TMS-38 Maddi Olmayan Duran Varlıklar Standardı ve Entelektüel Sermaye

As amostras de solos foram analisadas pelo laboratório de solos da Universidade do Panamá, segundo o sistema de classificação Soil Taxonomy, do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Logo, no laboratório da Geografia, foram analisadas e classificadas as amostras de rochas, além dos trabalhos de

geoprocessamento e levantamento do banco de dados onde é oportuno o destaque de:

a) Processamento da Imagem RapidEye 2012

As ferramentas computacionais utilizadas para o Geoprocessamento são o Arc GIS 10 e SPRING 5.1.8 Para Moura (2003) o termo geoprocessamento, surgido do sentido de processamento de dados georreferenciados, significa implantar um processo que traga progresso nos modos de grafar ou representar a Terra. O geoprocessamento se resume no armazenamento e na análise de dados. Segundo Meneses e Almeida (2010, p. 82), um segmento importante do processamento digital de imagens “consiste na execução de operações matemáticas dos dados, visando às suas transformações em imagens de melhores qualidades espectrais e espaciais, que sejam mais apropriadas para uma determinada aplicação”. O que significa que o processamento de imagens de sensoriamento remoto é orientado para cada tipo de problema.

Assim, procedimentos de pré-processamento foram aplicados para a eliminação de ruídos e subtração de escuros, para melhorar a visualização da imagem (Figura 3), através da técnica de realce (contraste das bandas), e pelo uso do limite inferior dos valores digitais do histograma de cada banda, com a utilização do Software Spring 5.1.8. Aplicadas as técnicas de pré-processamento, a visualização da imagem permite uma boa avaliação do espaço que contêm a paisagem marinho- costeira. Utilizando a composição de suas bandas espectrais, é possível produzir uma composição colorida (falsa cor) para ressaltar a textura e a exposição de areias e cobertura vegetal: B2 - R, B4 - G e B5 - B (Tabela 3) (Figura 4). Desse modo, a imagem foi utilizada para obter a informação correspondente às feições litorâneas, formações vegetais e uso de solos.

Tabela 3 - Bandas espectrais. Composição original e colorida Bandas espectrais composição Bandas:

original Bandas: composição colorida (falsa cor) Avaliação das paisagens segundo a composição colorida Azul B1 – B Verde B2 – G B2 – R Água Vermelho B3 – R

Red-Edge B4 B4 – G Areia e solo exposto

Infravermelho próximo B5 B5 – B Vegetação

Figura 4 - Visualização da imagem RapidEye em falsa cor. Escala aproximada 1:125.000. Fonte: Cortesia da Autoridade do Canal de Panamá

b) Procedimentos para a criação dos dados vetoriais

No ambiente do Software ArcGIS 10 foram realizados os procedimentos de análise espacial sobre a imagem SRTM (2011), para a obtenção das informações do relevo e delimitar a bacia hidrográfica, gerar a carta hipsométrica, a carta de declividade e as unidades geomorfológicas da faixa marinho-costeira. Também, o levantamento dos dados vetoriais foi acompanhado do georreferenciamento da imagem RapidEye (2012) e a carta topográfica Pedasí (1990) para comparar os elementos vetorizados, expandir a bacia hidrográfica até o litoral e criar as cartas de zoneamento das paisagens antropogênicas e funcional.

Foram empregadas diferentes técnicas de processamento e análises de dados, destacando-se:

 Imagem SRTM: mudança de Sistema de Coordenadas Geográficas _{– Lat/Long} para Referências Geográficas Métricas (UTM/17). Sistema Geodésico Mundial 1984 (WGS-84). Conversão radiométrica (ferramentas: ArcToolbox – Data Management tools – Raster – Raster Dataset – Copy Raster) do formato

(Raster) de Float 32 bits para 16 bits, já que, o range de 16 bits é o mais indicado para trabalhar com o modelo de elevação no caso da faixa marinho- costeira onde temos elevações < 80 m, o que, por si só, invalidaria o uso de dados em 8 bits.

 Georreferenciamento da carta Pedasí e a imagem RapidEye: na escala 1:50.000, o desvio máximo aceitável deve ser inferior a 15 m, para trabalhar com o padrão de exatidão cartográfica Classe A (0,5 mm na escala do mapa. Por exemplo, na escala 1:50.000, 1 mm no mapa significa 50 metros da realidade, de modo que 0,5 mm no mapa significa 25 metros da realidade). Assim, são selecionados e distribuídos na imagem e na carta, 10 pontos de controle através dos quais o erro padrão (desvio padrão) total foi de 2.7992 m (Figura 5).

 Extração de curvas de nível da imagem SRTM através das ferramentas Arctoolbox window _{– Spatial Analyst Tools – Surface – Contour; com valores} de equidistância de 10 m, sendo necessário fazer uma revisão detalhada para corrigir alguns erros de edição (Figura 6).

Figura 5 - Georreferenciamento. Carta Pedasí e a imagem RapidEye. Erro padrão 2.7992 m. Autor: Solís, J.R. (2015)

Figura 6 - Visualização da imagem SRTM (no fundo). Bacia hidrográfica do rio Purio e faixa marinho- costeira (carregadas acima). Na tabela, range de 16 bits da faixa marinho-costeira. Fonte:

U.S.Geological Survey (USGS)

 Geração do Modelo Numérico do Terreno (MNT), utilizando as curvas de nível com apoio das ferramentas de ArcToolbox window – 3D Analyst Tools – TIN Management _{– Create TIN.}

 Levantamento da carta de declividade a partir da imagem SRTM (arquivo raster), já que se trata de um documento original com valores altimétricos atribuídos a cada célula. Para o procedimento utiliza-se a ferramenta de ArcToolbox, selecionando a opção 3D Analyst Tools – Raster Surface – Slope. Cabe destacar que, depois de gerado o TIN, é necessário fazer uma edição para apagar erros e melhorar a apresentação com as ferramentas de TIN Editing.

 Análise espacial de distância com o buffer de ponto, linha e área, pela necessidade de delimitar as áreas de proteção permanente (APP), baseados na lei florestal do Panamá. A sua aplicação possibilitou a delimitação das áreas de gestão ambiental para proteção, como o perímetro dos lagos, a beira dos rios e as faixas do litoral. O procedimento é feito selecionando-se as ferramentas Analysis Tools – Proximity – Buffer da ferramenta ArcToolbox.

 Para o recorte das imagens as ferramentas aplicadas foram ArcToolbox – Data Management tools – Raster – Raster Processing – Clip; para a delimitação da bacia hidrográfica (digital), as ferramentas da análise hidrológica utilizadas foram Flow Direction - Basin do Arc Tool Box _{– Fill - Flow Accumulation. Logo,} expostas as áreas em que o fluxo d´água tende a acumular na rede de drenagem, deve-se criar um novo shapefile de ponto, o qual marca o ponto de referência da rede de drenagem reconhecida no raster, para, depois, fazer a transformação da bacia raster numa bacia em formato shapefile (Figura 7).  Finalmente, para a elaboração do material cartográfico foram empregadas as

recomendações de Verstappen e Zuidan (1975); Bertrand e Bertrand (2007).

Figura 7 - Visualização da bacia em formato shapefile. Escala aproximada 1:200.000. Autor: Solís, J.R. (2015)