LINCOLN FONTES RESENDE UM ESTUDO PARA OBTENÇÃO DE ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO ( IDH ) UTILIZANDO IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO DO SATÉLITE QUICK BIRD

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1 1 LINCOLN FONTES RESENDE UM ESTUDO PARA OBTENÇÃO DE ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO ( IDH ) UTILIZANDO IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO DO SATÉLITE QUICK BIRD GEOPROCESSAMENTO 2003 VI CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO DEPARTAMENTO DE CARTOGRAFIA INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS

2 2 LINCOLN FONTES RESENDE UM ESTUDO PARA OBTENÇÃO DE ÍNDICES DE DESENVOLVIMENTO HUMANO ( IDH ) UTILIZANDO IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO DO SATÉLITE QUICK BIRD Monografia apresentada ao Curso de Pós- Graduação em Geoprocessamento, Departamento de Cartografia, Instituto de Geociências, Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito parcial à obtenção do título de especialista em Geoprocessamento. Orientadora: Prof.Dr. Luciano Vieira Dutra BELO HORIZONTE 2003

3 3 RESENDE,Lincoln F. Um estudo para obtenção de índice de desenvolvimento humano (IDH) utilizando imagens de alta resolução do satélite QUICK BIRD. Belo Horizonte, vii, 15f., il. Monografia (Especialização) Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Geociências, Imagem de Alta Resolução. 3. SIG. 4.Bhattacharya. I. Título

4 4 SOBRE O AUTOR Lincoln Fontes Resende é Graduado em Engenharia Civil pela Escola de Engenharia Kennedy e Especialista em Solos e Meio Ambiente pela Universidade Federal de Lavras. Atualmente trabalha na empresa Tecminas Engenharia S/C Ltda, prestando serviços de consultoria, projetos e fiscalização de obras de saneamento. Atua em projetos de água, esgoto, drenagem e topografia entre outros. Contatos: Tel. Comercial: (31) Tel. Celular: (31) Fax: (31) lincoln@tecminas.com.br lincolnlfr@yahoo.com.br

5 5 RESUMO Este trabalho foi desenvolvido para mostrar a potencialidade do uso de imagens de alta resolução do satélite Quick Bird como ferramenta para análise de alvos intra-urbanos, com a definição de certos índices, que extraídos destas imagens, expressam relação com o nível econômico do bairro. São por isso denominados genericamente como índices de desenvolvimento humano (IDH). Deve-se ressaltar que neste caso está-se referindo apenas a índices que se podem medir das imagens diretamente. Essa abordagem permite a Administração Pública monitorar o nível de desenvolvimento humano dos bairros, fornecendo assim, mais um importante instrumento de planejamento urbano. Foi utilizada a região urbana da cidade de Patrocínio, Minas Gerais.

6 6 LISTA DE FIGURAS Figura 01 Perfil municipal Patrocínio (MG)... 2 Figura 02 Figura 03 Figura 04 Retângulo envolvente da imagem segmentada do Bairro Serra Negra... 6 Retângulo envolvente da imagem segmentada do Bairro Morada Nova... 7 Retângulo envolvente da imagem segmentada do Bairro Cidade Jardim... 8 Figura 05 Imagem classificada de Bairro Serra Negra... 9 Figura 06 Imagem classificada de Bairro Morada Nova Figura 07 Imagem classificada de Bairro Cidade Jardim Figura 08 Tabela dos percentuais de ocorrência das categorias Figura 09 Gráfico dos cálculos de áreas e comportamento por geo-classe... 13

7 7 LISTA DE PROGRAMAS SPRING versão 3.6 Copyright SELPER / INPE AUTOCAD 2000 Copyright Autodesk Incorporated MICROSOFT EXCEL 2000 Copyright Microsoft Corporation MICROSOFT WORD 2000 Copyright Microsoft Corporation

8 8 SUMÁRIO RESUMO... iv LISTA DE FIGURAS... v LISTA DE PROGRAMAS... vi 1 INTRODUÇÃO 1 2 OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivo Específico METODOLOGIA RESULTADOS CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFÍCAS... 15

9 9 Introdução A área urbana da cidade de Patrocínio (MG), localizada no Triângulo Mineiro na porção mineira do Alto Paraíba (Figura 01), com cerca de habitantes (Atlas de Desenvolvimento Humano de Fundação João Pinheiro SENSO, 2000). Constitui importante pólo cafeicultor, produzindo um café de alta qualidade, reconhecido internacionalmente. A escolha deste município foi motivada pelo o seu índice de desenvolvimento urbano que é de 0,799, sendo classificado pela PNDU Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento, e seu IDH índice de desenvolvimento humano está entre as regiões consideradas de médio desenvolvimento humano (IDH entre 0,5 E 0,8) e também pela a disponibilizarão das Imagens de satélite pela Tecminas Engenharia s/c. No período de , a população urbana de Patrocínio teve um crescimento acentuado passando de em 1991 para em 2000 (IBGE ). Um dos fatores que colaboraram com este crescimento na última década foi o êxodo rural. A taxa de urbanização cresceu 10,81%, passando de 77,74% em 1991 para 86,15% em No Brasil, atualmente, cerca de 81 % da população está concentrada nas áreas urbanas. (IBGE ). Um exemplo típico deste processo ocorre em Patrocínio (MG). Antes o monitoramento das cidades era realizado através da utilização de fotografias aéreas obtidas por levantamentos aerofotogramétricos. Entretanto, estes aerolevantamentos não são economicamente viáveis para a maioria dos municípios brasileiros. Após a disponibilização de imagens de alta resolução obtidas por satélites, em bases comerciais, que vem se constituindo numa importante ferramenta para o estudo temático dos setores urbanos. Observamos que, quando comparadas à utilização de fotografias obtidas por aeronaves, estas imagens ofereceriam uma série de vantagens: menor distorção de escala, menor necessidade de pontos de controle no solo, fácil integração com sistemas de informação geográfica, menor custo de aquisição, rápida disponibilização e possibilidade de associação com dados multiespectrais para classificação e análise. Este trabalho teve como objetivo utilizar imagens de alta resolução digital do satélite QUICK BIRD para a caracterização de alvos urbanos. Especificamente, através da aplicação de classificadores digitais supervisionados, buscou-se a discriminação de tipos

10 10 de coberturas de edificações, cobertura vegetal, pavimentação de ruas e corpos d'água. As amostras dos bairros, foram escolhidas as partes centrais dos mesmos para garantir a homogeneidade. Através dos produtos resultantes da classificação, foram definidos índices: um de proporcionalidade entre área verde total sobre área de telhado total que e um somatório das áreas de telhado, e representa a área construída total desta amostra. Figura 01:

11 11 Objetivos a) Geral Tendo em vista o crescimento da ocupação urbana no município, cabe investigar como uma imagem de alta resolução do satélite Quick Bird permite caracterizar e monitorar estas áreas, possibilitando averiguar as mudanças. b) Específicos O objetivo deste trabalho e mostrar a potencialidade do uso de imagens de alta resolução do satélite Quick Bird como ferramenta para análise de alvos intra-urbanos, com a definição de certos índices, que extraídos destas imagens, expressam relação com o nível sócio econômico dos bairros.

12 12 Metodologia Foi utilizada imagem de alta resolução do satélite Quick Bird. Esta imagem é uma composição colorida multispectral (RGB 321), com resolução espacial de 0,70 cm, resultante da fusão com a banda pancromática. Foi utilizado como suporte à localização e seleção dos bairros de estudo, o cadastro urbano da cidade de Patrocínio (MG). Pelo método de segmentação por crescimento de regiões, foram obtidos os dados das áreas em m² e transformados em porcentagens, para comprovarmos o índice de desenvolvimento humano. A segmentação da imagem foi realizada através do método de crescimento de regiões, onde foram definidas preliminarmente a similaridade dos valores dos pixels, além do número máximo de pixels permitidos por área. Os valores empregados foram 8 para similaridade, o que significa que a região criada só poderá admitir pixels com diferença de reflectância de no máximo 8 pontos, e para a área foi utilizado o valor de 12 sendo que a área final não pode ter valor maior que 12 pixels. O classificador utilizado foi o Bhattacharya, que a medida da distância de Battacharya é usada neste classificador por regiões, para medir a separtibilidade estatística entre um par de classes espectrais. Ou seja, mede a distância média entre as distribuições de probabilidades de classes espectrais (INPE 2003). Para execução do trabalho foram considerados três tipos de bairros, conforme as categorias sócio-econômicas: classe baixa, média e alta. Com as informações sobre as categorias sócio-econômicas obtidas em campo da cidade de Patrocínio, obtive-se as classes sociais da população dos bairros para serem utilizadas como parâmetro. Estes módulos foram definidos considerando sempre a porção central da área do bairro, visando preservar a homogeneidade da amostra. Foram definidos os retângulos envolventes com as coordenadas xy para cada bairro selecionado Serra Negra, Morada Nova e Cidade Jardim. Com base na definição dos parâmetros foi executada a segmentação preliminar da imagem. Após a segmentação foram definidas as classes da imagem a serem trabalhadas: cobertura das edificações - telha cerâmica, cobertura de amianto/laje exposta e cobertura metálica; vegetação, pavimentação asfáltica e piscinas. A classe cobertura de amianto/laje exposta, engloba dois tipos de cobertura diferentes que foram agrupadas por apresentarem resposta espectral similar. Quanto à classe vegetação considerou-se a cobertura rasteira de

13 13 gramíneas, arbustos e árvores nos mais diversos estágios de crescimento, que ocorrem ao longo dos arruamentos, praças, quintais e terrenos desocupados. Por sua vez, a classe pavimentação asfáltica foi selecionada por ser predominante nos arruamentos de Patrocínio (MG). A classe corpos d'água, especialmente representada por piscinas, foi também considerada devido à presença em um dos bairros da cidade. É importante salientar que foram selecionadas áreas sem significativa presença de edifícios, para evitar o efeito de sombreamento de alvos. Feita a classificação, transferiu-se para um modelo temático, o qual se possibilitou a transferência dos dados estatísticos em m² de área para o programa Microsoft Excel.

14 14 Resultados Classificação pelo método segmentação por crescimento de regiões: Os retângulos envolventes com as coordenadas xy para cada bairro selecionado conforme apresentado a seguir: Serra Negra (figura 02), Morada Nova (figura 03) e Cidade Jardim (figura 04). Figura 02: Ret6angulo Envolvente da imagem segmentada do bairro Serra Negra coordenadas X1= / Y1= X2= / Y2=

15 15 Figura 03: Ret6angulo Envolvente da imagem segmentada do bairro Morada Nova coordenadas: X1= / Y1= X2= / Y2=

16 16 Figura 04: Ret6angulo Envolvente da imagem segmentada do bairro Cidade Jardim coordenadas: X1= / Y1= X2= / Y2= O bairro de classe baixa Serra Negra. O resultado obtido por esta classificação digital (Figura 05), mostrou a predominância da classe cobertura de amianto/laje exposta sobre os demais tipos de cobertura. Porém, não foi possível individualizar as edificações com este tipo de cobertura, devido à relação proximidade das construções. O bairro que possui a maior densidade de edificações, com valores acima de 70%, que sumariza as diversas porcentagens de ocorrência das classes temáticas se1ecionadas. É importante ressaltar a ocorrência da classe água (piscinas) somente em um dos bairros o de classe alta.'

17 Figura 05: IMAGEM CLASSIFICADA DO BAIRRO SERRA NEGRA 17

18 18 - Bairros de classe média Morada Nova Conforme indicado na Tabela, no bairro de classe média observa-se a predominância de edificações, com cerca de 56%. A vegetação teve um aumento significativo 3% do bairro de classe baixa para 15% de classe media. Classe água não aparece neste bairro selecionado. Figura 06: IMAGEM CLASSIFICADA DO BAIRRO MORADA NOVA

19 19 - Bairros de classe alta Cidade Jardim No bairro de classe alta pela primeira vez existe uma predominância de vegetação com 35% sobre a classe cobertura com apenas 34%, Tabela (Figura 08), Observa-se que a vegetação é a classe que apresenta maior expressão em área sobre os outros bairros. Por sua vez, a classe água está presente com ocorrências significativas de 1% em relação aos bairros de classe média e baixa. Figura 07: CLASSIFICADA DO BAIRRO CIDADA JARDIM

20 20 Como complemento deste procedimento de classificação digital, foram confrontadas graficamente as ocorrências das classes cobertura total das edificações e vegetação para todos os bairros analisados. O Gráfico (figura09) mostra o comportamento daquelas classes, indicando a maior distinção dos índices dos bairros de classe alta em relação aos demais, através do menor percentual de área construída e as significativas ocorrências de área vegetada. Define-se o índice de proporcionalidade entre área verde total sobre área construída projetada (IVCp) como IVCp = área verde(%) / área projetada(%) que mostra nítido, aumento para áreas mais ricas. É importante ressaltar que a individualização das edificações, conforme as classes de coberturas, não pode ser obtida de maneira satisfatória comparado à área construída obtidas através das plantas da prefeitura. Cálculo de Áreas/Comprimento por Geo-classe (mxm/m) : Bairros Cidade Jardim Morada Nova Serra Negra Classe Social Alta Média Baixa Representação: Imagem Temática Area (mxm) % % % VEGETACAO : 35,3% 15% 3% TELHADO_AMIANTO : 15,4% 26% 33% TELHADO_COLONIAL : 13,0% 24% 28% TELHADO_METALICO : 5,3% 5% 16% ASFALTO : 30,4% 30% 19% ÁGUA : 1% 0% 0% TELHADO TOTAL : 33,6% 56% 78% VEGETACAO / TELHADO 105% 26% 4% Área total das classes: , , ,13 Área total dos Polígonos não classificados: 6.400, , ,77 Área total do Plano de Informação: , , ,85 100% 100% 100% ÁREA CONSTRUIDA (CADASTRO) , , ,60 ÁREA CLASSIFICADA , , ,50 Figura 08: Tabela - Percentual de ocorrência das categorias nos bairros

21 21 Porcentagens por Geo-classe % 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% VEGETACAO : TELHADO_AMIANTO : TELHADO_COLONIAL : TELHADO_METALICO : TELHADO TOTAL : VEGETACAO / TELHADO ASFALTO : Cidade Jaradim Morada Nova Serra Negra Figura 09: Gráfico com as porcentagens das Geo-clesses

22 22 Considerações finais Este trabalho mostrou a potencialidade do uso de imagens de alta resolução do satélite Quick Bird como ferramenta para análise de alvos intra-urbanos, com a definição de certos índices, que extraídos destas imagens, expressam relação com o nível econômico do bairro. São por isso denominados genericamente como índices de desenvolvimento urbano (IDH). Deve-se ressaltar que neste caso está-se referindo apenas a índices que se podem medir das imagens diretamente. Através da aplicação de classificadores digitais supervisionados, foi possível separar e quantificar tipos de cobertura de áreas edificadas, especialmente aquelas do tipo telhado. As classes temáticas utilizadas neste trabalho (tipos de cobertura de edificações, cobertura vegetal, pavimentação asfáltica e corpos d'água - piscinas) possibilitaram a caracterização de bairros de classe baixa, média e alta, existentes na área de estudo. O classificador digital por crescimento de regiões foi o que se mostrou mais adequado para a separação de áreas de cobertura. Os índices de qualidade de vida (IDH), denominados IVCp e INCp, demonstraram boa relação com o nível de vida dos bairros analisados, separando os bairros de por classe. No segundo experimento, descrito acima, foram comparadas as áreas obtidas através de um cadastro da prefeitura municipal de Patrocínio. Não foi possível obter nenhuma conclusão.

23 23 Referências Bibliográficas BRASIL. Patrocínio. Lei Orgânica do Municipal Art 144 a 150, INPE: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Disponível em: Acesso em 20 nov MOREIRA, M.A; Sensoriamento Remoto, e Metodologias de Aplicação. 1 a ed. São Jose dos Campos:Fundec, p. PAES, F.C.; PINTO, S.AF.; DUTRA,L.V. Um Estudo Exploratório para Obtenção de Índices de Qualidade de Vida Urbana (IQV) Utilizando Imagens de Alta Resolução do Satélite IKONOS II. Belo Horizonte, p. Tese - INPE PINHEIRO, F.J.: Atlas de Desenvolvimento Humano da Fundação João Pinheiro. Disponível em: Acesso em 15 out