OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO

Apresentação em tema: "OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO"— Transcrição da apresentação:

1 OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO
As principais operações de superposição são: IMPOSIÇÃO COLAGEM COMPARAÇÃO ASSOCIAÇÃO SINCRONIZAÇÃO A ASSOCIAÇÃO corresponde à geração de áreas geo-referenciadas controladas por determinados argumentos. A COMPARAÇÃO permite identificar áreas com os mesmos atributos e elas serão preservadas, desde que estejam ocupando a mesma região geográfica. A SINCRONIZAÇÃO corresponde à superposição de mapas, na qual cada interseção representa uma nova e independente categoria. A COLAGEM representa a imposição de regiões geográficas de um determinado mapa a outro mapa; as regiões são preservadas, os atributos mudam de codificação, porém as qualidades são preservadas A IMPOSIÇÃO é definida como a seleção de uma determinada área para ser analisada e observada em todos os Pis de um determinado projeto

2 OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO
máscara ou imposição Mapa A: Tipo de vegetação 1 (pasto) 2 (mata natural) 3 (coníferas) 4 (vegetação arbustiva) 5 (cultura agrícola) 6 (reflorestamento) Mapa B: Tipo de Solo 1 (arenoso) 2 (argiloso) 3 (areno-argiloso) 4 (argilo-arenoso) Através da máscara, pode-se saber quais os tipos de solos que se encontram associadas à vegetação arbustiva

3 OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO
colagem Qual a disposição da vegetação quando os solos areno-argilosos e argilo-arenosos forem utilizados para determinada operação? Mapa A: Tipo de vegetação 1 (pasto) 2 (mata natural) 3 (coníferas) 4 (vegetação arbustiva) 5 (cultura agrícola) 6 (reflorestamento) Mapa B: Tipo de Solo 1 (arenoso) 2 (argiloso) 3 (areno-argiloso) 4 (argilo-arenoso) Nota-se que, após a operação de colagem, como mostra o mapa C, as áreas de vegetação arbustiva e cultura agrícola diminuíram drasticamente de extensão territorial e os atributos do mapa de solos 3 e 4 foram modificados para 7 e 8, respectivamente, sem, entretanto, alterar sua extensão em área e suas posições no espaço.

4 OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO
comparação Quais regiões geográficas que possuem o mesmos atributos? Mapa A: Tipo de vegetação 1 (pasto) 2 (mata natural) 3 (coníferas) 4 (vegetação arbustiva) 5 (cultura agrícola) 6 (reflorestamento) Mapa B: Tipo de Solo 1 (arenoso) 2 (argiloso) 3 (areno-argiloso) 4 (argilo-arenoso) O mapa C resultante demonstra que as áreas de simultaneidade são: mata natural com solo argiloso, pasto com solo arenoso e vegetação arbustiva com solo argilo-arenoso, em ordem decrescente de extensão territorial.

5 OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO
associação Mapa A: Tipo de vegetação 1 (pasto) 2 (mata natural) 3 (coníferas) 4 (vegetação arbustiva) 5 (cultura agrícola) 6 (reflorestamento) Mapa B: Tipo de Solo 1 (arenoso) 2 (argiloso) 3 (areno-argiloso) 4 (argilo-arenoso) Utilizando os mapas de vegetação e solo, o objetivo é encontrar a visualização espacial do pasto e solo argiloso, de coníferas e solo argilo-arenoso e de cultura agrícola e solo argilo-arenoso. no mapa C corresponde às categorias 1, 3 e 2, respectivamente.

6 OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃO
sincronização Examinando os mapas de vegetação e solo, após a superposição obtemos 14 categorias assim distribuídas: 1 (pasto e solo argiloso) 2 (pasto e solo arenoso) 3 (pasto e solo areno-argiloso) 4 (mata natural e solo argiloso) 5 (mata natural e solo argilo-arenoso) 6 (coníferas e o solo argilo-arenoso) 7 (vegetação arbustiva e solo argiloso) 8 (vegetação arbustiva e solo argilo-arenoso) 9 (vegetção arbustiva e solo argiloso) 10 (vegetação arbustiva e solo arenoso) 11 (cultura agrícola e solo arenoso) 12 (cultura agrícola e solo areno-argiloso) 13 (cultura agrícola e solo argilo-arenoso) 14 (reflorestamento e solo arenoso) Mapa A: Tipo de vegetação 1 (pasto) 2 (mata natural) 3 (coníferas) 4 (vegetação arbustiva) 5 (cultura agrícola) 6 (reflorestamento) Mapa B: Tipo de Solo 1 (arenoso) 2 (argiloso) 3 (areno-argiloso) 4 (argilo-arenoso)

7 ANÁLISES ALGÉBRICAS NÃO CUMULATIVAS
São também chamadas de análises lógicas e compreendem: a simultaneidade booleana, a possibilidade fuzzy e a probabilidade bayesiana. A) SIMULTANEIDADE BOOLEANA Baseia-se em estabelecer limites determinados a partir de informações consideradas falsas, atributo 0 (zero), e verdadeiras, atributo 1 (um). Diagrama de Venn apresentando os operadores <NOT>, <AND>, <OR> e <XOR> A<AND>B A<NOT>B A<OR>B A<XOR>B Retorna todos os elementos contidos na interseção entre A e B Retorna somente os elementos contidos exclusivamente em A Retorna todos os elementos contidos em A e B não incluídos na interseção de A e B Retorna todos os elementos contidos tanto em A como em B

8 B) POSSIBILIDADE FUZZY
Nesta função, consideramos que cada pixel tem potencialmente algum grau de associação a mais de um conjunto (classe), de acordo com o grau com que misturas destas classes existem dentro do pixel. EXEMPLO Se um pixel é coberto em 60% por espécies de coníferas e 40% por decíduas, ele seria considerado como tendo uma associação fuzzy de grau 0,60 no conjunto “coníferas” e um grau de associação de 0,40 no conjunto “decíduas” . POSSIBILIDADE FUZZY NO IDRISI

9 Clique aqui e veja o trabalho
Mapa de Vulnerabilidade à Ação Antropica em Mangue Seco e proximidades, Vitória – ES. Clique aqui e veja o trabalho LUIZ AMADEU COUTINHO

10 PROBABILIDADE BAYESIANA
A probabilidade bayesiana está fundamentada no Teorema de Bayes e está relacionada a dois conceitos probabilidade posterior e prévia EXEMPLO Tomemos uma determinada área de 1000 Km2 com um pixel com dimensão linear de 25 m (0,025 km). Podemos estabelecer que a área em questão possui pixel e podemos codificar esta informação como N{T}=40.000, em que N representa o conjunto de todos os pixels da referida área. Suponhamos que dentre estes pixels ocorram cerca de 400 contendo uma determinada feição especial (um depósito mineral ou um tipo de vegetação) e a representação da presença dessa feição é M{F}=400, em que M representa o conjunto de todas as feições especiais da área. Assim, a densidade média da feição especial será dada: Este resultado pode ser definido como a probabilidade prévia de ocorrer a feição em questão na área, caso não sejam consideradas outras evidências VEJA FUNÇÃO NO IDRISI

11 PROBABILIDADE BAYESIANA NO IDRISI

12 Modelo de Risco de Incêndio para a Região da Grande Vitória
ANÁLISES ALGÉBRICAS CUMULATIVAS As análises algébricas cumulativas correspondem a operações tipo adição, subtração e divisão entre as matrizes que correspondem ao arranjo dos dados espaciais contidos em mapas geo-referenciados. ARCGIS Modelo de Risco de Incêndio para a Região da Grande Vitória IDRISI

13 FIM