Ferramentas do Geoprocessamento

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Durante o procedimento dessa atividade, foram utilizados dois planos de informação. O primeiro deles foram os dados de ocorrência da Codesal. A geometria característica desse plano de informação é o ponto. Esse plano foi criado em sala de aula, a partir das ocorrências registradas pela Codesal. O segundo plano de informação utilizado foram os dados dos setores censitários do municípios de Salvador. A geometria característica desse plano de informação é o polígono, sendo que cada polígono apresenta significado próprio, contendo atributos que os definem de forma qualitativa.

4.1.1. Mapa temático da série temporal dos históricos de ocorrências de desastres em salvador

[pic 2]

Nota1: Para criação desse mapa foi selecionado no campo wizard a opção “category”, a fim de identificar os eventos de risco com o ano de sua ocorrência.

Nota2: Para a publicação do mapa foi selecionado no campo wizard a opção “torque”, a fim de criar uma escala temporal. O resultado para esse processo está disponível em: https://tiagoeh10.cartodb.com/viz/b999cba0-9267-11e5-b901-0e787de82d45/embed_map

4.1.2 Procedimento

Para a execução dessa atividade, primeiramente, foi necessário associar uma conta do google à plataforma online CartoDB e fazer o login. Foram utilizados os dados de ocorrência da Codesal (shapefile) e dos setores censitários do município de Salvador (shapefile) durante o processo de formação do mapa online.

Inicialmente foi adicionado a camada dos setores censitários. Foi selecionada a opção “data file”, pois é através dela que foi possível fazer o upload do shapefile em questão. Após clicar em “connect dataset”, fomos direcionado ao compositor de mapas. Observa-se que apesar dos setores censitários terem sido corretamente carregados, estavam sem simbologia nenhuma, com apenas uma cor.

Na opção “change basemap” foi escolhido o seguinte basemap: Dark Matter. Em seguida, foi realizado algumas alterações nas configurações do arquivo através de uma barra vertical ao lado direito da tela. No campo Wizard configuramos o estilo do nosso mapa. Foi usada como opção o “Choropleth”, com o objetivo de graduar as cores do nosso mapa em função da coluna renda, alvo do nosso estudo. Nesse mesmo campo foi selecionado como quantification o quantile. Além disso, sete Buckets foram carregados. Em infowindow foi selecionado a coluna renda, com o intuito de ficar a amostra as informações referente a essa coluna, quando uma pessoa clicasse sobre uma feição do mapa.

Após fazermos mais algumas pequenas configurações na camada dos setores censitários, adicionamos um novo layer, os eventos de riscos. Para essa nova camada também houve modificações no campo wizard. Selecionamos a opção torque, uma vez que o objetivo do mapa era tratar-se de um mapa temporal. Em SQL, fizemos a seguinte alteração, a fim de regular os dados ao tempo: SELECT * FROM public WHERE (data_ingle >= ('2004-01-01T21:00:00-03:00') AND data_ingle Assim, todos os eventos de riscos compreendidos entre janeiro de 2004 e abril de 2015 irão ser representados no mapa em uma escala temporal. Após serem realizados todo esse procedimento o mapa em questão foi publicado.

4.1.3 Análise e discussão

O mapa criado tem como finalidade descrever, em escala temporal, o histórico de riscos da codesal em função da renda média de cada setor censitário. Apesar de durante esse período terem sido registrado algumas ocorrências em áreas de alta renda, percebe-se que à medida que a renda do setor ia diminuindo, ia aumentando o número de eventos de risco por setor censitário. Percebe-se que a renda é um parâmetro muito importante e deve sim, ser levado em conta. No entanto ela por si só não define uma situação de risco eminente. É importante levar em consideração também, uma série de outros fatores como a declividade do terreno, solidez técnica da construção, ocorrências anteriores de deslizamentos, e os parâmetros de solo como: coesão, ângulo de atrito e umidade.

4.2 MAPA DE RISCO X ALTITUDE

4.2.1 Procedimento

4.2.2 Análise e discussão

4.3 MAPA DE RISCO X DECLIVIDADE

4.3.1 Procedimento

4.3.2 Análise e discussão

4.4 MAPA DE RISCO X INSTITUIÇÕES DE SAÚDE

O diagrama de Voronoi é uma poderosa ferramenta utilizada para resolver problemas que envolvem conceito de proximidade em um plano. O princípio do Diagrama de Voronoi é de que, considerando que em um plano, existem pontos que estão mais próximos de uma fonte geradora do que de outra fonte, o resultado é um polígono de cujas distâncias entre a fonte e ponto são as menores possíveis (MOURA, 2003). Desse modo é possível responder com precisão variadas questões que dizem respeito à proximidade, como por exemplo, qual é a maior região desocupada; qual é o local mais próximo de um dado ponto; qual é o vizinho mais próximo de um local, entre outros. O objetivo dessa etapa foi utilizar o Voronoi para determinar a influência de certos pontos em uma determinada área de uma localidade, construindo um mapa de risco x instituições de saúde.

4.4.1 Procedimento

4.4.2 Análise e discussão

4.5 MAPA DE KERNEL DE RISCOS

Uma das incontáveis vantagens do mapeamento digital em relação ao método convencional é a possibilidade de geração dos chamados Mapas de Kernel. Este produto cartográfico constitui-se uma poderosa ferramenta para análise espacial. Em inglês, a palavra Kernel significa “núcleo”. No contexto das Geotecnologias esse termo faz referência a um método estatístico de estimação de curvas de densidades. Neste método cada uma das observação é ponderada pela distância em relação a um valor central, o núcleo. Dito de forma simples, o Mapa de Kernel é uma alternativa para análise geográfica do comportamento de padrões. No mapa é plotado, por meio métodos de interpolação, a intensidade pontual de determinado fenômeno em toda a região de estudo. Assim, temos uma visão geral da intensidade do processo em todas as regiões do mapa.

O algoritmo estatístico para geração dos mapas de Kernel pode ser resumido assim: Primeiramente