OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃOAs principais operações de superposição são:

IMPOSIÇÃO COLAGEM COMPARAÇÃO

ASSOCIAÇÃO SINCRONIZAÇÃO

A IMPOSIÇÃO é definida como a seleção de uma determinada área para ser analisada e observada em todos os Pis de um determinado projeto

A COLAGEM representa a imposição de regiões geográficas de um determinado mapa a outro mapa; as regiões são preservadas, os atributos mudam de codificação, porém as qualidades são preservadas

A COMPARAÇÃO permite identificar áreas com os mesmos atributos e elas serão preservadas, desde que estejam ocupando a mesma região geográfica.

A ASSOCIAÇÃO corresponde à geração de áreas geo-referenciadas controladas por determinados argumentos.A SINCRONIZAÇÃO corresponde à superposição de mapas, na qual cada interseção representa uma nova e independente categoria.

OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃOmáscara ou imposição

Mapa A: Tipo de vegetação1 (pasto)2 (mata natural)3 (coníferas)4 (vegetação arbustiva)5 (cultura agrícola)6 (reflorestamento)

Mapa B: Tipo de Solo1 (arenoso)2 (argiloso)3 (areno-argiloso)4 (argilo-arenoso)

Através da máscara, pode-se saber quais os tipos de solos que se encontram associadas à vegetação arbustiva

OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃOcolagem

Qual a disposição da vegetação quando os solos areno-argilosos e argilo-arenosos forem utilizados para determinada operação?

Mapa A: Tipo de vegetação1 (pasto)2 (mata natural)3 (coníferas)4 (vegetação arbustiva)5 (cultura agrícola)6 (reflorestamento)

Mapa B: Tipo de Solo1 (arenoso)2 (argiloso)3 (areno-argiloso)4 (argilo-arenoso)

Nota-se que, após a operação de colagem, como mostra o mapa C, as áreas de vegetação arbustiva e cultura agrícola diminuíram drasticamente de extensão territorial e os atributos do mapa de solos 3 e 4 foram modificados para 7 e 8, respectivamente, sem, entretanto, alterar sua extensão em área e suas posições no espaço.

OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃOcomparação

Quais regiões geográficas que possuem o mesmos atributos?

Mapa A: Tipo de vegetação1 (pasto)2 (mata natural)3 (coníferas)4 (vegetação arbustiva)5 (cultura agrícola)6 (reflorestamento)

Mapa B: Tipo de Solo1 (arenoso)2 (argiloso)3 (areno-argiloso)4 (argilo-arenoso)

O mapa C resultante demonstra que as áreas de simultaneidade são: mata natural com solo argiloso, pasto com solo arenoso e vegetação arbustiva com solo argilo-arenoso, em ordem decrescente de extensão territorial.

OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃOassociação

Utilizando os mapas de vegetação e solo, o objetivo é encontrar a visualização espacial do pasto e solo argiloso, de coníferas e solo argilo-arenoso e de cultura agrícola e solo argilo-arenoso.

Mapa A: Tipo de vegetação1 (pasto)2 (mata natural)3 (coníferas)4 (vegetação arbustiva)5 (cultura agrícola)6 (reflorestamento)

Mapa B: Tipo de Solo1 (arenoso)2 (argiloso)3 (areno-argiloso)4 (argilo-arenoso)

no mapa C corresponde às categorias 1, 3 e 2, respectivamente.

OPERAÇÕES DE SUPERPOSIÇÃOsincronização

Examinando os mapas de vegetação e solo, após a superposição obtemos 14 categorias assim distribuídas:1 (pasto e solo argiloso)2 (pasto e solo arenoso)3 (pasto e solo areno-argiloso)4 (mata natural e solo argiloso)5 (mata natural e solo argilo-arenoso)6 (coníferas e o solo argilo-arenoso)7 (vegetação arbustiva e solo argiloso)8 (vegetação arbustiva e solo argilo-arenoso)9 (vegetção arbustiva e solo argiloso)10 (vegetação arbustiva e solo arenoso)11 (cultura agrícola e solo arenoso)12 (cultura agrícola e solo areno-argiloso)13 (cultura agrícola e solo argilo-arenoso)14 (reflorestamento e solo arenoso)

Mapa A: Tipo de vegetação1 (pasto)2 (mata natural)3 (coníferas)4 (vegetação arbustiva)5 (cultura agrícola)6 (reflorestamento)

Mapa B: Tipo de Solo1 (arenoso)2 (argiloso)3 (areno-argiloso)4 (argilo-arenoso)

ANÁLISES ALGÉBRICAS NÃO CUMULATIVAS

A) SIMULTANEIDADE BOOLEANA

Diagrama de Venn apresentando os operadores <NOT>, <AND>, <OR> e <XOR>

A<AND>B A<NOT>B

A<OR>BA<XOR>B

São também chamadas de análises lógicas e compreendem: a simultaneidade booleana, a possibilidade fuzzy e a probabilidade bayesiana.

Baseia-se em estabelecer limites determinados a partir de informações consideradas falsas, atributo 0 (zero), e verdadeiras, atributo 1 (um).

Retorna todos os elementos contidos na interseção entre A e BRetorna somente os elementos contidos exclusivamente em ARetorna todos os elementos contidos tanto em A como em BRetorna todos os elementos contidos em A e B não incluídos na interseção de A e B

B) POSSIBILIDADE FUZZYNesta função, consideramos que cada pixel tem potencialmente algum grau de associação a mais de um conjunto (classe), de acordo com o grau com que misturas destas classes existem dentro do pixel.

EXEMPLO

Se um pixel é coberto em 60% por espécies de coníferas e 40% por decíduas, ele seria considerado como tendo uma associação fuzzy de grau 0,60 no conjunto “coníferas” e um grau de associação de 0,40 no conjunto “decíduas” .

POSSIBILIDADE FUZZY NO IDRISI

Mapa de Vulnerabilidade à Ação Antropica em Mangue Seco e proximidades, Vitória – ES.

LUIZ AMADEU COUTINHO

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PROBABILIDADE BAYESIANAA probabilidade bayesiana está fundamentada no Teorema de Bayes e está relacionada a dois conceitos probabilidade posterior e prévia

EXEMPLO

Tomemos uma determinada área de 1000 Km2 com um pixel com dimensão linear de 25 m (0,025 km). Podemos estabelecer que a área em questão possui 40.000 pixel e podemos codificar esta informação como N{T}=40.000, em que N representa o conjunto de todos os pixels da referida área. Suponhamos que dentre estes pixels ocorram cerca de 400 contendo uma determinada feição especial (um depósito mineral ou um tipo de vegetação) e a representação da presença dessa feição é M{F}=400, em que M representa o conjunto de todas as feições especiais da área. Assim, a densidade média da feição especial será dada:

01,0

000.40

400

TN

FMFP

Este resultado pode ser definido como a probabilidade prévia de ocorrer a feição em questão na área, caso não sejam consideradas outras evidências

VEJA FUNÇÃO NO IDRISI

PROBABILIDADE BAYESIANA NO IDRISI

ANÁLISES ALGÉBRICAS CUMULATIVASAs análises algébricas cumulativas correspondem a operações tipo adição, subtração e divisão entre as matrizes que correspondem ao arranjo dos dados espaciais contidos em mapas geo-referenciados.

Modelo de Risco de Incêndio para a Região da Grande Vitória

IDRISIARCGIS