PLATAFORMA DE MONITORAMENTO E SUPORTE À DECISÃO PARA O PLANEJAMENTO TERRITORIAL DO CIRCUITO DAS ÁGUAS PAULISTA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.59550/engurbdebate.v2i1.13

Palavras-chave:

Sensoriamento Remoto, SVM, Planejamento Urbano

Resumo

Este artigo apresenta um protótipo de plataforma de monitoramento territorial para os municípios que compõem a região do Circuito das Águas Paulista. Desenvolvido a partir de uma API (Application Programming Interface), do Google Earth Engine (GEE), esse protótipo utiliza programação em javascript para detectar, quantificar e avaliar tendências de uso e ocupação da terra em escala intraurbana de maneira rápida e contínua. Para essa tarefa foram utilizados o classificador de aprendizagem de máquina SVM (Support Vector Machine) e o catálogo atualizado de imagens do Satélite Sentinel II, ambos disponibilizados gratuitamente na infraestrutura em nuvem do GEE. O baixo custo computacional e a boa performance obtida credenciam o protótipo desenvolvido como uma ferramenta adequada às necessidades de municípios de pequeno porte e baixo orçamento que, por sua vez, podem se consorciar para desenvolver uma plataforma comum, autônoma e customizada de inteligência geográfica para suporte à decisão.

Biografia do Autor

Juliana Campos Degenario Ribeiro, Universidade de São Paulo

Graduanda em Bacharelado em Sistemas de Informação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP). Técnica em Eletrônica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense campus Macaé. Paricipou do Projeto Machine Learning: Utilização do classificador Support Vector Machine (SVM) e imagens sentinel-2 para o planejamento regional do circuito das águas paulista, pelo Instituto de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (IAU/USP).

Breno Malheiros de Melo, Universidade de São Paulo (USP)

Graduando em Engenharia Civil pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC-USP). Participou do Projeto Machine Learning: Utilização do classificador Support Vector Machine (SVM) e imagens sentinel-2 para o planejamento regional do circuito das águas paulista, pelo Instituto de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (IAU/USP). Desenvolve pesquisas na área de Sensoriamento remoto

Marcel Fantin, Universidade de São Paulo (USP)

Professor doutor no Instituto de Arquitetura e Urbanismo da USP (IAU). Atualmente coordena o grupo de pesquisa PEx-Urb (Práticas de Pesquisa, Ensino e Extensão em Urbanismo). Técnico em cartografia, graduado em direito, mestre em Planejamento Urbano e Regional (UNIVAP) e doutor em Geociências (UNICAMP). Foi bolsista do Programa ELAP na Université Laval (Canadá), com experiência em mapeamentos urbanos, com especial ênfase em áreas precárias e ambientalmente sensíveis. Participa como pesquisador de projetos internacionais sobre urbanização e desigualdade no Cone Sul, além de dedicar-se à pesquisa de cartografias contra hegemônicas na luta pelo direito à moradia.

Jeferson Cristiano Tavares, Universidade de São Paulo (USP)

Professor Doutor no Instituto de Arquitetura e Urbanismo (IAU-USP ), nos curso de graduação e no Programa de Pós-Graduação. Docente no Curso de Engenharia Ambiental (EESC-USP). Líder do Grupo de Pesquisa PEx-URB (Práticas de Pesquisa, Ensino e Extensão em Urbanismo) e coordenador nacional do Laboratório de Experiências Urbanísticas (LEU). Doutor (2015), Mestre (2004), Arquiteto e Urbanista (2000) pelo IAU-USP. Bolsa Produtividade CNPq (PQ-Nível 2) e coordenador de Projeto Regular FAPESP. Atua nas áreas de Arquitetura e Urbanismo e de Planejamento Urbano e Regional. Desenvolve pesquisas e trabalhos técnicos nos temas de: Ordenamento Territorial, Metropolização, Dispersão Urbana, Políticas Públicas, Consórcios Intermunicipais, Infraestrutura Urbana e Regional, Infraestrutura Verde, Assentamentos Precários, Vulnerabilidade Ambiental e Social, Desigualdade e Segregação Socioterritorial, História da Cidade e do Urbanismo. Possui experiência na gestão pública e na execução de planos e projetos urbanos e regionais na Região Metropolitana de São Paulo, em Minas Gerais, no Piauí e em Santa Catarina. Atualmente coordena projetos urbanísticos de extensão nos estados de São Paulo e de Sergipe. É autor do livro Projetos para Brasília: 1927-1957 (IPHAN: 2014, 506 p.), vencedor do Prêmio ANPARQ - 2016, e do livro Planejamento Regional do Estado de São Paulo: Polos, Eixos e a Região dos Vetores Produtivos (Annablume: 2018, 332 p.), vencedor do IV Prêmio Ana Clara Torres Ribeiro - ANPUR - 2019.

Julio Cesar Pedrassoli , Universidade Federal da Bahia (UFBA)

Graduado em Geografia, mestre em Geografia Física e doutor em Geografia Humana pela USP. Atualmente é professor doutor no Departamento de Engenharia de Transportes e Geodésia da Universidade Federal da Bahia (UFBA), escola Politécnica. Trabalhou como Research Scholar entre 2015 e 2016 na Universidade de Columbia em Nova York desenvolvendo aplicações de modelos de mistura espectral em imagens orbitais para o mapeamento de favelas e desigualdades socioambientais urbanas. Tem experiência em projetos de mapeamento urbano no setor privado (Organizações não governamentais) e público municipal. Atualmente dedica-se ao desenvolvimento de aplicações de para o processamento de grande quantidade de dados espaciais em nuvem, especialmente sensoriamento remoto.

Marcos Roberto Martines, Universidade Federal de São Carlos (UFScar)

Graduação(1998), mestrado (Geografia Humana 2005) e doutorado
(Geografia Física 2011) Universidade de São Paulo (1998). Desenvolve pesquisa na área
de Cartografia e Geociências, com ênfase em Geoprocessamento, atuando principalmente
nos seguintes temas: Geoprocessamento, Diagnóstico e Análise Ambiental, Modelagem
Cartográfica, Álgebra de Mapas, Estatística e Banco de Dados Geográficos e
Sensoriamento Remoto

Referências

ADAM, E. et al. Land-Use/Cover Classification in a Heterogeneous Coastal Landscape Using Rapid Eye Imagery: Evaluating the Performance of Random Forest and Support Vector Machines Classifiers. International Journal of Remote Sensing [s.l] v. 35, n. 10, p. 3440-3458, abr. 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2014.903435. Acesso em: 30 mai. 2021.

BANTIN DE SOUZA, N. R. As políticas públicas no processo de formação e gestão do circuito das Águas Paulista. Orientador: Aguinaldo Fratucci. 2010. Monografia (Graduação em Turismo), Faculdade de Administração, Ciências Contábeis e Turismo, Universidade Federal Fluminense, Niterói. 2010. Disponível em: https://app.uff.br/riuff/handle/1/1577. Acesso em: 30 mai. 2021

ENGESAT. Imagens de Satélites e Geotecnologia. NDVI: criando índice de vegetação no global mapper. 2020. Disponível em: http://www.engesat.com.br/softwares/global-mapper/calculo-do-indice-de-vegetacao-ndvi-no-global-mapper/#:~:text=NDVI%20%C3%A9%20a%20abrevia%C3%A7%C3%A3o%20da,imagens%20geradas%20por%20sensores%20remotos. Acesso em: 18 agosto 2020.

ESA. European Space Agency. Sentinel-2 User Handbook. 2020. Disponível em: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/product-types/level-2a. Acesso em: 29 agosto 2020.

GORELICK, N. et al. Google earth engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. v. 202, p. 18-27, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717302900. Acesso em: 30 mai. 2021.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo demográfico de 2010. Disponível em: https://censo2010.ibge.gov.br/resultados.html. Acesso em: 10 agosto 2020.

KAVZOGLU, T; COLKESEN, I. A Kernel Functions Analysis for Support Vector Machines for Land Cover Classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 11, n. 5, p. 352-359, out. 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.06.002. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0303243409000464. Acesso em: 30 mai. 2021.

MARTINES, M. et al. Separability Analysis of Atlantic Forest Patches by Comparing Parametric and Non-Parametric Image Classification Algorithms. Journal Of Geographic Information System (jgis). [s.l] p. 567-578. out. 2019. DOI: https://doi.org/10.4236/jgis.2019.115035. Disponível em: https://www.scirp.org/journal/paperinformation.aspx?paperid=95805. Acesso em: 30 mai. 2021.

ONU. Organização das Nações Unidas. Agenda 2030. ONU Brasil. 2019. Disponível em: https://nacoesunidas.org/pos2015/agenda2030/. Acesso em: 12 de novembro de 2019.

SANTOS, E. M. Teoria e Aplicação de Support Vector Machines à Aprendizagem e Reconhecimento de Objetos Baseado na Aparência. Orientador: Herman Martins Gomes. Dissertação (Mestrado) - Centro de Ciências e Tecnologia, Coordenação de Pós Graduação em Informática, Universidade Federal da Paraíba, Campina Grande. 2002. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4265. Acesso em: 30 mai. 2021.

SÃO PAULO. Estado. Plano Regional de Desenvolvimento Turístico do Circuito das Águas - SP (1972 A 1980). São Paulo: SERETE, 1982.

SÃO PAULO. Estado. Programa Município VerdeAzul. 2019 Disponível em: https://www.infraestruturameioambiente.sp.gov.br/verdeazuldigital/. Acesso em: 07 de novembro de 2019.

SPRIN, A. W. O jardim de granito: a natureza no desenho da cidade. Trad. Paulo Renato Mesquita Pellegrino. São Paulo: Edusp. 1995.

VAPNIK, V. N. The nature of Statistical learning theory. New York: Springer. 1995.

Downloads

Publicado

2021-06-24 — Atualizado em 2021-06-24

Versões

Edição

Seção

Geotecnia e Geoprocessamento