Análise espacial e modelagem

Apresentação em tema: "Análise espacial e modelagem"— Transcrição da apresentação:

1 Análise espacial e modelagem

2 Operações de Vizinhança
Aula 8

3 Operações espaciais Elas avaliam as características da área de vizinhanças de uma localização específica. Operação de vizinhança requer 3 parâmetros básicos: 1. uma ou mais localizações-alvo ; 2) Uma especificação da vizinhança ao redor de cada alvo; 3) Uma função de pesquisa a ser realizada nos elementos dentro da vizinhança.

4 Operação de vizinhança matricial
Exemplo: Habitat da Vida Selvagem - O alvo é um local de estudo (C1), a vizinhança especificada (R1) é uma área que engloba a vegetação hospedeira e a função (T) é a combinação dos dados de vegetação, terreno e proximidades dos recursos necessários (água, alimento).

5 Operação de vizinhança matricial
O ArcGIS gera a vizinhança diretamente e a intercepta com os dados geográficos como uma operação de sobreposição Exemplo 1: encontrar todas as áreas residenciais em um raio de 10 km nas proximidades de uma escola.

6 Exemplo 2: encontrar todos os lotes que se encontram a 50 m do sistema viário.

7 Interpolação de valores a partir de objetos de vizinhança;
Algumas das operações mais comuns (calculam um novo atributo como função dos atributos dentro de uma certa vizinhança) (Burroughs & McDonnel, 1998) Interpolação de valores a partir de objetos de vizinhança; Identificação de valores que ocorrem mais frequentemente; Distribuição estatística de valores; A soma de todos os valores; A média de todos os valores; O valor máximo ou mínimo; Identificação da área de uma bacia hidrográfica.

8 Proximidade Medida de distância entre os elementos;
“Buffer zone” – corredor ou zona de contenção

9 Maneiras de delimitar a zona de contenção no ArcGIS
CommandLine Toolbox Model Builder

10 Muitas zonas de contenção são tão arbitrárias
quanto aquelas produzidas digitalmente em um SIG Buffer e realidade ... Paula Lima, 2007

11 Funções de visibilidade
Mostra a área que pode ser vista a partir de um determinado ponto de observação. Áreas de aplicação são, por ex., planejamento de paisagem e telecomunicações. Para produzir um mapa de visibilidade incluem-se: 1. DEM; 2. Locais com obstruções; 3. Posição do observador; 4. Pontos alvos.

12 Merge (Combinação) Os limites dos polígonos são dissolvidos (removidos) para combinar polígonos adjacentes O O’

13 Declividade Mede a inclinação da superfície
Pode ser expressa em graus ou porcentagem Dv Dh x 100

14 Mapa de Declividade da Bacia do Rio Paraíba do Sul

15 Aspecto (ângulo da declividade)
Direção da declividade em relação à direção Norte Aplicações: Qual o local onde vai ter sol? Áreas rurais (plantações de uvas) 90 180 270 N E S W Aspect identifies the orientation or direction of slope. Aspect is the down-slope direction of a cell to its neighbors. Measuring directions The cell values in an aspect raster are compass directions ranging from 0 to 360. North is 0 and in a clockwise direction, 90 is east, 80 south, and 270 west. A cell with an aspect value of 90 is angled or facing east. If you walked down that hill, you would be walking east. This cell would get lots of sun in the morning as the sun rises, and less sun in the evening because the sun sets in the west. Flat Input raster cells that have 0 slope (flat areas) are assigned an aspect value of-i. NoData values If any neighborhood cells surrounding the processing cell are NoData, they are assigned the value of the processing cell, and the aspect is computed. Example In the example above, areas facing a southerly (south, south-east, south-west) direction are identified in the lightest gray shades. Areas sloped toward the sun (southerly) may be better for growing crops or saving on heating bills (in countries north of the equator).

16 Algebra de Mapas Neighborhood Maximum operation applied to produce a new data set This graphic illustrates how mathematical operators and functions can be used to combine data on a cell-by-cell basis to derive new information. The ability to matematically combine (add, subtracte, multiply, divide) different layes to produce a result

17 O perações de Sobreposição
* Procedimento envolve tanto mapas digitais quanto matriciais; * Envolve três etapas: a) sistema de referência espacial, b) processamento da interseção geométrica; c) procedimento da combinação de atributos. + =

18 Sobreposição matricial
Preferidas pela facilidade computacional e flexibilidade desta operação. Cada célula da grade tem associada uma série de valores numéricos. Estes processos envolvem operações de soma ou subtração.

19 Operação de diferença matricial
For(int linha=0;<Ymax;linha++) for(int coluna=0;coluna<Xmax;coluna++) mapa_saida[linha][coluna]=mapa_1[linha][coluna]-mapa_2[linha][coluna] (Miranda, 2005)

20 Sobreposição vetorial
Dupla representação do fenômeno geográfico. Objetos espaciais são armazenados em tabelas com as coordenadas dos objetos espaciais e suas topologias; objetos não espaciais – atributos – armazenado em tabelas com as descrições. O algoritmo desta fase tem a responsabilidade de montar as novas tabelas para os novos polígonos, arcos e nós, construindo a estrutura topológica.

21 Aplicação de Operações de Sobreposição Exemplo 1 DEVELOPING A METHODOLOGY FOR A SILVICULTURE POTENTIALITY MAP USING GIS Talita Oliveira1, Silvio Simões1, Giordano Automare2, George Bernardes1,Isabel Trannin1, Juliano Dias2

22 Methodology Thematic maps were adjusted and converted from AutoCAD® format to ArcGIS® environment; A multidisciplinary expert group provided interpretation and factorings for each physical landscape element. Each expert was asked to define the degree of suitability for silviculture of each landscape feature applying a scale factor from higher suitable (5) to lower suitable (1);

23 The areas were calculated by the sum of the scale factors divided by the numbers of landscape elements using the tools of Spatial Analyst/ArcGIS® . These layers were combined in order to obtain the Silviculture Potentiality Map.

24 Results GEOLOGIC MAP Scale 1/500,000 (Carneiro et al., 1978)
Sedimentary rocks with clay 5 Sedimentary rocks with sand 4 Metassedimentaries rocks Migmatites 3 Granites 2 Quartzites 1 Coluvial and talus deposits Alluvial plain GEOLOGIC MAP Scale 1/500,000 (Carneiro et al., 1978)

25 GEOMORPHOLOGIC MAP Scale 1/500,000 5 4 3 2 1 (Poncano et al., 1981)
Mountain with Moderate to Gentle Hillslopes 5 Mountain with Steep Hillslopes 4 Low Mountain with Steep Hillslopes 3 Ridge escarpments 2 Floodplain 1 GEOMORPHOLOGIC MAP Scale 1/500,000 (Poncano et al., 1981)

26 PEDOLOGIC MAP 5 4 3 2 1 Scale 1/500,000 (Oliveira et al., 1999)
Oxisols 5 Ultisols 4 Haplic Cambsols (Inceptsols) 3 Humic Cambsols (Inceptsols) 2 Histosols 1 PEDOLOGIC MAP Scale 1/500,000 (Oliveira et al., 1999)

27 SILVICULTURE POTENTIALITY MAP
Very good situation: interaction among clay sedimentary rocks, oxisols, and gentle hillslopes Good situation: migmatites rocks associated with Mountain with Steeper Hillslope and shallow soils Fair and Poor situation: granite rocks associated with Ridge Escarpments and alluvial plains

28 Exemplo 2 Caracterização de áreas de infiltração com base em elementos do meio físico e do uso da terra Paulo Valladares – Instituto Florestal Sueli Yoshinaga – IG/Unicamp Silvio Simoes – FEG/Unesp George Bernardes – FEG/Unesp Sérgio Barbosa - ANA Objetivos: Apresentar uma metodologia que possibilite definir áreas potenciais de infiltração com base em elementos do meio físico natural e modificado (rocha, relevo, solo e uso da terra)

29 Metodologia Levantamento e organização de mapas temáticos em escala regional; Para as diferentes unidades (geológicas, geomorfológicas, pedológicas e de uso da terra) e faixas (precipitação), uma equipe de especialistas atribuiu pesos que variam de 1 a 5 em que são analisados os comportamentos individuais de cada elemento aos processos de infiltração; Qualificadores Pesos Relativos Muito Baixa 1 Baixa 2 Regular 3 Boa 4 Muito Boa 5

30 Mapa Geomorfológico Mapa Geológico Mapa de Precipitação
Mapa Pedológico Mapa de Uso da Terra (d)

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33 Aplicação de álgebra de mapas
Geoprocessamento Estabelecer “pesos” aos layers (álgebra de mapas) Trabalhar os dados em ambiente SIG Ponderar as classes de cada layer utilizado Camarinha et al., 2011

34 Aplicação de álgebra de mapas
Estabelecer “pesos” aos layers (álgebra de mapas) Trabalhar os dados em ambiente SIG Ponderar as classes de cada layer utilizado Camarinha et al., 2011

35 Aplicação de álgebra de mapas
Estabelecer “pesos” aos layers (álgebra de mapas) Trabalhar os dados em ambiente SIG Ponderar as classes de cada layer utilizado Camarinha et al., 2011

36 Aplicação de álgebra de mapas
Estabelecer “pesos” aos layers (álgebra de mapas) Trabalhar os dados em ambiente SIG Ponderar as classes de cada layer utilizado Layer Uso e Ocupação Camarinha et al., 2011

37 Aplicação de álgebra de mapas
Estabelecer “pesos” aos layers (álgebra de mapas) Trabalhar os dados em ambiente SIG Ponderar as classes de cada layer utilizado 0,35 x 0,25 x 0,20 x 0,20 = Camarinha et al., 2011

38 Camarinha et al., 2011

39 Integração Análise Espacial e Modelagem Hidrológica
Exemplo: Mapeando a recarga da água subterrânea (David Robertson, 2007)

40 This figure shows a graphic rendering of the ESRI´s ModelBuilder
This figure shows a graphic rendering of the ESRI´s ModelBuilder. Each operation is shown as a rectangle and each dataset as na ellipse Model Builder shows a representation of the groundwater protection model developed by Rhonda Pfaff and Alan Glennon for analysis of groundwater vulnerability in the Mammoth Cave watershed, Kentucky, U.S.A. Reading from top left, the model first clip the slope layer to watershed, then selects slopes greater than or equal five and so on.

41 Results of the groundwater protection model
Results of the groundwater protection model. Highlighted areas are farmed for crops, on relatively steep slopes and within 300m of streams. Such areas are particularly likely to generate runoff contaminated by agricultural chemicals and soil erosion, and to impact adversely the cave environment into which the area drains.

42 ArcGIS Hydro Data Model
Drainage Network Flow Time Time Series HydroFeatures Hydrography Channel

43 Hydrologic Simulation with Arc Hydro, libHydro and Model Builder
Tim Whitaker, 2003 The Llano River basin is located in central Texas, approximately 100 miles northwest of the capital city of Austin Connecting Geospatial Data with libHydro through a Script Tool Loss Initial Constant Tool Model Builder Diagram of Precipitation to Runoff Snyder Model Runoff Time Series Calculated from Snyder Unit Hydrograph and Precipitation Excess

44 TIWSS Texas Integrated Water Simulation System
WRAP Water Availability SWAT Water Quality Arc Hydro Geospatial and Temporal Data Modflow Groundwater HEC Models Flooding & Water Management