Criação de algoritmos de análise para o PIRF_UFC

O trabalho envolvido na elaboração dos Planos Integrados de Regularização Fundiária das ZEIS Pici, Poço da Draga e Bom Jardim envolveu, além da criação e sistematização de um banco de dados georreferenciados, a criação de uma série de algoritmos de análise para a produção de novos dados, úteis na tomada de decisão sobre esses territórios. 

Para lidar com essa tarefa, foram criados alguns algoritmos de análise dentro de um framework digital de representação da cidade, especificamente no módulo de modelagem algorítmica, utilizando o software Rhinoceros e seu plugin Grasshopper. Para o intercâmbio de dados com o repositório central, foi utilizado o conjunto de user objetcs Carcara, desenvolvido a partir das pesquisas de Moreira e Cardoso (2017) e Sousa (2018).

O primeiro algoritmo criado extrai, a partir das geometrias de eixos viários e contornos de quadras a largura das caixas viárias, atribuindo os dados numéricos às entidades geométricas. Para isso, percorre a lista de trechos dos logradouros, distribuindo pontos ao longo do segmento. Estes pontos são projetados em vetores perpendiculares ao segmento para ambos os lados, sendo possível extrair valores como a largura máxima encontrada, largura mínima e média entre todos os pontos testados.

Partindo dessa informação, é possível avaliar a viabilidade para cada trecho viário abrigar a passagem de instalações hidráulicas e sanitárias, bem como veículos de serviço, como ambulâncias e caminhões de coleta de lixo. O algoritmo de análise parte da tabela de larguras viárias e, utilizando os parâmetros observados no trabalho de Bueno (2000), atribui um valor booleano para a possibilidade de passagem de cada um dos serviços citados ou sua locação em vias próximas. O algoritmo é uma evolução do algoritmo originalmente apresentado em Costa Lima et all (2019).

Apesar dos algoritmos compostos para extração de dados a partir dos eixos viários, o plano prevê a avaliação de condições de habitabilidade das propriedades. Desse modo, cada métrica sobre as vias necessita ser projetada nos lotes por ela acessados, funcionando como um indicador. O processo proposto parte da explosão do contorno dos lotes em seus segmentos constituintes. Plota-se, para cada um, o ponto médio, fazendo passar por ele vetores perpendiculares ao segmento, projetando o ponto médio em ambas as direções. Os pontos projetados são testados contra os lotes circundantes. Se algum deles não estiver localizado no interior de um polígono, o segmento de reta associado será considerado um face livre. Usando apenas esses segmentos, seus pontos médios são projetados nos eixos viários próximos, criando um ou mais pontos que representam o lote projetado na via. Dessa forma, é possível identificar a não só a(s) via(s) de acesso (possibilitando o cruzamento de informações entre as entidades), mas também as testadas de cada lote (sua geometria e comprimento). Uma vez que o cálculo é feito para uma quantidade massiva de entidades, o processo é automatizado através de um laço de repetição, tornando possível lidar com cada entidade em sequência, acumulando os resultados em uma lista que é, posteriormente, armazenada de volta no banco de dados com a criação de uma nova tabela.

Por fim, um algoritmo é composto para avaliar o acesso dos lotes de cada ZEIS a uma série de serviços urbanos, desde equipamentos de saúde e educação até paradas de ônibus, levando em consideração parâmetros de deslocamento aceitável para cada tipo encontrados na literatura. O algoritmo é implementado com o uso do plugin Shortest Walk, que incorpora ao Grasshopper funções de cálculo topológico utilizando o algoritmo de busca. Percorrendo cada um dos pontos de lotes projetados nas vias (produzidos com o algoritmo anteriormente descrito), são medidas as distâncias para os pontos de localização dos serviços mais próximos, armazenando a menor distância encontrada. O cálculo topológico é feito através da transformação da rede de segmentos de reta em um grafo, os segmentos são computados por inteiro, descartando porções entre os pontos projetados e os cruzamentos viários mais próximos. O algoritmo criado analisa os resultados e inclui estes segmentos, tornando as medições mais precisas.