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Precisão de modelos digitais de terreno, mapeamento automático de APPs em topos de morros e a eficácia do Novo Código Florestal / Accuracy of Digital Terrain Models, automatic mapping of hill top PPAs and the effectiveness of the new brazilian Forest Code

Oliveira, Guilherme de Castro 13 March 2015 (has links)
Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2015-10-28T13:22:10Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3385765 bytes, checksum: 37c593f3a8b2f5fc519f66c85191bbdb (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-28T13:22:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3385765 bytes, checksum: 37c593f3a8b2f5fc519f66c85191bbdb (MD5) Previous issue date: 2015-03-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente projeto de pesquisa teve como objetivo desenvolver uma metodologia em ambiente SIG para automatizar o mapeamento de Áreas de Preservação Permanente (APPs) em topos de morros, de forma a reduzir os custos envolvidos no mapeamento convencional e tornar o processo mais célere, bem como validar as bases de dados que venham a ser utilizadas para tal. Para tal, foram utilizados Modelos Digitais de Elevação (MDEs) disponíveis gratuitamente no território brasileiro, os quais sejam: ASTER, SRTM, TOPODATA e IBGE. Estes MDEs foram avaliados quanto à sua precisão altimétrica dada pelos índices: raiz quadrática do erro médio (RMSE), erro médio (EM), Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) e correlação dos derivativos da altitude (declividade, direção da vertente e curvatura) com a verdade de campo, proveniente dos dados do levantamento a laser com o sistema LIDAR. O modelo utilizado para o mapeamento foi desenvolvido em ambiente de programação Model Builder do ArcGIS 10.1. Por fim, fez-se uma análise crítica do inciso IX, artigo 4o da Lei 12.651/2012, colocando em pauta sua viabilidade técnica, os pontos de subjetividade e a necessidade de sua regulamentação. Através da simulação de cenários buscaram-se alternativas para possíveis alterações na Lei. Entre os MDEs avaliados, o que mostrou melhor desempenho em todos os quesitos avaliados foi o proveniente da base de dados do IBGE, na forma de curvas de nível na escala 1:50.000 e eqüidistância vertical de 20 metros. O RMSE obtido com 500 pontos de checagem foi de 11,1; 13,9; 14,6 e 21,1 para IBGE, SRTM, ASTER e TOPODATA, respectivamente. Na mesma ordem, o EM foi de -1,3; 5,0; 10,5 e 4,7. O uso de interpoladores (Krigagem, IDW, Spline e Topo To Raster) não proporcionou melhoras significativas na precisão dos MDEs, portanto não se justifica sua utilização com a finalidade de aumentar a resolução dos mesmos. O índice local de Moran (I), utilizado para análise geoestatística da distribuição dos erros de estimativa dos MDEs, indicou o forte agrupamento de grandes desvios de estimativa em todas as bases de dados utilizadas, sugerindo sua correlação com feições geomorfológicas ou a cobertura do solo. Quanto aos derivativos da altitude, há baixa correlação com a base de referência, sobretudo nos MDEs de resolução inferior, reforçando a necessidade de cautela na aplicação dos MDEs e seus derivativos nas mais diversas finalidades. Há expressiva perda de informações nos modelos digitais de declividade, gerados a partir de MDEs com baixa resolução, o que indica que, em relevos montanhosos, modelos de alta resolução necessariamente devem ser utilizados. Em função dessa perda de informações, o valore do critério de declividade média, considerados para classificar as APPs em topos de morros, deve ser dado em função da resolução do MDE utilizado. O modelo de mapeamento foi desenvolvido com sucesso no formato de uma ferramenta do ArcToolbox, sendo capaz de processar qualquer MDE em nove etapas de processamento, onde caberá ao analista somente alimentar o modelo com os dados de entrada. O produto final do geoprocessamento consiste num arquivo vetorial contendo as APPs mapeadas na forma de polígonos. Os resultados mostram que as alterações trazidas pelo NCF praticamente extinguiram as APPs em topos de morros, ao definir a base dos mesmos pela cota do ponto de sela mais próximo da elevação e simultaneamente exigir a declividade média de 25 graus e altura maior ou igual a 100 metros. Além disso, considerar o ponto de sela como divisor levou a um forte isolamento geográfico dessas áreas, bem como sua redução. A simulação de cenários indica que para haver um aumento de área protegida, seria necessário alterar simultaneamente os parâmetros de altura e declividade média, todavia, o critério de declividade é mais limitante na classificação das áreas enquanto APPs. Entre os dois métodos testados para cálculo da declividade média, aquele onde se obtém a média dos valores dos pixels dentro dos limites dos morros resultou em maior área mapeada, em relação ao método onde a declividade foi calculada por linhas ligando o topo à linha de base dos morros. Conclui-se que há necessidade de regulamentação do artigo 4o da Lei 12.651/2012, no que tange a delimitação das APPs em topos de morros, pelas seguintes razões: subjetividade no cálculo da declividade média, ausência de referência para escala de mapeamento (que influencia na localização dos pontos de sela) e incompatibilidade dos parâmetros com as funções ambientais das áreas de preservação permanente. / This research aimed to develop a methodology in a GIS environment, to automate the mapping of Permanent Preservation Areas (PPAs) on hilltops, reducing the costs involved in conventional mapping and making the process faster, and validate the databases that may be used. For such, we used Digital Elevation Models (DEMs) available free of charge in Brazil, which are: ASTER, SRTM, TOPODATA and IBGE. These DEMs were evaluated regarding their altimetric precision, given by the indexes: root mean squared error (RMSE), mean error (ME), Cartographic Accuracy Standard (PEC) and correlation of the derivatives of altitude (slope, direction of slope and curvature) with the reference, from the laser survey data with LIDAR system. The model used for mapping was developed in Model Builder programming environment, placed in ArcGIS 10.1. Finally, there was a analysis of section IX, Article 4 of Law 12.651/2012, putting in question its technical feasibility, the subjectivity points and the need for regulation. By scenario simulation, alternatives were searched for possible changes in Law. Among the evaluated DEMs, the one obtained from IBGE contour lines in scale 1:50,000 and vertical equidistance of 20 meters, showed better performance in all tests. The RMSE obtained with 500 checkpoints was 11.1; 13.9; 14.6 and 21.1 to IBGE, SRTM, ASTER and TOPODATA respectively. In the same order, EM was -1.3; 5.0; 10.5 and 4.7. The use of interpolation (Kriging, IDW, Spline and Topo To Raster) not provided significant improvements in accuracy of DEMs, therefore not justified its use in order to increase the resolution thereof. The local index of Moran (I), used for geostatistical analysis of the distribution of the DEMs estimation errors, indicated strong clustering of large estimate of deviations in all databases used, suggesting a correlation with geomorphological features or land cover. As regards the derivatives of altitude, there is a low correlation with the reference, especially in lower resolution DEMs, reinforcing the need for caution in application of DEMs and their derivatives in various purposes. There is a significant loss of information in the digital models of slope gradient, generated from DEMs with low resolution, which indicates that, in mountainous reliefs, high- resolution models must necessarily be used. Due to this loss of information, the value of the average slope criterion used to rate the PPAs on hilltops, should be given on the resolution of DEM used. The model for mapping has been successfully developed in the form of a ArcToolbox tool, being able to process any DEM in a nine-stage processing. The final product is a geo vector file containing the PPA mapped in the form of polygons. Results showed that the changes introduced by the new Forest Code, in Brazil, virtually extinguished the PPAs in hilltops, when set the basis thereof by the dimension of the nearest saddle point of elevation and, simultaneously, require an average slope of 25 degrees and height greater than or equal to 100 m. Also, considering the saddle point as a divisor led to a strong geographical isolation of these areas and their reduction. The simulation shows that a protected area increase would require simultaneously change the parameters of height and average slope, however, the criterion of slope is more limiting in the classification of areas as PPAs. Between two methods used for calculating the average slope, that where we obtained the average of the pixels within the limits of the hills resulted in greater mapped area, compared to the method where the slope was calculated by lines connecting the top to the line base of the hills. It was concluded that there is need for regulation of Article 4 of Law 12.651/2012, regarding the delimitation of PPAs in hilltops, for the following reasons: subjectivity in the calculation of average slope, reference absence for mapping scale (which influences the location of the saddle points) and incompatibility of parameters with the environmental functions of permanent preservation areas.

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