APLICAÇÕES DE GEOPROCESSAMENTO

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1 APLICAÇÕES DE GEOPROCESSAMENTO

2 Componentes Aquisição e preparação dos dados e aplicações SR, GPS, Vetorização, Rasterização, Interpolação, etc. Armazenamento e manutenção dos dados Bases cadastrais georreferenciadas Gerenciamento de infraestrutura e serviços urbanos Manipulação e análise dos dados Identificação de prioridades Previsão/avaliação impactos Apresentação dos dados Visualização Disseminação de informações

3 Sumário Exemplos de Aplicações 1. Bases cartográficas georreferenciadas 2. Gerenciamento de redes e serviços 3. Identificação de prioridades 4. Previsão e avaliação de impactos 5. Visualização 6. Disseminação de informações públicas Experiências do professor

4 1. BASES CADASTRAIS GEORREFERENCIADAS

5 1. Bases cadastrais georreferenciadas Reunir, integrar e relacionar, de modo ágil e preciso, um vasto acervo de informações de diversos órgãos municipais Subsidiar: Elaboração das políticas públicas Tomada de decisões Controle e a fiscalização urbanística.

6 Facilitar a troca de informações entre agentes públicos e privados que atuam no território Aumentar a eficiência do PGU e a qualidade dos serviços prestados à população Reduzir custos e esforços empreendidos de coleta e manipulação de dados Elaborar plantas genéricas de valor para auxiliar na cobrança do IPTU para aumentar a arrecadação municipal

7 2. GERENCIAMENTO DE REDES E SERVIÇOS

8 2. Gerenciamento de redes de infra- estrutura e serviços urbanos Otimizar custos Agilizar o atendimento aos usuários Reduzir riscos (acidentes, falhas, homicídios, etc.) Transportes públicos Monitoramento de veículos por GPS, garantindo maior pontualidade e segurança aos usuários. Sistema Integrado de Transportes (Geosit) de Uberlândia (MG)

9 Iluminação pública Banco de dados georreferenciados. Central de atendimento que registra denúncias dos usuários

10 Segurança pública Câmaras de vídeo em vias públicas captam e transmitem imagens em tempo real para centrais de gerenciamento de trânsito e para as polícias civil, militar e guarda municipal. Brigada Militar em Passo Fundo (RS), monitora 8 pontos na cidade.

11 3. IDENTIFICAÇÃO DE PRIORIDADES

12 3. Identificação de prioridades Áreas com maior carência de infra-estrutura Melhores locais para instalação de novos equipamentos e serviços públicos Áreas de risco à ocupação Hotspots com maior concentração de crimes Locais de preservação ou de interesse ambiental Focos de epidemias.

13 Construção de índices para avaliar a qualidade de vida nas cidades Consultas e análises aos dados da base cartográfica georreferenciada a partir do cruzamento entre esses dados Subsidiar o planejamento dos investimentos públicos na cidade para reduzir as desigualdades sócio-territoriais existentes

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19 4. PREVISÃO E AVALIAÇÃO DE IMPACTOS

20 4. Previsão e avaliação de impactos Formulação de perguntas do tipo what if O que poderá ocorrer caso os planos urbanísticos propostos sejam ou não implementados? Modelos baseados em autômatos celulares Definição de algumas condições iniciais para simular o que pode acontecer a partir dessas condições.

21 Monitoramento das mudanças de uso e ocupação do solo urbano Uso do solo em Dublin, Ohio, em 2006 (Klosterman, 2007)

22 Monitoramento das mudanças de uso e ocupação do solo urbano Uso do solo em Dublin, Ohio, em 2030 (Klosterman, 2007)

23 Compreensão da dinâmica de crescimento das cidades Modelo de Periferização Urbana (BARROS, 2001) baixa renda (azul), média renda (amarelo) e alta renda (vermelho)

24 Projeto Virtual London: análise de impacto de novos edifícios

25 Projeto Virtual London: análise de impacto de poluição atmosférica

26 Projeto Virtual London: análise de impacto de enchente

27 5. VISUALIZAÇÃO

28 Imagem georreferenciada do Google Earth 5. Visualização Facilitar a visualização de informações sobre o espaço urbano Subsidiar a tomada de decisões, definição de diretrizes e avaliação de propostas urbanísticas

29 Imagem georreferenciada do Google Earth Vista de Rua Google Earth

30 Imagem georreferenciada do Google Earth Vista de Rua Google Earth

31 Imagem georreferenciada do Google Earth Vista de Rua Google Earth

32 Imagem georreferenciada do Google Earth Vista de Rua Google Earth

33 Imagem georreferenciada do Google Earth Vista de Rua Google Earth

34 6. DISSEMINAÇÃO DE INFORMAÇÕES PÚBLICAS

35 6. Disseminação de informações públicas PPGIS (Public Participation GIS) Comunicar informações públicas através de mapas e modelos Garantir melhor apropriação de planos urbanísticos por pessoas sem conhecimento técnico

36 Favorecer a autonomia e o engajamento de comunidades no planejamento local Permitir que tomadores de decisões, diversos grupos de interesse específicos e a população em geral possam interagir com planejadores e políticos para discutir e explorar o futuro de sua localidade.

37 PPGIS para a comunidade de Woodberry Down em Londres, Inglaterra Informações sobre o local (serviços, equipamentos, etc.) e sobre todo o processo de regeneração urbana proposto. Mapas e panoramas (3d) da área-alvo de intervenção urbanística Diversas opções de renovação urbana que podem ser escolhidas pelos usuários e discutidas em um fórum online

38 Opção A

39 Opção B

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43 7. EXPERIÊNCIAS DO PROFESSOR

44 Assentamentos Informais

45 Assentamentos Informais

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47 Patrimônio Histórico

48 Sintaxe Espacial

49 Habitabilidade Urbana IH = (ID + IP) / 2 ID = (SANEA + OCUPA + TIPO) / 3 IP = (RENDA + EDUCA + LONGE) / 3 O valor do IH varia entre 0 e 1

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53 Morfologia Urbana Registro de imagem Mapa de Referência Carta: Nucleação-Centro Proj.: UTM / SAD-69 Escala: 1/ Responsável: FIDEM Ano: 1987

54 Pontos de controle selecionados Ponto Descrição X Y P1 Ponte do Pina , , P2 Ponte 12 de Setembro (antiga ponte giratória) , , P3 Ponte do Limoeiro , , P4 Viaduto João Paulo II , , P5 Viaduto João Tude de Melo , , P6 Confluência de dois braços do Rio Capibaribe , , P7 Cruzamento Av. Caxangá com a BR , , P8 Cruzamento Av. Abdias de Carvalho com a BR , , P9 Lagoa do Araçá , , Transformação polinomial de primeiro grau

55 2. Realce

56 Classificação da imagem Definição das classes de uso do solo Treinamento de amostras de cada classe Aplicação de algoritmo Interpretação dos resultados

57 Imagem Binária Classificada Classe Ocupada (píxeis de interesse) Classe Não-Ocupada (píxeis vazios )

58 Pina/Encanta Moça Área Formal Brasília Teimosa

59 Imagem CBERS-2 Sensor CCD metros

60 Mapa de Habitabilidade Brasília teimosa

61 Análise da densidade das amostras

62 VL VH Superfície de densidade da área

63 VL L M H VH Classificação da densidade da área