 24 de Junho de 2011

Autores:

Problema

- Análises espaciais em SIG com base na BGRI devolvem sempre

valores por excesso !

Concelho

Freguesia

Secção Estatística

Subsecção Estatística

Objectivo do estudo

Desenvolvimento de propostas metodológicas para a minimização do erro de análises

espaciais em ambiente SIG , baseadas na BGRI, para territórios indiferenciados de acordo

com a:



proporcionalidade da área contida no interior do perímetro do território em causa

-Metodologia 1

Metodologia 1

_–

proporção da área

1.ª Etapa

Sobreposição do tema da área em estudo com o tema da desagregação territorial.

2.ª Etapa

Criação de um novo tema resultante da intercepção dos dois temas.

3.ª Etapa

Metodologia 1

_–

proporção da área (cont.)

Aplicação das metodologias

Utilização de dois

softwares

distintos:



Produtos ESRI : ArcGis com extensão Spatial Analyst

Custo, cerca de 8.500

€



Open Source

: Postgres SQL (Extensão Postgis), pgAdmin III, Python e Quantum GIS

Sem Custos

4.ª Etapa

Criação de um novo campo na tabela de atributos do novo tema para aplicação da seguinte fórmula

×

Caso se pretenda pode-se efectuar o cálculo dos valores relativos destes resultados. Áreas calculadas na 3.ª etapa

Aplicação da metodológia 1 - ArcGis

Modelo da metodologia criado no

Model Builder

Aplicação da metodologia 1

_–

Open Source

Ferramenta SPIT (Shapefile to PostGIS

Import Tool) do Quantum GIS

Resultado das operações utilizando o

Quantum GIS

Resultado da intersecção visualizado a

partir o Quantum GIS

Avaliação dos resultados

Bastante satisfatórios

menos cerca de 12 %

Metodologia 2

_–

proporção da área do edificado residencial

1.ª Etapa

1.ª Preparação dos temas em estudo para serem convertidas de vectorial para raster.

2.ª Etapa

Conversão dos temas de vectorial para raster. No processo de conversão terá que ocorrer:

- Definição dos campos das tabelas de atributos a converter. - Definição do tamanho da célula (pixel) a utilizar.

Deste procedimento os dois temas rasterterão associado a indicação do número de células

3.ª Etapa

Aplicação de expressão que irá multiplicar os atributos dos raster para obter um terceiro raster contendo

zeros ou códigos de subsecção estatística.

As células com zero deverão corresponder a vazios de edificado.

4.ª Etapa

Efectuar o join(código da BGRI) entre Prop_Pop_APH_finale o rastergerado na 3.ª etapa.

Metodologia 2

_–

proporção do edificado residencial (cont.)

5.ª Etapa

Sobre o tema da 4.ª etapa, alocar o valor da variável em estudo de cada subsecção estatística às células com o respectivo código, dividindo esse valor pelo número de células e

colocando o resultado assim obtido em cada célula abrangida por uma mesma subsecção. Este valor é colocado num campo próprio criado para este efeito.

6.ª Etapa

Criação de um novo campo no qual será efectuado um cálculo que possibilitará a alocação da população ao edificado.

7.ª Etapa

Filtrar os registos onde não foram contabilizados edifícios e que neste caso não entram para o estudo em causa.

8.ª Etapa

Intersecção do resultado da 5.ª etapa com o tema da área em estudo.

Aplicação da metodologia 2

Dimensionamento de matriz do espaço edificado



Iterações sucessivas



Retirada de edificado não residencial da análise (verde)



Construção de histograma com a identificação dos

polígonos por classe da área de estudo

Aplicação da proposta metodológica 2 -

ArcGis

Resultado da conversão

de vectorial para

raster

Criação da Área de Interesse - AOI

Edificado residencial com mais de

8m

_{de área}

Subsecções estatísticas abrangidas pela AOI

Matriz de células cobrindo a totalidade das

subsecções estatísticas abrangidas pela AOI

Aplicação da proposta metodológica 2 -

Open Source

Avaliação dos resultados -

Síntese dos resultados obtidos

Decréscimo na ordem dos 12 %

8.264

7.286 _7.235 7.276 7.333

6.600 6.800 7.000 7.200 7.400 7.600 7.800 8.000 8.200 8.400 População Residente com totalidade das secções estatísticas Metodologia 1 com ArcGis 10

Metodologia 1 com software

open source

Metodologia 2 com ArcGis 10

Síntese Conclusiva



O

software

Open Source

apresenta a grande vantagem de ser

freeware

,

isto é,

sem custos

para o utilizador.



A aplicação da metodologia 1 revelou-se

operacionalmente mais célere e prática

devido à

sua

simplicidade

, sem desrespeito na minimização do erro de análise.



O desenvolvimento destas metodologias serviu, para além do

conhecimento adquirido com

a exploração dos software

, como para

disponibilizar a outros utilizadores as ferramentas

.



Possibilidade de aplicação das propostas metodológicas a qualquer área territorial

indiferenciada

, isto é, permitindo a devolução de valores de estimativas com base na BGRI

para áreas territoriais não confinadas aos limites administrativos.

Concretização do objectivo do trabalho, isto é, a disponibilização de ferramentas em

ambiente SIG que permitam a diminuição do erro de análise que reflectem uma

aproximação considerável à realidade no terreno

https://sites.google.com/site/metoptisig



A aplicação da metodologia 2 teoricamente deveria optimizar mais a análise, mas

carece

de