Detecção Remota para extracção de

(1)

informação geográfica urbana: cartografia

fractal das áreas edificadas e estimativa do

potencial fotovoltaico dos edifícios

José António Tenedório

Universidade NOVA de Lisboa, FCSH, e-GEO

(2)

1.Detecção Remota, SIG e cidade: analisar,

ç

,

compreender, interpretar!

2 Detecção Remota SIG e cidade: analisar para

2.Detecção Remota, SIG e cidade: analisar para

(3)

1.Detecção Remota, SIG e cidade: analisar,

ç

,

compreender, interpretar!

2 Detecção Remota SIG e cidade: analisar para

2.Detecção Remota, SIG e cidade: analisar para

(4)

Cartas 1:50000

ex-IGC (1960)

Cartas 1:25000

IGeoE (1990)

AVI e PDI:

Projecto LucModel (2004). UMC: 1 Ha

1

1960 2

1

2

3

4

5

3 4 5

Before generalization After generalization

In Encarnação, S., Gaudiano, M., Santos, F.C., Tenedório, J.A. &Pacheco, J.M. Fractal cartography of urban areas. Sci. Rep. 2, 527; DOI:10.1038/srep00527 (2012). / Informação suplementar (SI)

(5)

Aquisição de dados

1. Carta digitalizada (áreas edificadas a vermelho)

2. Segmentação de imagem (OO em eCognition)

3. Identificação de objectos (áreas edificadas com

MaxDiff. >= 0.8)

4. Classificação de objectos

5. Identificação de objectos mal classificados, ou

“sem valor”, e correcção; merge de objectos;

conversão para vectorial

Generalização de dados

1. Aplicação de um buffer de 5m (a todos os

polígonos gerados)

2. Agregação dos novos polígonos gerados com

distância <=2,5m entre si

,

3. Atribuição a cada polígono, que cai dentro de cada

buffer, do código de identificação do buffer

respectivo

4. Aplicação de convex hull aos polígonos com o

mesmo ID

5. Agregação dos polígonos resultantes com distância

<=50m entre si

In Encarnação, S., Gaudiano, M., Santos, F.C., Tenedório, J.A. &Pacheco, J.M. Fractal cartography of urban areas. Sci. Rep. 2, 527; DOI:10.1038/srep00527 (2012). / Informação suplementar (SI)

(6)

Área metropolitana Norte

1960

1990

2004

Área edificada (km

2

₎

_49,8

_163,8

_237.6

Taxa de variação (%)

-

229,08

44,92

Taxa de variação média anual (%)

-

7,64

3,21

Taxa de variação média anual (%)

7,64

3,21

(7)

DIMENSÃO FRACTAL

D₁₉₆₀= 0,52 D₁₉₆₀= 1,02 D₁₉₆₀= 1,65 D₁₉₆₀=~1,95

Tipologia 1

Tipologia 2

Tipologia 3

Tipologia 4

Tipologia …

«(…) were made uniform through cartographic generalization and converted to an

array of pixels of 100 m

2

_{, which were combined in cells of 100*100 pixels». In Encarnação, S.,}

Gaudiano, M., Santos, F.C., Tenedório, J.A. &Pacheco, J.M. Fractal cartography of urban

, ,

,

g p y

areas. Sci. Rep. 2, 527; DOI:10.1038/srep00527 (2012).

(8)

«Types of built-up areas. We plot S(D) (blue line) and its rate of change S’(D) (black line) with respect to

the fractal dimension D, which allow us to define 5 sub-intervals (each associated with a given region

Type) which depend only on D identified characterized and illustrated in the insets

I E

ã S

Type) which depend only on D, identified, characterized and illustrated in the insets».

In Encarnação, S.,

Gaudiano, M., Santos, F.C., Tenedório, J.A. &Pacheco, J.M. Fractal cartography of urban areas. Sci. Rep. 2, 527;

DOI:10.1038/srep00527 (2012).

(9)

14% 4% 2% 21% 17% 7% _15% _15% 59% 21% 28% 27% 18% 30% 22%

In Encarnação, S., Gaudiano, M., Santos, F.C., Tenedório, J.A. &Pacheco, J.M. Fractal cartography of

(10)

S

E

ã M

G di

F

i

S t J é A tó i T

dó i J

P h

Sara Encarnação, Marcos Gaudiano, Francisco Santos, José António Tenedório, Jorge Pacheco

http://www.nature.com/srep/2012/120724/srep00527/full/srep00527.html

(11)

(12)

1.Detecção Remota, SIG e cidade: analisar,

ç

,

compreender, interpretar!

2 Detecção Remota SIG e cidade: analisar para

2.Detecção Remota, SIG e cidade: analisar para

(13)

V

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ti

http://www.fcsh.unl.pt/media/reportagens/geosat-metodologias-para-extraccao-de-informacao-geografica-a-partir-de-imagens-de-satelite-de-alta-resolucao

(14)

Equipa do projecto GEOSAT:

José António Tenedório (Coord.), Teresa Santos, Sérgio Freire,

Rui Pedro Julião Ana Fonseca João Casaca (consultor) Ana Navarro Fernando Soares Márcia

Rui Pedro Julião, Ana Fonseca, João Casaca (consultor), Ana Navarro, Fernando Soares, Márcia

Muñoz, Sandra Efigénio, Paulo Rego, Maria José Santos

Atlas solar:

Nuno Gomes

1

_⏐

_{Miguel Brito}

2

⏐Teresa Santos

1

⏐Sérgio Freire

1

⏐ José António

Tenedório

1

_{e-GEO Faculdade de Ciências Sociais e Humanas Universidade Nova de Lisboa}

_{e GEO, Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, Universidade Nova de Lisboa}

(15)

Objectivos:

- Cartografar o potencial solar dos topos dos edifícios em meio urbano

Identificar os melhores locais para instalação de sistemas fotovoltaicos nas coberturas

- Identificar os melhores locais para instalação de sistemas fotovoltaicos nas coberturas

- Determinar o “valor” da instalação de painéis fotovoltaicos

Software: ArcGIS e Feature Analyst

Resultado: atlas solar (freguesias de

Alvalade Cascais São Jorge de Arroios)

Alvalade, Cascais, São Jorge de Arroios)

In Teresa Santos (2011), Producing Geographical Information for Land Planning using VHR Data: Local Scale Applications. Tese de doutoramento publicada pela LAP LAMBERT Academic Publishing

(16)

QuickBird pansharp de 2005 (0.60m pixel)

DSM de 2006, 1m pixel (dados cedidos pela Logica; http://www.logica.pt/ )

Edificado de 1998 (1:1000)

(17)

Radiação solar anual na superfície Radiação solar anual nas coberturas Coberturas com aptidão máxima

(18)

(19)

Procedimentos gerais (Carnaxide):

INNUNOGOMES(2011), INTEGRAÇÃO DE DADOSLIDARCOM IMAGENS DE MUITO ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL PARA DETERMINAÇÃO DE ÁREAS URBANAS COM POTENCIAL SOLAR. Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, área de especialização em Detecção

(20)

radiação solar em área):

INNUNOGOMES(2011), INTEGRAÇÃO DE DADOSLIDARCOM IMAGENS DE MUITO ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL PARA DETERMINAÇÃO DE ÁREAS URBANAS COM POTENCIAL SOLAR. Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, área de especialização em Detecção

(21)

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i

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http://www.fcsh.unl.pt/e-geo/energiasolar/

(22)

Síntese final

1... Analisar, compreender, interpretar!

Síntese final

,

p

,

p

2... Analisar para decidir na “cidade inteligente”

com serviço das tecnologias de informação

geográfica!

g g

Modelação 3D com integração de dados LiDAR , UAVs e Imagens de Alta

Resolução em Sistemas de Informação Geográfica

ç

g

(cálculo de densidades, cálculo

(

de volumes, índices urbanísticos, estimativa de população residente, cálculo de áreas

potenciais para instalação de painéis fotovoltaicos, etc.)

…