Bancos de Dados Geográficos. Modelagem Dinâmica EspaçoTemporal para Análise do Uso e. Ocupação do Solo

Transcrição

1 Bancos de Dados Geográficos Modelagem Dinâmica EspaçoTemporal para Análise do Uso e Ocupação do Solo

2 Prólogo

3 Introdução Tradicionalmente, os Sistemas de Informação Geográfica são baseados em suposições préestabelecidas quanto ao ambiente abordado. A necessidade da modelagem de processos dinâmicos com um nível de realismo satisfatório requer a flexibilização dessas suposições. As abordagens nesse sentido incluem: sistemas especialistas, redes neuronais, lógica fuzzy, algoritmos genéticos, Cellular Automata, entre outras.

4 Cellular Automata Pode ser vista como a peça fundamental do Jogo da Vida. O espaço é representado como uma grade de células, algumas vivas e outras mortas. Dado o estado inicial, a cada geração, algumas células nascem e algumas morrem.

5 Cellular Automata Estratégia para abordagem de regiões geográficas que estão representadas ou possam ser convertidas no formato de blocos discretos. Utilizado em sistemas onde o espaço e o tempo são discretos e o comportamento da célula é influenciado pela vizinhança. Paralelismo massivo, localização das interações celulares e simplicidade das células.

6 Cellular Automata

7 SIG e Cellular Automata Os SIG não capturam de forma adequada os eventos dinâmicos como: Mudanças de uso de solo urbano; Escoamento de água da chuva; Crescimento populacional; Os modelos dinâmicos podem ser acoplados aos SIG através do uso de CA. Relação espacial direta com mapas raster.

8 O Software DINAMICA O software DINAMICA nasceu de um projeto do Centro de Sensoriamento Remoto do Instituto de Geociências da UFMG. O objetivo do PROJETO DINAMICA é desenvolver um modelo de simulação de propósito geral para ser aplicado em diversos estudo da dinâmica das paisagens e de fenômenos espaço-temporais. Seu uso abrange desde modelagem de desmatamento amazônico até desenvolvimento de áreas urbanas.

9 O Software DINAMICA Recebe como informações de entrada: os mapas inicial e final, um mapa de variáveis estáticas e um mapa de variáveis dinâmicas. As variáveis dinâmicas são recalculadas a cada iteração do processo. Essas variáveis são combinadas de acordo com os seus PESOS DE EVIDÊNCIA para formar uma tabela de transição para a próxima iteração.

10 Arquitetura do DINAMICA

11 Arquitetura do DINAMICA

12 Região Analisada

13 Savassi, 1985

14 Savassi, 1996

15 Savassi, 2004

16 Metodologia

17 Estudo de caso: Bairro Savassi Mapas de entrada: Uso do solo em 1996 e 2004; Tempo de permanência no estado por célula; Variáveis cartográficas estáticas e dinâmicas. PESOS DE EVIDÊNCIA: Vantagens sobre Regressão Logística; Identificação de variáveis mais importantes; Quantificação dos pesos para cada tipo de mudança.

18 Pesos de Evidência

19 Metodologia Variáveis determinantes espaciais das mudanças: Distância da Praça da Savassi; Distância da Praça da Liberdade; Distância dos principais eixos viários (Av. Cristóvão Colombo e Getúlio Vargas); Distância das residências; Distância do comércio.

20 Tabelas de Evidência

21 Função de Transição Uma função de transição examina os mapas de probabilidade gerados a cada iteração e é restringida por um limite de mudanças especificado a priori. Na matriz de transição, o valor de cada variável é dado pela soma de porcentagens pré-fixadas do valor das variáveis em períodos anteriores.

22 Função de Transição O cálculo da matriz de transição se baseia no modelo de Cadeias de Markov. Uma cadeia de Markov se comporta como uma máquina de estados onde o próximo estado depende apenas do conhecimento do estado atual.

23 Matrizes de Transição

24 Resultados

25 Resultados

26 Conclusões Foi possível identificar variáveis territoriais de controle da mudança espacial no tempo; Foi comprovada a influência das variáveis selecionadas e a eficiência das ferramentas disponíveis para tomada de decisão; O trabalho representa tendências e não uma radiografia fiel do que o futuro pode apresentar.

27 Conclusões

28 Conclusões

29 Conclusões

30 Bibliografia 2008 Godoy, Marcela Maria Guimarães & Soares-Filho, B. S. Modelling intra-urban dynamics in the Savassi neighbourhood, Belo Horizonte city, Brazil.In: Paegelow M. & Camacho Olmedo M.T., Ed. Modelling Environmental Dynamics, Springer-Verlag, in press Godoy, M.M G. Modelagem da dinâmica de ocupação do solo no bairro Savassi, Belo Horizonte, Brasil. Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação do Departamento de Geografia da Universidade Federal de Minas Gerais para obtenção do título de Mestre em Geografia Coupling socioeconomic and demographic dimensions to a spatial simulation model of deforestation for the Brazilian Amazon Universidade Federal de Minas Gerais UFMG 11th LBA-ECO Science Team Meeting in Salvador, Brazil, September 26-28, 2007 Britaldo Soares-Filho, Ricardo Garcia, Hermann Rodrigues, Sueli Moro, Daniel Nepstad