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SIG e Modelagem de Dados. Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais). SIG e Modelagem de Dados. Parte I - Uma Metodologia para Modelagem de dados em SIG Parte II - Aplicação Prática da Metodologia

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Presentation Transcript
slide1

SIG e Modelagem de Dados

Iana Alexandra Alves Rufino

Professor Adjunto – UFCG

(Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)

sig e modelagem de dados
SIG e Modelagem de Dados

Parte I - Uma Metodologia para Modelagem de dados em SIG

Parte II - Aplicação Prática da Metodologia

Parte III – Exercício de modelagem

sig e modelagem de dados1
SIG e Modelagem de Dados

Sistemas de Informação Geográfica

  • As operações realizadas por um SIG devem produzir ganho de conhecimento/informação
  • Gerenciamento eficiente do conhecimento= Informação utilizável (ou útil)
  • Como utilizar de forma otimizada as Funções Básicas e Avançadas já existentes nos “pacotes SIG”?

GANHO DE

CONHECIMENTO

SIG

sig e modelagem de dados2

Inteligência

Projeto

Escolha

SIG e Modelagem de Dados

Abordagem Metodológica

  • Aquisição de Conhecimento
    • Levantamento dos Dados Existentes
    • Aquisição do Conhecimento Especializado
  • Sistematização do Processo Decisório
    • Fases: Inteligência/Projeto/Escolha
  • Modelagem Conceitual
  • Modelagem Espacial
    • Pré-processamento
    • Desenvolvimento do Modelo
    • Implementação

As três fases do processo de tomada de decisão segundo Simon (1960)

sig e modelagem de dados4
SIG e Modelagem de Dados

Sistematização do Processo Decisório

  • Fase de Inteligência: Definição do problema

“Promover a gestão integrada das águas superficiais e subterrâneas no bairro do Bessa (planície costeira) visando minimizar os impactos sociais, econômicos e ambientais causados pelos alagamentos freqüentes.”

sig e modelagem de dados5

ALTERNATIVA “A”

ALTERNATIVA “B”

ALTERNATIVA “C”

ALTERNATIVA “D”

Estabelecer um diagnóstico do ponto de vista da susceptibilidade a alagamentos, identificando “melhores” áreas para ocupação (áreas com menor susceptibilidade a alagamentos) e “avaliando” as áreas já ocupadas segundo alguns critérios considerados (declividade, proximidade a corpos hídricos, etc.)

Promover um bom funcionamento dos canais existentes para que eles continuem exercendo sua função drenante tanto da água superficial quanto subterrânea (fenômeno comprovado pelos estudos da ATECEL/UFPB, 1999). Para tanto considerar a proximidade dos canais para localizar poços segundo os critérios da alternativa A.

Com vistas à urbanização crescente do bairro, garantir uma quantidade mínima de áreas de recarga para promover o equilíbrio ambiental. Como resultado podem ser sugeridas áreas verdes, ou possíveis alternativas tecnológicas de impermeabilização que considerem o equilíbrio ambiental.

Estimular a utilização de água subterrânea do freático para evitar o afloramento do lençol. Para tanto, foram sugeridas algumas simulações como a implantação de poços em algumas localizações (baseadas no conhecimento dos especialistas) e o bombeamento destes poços no período seco para a obtenção de um rebaixamento suficientemente grande para conter a recarga do período chuvoso.

SIG e Modelagem de Dados

Sistematização do Processo Decisório

  • Fase de Projeto: Quais as alternativas?
sig e modelagem de dados6
SIG e Modelagem de Dados

Sistematização do Processo Decisório

  • Fase de Escolha: Todas as alternativas propostas são viáveis? Qual a melhor ou as melhores?
    • Cada alternativa é então avaliada e analisada com relação às demais através de uma regra de decisão específica
    • “Escolha” propriamente dita: após a implementação do sistema (utilização dos recursos analíticos)
    • As preferências e julgamentos dos especialistas podem ser identificados ainda nesta fase anterior à implementação
slide10

SIG e Modelagem de Dados

Tabuleiros Costeiros

CABEDELO

JOÃO PESSOA

Planície Costeira

O “caso Bessa”: Aspectos Físicos

sig e modelagem de dados7

Bairro do Bessa

SIG e Modelagem de Dados

O “caso Bessa”: Localização

sig e modelagem de dados8
SIG e Modelagem de Dados

O “caso Bessa”: Expansão Urbana

1976

1998

slide13

SIG e Modelagem de Dados

O “caso Bessa”: Alagamentos Freqüentes

Represamento da drenagem natural pela implantação da rede viária (Junho/2000)

Alagamentos (Julho/2004)

slide14

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

A.1. Dentre os lotes já ocupados, identificar as áreas mais susceptíveis a alagamentos,considerando as seguintes hipóteses:

- Lotes em áreas muito rasas, com baixos valores de declividade e muito próximos a corpos hídricos existentes possuem maior risco de alagamento

- Lotes ocupados em ruas pavimentadas possuem pouco ou nenhum risco de alagamento

slide15

Resolução

Método de Interpolação

sig e modelagem de dados9

← NÍVEIS

MNT →

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Profundidade do Aqüífero

Profundidade=MNT - NÍVEIS

sig e modelagem de dados10

graus

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Declividades

Distância aos corpos hídricos

slide20

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Vias de acesso

Uso do Solo

Lotes Ocupados

em ruas não

pavimentadas

slide21

PROFUNDIDADE

DO AQÜÍFERO

(grid)

DECLIVIDADE

(grid)

DISTÂNCIAS

AOS CORPOS

HÍDRICOS

(grid)

LOTES OCUPADOS

EM RUAS NÃO

PAVIMENTADAS

(grid)

Função de Adequação:

Função de Adequação:

Restrição:

Analisar apenas nessa áreas

Adeq.

Adeq.

Decliv.

Dist..

x peso

x peso

x peso

ANÁLISE MULTICRITERIAL

ESPACIAL

LOTES OCUPADOS

COM RISCO

DE ALAGAMENTO

(grid)

LOTES OCUPADOS

COM MAIOR RISCO DE

ALAGAMENTO

(grid)

Map Calculator:

Maiores Valores

Função de Adequação:

Adeq.

Prof.

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

slide22

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Análise Multicriterial Espacial: representação algébrica

Combinação Ponderada: atribuição de pesos pela equipe de gestão

slide23

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Maiores valores do

Plano de Informação resultante da

análise multicriterial espacial

slide24

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

A.2. Avaliar o risco de “ilhas”: lotes, ocupados ou não, cercados por áreas muito “rasas”

slide25

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Áreas com Profundidades

menores que 3 m

Lotes considerados

“ilhados”

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SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

A.3. Restrições de ocupação baseadas na legislação vigente, considerar:

- Corpos hídricos com mais de 10 e menos de 50 m de largura: preservação permanente - faixa marginal de 50 m.

- Corpos hídricos com menos de 10 m de largura: preservação permanente - faixa marginal de 30 m.

- Zonas de preservação permanente previstas (ZPP) no Plano Diretor Urbano

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SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Restrições

Legais

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SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Restrições

Legais

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SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

A.4. Dentre os lotes não ocupados, identificar as melhores áreas considerando:

- As áreas de preservação permanente não devem ser ocupadas sob hipótese alguma;

- Áreas mais distantes de corpos hídricos ou drenos existentes;

- Maiores cotas de profundidade do aqüífero;

- Declividades que não sejam muito baixas;

- Distantes dos lotes ocupados com maior risco de alagamento;

- Próximos a uma via de acesso pavimentada;

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SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Distâncias às vias de acesso

Distâncias aos lotes ocupados com maior susceptibilidade a alagamentos

slide31

SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

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SIG e Modelagem de Dados

Alternativa “A”: Susceptibilidade a Alagamentos

Análise Multicriterial Espacial: representação algébrica

Melhores áreas

para ocupação

Lotes vazios

sobrepostos às

melhores áreas

Resultado da

análise

multicriterial

espacial

Combinação Ponderada: atribuição de pesos pela equipe de gestão