novembro 16, 2020
Criação de banco de dados georreferenciados para o PIRF_UFC
Um dos grandes desafios para trabalhar com o planejamento urbano em assentamentos informais é a falta de dados sistematizados sobre os mesmos. Para a elaboração do Plano Integrado de Regularização Fundiária elaborado pela equipe da Universidade Federal do Ceará, que tratava da elaboração de planos para 3 ZEIS (Poço da Draga, Bom Jardim e Pici), o desafio não foi diferente. Durante a etapa de coleta de dados oficiais, a equipe deparou-se com um conjunto composto por:
Imagens suborbitais datadas de 2010 e 2016, com uma resolução espacial de 0.10m;
Dados em formato shapefile correspondentes aos intervalos temporais apresentados pelas imagens suborbitais contendo representações dos elementos básicos da morfologia urbana: eixos viários, quadras, lotes e edificações;
Dados em formato shapefile com a localização de equipamentos urbanos e outras infraestruturas.
Partindo para uma análise do material, foi possível perceber algumas particularidades. Embora as imagens possuíssem uma boa resolução espacial e a localização dos equipamentos e infraestruturas estivesse razoavelmente atualizadas, haviam alguns vazios nas camadas referentes à morfologia urbana, sobretudo naquela que mapeava os lotes. Uma vez que a camada é utilizada para fins fiscais, apenas lotes oficialmente registrados para o pagamento de impostos são representados, o que, em áreas de assentamentos precários, é uma realidade para pouquíssimas propriedades. Uma das possíveis abordagens seria o uso de procedimentos de Processamento Digital de Imagens (PDI), com a extração automática de feições. Entretanto, apesar de uma alta resolução espacial, o conjunto de dados matriciais fornecidos possuía uma baixa resolução espectral, característica importante para alcançar bons resultados a partir de PDI. De outro modo, não foi possível ter acesso a outros conjuntos de imagens que apresentassem boa resolução espacial e espectral ao mesmo tempo, uma vez que o acesso a dados desse tipo é pago e a equipe não dispunha dos recursos necessários para tal.
Uma vez que planejava-se lançar mão de ferramentas de Modelagem da Informação da Cidade e contando com a força de trabalho dos bolsistas do ArqPET, a estratégia adotada foi a atualização manual das camadas vetoriais a partir das imagens suborbitais fornecidas. Primeiro, uma infraestrutura de dados foi montada a partir de um Sistema Gerenciador de Bancos de Dados Relacionais (SGBD), o que permitiu a criação de perfis de usuários protegidos com senha para cada integrante da equipe a um Banco de Dados (BD) remoto, hospedado em servidores da Secretaria de Tecnologia da Informação (STI) da UFC. Posteriormente, através de um Sistema de Informação Geográfica (SIG) foi possível a criação de uma tabela conversível em formato vetorial contendo subdivisões em setores para cada zeis, permitindo a atribuição dessas zonas a membros específicos da equipe. De posse disso cada membro poderia trabalhar remotamente na atualização do setor a si designado, seguindo um manual de procedimentos elaborado coletivamente, contendo instruções de como proceder com cada uma das situações típicas encontradas:
lotes existentes na base de dados oficial e condizentes com o observado nas imagens;
lotes existentes na base de dados oficial mas com desenho divergente do observado nas imagens;
lotes novos inseridos em correção a situações observadas no ponto 2;
lotes novos inseridos em áreas sem informação na base de dados oficial.
Através de uma consulta utilizando SQL (Structured Query Language) foi possível criar uma tabela vinculada (uma view) onde todos os setores eram atualizados em tempo real, permitindo aos gerentes do processo uma visão do andamento dos trabalhos para correções de rumo ou redivisão de trabalhos. Como parte da atividade, os membros da equipe também se encarregaram de catalogar outras camadas de dados vetoriais provenientes de várias fontes, estruturando um banco de dados organizado por temas. Ao todo, 14 conjuntos temáticos organizaram 229 tabelas em diferentes escalas, desde dados coletados dentro dos limites das ZEIS até dados referentes à cidade de Fortaleza como um todo. Todas as tabelas continham uma estrutura traduzível em camadas vetoriais de SIG, tornando-as viáveis para leitura pelo framework digital utilizado e possibilitando o desenvolvimento de algoritmos de análise que produziram dados úteis para a tomada de decisão em cada um dos territórios.
