urbanas das cidades do Sul da Europa no contexto do projecto EURMET

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Lorenzo Arruda Batista
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Detecção remota das áreas morfológicas urbanas das cidades do Sul da Europa no contexto do projecto EURMET José António nio Tenedório rio,, Sara

1 Detecção remota das áreas morfológicas urbanas das cidades do Sul da Europa no contexto do projecto EURMET José António nio Tenedório rio,, Sara Encarnação, Patrícia Abrantes e-geo Centro de Estudos de Geografia e Planeamento Regional Faculdade de Ciências Sociais e Humanas l Universidade Nova de LisboaL

2 1. Contexto Projecto: EURMET Expansão Urbana das Metrópoles do Sul da Europa Financiamento: Iniciativa comunitária INTERREG III B SUDOE Parceiros: Universidade de Toulouse (CIEU), Universidade Politécnica da Catalunha (CPSV), Universidade Nova de Lisboa (e- GEO), Instituto Cartográfico da Catalunha Associados: Centro Nacional de Estudos Espaciais (CNES, França) e as empresas SPOT IMAGE e SCOT (França) Difusão de resultados: Os resultados finais do projecto foram apresentados a 14 e 15 de Dezembro de 2005 num colóquio realizado em Barcelona no Instituto Cartográfico da Catalunha (

3 2. Objectivos Caracterizar os espaços periféricos de dez metrópoles do Sul da Europa: Bordéus, Clermont-Ferrand, Montpellier e Toulouse, em França, Barcelona, Madrid, Sevilha e Valência, em Espanha, e Lisboa e Porto, em Portugal. Testar o processamento digital de imagens SPOT 5 para: i) definir de uma metodologia comum para identificação dos limites físicos das metrópoles observados por satélite; ii) analisar as relações espaciais entre o centro(s) e a periferia(s) das referidas metrópoles; iii) analisar os conteúdos demográficos, económicos e sociais desses centros e dessas periferias tendo em vista a indicação de políticas públicas em matéria de ordenamento do território. Apresentam-se apenas os aspectos relacionados com a metodologia elaborada.

4 3. Metodologia Fase 1: A metodologia comum para identificação dos limites físicos das metrópoles recorreu, numa primeira fase, à análise de imagem orientada por objecto no que diz respeito à classificação de dados orbitais SPOT 5, de 2004, segundo um modelo de legenda compatível com o modelo CORINE LAND COVER.

5 3. Metodologia ANÁLISE PIXEL A PIXEL A imagem é considerada como uma matriz de dados espectrais sobre a qual se aplicam, PIXEL a PIXEL, técnicas de processamento digital de imagem. O agrupamento de pixels em CLASSES ESPECTRAIS, não corresponde necessariamente a CLASSES TEMÁTICAS de ocupação do solo. A análise pixel a pixel não considera a combinação de variáveis empregues em análise visual de imagem.

6 3. Metodologia ANÁLISE ORIENTADA POR OBJECTO A análise de imagem orientada por objecto segue técnicas de segmentação de imagem similares à análise visual

7 3. Metodologia ANÁLISE ORIENTADA POR OBJECTO Hierarquia entre objectos de diferentes níveis de segmentação - Classificação da imagem: realiza-se sobre vários níveis de segmentação as classes são caracterizadas por regras complexas construídas com base em operações lógicas e funções de pertença (p. ex.: função difusa (fuzzy)

8 3. Metodologia ANÁLISE ORIENTADA POR OBJECTO Segmentação da imagem em objectos (conjuntos de pixels) em função de um critério de homogeneidade Vectorização dos objectos Utilização do conhecimento sobre a forma e a topologia de cada objecto: área, comprimento da fronteira, índice de forma (relação entre a área do objecto e o comprimento da sua fronteira)

9 3. Metodologia ANÁLISE ORIENTADA POR OBJECTO O processo de classificação baseia-se na segmentação As classes de nível inferior conservam as características das de nível superior

10 3. Metodologia ANÁLISE ORIENTADA POR OBJECTO N. 1 N. 2 N. 3 Hierarquia entre objectos de diferentes níveis de segmentação N. 4

11 3. Metodologia Resultado final da classificação de uso e ocupação do solo, em 2004, para as áreas metropolitanas de Lisboa e Porto

12 3. Metodologia Fase 2: A integração em SIG dos dados da classificação permitiu a quantificação de áreas e o estabelecimento de critérios para delimitar a Área Morfológica Urbana (AMU) e, consequentemente, a identificação do centro(s) e da(s) periferias das dez metrópoles. Os critérios utilizados foram: i) contiguidade espacial das áreas edificadas (<200 metros) ii) densidade populacional (>1000 hab/km2) iii) percentagem de solo artificializado (>25% da área administrativa) iv) contiguidade espacial das unidades administrativas

13 3. Metodologia Áreas Morfológicas Urbanas (AMU) e periferias de Lisboa e Porto, segundo os critérios EURMET

14 4. Resultados parciais Variação da densidade do uso do solo segundo a distância ao centro, na AML Margem Sul Margem Norte Centro metropolitano alargado (9) % Centro Metropolitano (8) Centro metropolitano alargado (9) 70 9 km 60 L I S B O A 12 km MADALENA S. CRISTOVAO E S. LOURENÇO CASTELO SÉ 0 CANHA MARATECA SANTO ISIDRO DE PEGOES SADO POCEIRAO GAMBIA - PONTES - ALTO DA GUERRA SETUBAL (S. SEBASTIAO) SESIMBRA (SANTIAGO) SETUBAL (SANTA MARIA DA GRAÇA) SETUBAL (S. JULIAO) SETUBAL (NOSSA SENHORA DA ANUNCIAD PALMELA SESIMBRA (CASTELO) S. LOURENCO S. SIMAO PINHAL NOVO QUINTA DO ANJO QUINTA DO CONDE ALTO - ESTANQUEIRO - JARDIA ATALAIA AFONSOEIRO MOITA FERNAO FERRO COINA SARILHOS GRANDES ALCOCHETE S. FRANCISCO SANTO ANTONIO DA CHARNECA PALHAIS SARILHOS PEQUENOS CHARNECA DE CAPARICA COSTA DA CAPARICA ALHOS VEDROS MONTIJO ALDEIA DE PAIO PIRES GAIO-ROSARIO SAMOUCO VALE DA AMOREIRA ARRENTELA CORROIOS AMORA SANTO ANDRÉ TRAFARIA BAIXA DA BANHEIRA ALTO DO SEIXALINHO LAVRADIO CAPARICA SOBREDA VERDERENA SEIXAL BARREIRO FEIJO LARANJEIRO PRAGAL COVA DA PIEDADE ALMADA CACILHAS ENCARNAÇAO SANTA JUSTA SANTO ESTEVAO S. PAULO S. VICENTE DE FORA PENA ANJOS S. MAMEDE SANTOS-O-VELHO LAPA S. JORGE DE ARROIOS S. SEBASTIAO DA PEDREIRA SANTO CONDESTAVEL S. JOAO DE DEUS ALTO DO PINA ALVALADE MARVILA CAMPO GRANDE AJUDA SANTA MARIA DE BELÉM SANTA MARIA DOS OLIVAIS LUMIAR ALFRAGIDE DAMAIA VENDA NOVA ALFORNELOS AMEIXOEIRA CARNAXIDE FALAGUEIRA PONTINHA SACAVÉM CAMARATE CRUZ QUEBRADA - DAFUNDO VENTEIRA FAMOES MINA SANTO ANTONIO DOS CAVALEIROS QUELUZ FRIELAS MONTE ABRAAO BARCARENA CASAL DE CAMBRA CANECAS BELAS OEIRAS E S. JULIAO DA BARRA SANTO ANTAO DO TOJAL POVOA DE SANTA IRIA S. DOMINGOS DE RANA VIALONGA PAREDE ALGUEIRAO-MEM MARTINS LOUSA ESTORIL SANTO ESTEVAO DAS GALÉS SINTRA (SANTA MARIA E S. MIGUEL) MONTELAVAR MILHARADO VENDA DO PINHEIRO TERRUGEM SINTRA (S. MARTINHO) VILA FRANCA DE XIRA S. MIGUEL DE ALCAINÇA S. JOAO DOS MONTES COLARES GRADIL ENXARA DO BISPO CACHOEIRAS CARVOEIRA AZUEIRA SANTO ISIDORO CAXIAS CACÉM S. MARCOS Solo artificializado Solo não artificializado Km

15 4. Resultados parciais Variação da densidade do uso do solo segundo a distância ao centro, na AMP 11 km

16 4. Resultados parciais Numa análise conjunta verificamos que a AML e a AMP possuem uma enorme diversidade de usos com invulgar fragmentação espacial. A este nível verifica-se que a AML Norte tem características mais próximas da AMP do que da AML Sul; esta última apresenta uma maior homogeneidade de usos do solo, facilmente identificáveis pela sua dimensão. Apesar de uma maior dispersão de usos na AMP, os padrões são mais facilmente identificáveis em três grandes classes (residencial, industrial/comercial, agrícola); na AML Norte encontramos um mosaico de usos bastante mais complexo.

17 4. Comentários finais Eficácia global dos dados SPOT 5 Eficácia da análise de imagem orientada por objecto: 70% de precisão global para todas as metrópoles no primeiro nível da legenda; obtenção da quase totalidade das classes sem recurso a informação auxiliar Limitações na classificação de elementos lineares Limitações na diferenciação de solos a descoberto dos solos artificializados

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