DETERMINAÇÃO DOS ÍNDICES DE ÁREA VERDE NO BAIRRO PERPÉTUO
SOCORRO (2011)
1FENSTERSEIFER, Sandro
2; COLLETO, Tatiani
3 1Trabalho de Pesquisa _UNIFRA 2
Curso de Eng. Ambiental do Centro Universitário Franciscano (UNIFRA), Santa Maria, RS, Brasil 3
Curso de Eng. Ambiental do Centro Universitário Franciscano (UNIFRA), Santa Maria, RS, Brasil E-mail: sandrolbfl@gmail.com.br; tati@hotmail.com;
RESUMO
A expansão urbana no Brasil vem ocorrendo de forma desordenada, provocando inúmeros impactos negativos ao meio ambiente, estes impactos afetam diretamente à população como também ao funcionamento das cidades brasileiras. Para que esta expansão das cidades brasileiras aconteça, muitos espaços verdes são devastados para a implantação de novas áreas. Em Santa Maria, cidade localizada no centro do estado do Rio Grande do Sul, o crescimento urbano apresenta-se irregular, criando novas formas de ocupação urbana. Este fato acaba criando um nítido afastamento do indivíduo dos ambientes naturais, produzindo o desequilíbrio necessário à garantia da qualidade de vida, por isso o município precisa de um sistema de áreas verdes, O presente trabalho foi realizado no bairro Perpétuo Socorro, tendo como objetivo a determinação dos índices de área verde no mesmo, utilizando-se para isto as ferramentas do geoprocessamento, obtendo-se como produto o mapa temático do bairro com seus índices de área verde.
Palavras-chave: Geoprocessamento; índice de áreas verdes; classificação supervisionada.
1. INTRODUÇÃO
As “Áreas verdes” é um termo que se aplica a diversos tipos de espaços urbanos que têm em comum o fato de serem abertos, acessíveis; relacionados com saúde e recreação ativa e passiva, proporcionaram interação das atividades humanas com o meio ambiente (HARTER, A.A. 1991).
Segundo Nucci (2001), áreas, zonas, espaços ou equipamentos verdes são espaços livres onde predominam áreas plantadas de vegetação, correspondendo, em geral, ao que se conhece como parques, jardins ou praças.
Segundo Nucci (2001), uma questão muito discutida quando se fala em vegetação urbana diz respeito ao índice de áreas verdes, afirma também que, para calcular o índice de área verde, devem ser consideradas somente as áreas verdes públicas localizadas na zona urbana e ligadas ao uso direto da população residente nessa área. Muitas cidades procuram aumentar seus índices colocando todo espaço não construído como área verde e considerando a projeção das copas das árvores sobre as calçadas ( NUCCI, 1998). Nucci (2001) afirmou que, para calcular o índice de área verde, devem ser consideradas somente as áreas verdes públicas localizadas na zona urbana e ligadas ao uso direto da população residente nessa área.
Conforme Mantovani (2000), a quantificação da arborização urbana tem sido realizada através de indicadores dependentes e independentes da demografia, expressos, respectivamente, em termos de superfície de área verde/ habitante (IAV = Índices de Áreas Verdes) ou porcentual do solo ocupado pela arborização (PAV = Porcentual de Áreas Verdes), o índice de 12 m2 de área verde/habitante é considerado ideal, difundido no Brasil e atribuído à ONU, OMS ou FAO. O referido autore afirmou que esse índice não é conhecido por aquelas instituições e supõem que deve se referir somente às categorias de parques de bairro e distritais/setoriais, ou seja, áreas públicas com possibilidades de lazer ao ar livre. A Sociedade Brasileira de Arborização Urbana (SBAU) propôs como índice mínimo para áreas verdes públicas destinadas à recreação o valor de 15 m2/habitante.(
SOTTO,2004)
2. METODOLOGIA
2.1 -Coletas de imagens
O trabalho foi realizado usando o Google Earth, onde foi escolhido o bairro Perpétuo Socorro para analisar os índices de área verde. Dentro do aplicativo foram observados alguns pré-requisitos no momento da coleta das imagens, sendo estes a completa verticalidade da imagem, a distância de visada instantânea de 1.6 km fixa para todas as imagens, a existência de áreas de sobreposição na linha e entre linha das imagens. Todas essas etapas são fundamentais para o processo seguinte que é a mosaicagem. As imagens
devem ser exportadas em formato de alta resolução, devendo ser salvo nessa resolução para que no processo de classificação dos índices de áreas verdes se consiga distinguir os diferentes alvos. As imagens do local de estudo forão salvas com a extensão tiff, reconhecida pelo software que será utilizada no tratamento desta.
2.2 - Mosaicagem das imagens
Utilizou-se o aplicativo comercial de tratamento de imagens denominado Photoshop,foi feito o processo denominado de mosaicagem utilizando-se imagens Geoeye, processo este que pode ser realizado de duas maneiras: automatizado ou manual, no presente caso foi feito manualmente.
2.2.1 -Processo manual
Calculou-se o tamanho da imagem que foi gerada em função do número de linhas verso número de colunas do total de todas as imagens que fazem parte da área, após criou-se um plano de fundo com as dimensões desta nova imagem, criou-selecionou-criou-se cada uma das imagens, recortando-se esta, em seguida, colocou-se esta no plano de fundo e este processo é realizado sucessivamente com todas as imagens, como produto final obtivemos a imagem do nosso local de pesquisa mosaicada manualmente. Salvou-se a mesma com 16bits.
2.3- Etapas no Sistema de Informações Geográficas
2.3.1 – Importação de imagens.
Processo realizado no Impima no qual, primeiramente abriu-se a pasta onde se localiza a imagem gerada na etapa anterior. Após a imagem carregada o programa automaticamente reconhece o numero de linhas, colunas e o numero de bits da imagem, separando esta imagem em três bandas proporcional, as três cores básicas que compõem uma imagem colorida (vermelho, verde e azul). Deve-se selecionar a imagem e atribuir à resolução espacial desta que no presente caso, tratando-se das imagens Geoeye forão utilizadas como sendo 2m, registrou-se esta resolução e ativou-se a opção desenhar, a qual executou a composição da imagem. Feito isto salvou-se a mesma como banda 1, então se realiza o mesmo processo para a banda 2 e banda 3. O processo a ser realizado com as imagens é semelhante, diferenciando-se somente no fato de que a resolução espacial da imagem trata-se de 20m e não ocorre a decomposição das bandas, pois as imagens fornecidas pelo INPE já vem com as bandas decompostas, então salvou-se essas no final, estando as imagens tanto do Geoeye quanto do Cbers convertidas para a extensão de arquivo legível pelo programa Spring, a partir deste momento as imagens estão disponíveis para serem utilizadas como produto do sistema de informação geográfico Spring.
2.3.2 -Criação do banco de dados
Foi feita a criação do banco de dados local onde forão armazenadas todas as informações rasters vetoriais e tabulares do projeto. Estão disponível quatro tipos de modelos de dados optando-se no presente trabalho pelo sistema gerenciador de banco de dados Acess.
2.3.3 – Elaboração do projeto
Como projeto entende-se a área de abrangência espacial no presente estudo, esta delimitação foi feita utilizando o sistema de coordenadas UTM, onde tomou-se o valor da coordenada no canto superior direito e no canto inferior esquerdo como sendo as coordenadas delimitantes do projeto, determinou-se o fuso, no presente caso, fuso 22.
2.3.4 -Coleta de pontos de controle
Os pontos de controle são utilizados para relacionar um posicionamento absoluto, ou seja, posicionamento de campo com um posicionamento de imagem, a coleta de pontos de controle de campo foi feita através da imagem georrefenciada no servidor de imagens do Google. Para isso forão selecionados os pontos levando considerando alguns critérios como, locais de fácil distinção, locais de fácil acesso, locais imutáveis do decorrer do tempo, este processo foi feito visualmente, onde selecionou-se o ponto e anotou-se o valor da coordenada UTM deste. Demarcou-se o mesmo na imagem para posterior verificação, realizou-se isto para os 16 pontos.
2.3.5 – Georreferenciamento
Esta rotina foi executada com a função de atribuir uma amarração em função de um posicionamento de coordenadas à área de estudo. Para fazer isto, foi necessário executar algumas rotinas, onde primeiramente abriu-se o sub-menu registro com a sub-rotina imagem e carregou-se as respectivas bandas 1,2,3 da imagem a ser georreferenciada. A partir do carregamento dessas bandas estava disponível na tela a imagem com coordenadas de monitor, estas coordenadas forão substituídas por coordenadas de campo. Para isso, realizou-se a inserção destas no aplicativo, onde se digitou o valor da coordenada do ponto 1 que foi coletado na etapa anterior, este ponto irá aparecer sobre a imagem em um local qualquer, arrastou-se este até o local exato. Este processo foi realizado no presente caso para um número de 16 pontos de controle, sendo este número de pontos estimados em função da variabilidade do terreno e de trabalhos anteriores. Depois de feita a digitação de todos os pontos realizou-se uma verificação do erro médio quadrático independente de cada um dos pontos,nos casos em que este valor estivesse superior a um intervalo pré-estabelecido, neste caso 6m, eliminou-se este ponto.
Optou-se no presente processo trabalhar com um modelo de ajuste quadrático, no qual exige no mínimo 8 pontos de controle, após analisado e eliminado os pontos com valores de erro superior ao pré- estabelecido salvou-se esta imagem estando a mesma georreferenciada.
2.3.6-Importação da imagem registrada
Após a imagem estar georreferenciada, importou-se esta para dentro do projeto criado, rotina esta dentro do programa denominada importar imagem registrada. Durante tal processo o programa sobrepos a imagem sobre a área do projeto, onde se deve observar a área da imagem que nunca deve ser superior à área do projeto.
2.3.7 -Elaboração do plano de informação
Entende-se como plano de informação as diferentes imagens que serão analisadas, no presente caso existe como modelos de dados imagem compostas por três planos de informação sendo estas as bandas 1,2,3. Para a criação do plano de informação estipulou-se a área estipulou-sendo esta igual a do projeto e a resolução espacial obrigatoriamente iguais as do projeto, neste caso 2m, realizou-se esta rotina para todas as bandas.
2.3.8 -Etapa de classificação de imagem
A classificação de imagem podem ser executadas através de duas rotinas supervisionada e não supervisionada. Durante o processo de classificação ocorre a identificação dos diferentes usos de ocupação do solo, para isso o sistema de informação geográfico se utiliza de classificadores que através de algoritmos criam intervalos de classes ao qual atribuem os diferentes usos.No presente trabalho realizou-se a supervisionada.
2.3.8.1 –Supervisionada
Tal processo baseia-se na acuidade visual e no conhecimento de campo do observador “operador”, executou-se as seguintes rotinas no aplicativo SPRING, primeiramente selecionou-se a imagem a ser classificada. Criou-se um arquivo de contexto para essa imagem e carregou-se as bandas 1,2,3 que foram criadas nas etapas anteriores, após estas estarem disponíveis visualmente realizou-se o processo denominado de treinamento que consiste no ensinamento ao sistema de informações geográficas(SIG) de qual objeto (intervalo de fator de brilho de pixel) pertence a qual classe, no presente trabalho foi escolhido trabalhar com 5 classes. Para cada uma destas foi feita a coleta de 10 amostras, sendo as seguintes classes: vegetação, urbanização, água, solo exposto e campo. Entrou-se na rotina treinamento e inseriu-se o nome de cada uma das classes
atribuindo para a mesma uma cor, selecionou-se a cor azul para a água, marrom para solo exposto, verde escuro para vegetação, vermelho para urbanização, e verde claro para campo, após inserido estes dados aplicou-se o processo de aquisição das amostras utilizou-se os contornos retangulares sobre a tela auxiliar, onde a tela está carregada com a opção do cursor de área, coletou-se a amostra. Observou-se o maior grau de pureza na coleta, ou seja, cada coleta realizada para um único uso.
Depois de realizada a coleta precisou-se criar um nome para a imagem classificada e selecionou-se o tipo de classificador a ser utilizado., no presente trabalho optou-se pelo modelo Maxverasemelhança utilizando-se limiar de aceitação 100%.
Obteve-se como produto a imagem classificada.
Figura 2: Imagem bairro Perpétuo Socorro classificada, Spring 5.1.6, 2011
2.3.9 -Mapeamento de classe para imagem temática
Durante esta rotina forão atribuídas à imagem classificada as suas respectivas classes, este processo gerou a legenda de classificação do mapa, onde conforme o item
anterior foi criado às diferentes classes, sendo elas vegetação rasteira e arbustiva, e urbanização.
2.3.10 -Determinação dos índices de ocupação
Determinou-se o percentual de áreas verdes ou índices de áreas verdes utilizando-se a rotina medidas de clasutilizando-se, o programa realiza uma varredura no plano de informação classes e converte esta informação em unidade de área, ou seja, determina o quanto de área verde existe na imagem. A partir disto, o programa gerou um relatório não somente com os índices de áreas verdes, mas também com o restante do uso e ocupação do solo.
2.3.11- Rotinas no módulo Scarta
No Scarta forão feitas a elaboração das cartas, para isto, carregou-se primeiramente o banco de dados onde todas as informações estão armazenadas, e após o projeto. De posse do banco de dados carregados acionou-se a sub-rotina da Scarta - opção criar carta, e carrega-se a imagem classificada e pré-selecionada. Após selecionado a opção editar inseriu-se 5 produtos básicos que comporam a carta sendo estes o norte, a grade de coordenadas, a escala numérica o titulo da carta e a legenda, sendo esta a etapa final gerando ,gerou-se o mapa temática classificado.
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Como resultado do presente trabalho obteve-se o mapa de uso e ocupação do solo do bairro Perpétuo Socorro como com os valores de ocupação das áreas de vegetação e urbanização, observando-se os valores estabelecidos pela ONU de 12 m2 de área verde/habitante como sendo considerado ideal, no presente caso este valor está bem acima do estabelecido mesmo não tendo sido levantado o numero de habitantes do bairro, observa-se que este apresenta uma grande parte de seu bairro composta por floresta devendo-se neste caso ao fato que a parte norte deste esta localizado em uma encosta onde a vegetação permanece parcialmente intacta. Obteve-se a seguinte área em hectare:
Figura 3: Mapa bairro Perpétuo Socorro classificada, Spring 5.1.6, 2011
4. CONCLUSÃO
Conclui-se que o geoprocessamento através da ferramenta de Sistema de Informação Geográfico pode ser utilizada para determinação de índices de área verde, onde dependendo do tipo de produto utilizado como fonte de informação, ou seja a imagem que servira como material para classificação, esta pode determinar um maior ou menor acerto,
No presente trabalho obteve-se valores composto por floresta e vegetação rasteira nas cores verdes escuro e verde claro e urbanização na cor rosada observando valores muito superior aos estabelecidos pela ONU, resalta-se que deveria haver uma analise do numero de habitantes e dividir este pela área do bairro para verificar este índice porem no presente estudo verificou-se visualmente uma grande quantidade de área verde.
REFERÊNCIAS
NUCCI, J.C. Qualidade ambiental e adensamento urbano. São Paulo: Humanit,2000.
PERPÉTUO
SOCORRO
NUCCI, J.C.; CAVALHEIRO, F. Cobertura vegetal em áreas urbanas – conceito e método. GEOUSP 6, São Paulo: Depto. de Geografia/USP, 1998.
MANTOVANI, M. Áreas verdes de Guarulhos/SP – classificação e quantificação. GEOUSP 8, São Paulo: Depto. de Geografia/USP,2000.
SOTTO, A. Espaços livres públicos: um estudo no município de Ilhabela (SP). Geografia Física – DG-FFLCH-USP, São Paulo, 2004.
HARTER, A.A. Do lendário Anhembi ao poluído Tietê. São Paulo: EDUSP, 1991.
SUKOPP, H; BLUME, H.P.; KUNICK, W. The soil, flora and vegetation of Berlin's waste lands. In: Laurie, I.C. (Ed.): Nature in cities_ Wiley, Chichester, 1979.
