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TÉCNICO EM AGROPECUARIA
JUSSARA SOUZA GOMES
DELEMILSA FERNANDES DA SILVA
FABIANE SANTOS
CLEITON CORREA RODRIGUES
RAIMUNDO NONATO DE ARAÚJO BARBOSA
ESTER CARVALHO DE SOUSA
COMPREENSÃO DOS MÉTODOS UTILIZADOS NO DESENVOLVIMENTO DE BASES DE DADOS COM APLICAÇÃO EM PROBLEMAS ESPECÍFICOS NO MEIO AMBIENTE GPS. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS E GEORREFERENCIAMENTO.
METODOLOGIA DE INTERPRETAÇÃO VISUAL DOS DADOS;
CONCEITUAÇÃO;
CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS;
PRÁTICAS LABORATORIAIS VOLTADAS AO DESENVOLVIMENTO DE UM PROJETO DE GEOPROCESSAMENTO APLICADO.
JUSSARA SOUZA GOMES
DELEMILSA FERNANDES DA SILVA
FABIANE SANTOS
CLEITON CORREA RODRIGUES
RAIMUNDO NONATO DE ARAÚJO BARBOSA
ESTER CARVALHO DE SOUSA
COMPREENSÃO DOS MÉTODOS UTILIZADOS NO DESENVOLVIMENTO DE BASES DE DADOS COM APLICAÇÃO EM PROBLEMAS ESPECÍFICOS NO MEIO AMBIENTE, GPS, PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS E GEORREFERENCIAMENTO.
METODOLOGIA DE INTERPRETAÇÃO VISUAL DOS DADOS;
CONCEITUAÇÃO. 
CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS;
PRÁTICAS LABORATORIAIS VOLTADAS AO DESENVOLVIMENTO DE UM PROJETO DE GEOPROCESSAMENTO APLICADO
TRABALHO APRESENTADO A ESCOLA DE ENSINO TÉCNICO DO ESTADO DO PARÁ (EETEPA).
DOCENTE: SUZANE CARDOSO
RESUMO
O conteúdo em questão tem como foco central a compreensão e aplicação de métodos voltados ao desenvolvimento de bases de dados geográficos, com ênfase na resolução de problemas específicos relacionados ao meio ambiente, ao uso de GPS, ao processamento digital de imagens e ao georreferenciamento. O objetivo é capacitar o aluno a entender como os dados espaciais são coletados, estruturados e utilizados para a análise de fenômenos geográficos, especialmente aqueles ligados a questões ambientais, como desmatamento, expansão urbana, uso e ocupação do solo, entre outros.
Um dos pontos-chave abordados é a metodologia de interpretação visual dos dados, que consiste na análise direta de imagens e mapas com base em atributos visuais como cor, forma, textura e padrão. Esta técnica é fundamental no processo de fotointerpretação e reconhecimento de elementos em imagens de satélite ou aéreas, permitindo uma leitura inicial do território antes da aplicação de métodos automatizados.
A conceituação e classificação de imagens também é amplamente explorada, introduzindo o aluno aos fundamentos do sensoriamento remoto, como resolução espacial, espectral e temporal, além das técnicas de classificação supervisionada e não supervisionada. Estas classificações possibilitam a geração de mapas temáticos, que facilitam a compreensão e a tomada de decisões a partir dos dados obtidos, como a identificação de áreas urbanas, corpos d'água, vegetação ou solo exposto.
Complementando a parte teórica, o conteúdo prevê práticas laboratoriais essenciais para a consolidação do aprendizado, nas quais os estudantes desenvolvem projetos práticos de geoprocessamento. Tais atividades envolvem a coleta de dados com GPS, o processamento e análise de imagens digitais em softwares específicos (como QGIS ou ArcGIS), além da produção de mapas e relatórios técnicos. Essas práticas possibilitam a integração dos conhecimentos adquiridos e promovem a vivência em situações reais, preparando o aluno para aplicar essas ferramentas em projetos ambientais, planejamento urbano, agricultura de precisão, entre outros contextos.
Em suma, o conteúdo visa formar profissionais capazes de lidar com tecnologias espaciais, interpretar dados geográficos e aplicar esses conhecimentos na análise e solução de problemas concretos, com foco em aplicações ambientais e territoriais.
Abstract
The content in question focuses on understanding and applying methods for developing geographic databases, with an emphasis on solving specific problems related to the environment, the use of GPS, digital image processing, and georeferencing. The objective is to enable students to understand how spatial data is collected, structured, and used to analyze geographic phenomena, especially those related to environmental issues such as deforestation, urban expansion, land use and occupation, among others.
One of the key points covered is the methodology for visual data interpretation, which consists of the direct analysis of images and maps based on visual attributes such as color, shape, texture, and pattern. This technique is essential in the process of photointerpretation and recognition of elements in satellite or aerial images, allowing an initial reading of the territory before the application of automated methods.
The conceptualization and classification of images is also widely explored, introducing students to the fundamentals of remote sensing, such as spatial, spectral, and temporal resolution, in addition to supervised and unsupervised classification techniques. These classifications enable the generation of thematic maps, which facilitate understanding and decision-making based on the data obtained, such as the identification of urban areas, bodies of water, vegetation or exposed soil.
To complement the theoretical part, the content includes laboratory practices that are essential for consolidating learning, in which students develop practical geoprocessing projects. These activities involve collecting data using GPS, processing and analyzing digital images in specific software (such as QGIS or ArcGIS), and producing maps and technical reports. These practices enable the integration of acquired knowledge and promote experience in real situations, preparing students to apply these tools in environmental projects, urban planning, precision agriculture, among other contexts.
In short, the content aims to train professionals capable of dealing with spatial technologies, interpreting geographic data and applying this knowledge to the analysis and solution of concrete problems, with a focus on environmental and territorial applications.
SUMÁRIO
	PARAGOMINAS-PA
	2025
Introdução
O avanço das tecnologias de informação geográfica tem proporcionado importantes transformações na forma como o espaço geográfico é analisado, monitorado e gerido. Nesse contexto, a compreensão dos métodos utilizados no desenvolvimento de bases de dados geoespaciais torna-se essencial para a aplicação prática em diferentes áreas, especialmente naquelas voltadas ao meio ambiente, uso do GPS, processamento digital de imagens e georreferenciamento. Tais métodos permitem a coleta, organização e análise de informações espaciais com precisão, promovendo uma tomada de decisão mais eficiente e embasada.
A interpretação visual de dados espaciais, aliada ao conhecimento dos fundamentos do sensoriamento remoto e das técnicas de classificação de imagens, constitui uma etapa crucial para o reconhecimento e categorização de elementos presentes em imagens de satélite ou fotografias aéreas. A utilização de classificações supervisionadas e não supervisionadas viabiliza a geração de mapas temáticos e diagnósticos ambientais, contribuindo para o monitoramento territorial, a gestão de recursos naturais e o planejamento urbano e rural.
Além da fundamentação teórica, a realização de práticas laboratoriais desempenha um papel importante na consolidação dos conhecimentos adquiridos. O desenvolvimento de projetos de geoprocessamento aplicados permite aos estudantes vivenciar, de forma integrada, a aplicação dos conceitos e técnicas estudados, desde a coleta de dados com GPS até o tratamento digital de imagens e a elaboração de mapas georreferenciados. Dessa forma, o estudo desse conteúdo proporciona uma formação sólida para atuação em diversas áreas que demandam análise espacial e gestão territorial, com destaque para as questões ambientais.
Georreferenciamento: Conheça os seus principais métodos e aplicações
O georreferenciamento é uma prática essencial no campo da cartografia, topografia e levantamento de dados precisos acerca de objetos dispostos espacialmente, desempenhando um papel fundamental na delimitação de áreas e posição de objetos de interesse a grandes distâncias.
O processose inicia com a coleta de dados geoespaciais através de tecnologias específicas, seguida por um rigoroso processamento e tratamento para garantir precisão e consistência. Em seguida, esses dados se associam a coordenadas geográficas, e são representados através de mapas e outros meios adequados à sua utilidade.
No contexto rural, essa tecnologia atua como uma base para o desenvolvimento sustentável de áreas agrícolas, garantindo a utilização adequada do solo, a delimitação precisa das áreas de plantio e a conformidade com normas legais.
Porém, o georreferenciamento não se restringe apenas a áreas rurais; sua aplicação estende-se a ambientes urbanos, onde é utilizado em projetos de infraestrutura, planejamento urbano, gestão de propriedades imobiliárias e principalmente telecomunicações.
Como funciona o georreferenciamento?
O processo de georreferenciamento inicia-se com a coleta de dados que pode ser proveniente de tecnologias variadas, como satélites, GPS, drones e estações terrestres, em seguida, os dados coletados passam por um rigoroso processo de processamento e tratamento, envolvendo a eliminação de ruídos, correção de distorções e integração de diferentes fontes para criar conjuntos fidedignos.
A segunda etapa, conhecida como Georreferenciamento Espacial, implica associar as informações coletadas as coordenadas geográficas específicas, incluindo latitude, longitude e, ocasionalmente, altitude.
Essa associação confere uma representação espacial precisa, possibilitando a localização exata de objetos ou áreas no globo terrestre, uma etapa crucial para a utilidade prática dessa atividade.
Por fim, os dados georreferenciados são aplicados na Representação Cartográfica, onde podem ser transformados em mapas e cartas geográficas detalhadas, produzidas a partir de sobreposição simples de elementos em mapas até a criação de modelos digitais da área mapeada.
Essa representação final facilita a interpretação e análise dos dados, sendo uma ferramenta valiosa em várias disciplinas, como planejamento urbano, gestão de recursos naturais e monitoramento ambiental.
Conheça os tipos de Georreferenciamento
O georreferenciamento é uma prática de coleta, análise e representação dados geoespaciais que utiliza de diferentes tecnologias para diferentes finalidades, por isso é importante entender com mais detalhes os seus dois principais métodos.
VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados)
A introdução de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), popularmente conhecidos como drones, revolucionou o campo do georreferenciamento, essas pequenas aeronaves, equipadas com câmeras e sensores avançados, proporcionam uma expansão de precisão e qualidade na geração e análise de imagens aéreas.
Os drones são especialmente eficazes em áreas de difícil acesso ou extensas, onde métodos tradicionais podem ser onerosos ou impraticáveis e ao sobrevoar uma região, os drones capturam imagens de alta resolução, permitindo a criação de mapas detalhados e modelos tridimensionais da área mapeada.
Dessa forma, os drones não apenas oferecem uma ferramenta muito eficiente para a coleta de dados geoespaciais, mas também elevam a qualidade de todo o processo de georreferenciamento.
Sistema de Posicionamento Global (GPS)
O Sistema de Posicionamento Global (GPS) é uma tecnologia onipresente no georreferenciamento, fornecendo coordenadas precisas e posicionamento tridimensional em qualquer parte do globo.
Originalmente essa tecnologia foi desenvolvida para fins militares, mas logo em seguida se tornou uma ferramenta essencial em diversas aplicações civis, incluindo o mapeamento e a navegação.
A partir da constelação de satélites em constante operação, o GPS oferece uma cobertura global através dos seus dispositivos, que recebem sinais dos satélites em órbita e utilizam a diferença de tempo entre os sinais para calcular a posição exata do receptor na superfície terrestre, proporcionando uma precisão que pode chegar a poucos centímetros
Além da navegação, o GPS é amplamente empregado em levantamentos topográficos, mapeamento de terrenos e georreferenciamento de modo geral, a partir até mesmo da sua combinação com outras tecnologias.
Quais são as principais aplicações do Georreferenciamento?
O georreferenciamento desempenha um papel versátil em diversas áreas, trazendo benefícios significativos em setores completamente distintos, dentre eles podemos citar:
Setor Agrícola: Otimização de Produção
No cenário agrícola, a capacidade de monitorar áreas de plantio com precisão geográfica proveniente do georreferenciamento oferece aos agricultores uma visão detalhada do seu terreno, facilitando o planejamento da distribuição de culturas e também permitindo a aplicação de insumos de forma personalizada.
Dessa forma, o georreferenciamento atua como uma ferramenta essencial para otimizar as práticas agrícolas e impulsionar a eficiência na produção de alimentos, otimizando o uso da terra e contribui para a redução do desperdício de recursos e aumenta a produtividade agrícola de maneira sustentável.
Setor Imobiliário: Regularização e Valorização de Propriedades
No setor imobiliário, ao fornecer informações geoespaciais precisas sobre as propriedades, o georreferenciamento assegura a legalidade e confiabilidade em transações imobiliárias, tornando-se um agente importantíssimo para a regularização de imóveis rurais e urbanos.
Em consequência disso, imóveis que passam por esse processo ganham maior visibilidade no mercado, já que a delimitação exata de suas fronteiras proporciona segurança jurídica aos compradores e vendedores, tornando o georreferenciamento uma prática essencial no cenário dinâmico do mercado imobiliário.
Telecomunicações: Gestão Eficiente em Redes de ISPs e Fibra Óptica
No universo das telecomunicações, sobretudo quando nos referimos a Provedores de Serviço de Internet (ISPs) e infraestrutura de fibra óptica, o georreferenciamento desempenha um papel vital na gestão e documentação das redes.
A sua precisão na localização de ativos de rede se tornou fundamental para o planejamento, implementação e manutenção eficientes dessas infraestruturas, sobretudo no que diz respeito à gestão de material, gerenciamento de clientes etc.
Ao utilizar o georreferenciamento, as empresas de telecomunicações podem mapear com precisão a localização de torres de transmissão, cabos de fibra óptica e outros componentes da rede, algo que facilita a expansão da infraestrutura, identificando áreas estratégicas para novos investimentos e também agiliza a manutenção, permitindo respostas rápidas a falhas e melhorando a qualidade do serviço oferecido.
Conceituação e Métodos:
· Georreferenciamento:
É o processo de associar informações a locais geográficos específicos. Isso pode ser feito coletando dados diretamente com GPS, onde as coordenadas são registradas automaticamente, ou utilizando geocodificação para converter endereços em coordenadas. 
· Processamento Digital de Imagens:
Envolve o uso de algoritmos e técnicas para analisar e extrair informações de imagens digitais, como as obtidas por satélites ou drones. Essas informações podem incluir a identificação de áreas desmatadas, tipos de vegetação, mudanças na cobertura do solo, entre outros. 
· Sistema de Informação Geográfica (SIG):
Um SIG é um sistema computacional que permite a coleta, armazenamento, análise e visualização de dados geográficos. Ele integra diferentes tipos de dados, incluindo dados espaciais, temáticos e atributos, para criar mapas e modelos que auxiliam na tomada de decisões. 
· Bases de Dados Espaciais:
São bancos de dados projetados para armazenar e gerenciar informações geográficas, permitindo consultas e análises complexas com base na localização. 
Aplicações em Problemas Ambientais:
· Monitoramento do desmatamento:
Utilizando imagens de satélite e técnicas de processamento digital, é possível identificar e quantificar áreas desmatadas, auxiliando no combate ao desmatamento ilegal e na gestão de áreas protegidas. 
· Mapeamento de áreas degradadas:
O geoprocessamento permite mapear áreas degradadaspor atividades como mineração ou agricultura, facilitando a implementação de projetos de recuperação ambiental. 
· Gestão de recursos hídricos:
Com o uso de dados de sensores remotos e modelos hidrológicos, é possível monitorar o uso da água, identificar áreas de risco de inundação e otimizar o uso de recursos hídricos. 
· Monitoramento da qualidade do ar e da água:
O geoprocessamento pode ser usado para analisar dados de qualidade do ar e da água, identificando fontes de poluição e monitorando a evolução da qualidade ambiental. 
· Planejamento urbano e ambiental:
A combinação de dados geográficos, sociais e ambientais permite um planejamento mais eficiente de cidades e regiões, considerando aspectos como a conservação de áreas verdes, a expansão urbana sustentável e a gestão de riscos ambientais. 
Exemplo prático de práticas laboratoriais voltadas ao desenvolvimento de um projeto de geoprocessamento aplicado
Em Paragominas, PA, o geoprocessamento pode ser aplicado para monitorar a expansão da área urbana sobre áreas de floresta, identificar áreas de risco de deslizamento de terra devido à construção em encostas e planejar a expansão da infraestrutura urbana de forma sustentável. O uso de imagens de satélite, dados de GPS e modelos digitais de elevação, combinados com informações socioeconômicas, pode fornecer informações cruciais para a gestão ambiental e o planejamento urbano. 
Geoprocessamento x processamento de imagens: qual a diferença?
Os termos geoprocessamento e processamento de imagens são amplamente utilizados pelos profissionais da área de geociências, mas eventualmente podem deixar algumas dúvidas.
O geoprocessamento pode ser definido como o conjunto de técnicas e métodos utilizados para capturar, armazenar, processar, analisar e visualizar dados geográficos. Já o processamento de imagens é um conjunto de técnicas usadas para manipular e analisar imagens digitais.
Processamento digital de imagens: o que é?
O processamento digital de imagens (PDI) nada mais é do que um conjunto de técnicas computacionais voltadas para a análise de dados multidimensionais obtidos via sensoriamento remoto.
Dados estes adquiridos por sensores orbitais e suborbitais, normalmente embarcados em satélites, ônibus espacial, aviões, balões e drones.
E também, de acordo com o INPE), por sensores terrestres, tais como sensores visuais em robôs.
Ou seja, o processamento digital de imagens nada mais é do que a manipulação de uma imagem (ou dado) por computador, de certa maneira que a entrada e a saída do processo são imagens.
O grande objetivo do mesmo consiste em melhorar o aspecto visual de certas feições estruturais, de certa maneira que o analista consiga melhor interpretar, classificar e tomar decisões com base nos dados existentes na imagem.
Tendo este objetivo como ponto final, o processamento digital de imagens gera inclusive produtos que possam ser posteriormente submetidos a outros processamentos.
Áreas de atuação do processamento digital de imagens
O PDI é aplicado praticamente a toda e qualquer informação gerada via sensoriamento remoto. Seja a mesma obtida de maneira orbital, sub-orbital ou terrestre.
As aplicações do PDI incluem áreas como:
· A análise de recursos naturais e meteorologia por meio de imagens de satélites;
· A transmissão digital de sinais de televisão ou fac-símile;
· A análise de imagens biomédicas;
· A análise de imagens metalográficas e de fibras vegetais;
· A obtenção de imagens médicas por ultrassom, radiação nuclear ou técnicas de tomografia computadorizada;
· Aplicações em automação industrial envolvendo o uso de sensores visuais em robôs.
PDI e a obtenção de informações espectrais
A obtenção das informações espectrais registradas pelos sistemas nas diferentes partes do espectro eletromagnético, visando a identificação e discriminação dos alvos de interesse, depende principalmente da qualidade da representação dos dados contidos nas imagens.
As técnicas de processamento digital de imagens, além de permitirem analisar uma cena nas várias regiões do espectro eletromagnético, também possibilitam a integração de vários tipos de dados devidamente georreferenciados.
Etapas do processamento digital de imagens
O processamento digital de imagens pode ser dividido em 3 etapas. São elas:
· Pré-processamento;
· Realce e;
· Classificação de imagens.
 Pré-processamento
Etapa na qual é feito o processamento inicial de dados brutos. Esta etapa é subdividida em 3 etapas. São elas:
· Calibração radiométrica da imagem;
· Correção de distorções geométricas; e
· Remoção de ruído.
Realce
Etapa na qual a qualidade da imagem é melhorada.
Esta etapa tem por objetivo aumentar o contraste entre as diferentes feições, permitindo que o analista consiga fazer uma melhor discriminação dos objetos presentes na imagem.
Realce de contraste
O realce de contraste normalmente é utilizado como uma etapa de pré-processamento para sistemas de reconhecimento de padrões.
A manipulação do contraste consiste numa transferência radiométrica em cada “pixel”, com o objetivo de aumentar a discriminação visual entre os objetos presentes na imagem.
Realiza-se o realce ponto a ponto, independentemente da vizinhança, sendo que os principais métodos de realce de contraste são:
· Realce linear;
· Realce Mínimo/Máximo;
· Realce Raiz Quadrado;
· Realce Quadrado;
· Realce Logarítmico;
· Realce por Equalização de Histograma;
· Realce por fatiamento;
· Realce por Edição.
Classificação de imagens
Etapa na qual é feita a amostragem, atribuindo-se classes as diferentes feições existentes na imagem.
Este processo possibilita que o analista gere uma imagem classificada, obtendo também uma série de estatísticas a respeito das diferentes feições existentes na área analisada.
Os classificadores podem ser divididos em classificadores “pixel a pixel” e classificadores por regiões. 
Classificadores “pixel a pixel”
Utilizam apenas a informação espectral de cada pixel para achar regiões homogêneas.
Estes classificadores podem ser separados em métodos estatísticos (utilizam regras da teoria de probabilidade) e determinísticos (não utilizam probabilidade).
Classificadores por regiões
Utilizam, além de informação espectral de cada “pixel”, a informação espacial que envolve a relação com seus vizinhos.
Procuram simular o comportamento de um foto-intérprete, reconhecendo áreas homogêneas de imagens, baseados nas propriedades espectrais e espaciais de imagens.
A informação de borda é utilizada, inicialmente, para separar regiões e as propriedades espaciais e espectrais irão unir áreas com mesma textura.
O resultado da classificação digital é apresentado por meio de classes espectrais (áreas que possuem características espectrais semelhantes), uma vez que um alvo dificilmente é caracterizado por uma única assinatura espectral.
É constituído por um mapa de “pixels” classificados, representados por símbolos gráficos ou cores.
Ou seja, o processo de classificação digital transforma um grande número de níveis de cinza em cada banda espectral em um pequeno número de classes em uma única imagem.
As técnicas de classificação aplicadas apenas a um canal espectral (banda da imagem) são conhecidas como classificações unidimensionais.
Quando o critério de decisão depende da distribuição de níveis de cinza em vários canais espectrais, as técnicas são definidas como de classificação multiespectral.
O primeiro passo em um processo de classificação multiespectral é o treinamento. Etapa na qual é feito o reconhecimento da assinatura espectral das classes.
Existem basicamente duas formas de treinamento:
· Supervisionado; 
· Não-supervisionado.
Quando existem regiões da imagem em que o usuário dispõe de informações que permitem a identificação de uma classe de interesse, o treinamento é dito supervisionado.
Para um treinamento supervisionado, o usuário deve identificar na imagem uma área representativa de cada classe.
É importante que a área de treinamento seja uma amostra homogênea da classe respectiva, mas ao mesmo tempo deve-se incluir toda a variabilidadedos níveis de cinza.
Recomenda-se que o usuário adquira mais de uma área de treinamento, utilizando o maior número de informações disponíveis, como trabalhos de campo, mapas, etc.
Para a obtenção de classes estatisticamente confiáveis, são necessários de 10 a 100 “pixels” de treinamento por classe.
O número de “pixels” de treinamento necessário para a precisão do reconhecimento de uma classe aumenta com o aumento da variabilidade entre as classes.
Fluxograma resumindo as etapas do processamento digital de imagens
Queiroz e Gomes (2001) trazem o seguinte fluxograma, o qual mostra a sequência de tarefas interconectadas envolvidas no Processamento Digital de Imagens
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
https://ozmap.com/georreferenciamento-metodos-e-aplicacoes/
https://mappa.ag/blog/geoprocessamento-x-processamento-de-imagens-qual-a-diferenca/
https://adenilsongiovanini.com.br/blog/processamento-digital-de-imagens/
http://mtc-m12.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/sergio/2004/04.22.07.43/doc/publicacao.pdf
https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/bitstream/doc/988061/1/Cap.5.pdf
https://mundogeo.com/2009/01/01/processamento-digital-de-imagens-de-satelite-aplicado-a-identificacao-de-focos-de-degradacao/
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