MAPA GENERALIZADO SEMI-AUTOMÁTICO DE DECLIVIDADE REALIZADO PELO SISTEMA DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS GEORREFERENCIADAS (SPRING)

Resumo

Os métodos computacionais tradicionais (SIG’s) geradores de mapas de classes de declividade não consideravam a influência dos vales fluviais e os topos de interflúvios na caracterização das zonas de declividade. Assim, o presente trabalho mostra o potencial do programa computacional Sistema de Processamento de Imagens Georreferenciadas na confecção do mapa de classes de declividade, que utiliza a rede de drenagem e os pontos cotados como parâmetros para aumentar a precisão do produto final, além das isoípsas, comumente utilizadas. É importante ressaltar, ainda, o problema do aparecimento de pequenos polígonos no mapa temático, mas pode ser resolvido parcialmente por filtragens e em seguida por edição manual vetorial ou matricial. Este último processo de generalização é a etapa mais demorada, mas ainda assim, é mais rápida do que realizar todo o procedimento manual por ábaco. Para verificar se o produto final semi-automático é representativo, ou seja, se aproxima da realidade do terreno, utilizou-se da Tabulação Cruzada e da Estatística Kappa. Estas técnicas verificaram a semelhança entre o produto gerado pelo processo automático e aquele realizado pela edição manual. Assim, a Tabulação Cruzada apresentou 86% de concordância total entre as classes de declividade entre os dois produtos e o índice Kappa indicou uma boa similaridade entre eles. Este resultado mostra que o processo de generalização automática do mapa de classes de declividade apresenta uma forma menos nebulosa de visualização e principalmente, de manipulação dos dados.