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4.1.2 Fotos Aéreas Digitais Conforme já exposto na Seção 4.1, um levantamento aerofotogramétrico foi conduzido sobre a cidade de Piracicaba e arredores em 1962. Este levantamento foi realizado pela empresa “Terrafoto S.A.”, e a escala de vôo foi 1:100.000. As fotos recobrindo a cidade de Piracicaba foram convertidas em formato digital através de um escaneamento com o Scanjet HP 6350 - 1250 dpi, e a sua subseqüente montagem em um mosaico digital (FIGURA 4.2), realizada com o programa TNT®mips 6.6. Este mosaico foi feito pela equipe sob a coordenação do Prof. Dr. Gerd Sparovek do Departmento de Solos e Nutrição de Plantas (LSN), pertencente à Escola Superior de Agronomia “Luiz de Queiroz” da Universidade de São Paulo (ESALQ-USP). A área urbana de Piracicaba foi visualmente delimitada por edição vetorial, através de polígonos desenhados em tela (cor laranja) diretamente sobre o mosaico de fotos. FIGURA 4.2 – Mosaico de fotos aéreas digitais para a cidade de Piracicaba - 1962. FONTE: LSN - ESALQ-USP (2002). 114
4.1.3 Dados de Sensoriamento Remoto Imagens do satélite Landsat foram usadas neste trabalho para atualizar os mapas oficiais de arruamento, posto que loteamentos residenciais ilegais não constam desses mapas. Suas datas de aquisição correspondem às fronteiras dos períodos de simulação (ver Seção 4.1) adotada para cada uma das cidades. Uma imagem Landsat – 3 MSS de 1979, e duas imagens TM - 5 de 1988 e 2000 (INPE, 1979, 1988, 2000) foram usadas para atualizar os mapas da cidade de Bauru. No caso de Piracicaba, duas imagens TM – 5 de 1985 e 1999 (INPE, 1985, 1999) foram empregadas. Os mapas de uso do solo datados da década de 60 não puderam ser atualizados por meio de dados de RS, uma vez que imagens de satélite tornaram-se disponíveis a partir do começo dos anos 70. Dentre a comunidade científica envolvida com aplicações de dados de sensoriamento remoto em estudos urbanos, não existe consenso acerca da composição de bandas TM mais apropriada para a detecção de áreas urbanas e diferenciação de suas estruturas. Seevers et al. (1985) reporta que a combinação de bandas 5, 4, 3 é ideal para a interpretação visual de áreas urbanas, e as bandas 5, 4, 1, para classificação automática. Johnston e Watters (1996) trabalharam com uma classificação isodata 18 nas bandas 2, 3, 4, 5 e 7 para fins de interpretação manual e agrupamento de classes divididas em tipos de cobertura "pavimentadas" e "não-pavimentadas”. Liu (2003) citando um estudo do Centro de Dados USGS EROS, afirma que para o mapeamento de feições urbanas, as combinações 5, 4, 3; 4, 3, 2 e 7, 4, 3 são preferíveis para interpretação visual. A natureza heterogênea de áreas urbanas implica uma grande complexidade espectral, explicada pela diversidade de comportamento dos materiais nelas encontrados e pela inclusão freqüente de usos não-urbanos, tais como áreas verdes, solo exposto, etc. Essa diversidade contextual cria portanto problemas para a classificação (Haack et al. 1987). Algumas soluções alternativas têm sido propostas para enfrentar este problema. Gong e Howarth (1990) propuseram um método de classificação destinado a extrair segmentos contendo uma densidade elevada de alta freqüência espacial, que segundo eles, melhor 18 Richards (1995) citando Ball e Hall (1965) define o algoritmo isodata como aquele que se destina a estimar as respectivas classes de vetores de pixels em agrupamentos candidatos, movendo-os de um agrupamento para outro de tal forma que a soma dos erros quadráticos médios da seção precedente seja reduzida. 115
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Instituto Nacional de Pesquisas Esp
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Mertens, B.; Sunderlin, W. D.; Ndoy
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Ridd, M.K. Exploring a V-I-S (veget
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Torrens, P. M. Automata-based model
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