Sistemas de Informaes Geogrficas e anlise espacial na Sade Pblica

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    14-Mar-2016

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MINISTRIO DA SADE FUNDAO OSWALDO CRUZ Braslia - DF 2007 Srie B. Textos Bsicos de Sade VOLUMEVOLUMEVOLUMEVOLUME VOLUME

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  • MINISTRIO DA SADEFUNDAO OSWALDO CRUZ

    Srie B. Textos Bsicos de Sade

    Braslia - DF2007

    2VOLUMEVOLUMEVOLUMEVOLUMEVOLUME

  • 2007 Ministrio da Sade.Todos os direitos reservados. permitida a reproduo parcial ou total desta obra, desde quecitada a fonte e que no seja para venda ou qualquer fim comercial.A responsabilidade pelos direitos autorais de textos e imagens desta obra da rea tcnica.A coleo institucional do Ministrio da Sade pode ser acessada, na ntegra, na Biblioteca Virtualem Sade do Ministrio da Sade: http://www.saude.gov.br/bvs

    Ficha Catalogrfica

    Srie B. Textos Bsicos de SadeSrie Capacitao e Atualizao em Geoprocessamento em Sade; 2

    Tiragem: 1. edio 2007 1.200 exemplares

    Elaborao, distribuio e informaes:

    MINISTRIO DA SADESecretaria de Vigilncia em SadeDepartamento de Anlise de Situao em SadeEsplanada dos Ministrios, bloco GEdifcio Sede, 1. andar, sala 134CEP: 70058-900, Braslia DFE-mail: svs@saude.gov.brHome page: http://www.saude.gov.br/svs

    Fundao Oswaldo CruzInstituto de Comunicao e Informao

    Cientfica e Tecnolgica em SadeAvenida Brasil 4365, Manguinhos,Rio de Janeiro, RJ, CEP 21045-900Home page: www.fiocruz.br

    Coordenao Executiva do projetoWalter Massa RamalhoChristovam BarcellosMnica A.F.M. MagalhesSimone M. Santos

    Equipe Tcnica da Elaborao:Ana Paula C. Resendes ENSP/FIOCRUZChristovam Barcellos ICICT/FIOCRUZDaniel A. Skaba CET/IBGEEvangelina X. G. Oliveira - CG/IBGEGuilherme L.Werneck IMS/UERJJos Constantino S. Jnior CPqAM/FIOCRUZJos Luiz Portugal DEC/UFPEMaria de Ftima Pina Universidade do Porto, PortugalMnica A.F.M. Magalhes - ICICT/FIOCRUZPaulo C. Peiter - EPJV/FIOCRUZReinaldo Souza-Santos - ENSP/FIOCRUZSimone M. Santos - ICICT/FIOCRUZVirginia Ragoni de M. Correia DPI/INPEWalter M. Ramalho SVS/MSWayner V. Souza CPqAM/FIOCRUZ

    Reviso Tcnico-pedaggicaGrcia Maria de Miranda GondimSimone M. Santos

    Reviso de Portugus:Itamar Jos de Oliveira

    Ilustrao da capa, Programao Visual eDireo de Arte:Vera Lucia Fernandes de Pinho

    Fotos da capa:Peter Ilicciev / Multimagens / ICICT / Fiocruz

    Tratamento de Imagens e Fotografias:Os autores

    Impresso no Brasil / Printed in Brazil

    Brasil. Ministrio da Sade. Secretaria de Vigilncia em Sade. Fundao Oswaldo Cruz.

    Sistemas de Informaes Geogrficas e Anlise Espacial na Sade Pblica / Ministrio da Sade, Fundao Oswaldo Cruz; Simone M.Santos, Reinaldo Souza-Santos, organizadores. - Braslia : Ministrio da Sade, 2007.

    148 p. : il. (Srie B. Textos Bsicos de Sade) (Srie Capacitao e Atualizao em Geoprocessamento em Sade; 2)

    ISBN 978-85-334-1421-1

    1. Sistemas de informao geogrfica. 2. Vigilncia em sade. 3. Anlise espacial. 4. Sade pblica. I. Simone M. Santos (Org.) II.Reinaldo Souza-Santos (Org.) III.Ttulo. IV. Srie.

    NLM W 26.55.14

    Catalogao na fonte Coordenao-Geral de Documentao e Informao Editora MS OS 2007/0540

    Ttulos para indexao:Em ingls: Geographical Information Systems and Spatial Analysis in Public HealthEm espanhol: Sistemas de Informacin Geogrfica y Analisis Espacial en la Salud Pblica

  • AUTORESAna Paula da Costa ResendesBiloga, mestra e doutoranda em Sade Pblica, pesquisadora colaboradora doDepartamento de Endemias Samuel Pessoa da Escola Nacional de Sade PblicaSrgio Arouca da Fundao Oswaldo Cruz.

    Christovam BarcellosGegrafo, Sanitarista, doutor em Geocincias, pesquisador titular do Departamentode Informaes em Sade do Instituto de Comunicao e Informao Cientfica eTecnolgica em Sade da Fundao Oswaldo Cruz.

    Daniel Albert SkabaEngenheiro de Eletricidade, mestre em Sistemas e Computao, doutorando em SadePblica, tecnologista snior da Coordenao de Estrutura Territoriais da Diretoria deGeocincias da Fundao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica.

    Evangelina Xavier Gouveia de OliveiraGegrafa, doutora em Sade Pblica, pesquisadora da Coordenao de Geografia daDiretoria de Geocincias da Fundao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica.

    Guilherme Loureiro WerneckMdico, doutor em Sade Coletiva e Epidemiologia, professor adjunto do Departamento deEpidemiologia do Instituto de Medicina Social da Universidade do Estado do Rio de Janeiro.

    Jos Constantino Silveira JniorEngenheiro Agrnomo, mestre em Sensoriamento Remoto, doutorando em SadePblica, pesquisador colaborador do Laboratrio de Mtodos Quantitativos em Sadedo Centro de Pesquisas Aggeu Magalhes da Fundao Oswaldo Cruz.

    Jos Luiz PortugalEngenheiro Cartgrafo, doutor em Sade Pblica, professor adjunto do Departamentode Engenharia Cartogrfica da Universidade Federal de Pernambuco.

    Maria de Ftima de PinaEngenheira Cartgrafa, mestra em Sistemas e Computao, doutora em EngenhariaBiomdica, professora associada da Faculdade de Medicina da Universidade do Portoe pesquisadora do Instituto de Engenharia Biomdica, Cidade do Porto.

    Mnica A. F. M. MagalhesEngenheira Cartgrafa, mestranda em Geomtica, tecnologista do Departamento deInformaes em Sade do Instituto de Comunicao e Informao Cientfica eTecnolgica em Sade da Fundao Oswaldo Cruz.

    Paulo Cesar PeiterArquiteto, doutor em Geografia, pesquisador do Laboratrio de Educao Profissionalem Vigilncia em Sade da Escola Politcnica de Sade Joaquim Venncio da FundaoOswaldo Cruz.

    Reinaldo Souza dos Santos (organizador)Bilogo, doutor em Sade Pblica, pesquisador associado do Departamento deEndemias Samuel Pessoa da Escola Nacional de Sade Pblica Srgio Arouca daFundao Oswaldo Cruz.

    Simone Maria dos Santos (organizador)Mdica, especialista em Sade Coletiva, mestra e doutoranda em Sade Pblica (Epidemiologia),pesquisadora colaboradora do Departamento de Informaes em Sade do Instituto deComunicao e Informao Cientfica e Tecnolgica em Sade da Fundao Oswaldo Cruz.

    Virginia Ragoni de M. CorreiaEngenheira, doutora em Sade Pblica, pesquisadora do Instituto Nacional de PesquisasEspaciais alocada na Diviso de Processamento de Imagens da Coordenao Geralde Observao da Terra.

    Walter Massa RamalhoMdico Veterinrio, mestrando em Sade Coletiva, consultor do Departamento de Anlisede Situao de Sade da Secretaria de Vigilncia em Sade do Ministrio da Sade.

    Wayner Vieira SouzaEstatstico, mestre e doutor em Sade Pblica, tecnologista snior e docente doDepartamento de Sade Coletiva do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhes daFundao Oswaldo Cruz.

  • Este segundo livro da srie Capacitao e atualizao emgeoprocessamento em sade representa a continuidade do processo dedifuso de tcnicas de anlises espaciais, to importantes para os tcnicos egestores do Sistema nico de Sade (SUS).

    Desde seu incio, com o clssico estudo de John Snow sobre a epidemiade clera em Londres, a epidemiologia valeu-se da formulao de hiptesesetiolgicas com base na distribuio geogrfica dos eventos. Com o atualdesenvolvimento tecnolgico, as possibilidades de utilizao de abordagensespaciais ampliam e fortalecem a capacidade analtica sobre o processo sade-doena, com um enorme potencial para utilizao na anlise de situao desade e no processo de deciso sobre prioridades.

    O territrio, tal como abordado na presente publicao, uma sntese deprocessos geogrficos, econmicos, sociais, histricos e culturais,constituindo-se em objeto fundamental para a explicao das caractersticasdos perfis de morbi-mortalidade que se apresentam nos distintos grupamentospopulacionais.

    Para cumprir seu objetivo de aprimorar a utilizao dos sistemas deinformao geogrfica pelos profissionais do SUS, esta publicao procuraabordar os vrios temas com linguagem coloquial e exerccios passo-a-passo,facilitando o acesso s informaes aqui contidas.

    Tenho certeza de que a ampla utilizao da presente publicao e ascontribuies proporcionadas pelos profissionais de sade pblica eepidemiologistas, alm de produzirem uma melhor integrao das ferramentasde anlise espacial com a prtica do SUS, tambm vo permitir o permanenteaperfeioamento deste instrumento de capacitao.

    Jarbas BarbosaGerente da rea de Vigilncia em Sade e Controle de DoenasOPAS/OMS-Washington

    Prefcio

  • O livro Sistemas de Informaes Geogrficas e Anlise Espacial naSade Pblica parte integrante da srie didtica Capacitao e Atualizaoem Geoprocessamento em Sade, apresentando conceitos e operaesde SIG que avanam em direo ascendente de complexidade em relaoaos temas abordados no volume anterior Abordagens espaciais na SadePblica, que iniciou a srie e que ser seguido pelo livro Introduo estatstica espacial para a Sade Pblica. O conjunto desses trs volumesiniciais foi traado a partir de propostas de capacitao da Secretaria deVigilncia em Sade e resultante de discusses realizadas ao longo devrios anos no Comit Tcnico Interdisciplinar em Geoprocessamento daRede Interagencial de Dados para a Sade RIPSA.

    Esse projeto convergiu para a srie de livros que contou com um grupode quase 30 autores, constitudo de sanitaristas, pesquisadores e tcnicosatuantes nos servios de sade, com grande experincia e produo. Essescolaboradores participaram ativamente de reunies tcnicas, fruns dedebates, especialmente imbudos na elaborao de um contedo de fcilcompreenso e de aplicao nas mais diferentes partes do Brasil. Almdesses autores, o projeto contou ainda com a apreciao dos alunos emaulas dos cursos-piloto onde, alm da capacitao, tiveram o importantepapel de avaliadores. Desse processo participaram cerca de 60 alunos,em trs cursos, cujas crticas e sugestes foram fundamentais paraavaliao e aprimoramento de todo o material produzido. Foram somadosa esse esforo, pedagogos, tcnicos com experincia em outros projetosde capacitao, programadores visuais e um grupo editor ial queproporcionou uma obra leve, porm de grande contedo instrucional, eacima de tudo, baseada em problemas reais que o Sistema nico de Sade- SUS apresenta na sua rotina.

    No captulo 1 so abordados conceitos e arquitetura adotada nosSistemas de Informao Geogrfica - SIG, traduzido como os softwaresenxergam os dados cartogrficos e tabulares, e como se d a insero de

    Apresentao

  • Walter M. RamalhoCoordenao Executiva do projeto de Capacitao eAtualizao em Geoprocessamento para a Sade Pblica

    dados. No captulo 2 so discutidos como so apresentados os resultados,ou como interpretar os dados utilizando ferramentas de SIG. J nessa etapa,uma grande parte dos usurios encontra possibilidades de anlises teisna sua rotina os mapas temticos. Seguindo o captulo 3, temos o grandediferencial que s um potente programa de SIG pode oferecer a realizaode operaes geogrficas e de mapas de fluxo. Finalmente o captulo 4aborda o georreferenciamento de dados, avana nas operaes geogrficase inicia uma abordagem sobre imagens de satlite.

    Encontram-se no contedo do livro anlises de dados secundrios,obtidos nos bancos dos diversos sistemas de informao em sade,preservando sempre a realidade, mostrando aos alunos que o sanitaristaprecisa ir alm da receita pr-definida em pacotes, e ser intrprete dosprocessos implcitos nos nmeros evidenciados. Os exerccios propostospodem ser executados em qualquer programa de SIG, porm foramdirecionados para uma linha de programas que vm crescendo no Brasil eno mundo os gratuitos e os chamados de cdigo aberto, que aceitam eincorporam desenvolvimentos em colaborao de outros grupos. Nestevolume, foi dada ateno especial ao programa TerraView, desenvolvidopelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais -INPE, cujas aplicaesnas anlises de sade vm se aperfeioando e proporcionando o usodessas ferramentas ao alcance de todos.

    Finalmente, acreditamos nos avanos obtidos no mbito da vigilncia emonitoramento, advindos da consolidao do SUS e da crescenteprofissionalizao e valorizao dos tcnicos que se dedicam ao uso dasinformaes para a vigilncia e o planejamento em sade. Esta obra destinada s pessoas e grupos comprometidos com o avano da qualidadede vida no Brasil.

    Apresentao

  • Sumrio

    Captulo 1: Conceitos e Arquitetura de Sistemas de InformaesConceitos e Arquitetura de Sistemas de InformaesConceitos e Arquitetura de Sistemas de InformaesConceitos e Arquitetura de Sistemas de InformaesConceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes

    GeogrficasGeogrficasGeogrficasGeogrficasGeogrficas .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 1313131313

    1.1 - Sistema de Informaes Geogrficas ..................................................................... 15 Estruturao de um SIG ........................................................................................ 16

    1.2 - Aquisio ou Coleta de Dados ................................................................................ 19 Digitalizao de Dados .......................................................................................... 20 Sensoriamento Remoto ......................................................................................... 20 Posicionamento e Topografia ................................................................................. 21

    1.3 - Entrada / Importao de Atributos e Geometria em SIG ......................................... 23 Importao de Atributos e Georreferenciamento .................................................... 25

    1.4 - Estruturao dos Dados .......................................................................................... 31 Tipos de Unidades Espaciais ................................................................................ 35

    Captulo 2: Anlise Descritiva em Sistemas de InformaesAnlise Descritiva em Sistemas de InformaesAnlise Descritiva em Sistemas de InformaesAnlise Descritiva em Sistemas de InformaesAnlise Descritiva em Sistemas de Informaes

    Geogrficas (SIG)Geogrficas (SIG)Geogrficas (SIG)Geogrficas (SIG)Geogrficas (SIG) .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 37 37 37 37 37

    2.1 - Anlise Descritiva em Ambiente SIG....................................................................... 39 Distribuio de Freqncias e Histograma ............................................................. 39 Medidas de Tendncia Central ............................................................................... 43 Medidas de Disperso ............................................................................................ 45

    2.2 - Indicadores Ambientais e de Sade ........................................................................ 47 Coeficiente ou Taxa ............................................................................................... 48 Proporo.............................................................................................................. 50 Razo .................................................................................................................... 50

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa ............................................................ 52

    Mapas de Pontos .................................................................................................. 52

    Mapas Temticos .................................................................................................. 55

  • Sumrio

    Captulo 3: Anlise de Dados Espaciais.................................................. 63

    3.1 - Consultas aos Dados e Operaes Espaciais em Ambiente SIG ........................... 65 Consulta por Apontamento .................................................................................... 65 Consulta por Atributos ........................................................................................... 66

    Consulta Espacial ................................................................................................. 67 Operaes Geogrficas ......................................................................................... 71

    3.2 - Mapas de Fluxo ...................................................................................................... 72

    Identificao de Redes .......................................................................................... 73 Tipologia dos Fluxos ............................................................................................. 75

    Captulo 4: Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite............... 81

    4.1 - Operaes entre Camadas Conceitos Iniciais ..................................................... 83

    4.2 Georreferenciamento .............................................................................................. 86

    4.3 Operaes entre Camadas .................................................................................... 87

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas .................................................... 88 Soma..................................................................................................................... 88

    Diferena ............................................................................................................... 89 Interseo ............................................................................................................. 91 Atribuio por Localizao .................................................................................... 95

    4.5 - Uso de Imagens de Satlite em Sade Pblica ...................................................... 97

    Anexo: Exerccios .................................................................................. 105

    Exerccio 1 : Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002 .............................................................................................. 107

    Exerccio 2 : Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos 123

    Exerccio 3 : Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise no Estado do Mato Grosso do Sul ............................................ 135

    Referncias Bibliogrficas .................................................................... 147

  • Conceitos e Arquitetura deSistemas de Informaes

    Geogrficas

    1

    Walter M. Ramalho

    Daniel A. Skaba

    Christovam Barcellos

    Maria de Ftima Pina

    Mnica Magalhes

  • 14

    1.1 -Sistema de Informaes Geogrficas

    Captulo 1:

    Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Estruturao de um SIGpg. 16

    pg. 15

    1.2 - Aquisio ou Coleta de Dadospg. 19

    1.3 - Entrada / Importao deAtributos e Geometria em SIG

    pg. 23

    1.4 - Estruturao dos Dadospg. 31

    Sensoriamento Remotopg. 20

    Digitalizao de Dadospg. 20

    Posicionamento e Topografiapg. 21

    Importao de Atributos eGeorreferenciamento pg. 25

    Tipos de Unidades Espaciais pg. 35

  • 15

    Objetos cartogrficos

    So os fenmenos do mundo real que se

    deseja representar limites municipais e

    estaduais, estradas, lotes, lagos, etc. So

    digitalizados por instrumentos especficos

    e com finalidades pr-estabelecidas. Sua

    representao pode ser vetorial, onde a

    unidade de armazenamento o ponto (par

    de coordenadas), ou matricial, onde a

    unidade o pixel (rea de um quadrado).

    Cartografia

    o conjunto de estudos e operaes

    cientficas, tcnicas e artsticas que, tendo

    por base os resultados de observaes

    diretas ou da anlise de documentao,

    se voltam para a elaborao de mapas,

    cartas e outras formas de expresso ou

    representao de objetos e ambientes

    fsicos, bem como o seu estudo e

    utilizao. Pode-se dizer que o processo

    cartogrfico envolve o desenvolvimento

    de atividades de coleta de dados, estudo,

    anlise, composio e representao de

    observaes, fatos e fenmenos de

    diversos campos cientficos associados

    superfcie terrestre.

    O Sistema de Informaes Geogrficas tem a capacidade de atualizao,compartilhamento, divulgao e especialmente de armazenamento egerenciamento de dados geogrficos, tambm chamados grficos, e no-grficos (tabulares).

    Antes da utilizao dos computadores, a cartografia apresentava grandelimitao em relao a essas capacidades, uma vez que os registros eramrealizados manualmente e, basicamente, em papel. Com o desenvolvimentoda informtica, duas grandes linhas de trabalho comearam a serdesenvolvidas que, em conjunto, fundamentam os Sistemas de InformaesGeogrficas (SIG): Cartografia Digital e Gerenciamento de Bancos de Dados.

    A Cartografia Digital e os programas de Desenhos Assistidos porComputador (CAD) foram concebidos com o propsito de desenhar objetos,especialmente mapas, estando embutido todo o conceito que envolve acartografia. Assim foi possvel automatizar a sua elaborao e melhorar o seuarmazenamento, simplificando processos de atualizao e disposio doselementos que representam os objetos cartogrficos.

    J os Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBD) soprogramas direcionados para o armazenamento e recuperao de dadostabulares (no-grficos), com foco no processamento de informaesnumricas (p.ex.: percentual de desmatamento) e textuais (p.ex.: tipo devegetao), embora possam tambm armazenar grficos, sons e imagens.Vale informar que programas como Epiinfo (para anlise estatstica) e oTerraView (SIG) operam com SGBDs podendo armazenar seus arquivos noformato Access.

    Alm desses sistemas, tambm se desenvolveu o Sensoriamento Remoto(SR), que realizado por um conjunto de tcnicas que tem como objetivo medircaractersticas fsicas de um objeto remotamente (distante dele). Atravs dedispositivos sensores para a recuperao de forma passiva ou ativa deimagens, e os Modelos Digitais de Terreno (MDT), que tm por finalidadearmazenar a forma da superfcie da terra representada de maneira contnuapor meio de metodologias prprias.

    Ento, os SIG so sistemas computacionais, com mdulos internos quepossibilitam a integrao de dados cartogrficos (geogrficos) de diversosformatos com os bancos de dados tabulares, o que o torna diferente dosdemais sistemas. Sua capacidade de reunir grandes quantidades de dadosconvencionais de expresso espacial, estruturando-os e integrando-osadequadamente, torna-os ferramenta essencial para a manipulao dasinformaes geogrficas.

    1.1 - Sistema de Informaes Geogrficas

  • 16

    As integraes entre dados grficos e no-grficos em ambiente SIG, pormeio de um cdigo de ligao (geocdigo), proporcionam a organizao internapara que todos os dados estejam indexados, e sejam acessados de formafcil e gil. Esse mecanismo permite a anlise dos dados utilizando-se dediversas metodologias, como operaes que envolvem apenas o espao proximidade e tamanho, e as relacionadas modelagem estatstica do espaocom seus dados.

    importante lembrar que Sistemas de Informaes Geogrficas egeoprocessamento no so sinnimos. O geoprocessamento um termoamplo que engloba diversas tecnologias de tratamento e manipulao dedados geogrficos, por meio de programas computacionais. Dentre essastecnologias se destacam: o sensoriamento remoto, a digitalizao de dados,a automao de tarefas cartogrficas, a util izao de Sistemas dePosicionamento Global (GPS) e os Sistemas de Informaes Geogrficas(Figura 1.1). Ou seja, o SIG umas das ferramentas do geoprocessamento, amais ampla delas, uma vez que pode englobar todas as demais, mas nemtodo o geoprocessamento um SIG (Carvalho et al., 2000).

    Dados grficos, espaciais, geometria,

    cartografia ou geogrficos (mapas):

    descreve a localizao, os objetos

    geogrficos e os relacionamentos espaciais

    entre os objetos. Exemplos: coordenadas,

    simbologia, etc.

    Dados no-grficos ou alfanumricos

    (tabelas): descreve fatos e fenmenos

    sociais e naturais representados no mapa.

    Representa as caractersticas, qualidades

    ou relacionamentos de objetos na

    representao cartogrfica. Na literatura

    tambm podem ser encontradas com as

    definies de textuais ou atributivas.

    Figura 1.1 Conjunto de ferramentas do Geoprocessamento.

    GEOPROCESSAMENTO

    Estruturao de um SIG

    Na estruturao de um Sistema de Informaes Geogrficas, os seguintespontos so levados em conta:

    Objetos Geogrficos

    So os fenmenos do mundo real que se deseja representar limitesmunicipais e estaduais, estradas, lotes, lagos, etc. So digitalizados porinstrumentos especficos e com finalidades preestabelecidas. Suarepresentao pode ser vetorial, onde a unidade de armazenamento o ponto

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Sistema de Informao Geogrfica (SIG)

    Estatsticaespacial

    Gerenciamento debancos de dadosespaciais (SGBD)

    Cartografia digitalCAD

    GeorreferenciamentoGPS

    Sensoriamento remotoImagens, MDT

  • 17

    (par de coordenadas), ou matricial, onde a unidade o pixel. So representadospor vetores, pontos ou reas.

    Polilinhas, podem representar rios, estradas curvas;

    Linhas, comumente so usadas para representar ruas;

    Linha nica com um incio e um final independente.

    Vrias linhas, j que cada uma possui uma nica direo. O programaentende que quando uma termina, no mesmo ponto comea outra eformam uma nica entidade.

    Polgonos, para demarcao dos limites de uma rea, como, por exemplo,municpios e lagos;

    Similar polilinha, mas o final se liga ao comeo, tornando a rea centralparte integrante da entidade.

    Modelo matricial usado em fotos areas e imagens de satlite.

    Pode ser visto como uma matriz, de dimenses n linhas por m colunas,em que cada clula (pixel) desta matriz possui um valor numricocorrespondente. Sua resoluo determinada pelo tamanho de cada pixel.

    Pontos, para localizao de cidades, rvores, eventos de interesse nasade, por exemplo;

    Cada ponto possui um par de coordenadas para sua localizao.Representa a localizao de um evento ou objeto.

    1.1 - Sistema de Informaes Geogrficas

  • 18

    Camada, Tema ou Plano de Informao

    Coleo de objetos geogrficos com caractersticas comuns, definidas pelousurio. Alguns exemplos de camadas so:

    Hidrografia: arquivo com rios, canais, lagos.

    Malha viria: arquivo com ruas, avenidas, estradas.

    Edificaes: arquivo contendo os lotes, edificaes, prdios.

    Residncias: arquivo com locais dos casos de meningite.

    Setores Censitrios: arquivo com os limites dos setores censitrios.

    Municpios: arquivo contendo os limites dos municpios.

    Como no exemplo da tabela 1.1, os nomes das variveis (cada coluna uma varivel) apresentados na primeira linha, devem ser auto-explicativos,neste exemplo: ID Identificao do Registro, Nome, Endereo, Agravo, DataNotificao, Idade. As variveis podem ser classificadas em: alfanumricas(nas quais o contedo pode ser digitado em forma de nmeros e caracteres);numricas (quando so restritas ao formato de nmeros); e em datas. Essaclassificao de fundamental importncia para as anlises em SIG, e oanalista precisa ter em mente a composio dos dados para o melhoraproveitamento. Uma varivel, normalmente a de identificao (ID), pode serespecificada como geocdigo, servindo para a ligao com o arquivo dosobjetos geogrficos.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Idade(anos)

    DataNotificao

    EndereoNomeID

    1

    2

    3

    Maria Pia

    Jos dos Santos

    Ana da Silva

    Agravo

    Av. 3 de abril, 25

    Rua do Amparo, 03

    Rua do Futuro, 113

    Dengue

    Meningite

    Hansenase

    01/06/1999

    02/07/1999

    03/07/1999

    31

    14

    45

    Tabela 1.1 - Exemplo de estrutura de banco de dados tabulares.

    Atributos

    Conjunto de dados tabulares de SIG. Tem as propriedades de qualquerbanco de dados tabulares, com variveis dispostas nas colunas (cujos nomesfuncionam como chave de identificao do contedo das clulas) e registrosde dados dispostos nas linhas. Cada arquivo cartogrfico no SIG possui umbanco de dados relacionado a cada objeto geogrfico, sendo que sua ligao invisvel para o usurio, mas extremamente importante para as anlises aserem feitas.

  • 19

    1.2 - Aquisio ou Coleta de Dados

    A aquisio de dados, que representam propriedades significativas dasuperfcie da Terra, uma parte importante da atividade das sociedadesorganizadas. Desde as civilizaes antigas at os tempos modernos, dadosreferenciados a localidades da superfcie terrestre tm sido coletados pornavegadores, gegrafos e outros estudiosos, e organizados na forma de mapas.

    Esses dados so denominados dados geogrficos e descrevem um objetodo mundo real em termos de sua posio em relao a um sistema decoordenadas conhecidas (latitude e longitude), de suas relaes espaciaiscom outros objetos (como pertinncia, vizinhana e distncia), e de suaspropriedades medidas ou observadas. As informaes extradas desses dadosso denominadas de informaes geogrficas.

    A figura 1.2 mostra o fluxo do processo de aquisio e converso de dadosgeogrficos em informaes geogrficas, e sua posterior utilizao na geraode aes de controle. Esse processo composto por vrias etapas. A aquisiode dados a primeira delas.

    A aquisio de dados digitais para a construo de um SIG pode ser efetuadautilizando-se diversas metodologias, como:

    - Digitalizao de dados, usando-se uma mesa digitalizadora ou scanner;- Sensoriamento remoto utilizando imagens de satlite ou aerolevantamentos;- Levantamento de campo utilizando tcnicas de topografia ou aparelhos

    receptores de Sistemas de Posicionamento Global (GPS).Figura 1.2 - Ciclo de coleta de dados e utilizao de informaes.

    1.1 - Sistema de Informaes Geogrficas

  • 20

    Digitalizao de Dados

    Existem dois mtodos principais de se efetuar a digitalizao de dados: adigitalizao manual e a automtica, tambm chamada de rasterizao. Tornou-se comum a utilizao do termo digitalizao para se referir ao mtodo dedigitalizao manual, e do termo rasterizao para denominar a digitalizaoautomtica. , no entanto, importante deixar claro, que a digitalizao umprocesso de transformao de dados em formato digital, no importando qualdos mtodos foi utilizado.

    Utilizando-se uma mesa digitalizadora de grande ou pequeno formato, ummapa colocado em sua superfcie e com um tipo de mouse especial comuma mira (cursor) se procede ao desenho de todas as feies (objetos) domapa original. Apesar do processo de digitalizao ser simples e doequipamento necessrio ser bastante acessvel, este procedimento requertempo e pessoal treinado e habilidoso (Figura 1.3).

    O uso de scanner para a rasterizao tambm bastante comum para arecuperao de mapas j desenhados. Aps a captura da imagem, o mapapassa por processos de vetorizao, utilizando-se programas e tcnicasespecficas. Esse mtodo mais rpido, porm necessita tempo complementarpara o processo de edio e acabamento.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Figura 1.3 Mesa digitalizadora.

    Sensoriamento Remoto

    O sensoriamento remoto tem o objetivo capturar imagens de forma remota,isto , sem tocar nos objetos, da superfcie da Terra, a partir de propriedadesde ondas eletromagnticas emitidas, refletidas ou difracionadas, emitidas porum satlite ou radar. As imagens so registros do espectro eletromagntico visvel ou no, em faixas especficas de freqncia, devido a caractersticasdas composies qumicas e das suas propriedades fsicas.

  • 21

    As imagens podem ser oriundas de sensores ativos ou passivos. Os ativostm a propriedade de emitir a prpria radiao e de captar o sinal de retorno,como, por exemplo, os radares, que podem operar sob todas as condiesmeteorolgicas e tambm no escuro. Os sensores passivos coletam a radiaorefletida ou emitida na superfcie da Terra, por meio de satlites.

    As imagens captadas por sensores remotos podem ter diversos tipos deresoluo. A resoluo a medida da habilidade que um sistema sensorpossui para discriminar respostas prximas espacialmente ou semelhantesespectralmente. So quatro os tipos de resoluo:

    - Espectral, est relacionada capacidade do sensor de registrar a radiaoem diferentes regies do espectro eletromagntico. Quanto melhor a resoluoespectral, maior o nmero de bandas espectrais que podem ser adquiridassobre os objetos da superfcie, aumentando o poder de extrao de informao;

    - Espacial, est relacionada com a capacidade do sensor distinguir osobjetos na superfcie da Terra. Temos no mercado sensores cujo pixel chega a1m de resoluo, isto , o sensor consegue diferenciar objetos de at 1m2, amaior resoluo espacial disponvel, atualmente;

    - Temporal, ou seja, a freqncia com que determinada rea da Terra imageada. Quanto menor o tempo entre uma imagem e outra, maior a resoluotemporal, e mais atual a imagem reproduzida;

    - Radiomtrica, diz respeito percepo do sensor para captar asdiferenas do objeto, armazenando em nmero de nveis de cinza. Essaqualidade conferida pela capacidade de armazenar determinado nmerobinrio, traduzido em nmero de bites; ento quanto maior a resoluoradiomtrica, maior o nmero de bites da imagem. Uma imagem de 8 bitespossui 256 nveis de cinza.

    No captulo 4 os conceitos em sensoriamento remoto sero discutidos commais detalhes.

    Posicionamento e Topografia

    GPS Sistema de Posicionamento Global

    O NAVSTAR GPS (NAVigation System with Time And Ranging - GlobalPositioning System) um sistema de rdio-navegao por satlite que fornece,a usurios que possuam equipamento apropriado, coordenadas precisas deposicionamento tridimensional e informao sobre a navegao e o tempo.Traduzido para o Portugus, o Sistema de Posicionamento Global tambm conhecido como Sistema de Posicionamento por Satlite. Foi desenvolvidopelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos da Amrica DoD(Department of Defense), com o propsito de ser o principal sistema denavegao das foras armadas americanas. Em razo da alta acurcia

    1.2 - Aquisio ou Coleta de Dados

  • 22

    proporcionada e do alto nvel tecnolgico, embutidos nos aparelhos receptores

    GPS, uma grande comunidade de usurios do sistema surgiu dos mais

    variados segmentos do meio civil, (navegao, posicionamento geodsico,agricultura, meio ambiente, controle de frotas, etc.).

    Como o nome sugere, o GPS um sistema de abrangncia global e tem

    facilitado todas as atividades que necessitam de posicionamento.

    A concepo do sistema GPS permite que um usurio, em qualquer ponto

    da superfcie terrestre, ou prximo a ela, tenha sempre disposio, no mnimo

    4 satlites para serem rastreados, permitindo navegao em tempo real, sob

    quaisquer condies meteorolgicas.

    O princpio bsico de navegao pelo GPS relativamente simples. Consiste

    na medida das distncias entre o usurio e cada um dos satlites rastreados.

    Conhecendo-se as coordenadas dos satlites em um sistema de referncia

    apropriado, possvel calcular as coordenadas da antena do receptor em

    terra, no mesmo sistema de referncia dos satlites (Figura 1.4).O GPS til na localizao de elementos pontuais complementares base

    cartogrfica e de eventos para estudo como, por exemplo, os eventos de sade.

    Sugerimos que sejam revistos os conceitos e detalhes sobre GPS no volume 1desta coletnea.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Figura 1.4 GPS.

  • 23

    1.2 - Aquisio ou Coleta de Dados

    Uma vez estruturado um SIG, existe a necessidade de se incorporar dados

    grficos (novos objetos cartogrficos) e no-grficos (tabelas com dados),para anlise. Para isso, dois aspectos devem ser avaliados: as unidades

    espaciais escolhidas e a geometria, e a correta localizao geogrfica dos

    mapas (sistema de projeo).No Brasil, as bases de dados geogrficas so padronizadas em escala

    topogrfica (1:25.000 ou menores), com a produo realizada pelo IBGE epela Diviso de Levantamentos Geogrficos (DLG) do Exrcito. Essas bases,inclusive as malhas municipais atualizadas, esto disponveis nas livrarias

    ou no site do IBGE (www.ibge.gov.br). Nessas escalas, a menor unidadeterritorial que pode ser utilizada o municpio.

    Quando se trata de escalas cadastrais (1:10.000 ou maiores), utilizadasnos levantamentos intramunicipais urbanos, no h padronizao. Cada

    produtor escolhe seu formato e projeo cartogrf ica conforme anecessidade, capacidade e disponibilidade. Os maiores produtores destas

    bases so os estados, municpios e concessionrias. O acesso a essas

    informaes torna-se complexo por problemas de falta de padres,

    necessidade de especializao para uso destas bases e direitos autorais.

    A partir do Censo 2000 foram disponibilizadas, para os municpios com

    mais de 25.000 habitantes, malhas de setores censitrios (Figura 1.5), querepresentam a unidade de informao dos Censos e contagens de

    populao e base para a constituio de amostras utilizadas em outras

    pesquisas. Esses arquivos cartogrficos so padronizados em formato e

    projeo. Um problema encontrado nesse processo a falta de umageometria que represente o terreno de maneira correta, em algumas dessas

    bases. Por esse motivo, ao se projetar as coordenadas de um determinadoevento, estas podem no estar no local correto correspondente na base

    cartogrfica uti l izada. Na figura 1.6 apresentado um exemplo de

    sobreposio de duas bases cartogrficas de uma mesma rea, mas que

    foram digitalizadas com erros.

    1.3 - Entrada/Importao de Atributos eGeometria em SIG

  • 24

    Figura 1.5 Malha de setores censitrios.

    Figura 1.6 - Superposio das digitalizaes de 1997 (vermelho) e 1990 (azul) do municpio do Rio de Janeiro (Carvalho et al., 2000).

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

  • 25

    Importao de Atributos e Georreferenciamento

    A importao de atributos para um ambiente SIG pode ser processada de dois modos:

    1) Por meio de uma nova camada de elementos geogrficos que vo seassociar geometricamente com a camada base para anlise. Nesse caso, necessrio que as camadas a serem associadas tenham a mesma projeoe geometria. Logo, a nova malha digital a ser importada j possui todos osatributos necessrios ao processo de anlise. Nessa categoria podemosincluir a importao de uma tabela de pontos (p. ex.: localizao geogrfica dehospitais), possuindo latitude e longitude de cada ponto, com seus respectivosatributos (p. ex.: nmero de internaes em cada hospital).

    2) Por meio de uma nova tabela que ser ligada temporariamente tabelados objetos da camada geogrfica correspondente (georreferenciamento).Nesse caso, a inteno seria a criao de um relacionamento entre unidadesespaciais ou objetos geogrficos j presentes no SIG, utilizando-se uma varivelde indexao ou uma chave de identificao (geocdigo ou ID) comum natabela das feies geogrficas e na tabela a ser importada. Podemos aindasubdividir esse tpico em 2 outros tipos de associao espacial associaodireta e associao por aproximao:

    Associao direta Geocdigo: Esta a forma mais comum de trabalho,onde inicialmente os atributos dos objetos geogrficos de uma determinadabase cartogrfica do SIG possuem um cdigo especfico de indexao ougeocdigo. Por exemplo, os municpios brasileiros so identificados por cdigospadronizados pelo IBGE. Esse cdigo est presente nos Sistemas de Informaoem Sade (SIS) e este atributo garante a indexao dos demais atributos(variveis) todas as vezes que so tabulados para dar entrada num SIG.

    Quando a escala de interesse municipal, necessrio buscar uma unidadede anlise menor, como bairro, distrito, regio administrativa, etc., neste caso,a codificao , na maioria das vezes, fornecida pelos rgos da prefeituramunicipal. Porm, como grande parte dos municpios do Brasil no possuileis que estabeleam os limites de bairros ou desenho cartogrficointramunicipal, o uso dos setores censitrios como unidades de anlise naspesquisas de sade vm se tornando comum devido a sua disponibilidadeem formato digital para todos os municpios acima de 25.000 habitantes (tantoos dados tabulares - informaes sobre o universo e amostra populacional -quanto as bases cartogrficas).

    Associao por aproximao Endereo: Esta metodologia degeorreferenciamento se aplica quando se dispe de uma base cartogrfica deruas, especialmente construda para este fim, digitalizada por segmentos outrechos do arruamento, vinculada a uma base de logradouros com formatoespecfico contendo, para cada segmento de rua, o nome, nmero mpar incial,nmero mpar final, nmero par inicial e nmero par final. Por meio dessaformatao, os programas de SIG podem localizar endereos contidos numabase de dados de forma automatizada, por aproximao ou interpolao.

    O georreferenciamento de dados

    tabulares (no-grficos) o processo

    de associao destes dados, sem

    referncia espacial explcita, com um

    mapa j incorporado em um ambiente

    SIG, e pode ser realizado utilizando-se

    diversas maneiras, dependendo da

    natureza do dado geogrfico.

    1.3 - Entrada/Importao de Atributos e Geometria em SIG

  • 26

    Esse tipo de estruturao no muito comum no Brasil, porm est presenteem alguns municpios com alto grau de organizao, refletido no cadastrourbano. A transparncia e a sedimentao dessa organizao se viabilizampor meio de parcerias institucionais, na medida em que, para ogeorreferenciamento funcionar por logradouros, se faz necessrio ter ruascom nomes conhecidos pela populao, por ser ela quem ir fornecer, nomomento de preenchimento das fichas de notificao, os nmeros dasresidncias, os quais precisam estar coerentes com normas j estabelecidas.Essas regras referem-se a descer e decrescer em uma nica direo e umlado da via para nmeros pares e outro para mpares.

    Outra forma de localizao dos endereos de eventos de sade, oriundosdos SIS nos setores censitrios, pode ser realizada utilizando-se o cadastrode segmentos de logradouros contidos em bancos de dados especficos Cadlog, tambm fornecidos pelo IBGE. Nesse caso, a geocodificao poderser efetuada manualmente, numa procura nos mapas, ou automaticamenteatravs do Cadlog (Figura 1.7).

    Figura 1.7 Cadastro de segmentos de logradouros.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Esse cadastro, produzido pelo IBGE no Censo 2000, contm, para cadasetor censitrio, os segmentos dos logradouros com numeraes iniciais efinais e o CEP correspondente.

    CADLOG-Base urbana e cadastro de segmento de logradourosdo censo 2000

    O Censo 2000 obteve a maior cobertura cadastral do pas, consolidandoinformaes nos 215.811 setores censitrios dos 5.507 municpios.Como resultado desse trabalho, obteve-se a Base Urbana e o Cadastrode Segmento de Logradouro do Censo 2000.

    A base de segmentos de logradouros foi digitada a partir do formulriodo recenseador, mantendo as seguintes caractersticas: Nome dologradouro; Tipo (rua, avenida, praa, etc...); Ttulo (Baro, Duque,Coronel, etc...); Incio da numerao do lado par; Fim par; Incio ladompar; Fim mpar; Numerao irregular; e CEP. Atravs da digitao foicriado um banco de dados ACCESS, cujo uso permitiu a implementaode rotinas computacionais para a recuperao do nmero do setorcensitrio a partir do endereo.

  • 27

    1.3 - Entrada/Importao de Atributos e Geometria em SIG

    H vrias formas de importao de tabelas no Terraview, dependendo dasnecessidades e disponibilidade das informaes ou bases de dados compatveis.

    1) Geocdigo

    Relao 1:1: Quando existem tabelas que possuem informaes paratodos os elementos grficos, pode-se estabelecer uma relao 1:1 entre atabela dos valores existentes no SIG e a tabela a ser importada. Nesse caso,a importao efetuada conforme a seqncia da figura 1.8, em que soincorporadas informaes sobre nmero de domiclios, populao e o cdigoda Regio para cada Unidade da Federao.

    Figura 1.8 Relao 1:1.

    Relao 1:N - situao em que os valores a serem includos socompartilhados por vrios elementos, como o caso do exemplo da figura 1.9.Nesse caso, o nome da Regio includo nos registros onde h o cdigocorrespondente. Essa relao definida como 1:N.

  • 28

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

    Figura 1.9 Relao 1:N.

    Relaes entre registros de diferentes tabelas

    Relao 1:1 para cada registro na tabela a ser importada existe umcorrespondente na tabela existente no SIG.

    Relao 1:N para cada registro na tabela a ser importada existem Nregistros (mais de um, variando de um registro para outro) na tabelaexistente no SIG.

    2) Coordenadas

    Quando o relacionamento no efetuado por meio de tabelas, mas pelasua localizao geogrfica, criada uma nova camada (tema), e esta relao efetuada geometricamente pelo aplicativo de SIG. Um exemplo dessaoperao mostrado na figura 1.10, em que uma tabela de pontos importadano Terraview e sua relao com os polgonos das Unidades da Federao feita pela operao de investigao de ponto em polgono. Esse tipo deimportao muito utilizado quando se coletam informaes a partir de GPS.

  • 29

    1.3 - Entrada/Importao de Atributos e Geometria em SIG

    Figura 1.10 Relao geomtrica.

    3) Endereos

    Situao de importao de dados denominada Geocodificao deEndereos, em que encontrada uma localizao exata ou aproximada, apartir do endereo. No Terraview, a Geocodificao de Endereo pode serefetuada partindo-se de uma base de dados de eixos de rua, em que cadatrecho contm as numeraes iniciais e finais. Essas informaes soconfrontadas com os endereos que se deseja georreferenciar. Na figura 1.11 apresentado o fluxo de importao desses dados.

  • 30

    Figura 1.11 Geocodificao de endereos.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

  • 31

    1.4. Estruturao dos Dados

    Como foi visto anteriormente, uma das propriedades do SIG a ligaoentre dados grficos e no-grficos, isto , entre objetos geogrficos e seusatributos. essa propriedade que permite elaborar mapas temticos sobreindicadores que so calculados para cada objeto geogrfico.

    Por exemplo, um setor censitrio contm vrios dados do censo demogrficoe podemos usar estes dados para calcular indicadores. Esses indicadores

    so atributos dos setores censitrios e podemos agora colorir os polgonosdo mapa representando a variao deste indicador (Figura 1.12).

    1.3 - Entrada/Importao de Atributos e Geometria em SIG

    Figura 1.12 Exemplo de mapa com destaque de setores censitrios.

    Explorando o mapa podemos perguntar quais so os indicadores de umarea que queremos estudar mais precisamente. Para isso podemos usar o

    cursor de informao para apontar este objeto do qual queremos maisinformaes. Os programas de SIG permitem que usando-se o cone (i), eclicando no objeto geogrfico, possamos resgatar as informaes dosatributos em uma janela. De forma anloga, ao selecionar uma linha databela de atributos, logo a indicao do objeto geogrfico apontada najanela mapa (Figura 1.13).

  • 32

    Figura 1.13 Exemplo de visualizao das informaes de um setor censitrio.

    Cada objeto espacial possui uma identificao que podemos usar paracriar um vnculo entre este e seus atributos. Para cada entidade geogrfica,existe uma e apenas uma linha no banco de dados, e a chave de ligaoentre estes dados grficos e no-grficos chamada de geocdigo, que vaipermitir a entrada e vinculao de tabelas externas a serem importadas parao SIG. O geocdigo no poder ter referncias repetidas, isto , nomes ounmeros iguais que identifiquem unidades geogrficas distintas.

    Assim, a maneira como um SIG guarda esses dados, grficos e no-grficos, separadamente e produz um vnculo entre eles, transparente parao usurio, isto , no precisamos mostrar ao sistema como armazenar osdados e mostrar este conjunto no momento em que importamos a basecartogrfica. Mas precisamos sempre estabelecer uma maneira de ligar osdois tipos de dados, estabelecendo o geocdigo antes da importao.

    Um pouco mais de geocdigo: Por exemplo, se os objetos de trabalhofossem escolas, poderamos usar o nome das escolas com geocdigo. Masse trabalhamos com um conjunto de municpios, cada objeto poderia seridentificado pelo nome do municpio? Esse tipo de procedimento no recomendvel por duas razes:

    1) Em primeiro lugar, existem vrios municpios no Brasil que possuem omesmo nome. Existem trs municpios no Brasil com o nome de Alto Alegre.Um no Rio Grande do Sul, outro em Roraima, outro em So Paulo. Quandoquisssemos identificar esse objeto no mapa a partir do nome, encontraramostrs objetos. Da mesma maneira, no poderia haver um vnculo entre uma

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

  • 33

    tabela com os nomes de municpios e seus objetos porque o sistema noconseguiria encontrar um objeto para estabelecer esta ligao.

    2) Em segundo lugar, existem diversas maneiras de se escrever um nome.Por exemplo, algum tcnico pode ter ditado o nome de um municpio em umatabela como General Sampaio, e outro tcnico digitou o nome do objetogrfico do municpio como Gal Sampaio ou Gen Sampaio. Num caso comoesse no poder haver a vinculao entre a tabela e o objeto. A informaosobre aquele objeto ser perdida.

    A soluo mais simples para isso adotar um cdigo numrico para osobjetos. Por exemplo, o IBGE padronizou os identificadores dos municpiospor cdigos de 6 e 7 dgitos que so os geocdigos utilizados em todos osmapas produzidos no Brasil. Felizmente, esses mesmos cdigos tambmso usados nos sistemas de informao de sade. Dessa maneira, podemosvincular uma tabela produzida nesses sistemas com a malha de municpiosdo Brasil com grande facilidade. Essa idia tambm deve seguir a codificaopresente nos sistemas de informao, dos bairros dos municpios, e importante que sigam uma nica regra em todos eles (Figura 1.14).Figura 1.14 Tabela contendo atributos dos municpios e a varivel geocdigo.

    1.4 - Estruturao dos Dados

  • 34

    Mas alm dos municpios, existem vrios tipos de unidades espaciaisque so usadas para produzir mapas. Em geral essas unidades espaciaiscobrem todo o territrio nacional e so maneiras de se dividir este territriosegundo critrios que permitam estudar a distr ibuio espacial decaractersticas ambientais, sociais e demogrficas. O desenho dessasunidades tem as seguintes caractersticas:

    Cobrem toda a rea de trabalho, isto , no existem reas vazias,sem que pertenam a uma unidade espacial;

    No se sobrepem, isto , no existe uma rea no mapa que pertenasimultaneamente a duas ou mais unidades.

    Essas caractersticas permitem que um ponto qualquer colocado nomapa pertena a uma e somente uma unidade espacial (Figura 1.15). Agrande vantagem de se adotar unidades espaciais segundo esses critrios que sempre haver uma relao unvoca entre pontos e unidadesespaciais em um mapa.

    Figura 1.15 Mapa de pontos sobre mapa de setores censitrios.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

  • 35

    Os pontos, que em geral representam eventos de sade, esto semprecontidos nas unidades espaciais. Se esses pontos fossem casos de

    tuberculose, notificados no SINAN, poderamos verificar em que polgono deunidade espacial cada ponto est contido. Se esses polgonos fossem reasde abrangncia de postos de sade, saberamos quantos casos de tuberculoseocorreram em cada rea de abrangncia, o que permite quantificar os insumosnecessrios para o controle da doena. Alm disso, permitiria emitir relatrioscom a identificao de cada caso para os respectivos postos de sade, paraque estes postos procurassem estas pessoas e encaminhasse para

    tratamento e aconselhamento. Esse um dos princpios mais importantes da

    ateno em sade: da contra-referncia e ligao entre ateno primria,preveno e tratamento.

    Tipos de Unidades Espaciais

    Entre os tipos de unidades espaciais que podem ser usadas para

    organizao e anlise de dados temos as unidades poltico-administrativas,as operacionais e as fsico-territoriais.

    a) Poltico-administrativas so aquelas que mais interessam para a gestopblica. So estabelecidas por lei, seguindo normas legais e legitimadas pordeliberaes de plebiscitos ou votaes especficas nas AssembliasLegislativas estaduais. As unidades mais conhecidas so os estados, ouUnidades da Federao (UF), municpios e distritos.

    b) Operacionais so estabelecidas por setores de governo ou organizaesda sociedade civil e servem, antes de tudo, para organizar o trabalho destessetores e instituies no espao geogrfico. Alguns exemplos dessas unidades

    Figura 1.16 Regionais de sade do Rio Grande do Sul.so os Setores Censitrios, criados

    pelo IBGE para organizar o trabalhode coleta e divulgao de dados docenso. Da mesma maneira, a

    empresa de correios criou reas de

    CEP, com o objetivo principal degerenciar a entrega de corres-pondncias. Tambm o setor sade

    criou e continua criando e modificando

    suas unidades operacionais, como o

    distrito sanitrio, as reas e

    microreas do PSF, as regionais desade do PDR - Plano Diretor de

    Regionalizao, etc (Figura 1.16).

    1.4 - Estruturao dos Dados

  • 36

    c) Fsico-territoriais so aquelas que independem das formas deorganizao da sociedade e que sua existncia pode ser reconhecida pormeio de trabalhos de campo ou da anlise de imagens de satlite que mostremas diferenas do terreno. Alguns exemplos para esse tipo de unidades so asbacias hidrogrficas, os ecossistemas e as quadras nas reas urbanas. Umprofissional com experincia e conhecimento pode delimitar essas unidadesusando critrios tcnicos.

    CAPTULO 1 - Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Informaes Geogrficas

  • 37

    Anlise Descritiva emSistemas de Informaes

    Geogrficas (SIG)

    2

    Reinaldo Souza-Santos

    Paulo C. Peiter

    Ana Paula da Costa Resendes

    Maria de Ftima Pina

  • 38

    Captulo 2:

    Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

    2.1 - Anlise Descritiva emAmbiente SIG pg. 39

    Distribuio de Freqncias eHistograma pg. 39

    Medidas de Tendncia Centralpg. 43

    Medidas de Dispersopg. 45

    Coeficiente ou Taxa pg. 48

    Proporopg. 50

    Razopg. 50

    2.2 - Indicadores Ambientais e de Sadepg. 47

    Mapas de Pontos pg. 52

    Mapas Temticospg. 55

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapapg. 52

  • 39

    Estratif icar s igni f ica d iv id i r em

    segmentos (populao, grupo social etc.)

    segundo um critrio, criando pequenos

    grupos mais homogneos. Mais adiante

    trataremos com detalhes a estratificao.

    2.1 - Anlise Descritiva em Ambiente SIG

    Para a anlise de um problema ambiental ou de sade, o investigador deve

    refletir sobre o conjunto de dados que possui, pois durante a interpretaodestes dados sero geradas informaes importantes para nortear tanto a

    vigilncia quanto o controle de agravos. Ao final da anlise descritiva trs

    perguntas bsicas devem ser respondidas: quem ou o qu, quando e onde.

    Quando perguntamos quem ou o qu estamos nos referindo ao grupopopulacional (sexo, idade, condio socioeconmica) ou a um fator ambiental.O quando?, est relacionado ao perodo ou momento exato de ocorrncia do

    evento, e onde?, localizao da populao ou evento.

    Para refletir sobre seus dados, encontrar respostas para essas perguntas

    e alcanar objetivos relacionados vigilncia e controle de agravos, oinvestigador deve ter conhecimentos sobre elementos conceituais e prticos

    que o auxiliem no clculo e interpretao de variveis socioeconmicas e

    ambientais, alm de indicadores e taxas. A partir desse ponto, vamos discutir

    esses conceitos e procedimentos, e o seu uso em ambiente SIG.

    Distribuio de Freqncias e Histograma

    A distribuio de freqncia corresponde ao nmero de ocorrncias de cada

    valor de uma varivel. Como o TerraView no possui a opo para solicitar a

    distribuio de freqncia de uma varivel, podemos ento usar o histograma.

    O histograma um dos grficos mais difundidos, sendo usado para representar

    uma distribuio de freqncias de dados discretos com muitos valores ou

    valores contnuos. O eixo vertical exibe a freqncia dentro de cada intervalo e

    o eixo horizontal exibe os limites dos valores das variveis. A distribuio de

    freqncia til para verificar como os valores se comportam, se existem

    valores fora do padro esperado, e auxilia na definio de pontos de corte para

    estratificao de faixas e futuro mapeamento.

    A figura 2.1 mostra que os municpios apresentam taxa de incidncia de

    aids que variam de zero at aproximadamente 40 por 100.000 habitantes. A

    primeira coluna mostra que dos 92 municpios do estado, aproximadamente

    35% correspondem aos municpios com valor da taxa de incidncia variando

    de zero a 1. Como essa informao pode nos ajudar no momento de estratificaressa varivel para criar um mapa temtico?

  • 40

    Figura 2.1 Histograma, criado no programa TerraView, da varivel taxa de incidnciade aids em 2001 para os municpios do Estado do Rio de Janeiro.

    A grande vantagem de efetuar esse tipo de procedimento em ambiente SIG, que ao clicar em umas das barras, imediatamente voc seleciona osmunicpios no mapa e seus registros na tabela (Figura 2.2).

    Figura 2.2 Visualizao no TerraView do histograma da varivel taxa de incidncia de aids, em 2001, para os municpios doEstado do Rio de Janeiro, com seleo daqueles com taxas variando de zero a 1.

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

  • 41

    2.1 - Anlise Descritiva em Ambiente SIG

    Grfico de barras

    Os grficos de barras so utilizados para representar dados nominais e

    ordinais (Quadro 2.1). As categorias onde as observaes so classificadasesto dispostas em um eixo horizontal. A altura de cada barra corresponde

    ao valor expresso no eixo vertical, que pode ser em nmero absoluto ou em

    percentual. Conforme pode ser verificado na figura 2.3, um grfico de barras

    com os municpios do Rio de Janeiro pode no ser muito esclarecedor.

    Uma opo seria criar um mapa da varivel casos de aids, estratificando

    os valores em faixas que sejam representativas do problema estudado ouincorporar a um mapa preexistente, o da taxa de incidncia em 2001, por

    exemplo, uma barra referente ao total de casos de cada municpio no ano

    2001 (Figura 2.4).

    Os grficos de barras e tortas permitem que voc avalie comparativamentedois ou mais atributos para cada um dos seus objetos (no casomunicpios) individualmente.

    Figura 2.3 Grfico de barras: Nmero de casos de aids no ano de 2001 em alguns municpios do Estado do Rio de Janeiro.

  • 42

    Figura 2.4 Uso de grfico de barras em associao ao mapa temtico.

    Quadro 2.1 Tipos de dados numricos.

    Tipo de dados

    Ordinais

    Nominais

    Significado Exemplo

    Valores classificados em categorias ou classes noordenadas.

    Cdigos numricos no ordenveis:1 gua encanada; 2 para gua depoo; 3 para sem gua.

    Quando a ordem entre as categorias se tornaimportante.

    0 nulo; 1-ruim; 2-regular; 3- bom;4-excelente.

    Discretos Tanto a ordenao quanto a magnitude soimportantes. Os nmeros representam quantidadesmensurveis em vez de meros rtulos. Sofreqentemente inteiros ou contagens. Nenhumvalor intermedirio possvel.

    Nmero de casos de infarto pormunicpios do Estado do Rio deJaneiro. De acordo com amagnitude por municpio, podemosorden-los de forma crescente oudecrescente.

    Contnuos Representam quantidades mensurveis, mas noesto restritos a assumir certos valoresespecificados (tais como inteiros).

    Altura de crianas entre 6 e 12 anosde idade que residem no Estado doRio de Janeiro.

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

  • 43

    Grfico de torta

    O grfico de torta ideal para verificar a proporo de duas variveis emrelao a uma terceira. Por exemplo, a proporo dos casos de aids de 2000a 2001 em relao ao total de casos dos dois anos (Figura 2.5).

    Figura 2.5 Uso combinado de grfico e mapa temtico.

    Medidas de Tendncia Central

    Mdia calculada com a soma de todas as observaes de uma varivel,dividindo o total da soma pelo nmero de observaes. Por exemplo, a soma donmero de casos de aids no ano de 2000 dividido pelo nmero de municpiosdo Estado do Rio de Janeiro. Essa seria a mdia do nmero de casos de aidsem 2000 para o estado do RJ. De acordo com a figura 6 seria: 2.248 / 92 =24,434. Apesar de ser importante e muito usada, a anlise dessa medida semobservar os valores mximo e mnimo pode levar a uma interpretao equivocada.Apenas a anlise do valor mdio para o Rio de Janeiro no permite saber seexistem municpios com valores discrepantes (muito alto ou nulo).

    Moda - Define-se moda como sendo o valor que surge com maior freqnciase os dados so discretos, ou, o intervalo de classe com maior freqncia se osdados so contnuos. Essa medida especialmente til para reduzir a informaode um conjunto de dados qualitativos, apresentados sob a forma de nomes oucategorias, para os quais no se pode calcular a mdia e por vezes a mediana.

    2.1 - Anlise Descritiva em Ambiente SIG

  • 44

    Mediana Se uma lista de observaes ordenada em ordem crescente,metade dos valores igual ou menor que a mediana e a outra metade igualou maior que ela. Se o nmero de observaes (em nosso exemplocorresponde ao nmero de municpios) for mpar, a mediana ser o valor domeio; se for par, a mediana ser usualmente a mdia dos dois valores centraisdo intervalo. Logo, diante da ordenao das cinco medidas a seguir (2,05,2,91, 3,05, 4,01, 4,99), a mediana seria 3,05. J a mdia seria 3,4. Da mesmaforma que a mdia, se deve ter cautela no seu uso e interpretao. Se adistribuio de dados for aproximadamente simtrica, a mdia aproxima-seda mediana (Figura 2.6); se for assimtrica para a direita (alguns valoresgrandes como outliers), a mdia tende a ser maior que a mediana (Figura2.7) e se for assimtrica para a esquerda (alguns valores pequenos comooutliers), a mdia tende a ser inferior mediana (Figura 2.8). Em relao aonosso exemplo, a distribuio dos dados assimtrica direita, sendo entoa mdia maior que a mediana cujo valor dois, bem inferior ao valor da mdiade 24.434. Diferente da mdia, a mediana considerada robusta, pois nosofre tanta influncia dos valores extremos e no-usuais.

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

    Figura 2.6 Em uma distribuio simtrica tem-se igualdade dos valores da mdia (x), mediana (Md) e moda (Mo).

    Figura 2.7 Em uma distribuio assimtrica direita (ou positiva), tem-se: valores da mdia (x) maiores que a mediana (Md) e amoda (Mo).

    Figura 2.8 Em uma distribuio assimtrica esquerda (ou negativa) predominam valores inferiores moda (Mo).

    Mo = Md = x

    Mo < Md < x

    x < Md < Mo

    x = Mo = Md

    Mo Md x

    MoMdx

  • 45

    2.1 - Anlise Descritiva em Ambiente SIG

    Medidas de Disperso

    Amplitude calculada atravs da diferena entre o maior e menorvalores das observaes (mximo e mnimo). Embora seja um clculo fcil,o seu uso limitado, uma vez que considera apenas os valores extremos e

    no a maior parte dos valores das observaes. Semelhante mdia,

    sensvel aos valores atpicos, muito grandes ou pequenos.

    Varincia (S2) a variabilidade ou a disperso dos valores ao redor damdia destes valores. Para obter seu valor, poderamos calcular a diferena

    mdia das observaes individuais a partir da mdia das observaes (x),ou 1/n (xi - x). Contudo, por definio, ao efetuar esse clculo, o resultado zero. Ou seja, na tabela 2.1, observamos que o valor mdio das observaes5, 7, 3, 8 igual a 5,75. Ao somarmos os valores das subtraes de cada

    valor observado pela mdia (xi - x), obtemos o total zero. Isso acontece porquea soma das diferenas menores que x com a diferena dos valores maiores

    que a x totalizam zero. O usual elevar as diferenas da mdia ao quadrado

    ( importante lembrar que um valor absoluto elevado ao quadrado positivo)e depois calcular a mdias destas diferenas ao quadrado. Essa medida

    considerada a varincia das observaes. Mais explicitamente, a varincia

    calculada ao se subtrair a mdia de um conjunto de valores de cada uma dasobservaes, elevar ao quadrado estes desvios, som-los e dividir a soma

    pelo nmero de observaes do conjunto de dados menos 1. Parainformaes detalhadas, sugerimos a leitura do captulo 3 (Medidas-ResumoNumricas) do livro Princpios de Bioestatstica (Pagano & Gauvreau, 2004).Apesar de a varincia ser calculada automaticamente em ambiente SIG

    (Figura 2.9), no caso o TerraView, o clculo do desvio-padro maisfreqentemente usado do que a varincia.

    Tabela 2.1 Exemplo de clculo de varincia.

    Registro

    Logo, a varincia

    =

    = 4,92

    (4 1) (xi 5,75)2

    xi

    5,75Mdia

    14,75023Total ()7,5625-2,7534

    5,06252,2583

    1,56251,2572

    0,5625-0,7551

    (xi - x)2xi x

    4

    i -1s2 =

    1

    14,753

  • 46

    Desvio-padro (s =

    s2) calculado com base na raiz quadradapositiva da varincia das observaes. Ele mais utilizado do que a varinciaporque tem a mesma unidade de medida que a mdia, ao invs da unidade

    elevada ao quadrado. O desvio padro uma medida que s pode assumirvalores no negativos, e quanto maior for seu valor maior ser a dispersodos dados. O desvio-padro ser maior quanto maior variabilidade houver

    entre os dados. Lembre-se, no tem sentido comparar desvios-padro para

    duas quantidades no relacionadas, por exemplo, casos de aids e taxa de

    incidncia. Na verdade, a mdia e o desvio-padro de um conjunto de dadospodem ser usados para resumir as caractersticas da distribuio inteirade valores (Pagano & Gauvreau, 2004).

    O desvio-padro do nosso conjunto de dados

    s = 4,92

    s = 2,22

    Coeficiente de variao (CV) - Um desvio padro pode ser consideradogrande ou pequeno dependendo da ordem de grandeza da varivel. Umamaneira de se expressar a variabilidade dos dados tirando a influncia da

    ordem de grandeza da varivel por meio do coeficiente de variao (CV).Esse calculado pela diviso do desvio-padro pela mdia, multiplicando por

    100. Quanto menor o CV, mais homogneo o conjunto de dados. Um CV considerado baixo (indicando um conjunto de dados razoavelmentehomogneo) quando for menor ou igual a 25%. Entretanto, esse padro variade acordo com a aplicao.

    O coeficiente de variao de nossos dados

    CV = x 100%

    CV = x 100%

    CV = 38,61%

    5,75

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

    2

    sx

    2,22

  • 47

    2.1 - Anlise Descritiva em Ambiente SIG

    Figura 2.9 Janela do TerraView comapresentao das medidas de tendnciacentral e de disperso da varivel casosde aids no ano de 2000.

    2.2- Indicadores Ambientais e de Sade

    A palavra indicador vem de indicar, apontar, distinguir, ou seja, osindicadores so instrumentos que permitem caracterizar uma determinadasituao ou fenmeno. Os indicadores devem representar uma dadarealidade que se deseja caracterizar. Por isso, a escolha de indicadores precedida por um entendimento (mesmo que preliminar e incompleto) dessarealidade e dos processos que se deseja indicar. Ele deve servir paracomparaes entre lugares, grupos ou perodos distintos, o que pressupeuma padronizao da unidade de medida, dos procedimentos metodolgicose dos sistemas de informao.

    Os indicadores podem ter vrios objetivos, dentre eles: Detectar uma situao de risco relacionada sade e ao ambiente; Monitorar tendncias no ambiente e na situao de sade; Comparar condies de vida, sade e ambientais em diferentes reas

    permitindo a identificao de reas prioritrias para interveno (mtodo daestratificao espacial);

  • 48

    Avaliar o efeito de polticas e intervenes especficas sobre a sade, e ascondies sociais e ambientais.

    Propriedades desejveis dos indicadoresUm bom indicador deve ser sensvel mudana de condies doambiente e da sociedade; deve ser especfico em relao ao problemaanalisado; deve ser reprodutvel segundo padres metodolgicosestabelecidos; deve proporcionar uma pronta resposta; dever serentendido pela populao leiga; deve ser robusto para mudanas demetodologia e disponvel ou de baixo custo (Barcellos, 2002).

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

    Em suma, os indicadores so utilizados com o objetivo de apresentar umadeterminada situao, que pode ser relativa a um ambiente, um indivduo ouuma populao. Podem ser expressos por meio de nmeros absolutos, depropores e de coeficientes ou taxas.

    Coeficiente ou Taxa

    Uma taxa definida como o nmero de casos que ocorre em um determinadoperodo de tempo, dividido pela populao no mesmo perodo. Lembre-se queos termos taxa e proporo no so sinnimos (Quadro 2.2). Para o clculode coeficientes podemos utilizar a frmula abaixo, onde:

    Numerador: os casos (bito, doena, indivduos com caractersticasespecficas etc.).

    Denominador: populao sob risco (de se tornar doente, de falecer etc). a populao de onde se originam os casos.

    Constante: 10, 100, 1.000, 10.000, 100.000 etc; os mltiplos de 10 sousados com a finalidade de se evitar muitas casas decimais e facilitar aexpresso dos resultados. Normalmente durante o clculo de um coeficienteobservamos que os valores do numerador so bem menores que os dosdenominadores (populao sob risco), que do origem a nmeros decimaisde difcil leitura (ex.: 0,0009 ou 0,09%). Assim, multiplica-se a frao por umaconstante, objetivando um resultado com menos casas decimais. Embora aescolha da constante seja arbitrria, devendo estar relacionada ordem degrandeza dos valores, os investigadores tendem a usar um padro paracoeficientes especficos, como a taxa de mortalidade infantil que expressapor 1.000 nascidos vivos.

    coeficiente =( nmero de casospopulao sob risco)x constante

  • 49

    2.2 - Indicadores Ambientais e de Sade

    Dependendo do objetivo de sua investigao, coeficientes calculados paracurtos perodos de tempo ou para pequenas populaes podem dar origem aresultados que devem ser interpretados com cautela. Alternativas comoaumentar o perodo de estudo ou calcular coeficientes para todo o municpioem lugar dos valores por bairro, podem ser usadas.

    Em estudo sobre a distribuio de casos de aids em mulheres no Rio deJaneiro, entre 1982 e 1997, Tomazelli et al. (2003) calcularam a taxa de incidnciados casos de aids ocorridos entre indivduos de 15 a 59 anos de idade, noperodo do estudo, por sexo, estratificados pelos bairros da cidade e em relao populao estimada para o perodo, tambm por sexo e bairro. Partes dosresultados podem ser vistas na figura 2.10, na qual apresentado um mapatemtico dos bairros do Rio de Janeiro, com a estratificao da taxa deincidncia. Note que a constante utilizada foi 100.000 habitantes.

    Figura 2.10 Taxa de incidncia dos casos notificados de aids em mulheres entre 1982e 1993, Municpio do Rio de Janeiro, Brasil. Fonte: Adaptado de Tomazelli et al., 2003.

  • 50

    Proporo

    Numa proporo os indivduos do numerador esto includos nodenominador, tal como o total de bitos por tuberculose em relao ao total debitos geral. Um exemplo desse clculo pode ser encontrado no estudo citadoacima (Tomazelli et al., 2003), onde foi calculada a proporo de chefes dedomiclio com renda superior a 10 salrios mnimos, ou seja, nmeros dechefes de domiclios com renda superior a 10 salrios mnimos em relao aototal de chefes de domiclios. O resultado apresentado em mapa temtico

    pode ser visto na figura 2.11.

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

    Figura 2.11 Proporo de chefes de domiclio com renda superior a 10 salrios mnimos, Municpio do Rio de Janeiro, Brasil. Fonte:Tomazelli et al., 2003.

    Razo

    No podemos esquecer a relao entre eventos diferentes, tais como arazo entre homens e mulheres de uma cidade que considera o nmero dehomens para cada grupo de 100 mulheres, na populao residente emdeterminado espao geogrfico, no ano considerado. O clculo realizadodividindo-se o nmero de residentes do sexo masculino (numerador) pelonmero de residentes do sexo feminino (denominador) multiplicado por 100.

  • 51

    2.2 - Indicadores Ambientais e de Sade

    Essa razo expressa a relao quantitativa entre os sexos. Se for igual a 100,o nmero de homens e de mulheres equivalente; acima de 100, hpredominncia de homens e, abaixo, predominncia de mulheres. Outra razoutilizada a razo de dependncia total que define no numerador o somatriode jovens na faixa etria de menores de 15 anos, e idosos na faixa etria de 60anos e mais (populao economicamente dependente), e no denominador apopulao na faixa etria de 15 a 59 anos (populao potencialmente produtiva),multiplicada por 100. Essa razo mede a participao relativa do contingentepopulacional potencialmente inativo, que deveria ser sustentado pela parcelada populao potencialmente produtiva. Valores elevados indicam que apopulao em idade produtiva deve sustentar uma grande proporo dedependentes, o que significa considerveis encargos assistenciais para asociedade. Essa pode ser desmembrada em duas razes que incluiria nonumerador somente os jovens (razo de dependncia de jovens) e a outra,somente os idosos (razo de dependncia de idosos) divididos pela populaona faixa etria de 15 a 59 anos, multiplicada por 100. Novamente retiramos umexemplo do artigo de Tomazelli et al. (2003), onde os autores calcularam arazo de sexo da seguinte forma: todos os casos de aids em homens, ocorridosentre 15-59 anos nos bairros do Municpio do Rio de Janeiro, em relao atodos os casos de aids em mulheres de 15-59 anos, pelos perodos do estudoe bairros (Figura 2.12).

    Figura 2.12 Razo de casos de aids entre homens e mulheres. Municpio do Rio de Janeiro, Brasil, 1982-1988. Fonte: Adaptado deTomazelli et al., 2003.

  • 52

    Um indicador composto serve para

    sintetizar informaes de mais de um

    indicador, facilitando a anlise dos dados.

    Cuidado: construa um indicador

    composto apenas quando voc tiver

    certeza das relaes entre as variveis

    util izadas e realmente o que elas

    significam para o seu estudo.

    Diversos indicadores podem ser calculados e mapeados, como o percentualde pessoas com escolaridade at a 4. srie (Tomazelli et al., 2003), ou criadoscom base em outros indicadores. Um exemplo desse ltimo, em estudodesenvolvido por Padro (2005), sobre fatores associados ocorrncia dedengue pelos bairros de Niteri, foi a criao de um indicador compostodenominado urbanizao, que levou em considerao as seguintes variveis:densidade populacional na rea til, percentual de apartamentos, percentualde casas ligadas rede de gua e dos domiclios situados em favelas.

    Quadro 2.2 Comparando os indicadores.

    Indicador

    A facilidade de se trabalhar em ambiente SIG que se pode, dentro doprprio programa, no caso o TerraView, criar uma nova coluna ou varivel paracalcular o indicador desejado.

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

    Razo entre homens e mulheres -diviso do nmero de homens pelonmero de mulheres.

    Expressa a relao quantitativa entre eventosdiferentes. Dividi-se um pelo outro.

    Numa proporo os indivduos do numerador estoobrigatoriamente includos no denominador. Calcula-se dividindo um pelo outro.

    Proporo

    Nmero de casos que ocorre em um determinadoperodo de tempo, dividido pela populao (queinclui casos e no-casos) no mesmo perodo.Deve-se utilizar uma constante para evitar excessode casas decimais.

    Taxa

    ExemploClculo

    Total de casos de aids em relao populao geral.

    Total de bitos por tuberculose emrelao ao total de bitos geral.

    Razo

    Mapas de Pontos

    Dois tipos de fenmenos podem ser representados por meio de pontos:aqueles que realmente ocorrem em pontos (chamados pontos verdadeiros) eque podem ser feies geogrficas (por exemplo, um hospital) ou eventos (porexemplo, o local de ocorrncia de um bito) e aqueles que so artificialmenteassociados a pontos, mas referem-se aos valores de rea (chamados depontos conceituais). Por exemplo, a populao de uma rea, pode serassociada ao centro geomtrico desta rea, como artifcio para utilizao detcnicas de mapeamento de pontos. Neste caso, o centro geomtrico domunicpio um ponto conceitual.

    2.3 Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa

  • 53

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa

    So diversas as possibilidades deproduzir mapas de dados pontuais.Os Mapas de Pontos Nominaisutilizam smbolos figurativos quelembram o objeto que est sendorepresentado (Figura 2.13). Porexemplo, um smbolo de avio pararepresentar a localizao de umaeroporto, ou uma cruz pararepresentar a localizao de umhospital. So mapas simples,destinados a um pblico muitoespecfico, como por exemplo,crianas ou turistas.

    Figura 2.13 Mapa de pontos nominais.

    Nos Mapas de Pontos, conhecidos como Dot Maps, cada evento representado por um ponto (dot) posicionado no seu lugar de ocorrncia(por exemplo, cada ponto pode representar um bito). Esses mapas soteis para mostrar padres de concentrao ou disperso de um evento numterritrio, mas so difceis de interpretar quando existe uma sobreposio depontos muito grande. Quando isso acontece agregam-se valores, porexemplo, 1 ponto = 10 bitos, com a desvantagem de perda de informaesnas reas onde o nmero de eventos no atingir o mnimo estabelecido (noexemplo, 10 bitos). Uma alternativa ao dot map a utilizao de Mapas deSmbolos Proporcionais, onde os smbolos variam de acordo com aquantidade que representam, ao contrrio dos dots, onde todos os pontosrepresentam o mesmo valor. O smbolo mais comum nesses mapas umcrculo, mas outras figuras geomtricas, como tringulos ou quadrados,tambm podem ser usadas. Se os smbolos forem usados simultaneamentecom cores, possvel mapear mais do que uma varivel, com a correpresentando uma caracterstica e o tamanho representando umaquantidade. Por fim, os Mapas de Diagramas. So mapas que contm grficos(o mais comum o grfico de barras, mas tambm se pode usar grficos depizza) para representao de diversas variveis. Por exemplo, num mapa decausas de mortalidade, o tamanho do crculo pode representar o nmerototal de bitos de uma rea e cada fatia da pizza representar a proporode cada causa. A vantagem desses mapas o fato de colocarem os grficosno seu contexto geogrfico, ou seja, inseridos nas reas a que os dados sereferem. No entanto, na prtica so mapas de difcil leitura. Normalmentepartem de pontos conceituais, ou seja, so posicionados no ponto ao centroda rea para a qual as variveis dizem respeito.

  • 54

    Os fenmenos lineares tm apenas uma dimenso significante (ocomprimento) e podem ser tangveis, como rios ou estradas, ou estarrelacionados a eventos que ocorram ao longo de linhas, como o caso dovolume de trfego numa determinada estrada, ou fluxo de doentes para umhospital. Nesse caso, o mapa chamado Mapa de Fluxos. Nesses mapas ascores e os padres so utilizados para representar diferentes categorias,enquanto a largura das linhas varia de acordo com as quantidadesrepresentadas. um tipo de mapa que simula movimento, por meio dautilizao de variveis grficas que do uma impresso de ordem, ou atravsda utilizao de smbolos que do a sensao de movimento, como setas(Kraak e Ormeling, 1996). A utilizao das setas como smbolo permite no sdar a direo do fenmeno que se descreve como tambm uma idia dequantidade e intensidade, por meio da espessura ou comprimento da seta. Afigura 2.14 exemplifica esse tipo de mapa, na Cidade do Rio de Janeiro, comas setas representando os fluxos entre a rea de residncia da me e a reade bito ps-neonatal. As setas esto sobrepostas ao padro socioeconmicodos bairros, o que permite a percepo de que as mes de classe social maisbaixa so aquelas que tiveram de percorrer maiores distncias para receberatendimento hospitalar.

    Figura 2.14 Mapa de fluxo entre rea de residncia e de bito ps-neonatal, no Municpio do Rio de Janeiro 1995 (Carvalhoet al. 2000).

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

  • 55

    Por fim, os fenmenos que ocorrem em reas podem ser a representaode caractersticas observadas no terreno, como uma mancha de vegetao;de reas conceituais, como regies de moradia; de reas administrativas(bairros ou municpios); ou ainda de reas operacionais (setores censitrios).

    No preparo de um mapa, essas restries devem ser consideradas,procurando-se sempre classificar os dados dentro dos limites da percepovisual humana. Apesar de no ser consenso, para muitos autores um nmerode classes entre 4 e 6 considerado ideal (Dorling, 1997). Por vezes, necessrio usar muitas classes num mapa e pode-se recorrer ao uso detexturas como alternativa para facilitar a diferenciao. A representao emcores, no entanto, mais eficaz, e as texturas s devem ser utilizadas emltimo caso, tendo o cuidado de no poluir o mapa e prejudicar sua leitura eentendimento. comum que um mapa utilizando texturas seja desmotivante eat repulsivo, principalmente quando se utilizam texturas que tm um efeitogrfico de vibrao, produzindo um movimento visual ondulatrio e repulsivoao olhar (Figura 2.15).

    Figura 2.15 Exemplo de textura queprovoca efeito vibratrio.

    Mapas Temticos

    A constatao de diferenas na distribuio espacial de um evento(populao humana, incidncia de uma doena, fornecimento de gua etc)pode ser verificada de diversas formas. O uso de grfico de barras ou mesmouma tabela, para comparao de distribuio de freqncia, pode ser umaforma eficiente de faz-la. Entretanto, o uso de mapas tem se mostrado amelhor forma de representao, pois d ao investigador uma viso imediatae direta da distribuio de um evento no espao. Alm disso, com o uso deSIG, pode-se verificar com maior facilidade eventuais associaes espaciaisentre eventos de sade e diferentes aspectos do ambiente natural e construdo(objetos geogrficos) como, por exemplo, uma grande via de acesso eacidentes de trnsito.

    Os mapas temticos, geralmente, baseiam-se em outros mapaspreexistentes, por isto para se ter um bom resultado fundamental oconhecimento preciso das caractersticas da base cartogrfica de origem edas informaes que a ela sero associadas.

    Como j foi visto, a definio de quais informaes sero incorporadas aoSIG e em quais temas e planos de informao sero organizadas, soestabelecidas pela equipe de implementao (tcnicos, usurios e gestores),que devem levar em considerao o objetivo do sistema e os tipos de anlisese resultados esperados.

    Uma criteriosa organizao das informaes nas camadas estabelecidaspermite que no futuro no haja problemas e impossibilidades na realizao dealguma anlise ou na obteno de resultados.

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa

    1234567890123456789012345678901212345678901234

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  • 56

    Um mapa temtico a expresso grfica de um indicador (vide as Figuras2.10 a 2.12). Ele pode ser construdo com base em nmeros absolutos, taxas,propores ou percentagens. A utilizao de mapas em ambiente SIG facilita avinculao de dados geogrficos (geralmente representados por mapasdiversos) e dados alfanumricos (atributos, normalmente representados sobrea forma de tabelas), ou mesmo entre dados geogrficos (relao entre doismapas), produzindo mapas temticos que resultam da combinao dediferentes informaes (camadas).

    No momento da criao de um mapa temtico, deve-se tomar alguns cuidadospara evitar dificuldades na comparao deste com outros mapas da investigaoque est sendo realizada. Deve-se ainda procurar a melhor forma ourepresentao do evento objeto da investigao. A seguir so discutidos algunsaspectos metodolgicos importantes para elaborao de mapas temticos.

    Estratificao

    A estratificao espacial uma metodologia que permite classificar reas apartir de uma caracterstica que se deseja examinar. Essas caractersticaspodem ser apreendidas por meio de variveis e indicadores (por exemplo,densidade populacional, renda, escolaridade, uso do solo, etc.).

    Inicialmente preciso estratificar os dados de uma varivel, ou seja, criarclasses ou faixas de valores que representem adequadamente a variaoobservada dos dados. O passo seguinte consiste no mapeamento dessasvariveis classificadas/estratificadas, utilizando um SIG.

    Como exemplo, podemos citar as faixas de valores apresentadas na figura10 (taxa de incidncia por 100.000 habitantes - dos casos notificados de aidsem mulheres entre 1982 e 1993, Municpio do Rio de Janeiro, Brasil), onde osautores dividiram os valores em 5 faixas ou classes: de 3 a 9, de 9,1 a 19, de19,1 a 49, de 49,1 a 99, e de 99,1 a 500. A questo : Que critrios devem serutilizados para a criao das faixas? Qual o melhor nmero de faixas, e qual omelhor mtodo para faz-lo?

    Em princpio, quanto maior o nmero de faixas ou classes mais detalhadaser a representao da variao do evento. Contudo, uma estratificao muitonumerosa (com muitas faixas ou classes) torna confusa a visualizao domapa, pois diminui o efeito do contraste de cores ou hachuras (traado delinhas finas, paralelas e muito prximas umas das outras, que se utiliza emdesenho ou em gravura para produzir efeito de sombra ou meio-tom), efeitonecessrio para uma clara identificao da variao do evento. Compare asfiguras 2.16a com a 2.16b. Qual das duas apresenta um padro mais fcil deidentificar? Por outro lado, quando existem poucas classes, as diferenasentre os valores de uma mesma classe podem ser grandes, dificultando avisualizao das variaes do evento, pois como regra geral, a homogeneidade

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

  • 57

    das classes proporcional sua quantidade. Se estratificssemos os valoresda figura 2.16 em apenas 3 faixas, poderamos verificar o seguinte: valores de0 a 10 (com 62 casos de aids), de 11 a 1000 (com 29 casos), e de 1001 a 3100(com apenas um caso). Logo, na segunda faixa teramos municpios comnmero de casos de aids entre 11 e 1000. Diferena grande, no?

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa

    figura 2.16a figura 2.16b

    Um procedimento simples envolve definir os limites das classes (valoresmnimos e mximos) com base em uma diviso igual (no TerraView denominado passos iguais) dos valores do indicador. Contudo, importanteque voc elimine antes os valores discrepantes, fora do padro (outliers). Nocaso dos exemplos aqui utilizados o Municpio do Rio de Janeiro, quepossui 3.065 casos, enquanto o segundo maior nmero de casos encontrado em Nova Iguau com 401 registros. Apesar da dica, antes defaz-lo importante lembrar que estamos dando exemplo de valores brutos(nmero de casos). Que tal voc calcular a taxa de incidncia, que leva emconsiderao a populao, para confirmar se o Rio de Janeiro deve serrealmente retirado da estratificao? Ao comparar mapas de um mesmoevento em momentos distintos, como por exemplo, mapas de incidncia deaids para os anos de 2000, 2001 e 2002, ou mapas do mesmo evento queocorrem em regies diferentes, por exemplo, comparao do percentual deresidncia com abastecimento de gua nos Estados de Pernambuco eParaba, no esquea de utilizar a mesma estratificao de classes. Se vocno o fizer, ser difcil a comparao.

    Outra opo de estratificao atravs do uso de quantil. Assim, se vocdeterminar no TerraView a estratificao por quantil e informar o nmero declasses (fatias no TerraView), o programa ir dividir, no total de classes quefoi definido, os valores do evento estudado em partes iguais.

    Quant i l

    Qualquer separatriz que divide o intervalo

    de freqncia de uma populao, ou de

    uma amostra, em partes iguais.

    Figura 2.16 Estratificao dos casos de aids no Estado do Rio de Janeiro (2000 e 2001) com 6 faixas (figura 2.16a) e com 10faixas (figura 2.16b).

  • 58

    Apesar de existirem essas e outras formas de estratificao dos valoresdo evento estudado, imprescindvel que o investigador tenha bem definidoo objetivo da estratificao e ter conhecimento prvio do problema estudado.Diante disso, em alguns estudos torna-se necessrio que o investigadorestratifique seus dados manualmente (uma maneira de fazer isto colocaros dados da varivel em ordem crescente, tirar uma listagem e definir ospontos de corte), alterando os valores dos limites inferiores e superiores eo nmero de faixas ou fatias para melhor explicar o fenmeno estudado.

    No exemplo a seguir (Figura 2.17), um estudo epidemiolgico sobremalria em Mato Grosso, os autores utilizaram, alm de uma faixa comvalor zero, mais sete faixas para estratificao da Incidncia ParasitriaAnual (IPA). O uso dessas 7 classes obedeceu o seguinte critrio: permitira comparabi l idade entre todos os perodos do estudo, englobar aestratificao de risco preconizada pela Secretaria de Vigilncia em Sade(classificao das reas como de baixo, mdio e alto risco de transmisso,tendo como pontos de estratificao valores de IPA menores que 10, entre10 e 50, e acima de 50, respectivamente) e permitir a identificao de reascom valores extremamente altos e normalmente relacionados a atividades

    como garimpo. possvel encontrar na literatura especializada os critrios de estratificao

    de incidncia para cada doena, ou melhor, os nveis considerados baixos,mdios e elevados; portanto, antes de se realizar a estratificao de umdeterminado agravo importante consultar os critrios de estratificao maisutilizados, ainda que isto no seja suficiente, pois cada caso apresentaparticularidades que devem ser consideradas. Os critrios de estratificao edeterminao dos pontos de corte dependem tambm dos objetivos do estudoque se pretende realizar.

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

  • 59

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa

    Figura 2.17 Distribuio espao-temporal da incidncia parasitria anual por microrregio de Mato Grosso, 1980-2003. Fonte:Atanaka-Santos et al., 2006.

  • 60

    Como foram sete faixas alm do zero, os autores utilizaram 4 tons de cinzae 3 hachuras diferentes. Ser que a utilizao de cores tornaria mais fcil avisualizao dos padres?

    Cores

    Vamos supor que os valores de um indicador variam entre 1 e 5, sendo queo 5 representa a situao principal ou a de maior risco; e um mapa temtico noqual normalmente o tom ou a cor mais forte chama a ateno para aspectosmais importantes da anlise. Assim, a situao mais significativa que podeser a que apresenta maior crescimento, ou a atividade mais importante, ou amelhor condio relativa ao indicador est associada ao nmero 5 e representada em cor mais forte; em tons mais suaves, esto representadasas situaes de menor relevncia e/ou decrescimento, associadossucessivamente aos nmeros 4, 3, 2 e 1.

    Como podemos confirmar em diversos trabalhos publicados, as coresescolhidas para representar os vrios nveis de risco, por exemplo, diferemde um trabalho ou mapa para outro. De qualquer forma, o que foi apresentadono pargrafo anterior seguido como um princpio: a intensidade da cordiminui de um extremo, do indicador, para o outro. Em muitos casos,principalmente seguindo o padro dos programas de computador (SIG), soutilizadas duas cores: uma para os valores acima da mdia e outra para osvalores abaixo desta. Logo, observamos autores utilizando a cor vermelhapara os valores ou faixas de maior risco e a cor verde para as de menor. Mas,ser que isto o ideal?

    A primeira pergunta que devemos fazer : Devo ou no usar cores no meumapa? A resposta depende do uso que ser dado ao mapa. Em princpio todomapa colorido fica melhor que os em tons de cinza ou hachuras. Contudo, sevoc for utiliz-lo para publicar um artigo em revista cientfica, devemos sabercom antecedncia se voc ter de pagar para publicar em cores e quantocustar. Um outro aspecto que deve ser pensado relativo reproduo(fotocpia na biblioteca ou uso de impressora pessoal) que poder dar origema cpias em preto, branco e tons de cinza. Muitos mapas coloridos, quandoreproduzidos, tornam-se ilegveis. Logo, o uso de tons de cinza e/ou hachuras(Figura 2.17) pode ser til e sem custos adicionais.

    No obstante aos comentrios anteriores, o uso de mapas coloridos emapresentaes, relatrios e outros que no geram o uso de recurso financeiro, muito bem aceito.

    Pensando na esttica, dependendo do nmero de faixas ou categorias quevoc ir mapear, deve-se tentar utilizar apenas uma cor com diferentes tons.Se o nmero de faixas for grande, talvez seja melhor utilizar duas cores, poismuitos tons de uma nica cor podero produzir um mapa onde as variaes

    CAPTULO 2 - Anlise Descritiva em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG)

  • 61

    no sero percebidas facilmente. Esse princpio foi seguido pelos autores domapa da figura 16, onde apenas os tons de cinza no seriam suficientes parademonstrar as variaes entre as faixas. Como opo eles utilizaram, almdos tons de cinza, as hachuras.

    Outro aspecto a ser observado quando da utilizao de cores, se as faixasdo indicador ou varivel a ser mapeada representam um contnuo (varivelcontnua), como o exemplo anterior do indicador que varia de 1 a 5, ou se cadafaixa representa um processo diferente da outra faixa (varivel nominal). Comoexemplo deste ltimo, citamos o trabalho de Atanaka-Santos et al. (2007) ondeos autores utilizaram os dados da IPA (Incidncia Parasitria Anual), aps umprocedimento estatstico em ambiente SIG (Box Map) para gerar o mapa deMato Grosso por municpios, dividido em reas que representam diferentesprocessos associados ocorrncia e intensidade da malria. reas de valor 1apresentam valores normalizados do atributo (IPA) e mdia dos vizinhos acimada mdia global; reas de valor 2 apresentam valores normalizados do atributo(IPA) e mdia dos vizinhos abaixo da mdia global (valor 2) e as reas devalores 3 e 4 so de transio entre o agrupamento de altos valores e osagrupamentos de baixos valores. Como os processos so diferenciados, valea pena utilizar cores distintas (Figura 2.18).

    2.3 - Para cada Tipo de Dado um Tipo de Mapa

    Figura 2.18 Diferenciao espacial da Malria no Mato-Grosso. Fonte: Adaptado de Atanaka-Santos, et al. 2007.

  • Evangelina X.G. Oliveira

    Jos Constantino Silveira Jnior

    Reinaldo Souza-Santos

    Maria de Ftima Pina

    Jos Luiz Portugal

    3

    Anlise de DadosEspaciais

  • 64

    Captulo 3:

    Anlise de Dados Espaciais

    3.1 - Consultas aos Dados eOperaes Espaciais em Ambiente SIG pg. 65

    Consulta por Apontamento pg. 65

    Consulta por Atributospg. 66

    pg. 67Consulta Espacial

    Identificao de Redes pg. 73

    Tipologia dos Fluxospg. 75

    3.2 - Mapas de Fluxopg. 72

    pg. 71Operaes Geogrficas

  • 65

    3.1 Consultas aos Dados e Operaes Espaciaisem Ambiente SIG

    Para a anlise de um evento ou problema temos de conhecer o melhorpossvel como este evento ou problema se apresenta ou est distribudo noespao estudado, alm das variveis/indicadores selecionados. Um SIG uma tima ferramenta para esse tipo de anlise. Por exemplo, quais so ossetores censitrios da Cidade do Rio de Janeiro que so contguos quelescom reas de favelas? Como posso visualizar no mapa da ocorrncia demalria em Rondnia apenas os municpios que possuem valores daIncidncia Parasitria Anual, de malria, acima de 200? Quais so osmunicpios com rea maior que 300.000m2 e com populao superior a 30.000habitantes? Quais so as estradas secundrias que esto conectadas auma estrada principal?

    Vamos supor que diante das anlises acima percebemos a necessidadede agregar os setores censitrios de uma cidade em seus bairros, somandoum determinado atributo dos setores para serem representados nos bairros.Esse tipo de operao pode ser facilmente executado em ambiente SIG. Nestetema iremos apresentar e discutir alguns exemplos de consultas por atributos,consulta espacial e operaes geogrficas ou espaciais que podem serdesenvolvidas em ambiente SIG, sendo que em uma nica camada.

    Consulta por Apontamento

    No captulo anterior foi dado exemplo de como calcular indicadores, mdia,mediana, alm de outras estatsticas para todas as regies do mapa analisado.Por exemplo, clculo para todos os municpios do Estado de Pernambuco.Mas, em alguns momentos, desejamos visualizar apenas as informaes e/ou estatsticas de um ou mais municpios especficos como, por exemplo, deCaruaru. Se voc ao olhar a malha digital consegue identificar qual dosmunicpios Caruaru, basta clicar com o cursor no polgono que o representa(mtodo comum a todos os SIG). Logo ele estar selecionado e o usuriopoder solicitar as estatsticas e/ou calcular indicadores para apenas estemunicpio. No caso do TerraView esse municpio (um objeto que compe amalha digital de Pernambuco) est apontado. Apesar de ser uma formasimples de selecionar um objeto em um SIG, municpio no caso da malha dePernambuco, uma consulta fundamental para possibilitar vrias outrasanlises e consultas que sero detalhadas mais adiante.

  • 66

    Consulta por Atributos

    A consulta por atributo permite, como o prprio nome diz, consultar eselecionar objetos (polgonos, linhas e pontos) do seu mapa com base nosatributos dos polgonos, linhas ou pontos, estabelecendo relaes devizinhana e cruzamento. Por exemplo, voc pode selecionar cidades de umpas em funo do tamanho da sua populao, ou selecionar bairros dentrode uma cidade em funo do nmero de ocorrncias de homicdios, oupoder tambm, selecionar vias numa cidade em funo da velocidade detrnsito legalmente permitida.

    A consulta pode ser considerada simples quando utilizado apenas umatributo (p. ex.: nmero de habitantes), ou composta, quando utilizamos doisou mais atributos (p. ex.: nmero de habitantes, percentual de extrao demadeira e ano de registro de casos de malria).

    A figura 3.1 apresenta exemplos de consultas simples e composta, feitaspara identificar os municpios de Pernambuco que, em 1998, apresentavamcoeficientes de mortalidade infantil maiores que 30/1000 nascidos vivos (A)e que se localizavam na mesorregio da Zona da Mata Pernambucana (B).

    Figura 3.1 Resultado da consulta por atributos: municpios de Pernambuco que, em 1989, apresentavam coeficientes demortalidade infantil maiores que 30/1000 nascidos vivos (A) e que se localizavam na mesorregio da Mata Pernambucana (B).

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

  • 67

    Vrios operadores podem serutilizados para consulta dos valoresdos at r ibutos e seleo dosobjetos, ta is como maior que,menor que, igual, etc. Como exem-plo apresentamos a janela deconsulta por atributos do TerraView(Figura 3.2).

    Aps sua consulta e seleo, oSIG permite que o usurio crie umanova camada dos objetos sele-cionados e que grave de modoindependente, o que pode ser muitotil para sua anlise.

    3.1 - Consultas aos Dados e Operaes Espaciais em Ambiente SIG

    Figura 3.2 Janela de consulta por atributos do programa TerraView 3.1.3.

    Consulta Espacial

    A consulta espacial pode ser feita com base no relacionamento espacialentre objetos (pontos, linhas ou polgonos) de camadas diferentes ou de umamesma camada, como mostraremos a seguir. Mas o que desejamos dizercom relacionamento entre objetos? Esse relacionamento significa dizer qualobjeto toca, est dentro, cruza, por exemplo, outros objetos.

    Para ficar mais fcil vamos primeiro discutir os polgonos. Lembre-se queum polgono pode ser um setor censitrio, um bairro, um municpio, um estadoou uma rea determinada pelo usurio.

    As opes para relacionar polgonos so as apresentadas abaixo, sendoque as utilizadas em uma nica camada so: disjunto, toca e igual. Ajanela de consultas espaciais pode ser vista na figura 3.3. importante lembrarque teremos, em uma nica camada, um polgono dentro do outro em casosespeciais tais como ilhas, lagos ou quando for erro de digitalizao. Asoperaes entre duas camadas sero abordadas no captulo 4.

    Operao cone Funo

    Disjunto No tem interseo

    Igual

    Faz limiteToca

    exatamente igual

  • 68

    Quando falamos em linha podemos referir, por exemplo, a estradas ou rios.As relaes topolgicas entre as linhas podem ser:

    Figura 3.3 Janela de consultas espaciais do programa TerraView 3.1.3.

    Operao cone Funo

    Disjunto No tem interseo

    Igual

    Toca

    exatamente igual

    ContmContm

    Est contidoDentro

    Tem um ponto (que no o final)em comum

    Cruza

    Tem um trecho em comumSobrepe

    Termina na linha

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

  • 69

    E quanto aos pontos, o que pode ser feito? Como estamos discutindo apenasuma camada, por enquanto podemos calcular um buffer ao redor deles. O

    buffer nada mais que uma rea de influncia. Isso quer dizer que podemos

    calcular uma rea de influncia de cinqenta metros ao redor de um ponto.

    Como um buffer pode ser criado para qualquer objeto, tambm podemos criaruma rea de 500 metros ao redor de uma estrada. Esse procedimento pode

    servir para demarcao de uma rea de risco ambiental a partir de um pontode vazamento de um poluente. Podemos tambm criar regras para criao debuffer em polgonos (apenas dentro, apenas fora do polgono ou os dois),bem como eliminar as bordas entre os buffers criados (Figura 3.4).

    Tanto as consultas como as funes espaciais, no aplicativo TerraView,podem ser encontradas na janela consultas espaciais (Figura 3.3). Para acriao de buffer, existe uma janela especial (Figura 3.4).

    Figura 3.4 Janela para criao de buffers no TerraView 3.1.3.

    3.1 - Consultas aos Dados e Operaes Espaciais em Ambiente SIG

  • 70

    A figura 3.5 ilustra com mapas alguns resultados que podemos obter com ouso das operaes de consultas espaciais em uma camada com polgonos.Utilizando-se a malha municipal de Pernambuco em 2000, por exemplo, possvel identificar os municpios que no fazem limite com Caruaru (operao:disjunto - Fig. 3.5a), o prprio municpio de Caruaru (operao: igual - Fig.3.5b) e os que fazem fronteira com este municpio (operao: toca - Fig. 3.5c).Apesar de, aparentemente, no ter muito sentido a realizao de uma consultaque resulte no prprio objeto apontado (Fig. 3.5b), a operao de igualdadeespacial usada, principalmente, quando precisamos selecionar objetosgeogrficos que satisfaam a mais de uma condio de relacionamento. Porexemplo, para selecionar o municpio de Caruaru e seus vizinhos, podemosusar a funo de igualdade, adicionando a de contigidade (toca).

    Figura 3.5 Consultas espaciais em uma camada.

    Caruaru

    A

    B

    C

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

  • 71

    Operaes Geogrficas

    As operaes geogrficas so teis para vocredefinir sua rea de estudo, bem como seus atributos.O mtodo utilizado em uma nica camada aagregao, apresentado a seguir. No prximo captulodiscutiremos as operaes entre duas camadas.

    A agregao tem por propriedade compor umacamada de sada, resultante do agrupamento defeies geogrficas de somente uma camada deentrada. O agrupamento pode ser executado em funoda igualdade de valores de um atributo, definido apriori, conforme mostrado na figura 3.6. Tal atributorecebe o nome de atributo de agregao.

    Em termos prticos, suponha-se uma camada deentrada composta pelos municpios da Paraba e dePernambuco. Essa camada tem os seguintesatributos: Nome_mun (Nome do municpio), UF

    Figura 3.6 Atributo de agregao.

    Figura 3.7 Exemplo prtico de agregao.

    (unidade da Federao) e Pop (Populao residente). Definindo-se o atributoUF como o de agregao, a camada de sada fica formada pela UF 25 (Paraba)e UF 26 (Pernambuco), conforme mostrado na figura 3.7.

    3.1 - Consultas aos Dados e Operaes Espaciais em Ambiente SIG

  • 72

    Ateno especial deve ser dada em relao aos atributos gerados na

    camada de sada. O de agregao estar sempre presente, os outros sero a

    totalidade ou parte dos existentes na camada de entrada, sendo isto parmetro

    de entrada da operao. Na situao da figura 3.7 foi solicitado que a totalidade

    dos atributos da entrada conste na sada. Quanto aos valores dos atributos dasada, existem possibilidades diferentes caso sejam do tipo numrico ou texto.Quando numricos pode-se, por exemplo, solicitar o somatrio, a mdia, omaior valor, o menor valor e outros mais. Quando do tipo texto pode-se, porexemplo, solicitar o primeiro encontrado, o ltimo encontrado, quantidade de

    nulos e outros mais. Essas opes variam de programa para programa e

    sugere-se a consulta aos manuais correspondentes. Na situao mostrada

    na figura 3.7, o valor de Nome_mun o primeiro valor encontrado e o valor de

    Pop o somatrio. Observe que Pop na sada corresponde populao total

    do estado, obtida por soma das populaes dos respectivos municpios.

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

    3.2 - Mapas de Fluxo

    Os mapas de fluxo mostram o traado entre pontos de origem e de destino,

    ou seja, o deslocamento entre 2 pontos, que podem ser 2 cidades. O estudodos fluxos til para tratar questes ligadas regionalizao do atendimento

    e identificao de plos, qualidade do acesso aos servios de sade e

    avaliao das distncias envolvidas no atendimento. Por exemplo, possvel

    avaliar a busca de atendimento atravs dos fluxos entre local de moradia e

    local de atendimento. Se tentamos compreender a dinmica da busca do

    atendimento em determinada rea, a construo de mapas dos fluxos,

    representando o deslocamento das pessoas para os locais em que esto os

    servios, uma ferramenta que pode ser de grande utilidade.

    Para analisarmos um conjunto de fluxos necessrio tipificarmos algumasestruturas, a partir dos ns (pontos de encontro entre vrios destinos) e redes(diversas ligaes entre os diferentes ns). Essas ligaes e ns que compemuma rede, podem ser hierarquizados de acordo com o volume de fluxos entre

    os diferentes ns.

    A tentativa de traar todas as ligaes que representam a demanda de

    determinado servio, entretanto, pode resultar num acmulo de linhas que

    impede a observao de padres mais gerais. Uma forma de contornar esse

  • 73

    3.2 - Mapas de Fluxo

    problema focalizar apenas alguns fluxos especficos, em especial o fluxo

    dominante (o maior fluxo a partir de cada origem). Entretanto, vrios outrosfluxos, alm do principal, estruturam os relacionamentos internos e externos

    de cada rede, e limitar o exame apenas aos fluxos dominantes representa

    perda de informao. Uma soluo identificar o arcabouo e estrutura

    hierrquica da rede, a partir de mtodos baseados na teoria dos grafos e, em

    seguida, classificar os fluxos em diferentes tipos, segundo acompanhem, ou

    no, a estrutura da rede.

    Identificao de Redes

    Pode-se identificar o arcabouo da rede de ligaes utilizando-se o mtodo

    proposto por Nystuen e Dacey (1961) para investigar redes de cidades. A hierarquiados ns da rede definida com base em trs propriedades dos fluxos:

    1. Uma cidade independente se o seu maior fluxo se dirige para uma

    cidade menor do que ela, e subordinada se o fluxo vai para uma cidade maior;

    2. Transitividade: se A subordinada a B e B subordinada a C, ento A

    subordinada a C;

    3. Uma cidade no pode ser subordinada a qualquer de suas subordinadas.

    Para ilustrar o procedimento, veja o exemplo da figura 3.8, observando: 1)na tabela, h uma medida de tamanho registrada na ltima linha, e o maior

    fluxo de sada de cada cidade est em negrito, e 2) asteriscos assinalam ascidades cujo maior fluxo se dirige para um centro de tamanho menor. Estasso pontos terminais ou cidades independentes. Quando o ponto terminalno tem qualquer subordinado, ele um ponto terminal trivial. o caso doponto e, que simplesmente um ponto no ligado a uma rede, isolado. Os

    centros independentes b, g e j, encabeam redes prprias e constituem,portanto, centros de primeiro nvel. A cidade k, por sua vez, um centro de

    segundo nvel na rede de j que subordina l, que , portanto, de nvel 3. Por essecritrio, a definio do nvel hierrquico depende unicamente da posio da

    cidade em relao s outras, e as cidades subordinadas, direta ouindiretamente, constituem a rede da cidade de nvel superior.

    Grafos so objeto de estudo de um ramo

    da topologia, a teoria dos grafos.

    Representam, gra f icamente , as

    relaes existentes entre elementos de

    dados, representados como um conjunto

    de pontos (vrtices ou ns), conectados

    por linhas (arestas ou arcos).

  • 74

    Figura 3.8 Mtodo de fluxo dominante (Nystuen e Dacey, 1961).

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

  • 75

    Tipologia dos Fluxos

    Uma vez identificado o arcabouo da rede, pode-se classificar os fluxossegundo a tipologia dos relacionamentos derivada da proposta por Rabino eOccelli (1997). Com isso, alm do fluxo dominante, os demais so tambmconsiderados, evitando-se perda de informao. A anlise da gama derelacionamentos permite, ainda, avaliar o grau de fechamento, ou deinterconexo, das vrias redes.

    A ilustrao da figura 3.9 representa os vrios tipos da classificao. Osfluxos entre os ns estruturam os relacionamentos internos e externos decada rede e so classificados em: fluxos hierrquicos, os que acompanhama estrutura da rede; e, fluxos transversais, os que ocorrem entre diferentesredes, ou entre diferentes subredes de uma mesma rede. Os fluxoshierrquicos, ascendentes ou descendentes, podem estabelecer ligao diretacom o prximo nvel hierrquico, ou estabelecer um curto-circuito, saltando onvel mais prximo. As relaes entre centros de mesmo nvel so ditashorizontais. Uma caracterstica interessante da tipologia a possibilidade deaplic-la tomando como referncia diferentes nveis hierrquicos, o queenriquece a viso da rede, permitindo detalhar reas de interesse especfico.Isso feito pela introduo de um nvel de corte, para focalizar uma rea emmaior detalhe. Para a rea acima do nvel de corte, ao contrrio, informa-seapenas a natureza das ligaes entre as diversas redes (ascendente,descendente ou horizontal). Quando interessa detalhar toda a rede, basta definiro nvel de corte de forma a eliminar a rea superior.

    3.2 - Mapas de Fluxo

    Estrutura das quatro redesindependentes (A, B, C, e D),relaes de subordinao eidentificao dos nveishierrquicos.

    Figura 3.9 Estrutura da rede e classificao dos fluxos.

  • 76

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

    CLASSIFICAO DOS FLUXOS

    rea de interesse

    1- Hierrquico-ascendente direto

    2- Hierrquico-ascendente em curto circuito

    3- Hierrquico-descendente direto

    4- Hierrquico-descendente em curto circuito

    5- Transversal ascendente mesma rede

    6- Transversal ascendente entre redes

    7- Transversal descendente mesma rede

    8- Transversal descendente entre redes

    9- Transversal horizontal mesma rede

    10- Transversal horizontal entre redes

    rea acima do nvel de corte

    11- Transversal ascendente mesma rede

    12- Transversal descendente mesma rede

    13- Transversal horizontal entre redes

    Ligaes entre as duas reas da(s) rede(s)

    14- Ascendente mesma rede

    15- Ascendente entre redes

    16- Descendente mesma rede

    17- Descendente entre redes

    Locais

    18- Ligao local

    Exemplo: Redes de ateno ao parto Paran, 2002

    Para ilustrar uma aplicao do mtodo, examinamos as redes de atenoao parto no Paran, definidas com base nos nascimentos registradossegundo o municpio de residncia da me e o de ocorrncia do parto.Foram uti l izadas as informaes do Sistema de Informaes sobreNascidos Vivos (SINASC) de 2002, e o programa TerraView. O mtodo dofluxo dominante identifica 3 centros de nvel 0 (o primeiro nvel da hierarquia),Curitiba, Londrina e Ivaipor. As redes comandadas por esses centros tm

  • 77

    3.2 - Mapas de Fluxo

    tamanhos bem diferentes, comopode ser visto no mapa apresentadona figura 3.10. Ivaipor, no centrodo estado, comanda 13 municpios,enquanto os municpios do norte eoeste do estado esto ligados aLondrina, exceto pela sub-rede quese liga a Umuarama, subordinadaa Curitiba.

    Para classificar os fluxos, no foiseparada uma rea acima do corte,ou seja, o nvel 0 foi tomado comonvel de corte.

    Como natural, a maioria dospartos, cerca de 81%, se d noprprio municpio em que reside ame. Considerando o subconjuntode fluxos externos, sua classificao(Tabela 3.1) aponta padro de fluxosmarcadamente hierrquico, sendopoucas as ligaes estabelecidasentre as redes. Os fluxos hierr-quico-ascendentes predominamlargamente, sendo mais raros osf luxos descendentes. A cadeiahierrquica tende a ser obedecida ea proporo de f luxos em curtocircuito tambm menor.

    Figura 3.10 Redes de ateno ao parto no Paran 2002. Nvel de corte 0.

    Tabela 3.1 Classificao dos fluxos externos.

    Para examinar a distribuio, no estado, dos tipos de fluxos, os mapas aseguir representam alguns tipos, no incluindo as ligaes representadas porapenas um caso, que podem perturbar a visualizao dos padres. Como opadro de distribuio do tipo hierrquico-ascendente direto praticamenterepete o mapa da rede, no est aqui apresentado. Os fluxos hierrquico-ascendentes em curto circuito, representados na figura 3.11, destacam aimportncia de centros como Guarapuava, Maring, Umuarama e Cascavel,alm de Curitiba e Londrina. Os fluxos hierrquico-descendentes diretos (emvermelho no mapa da figura 3.12) ou em curto circuito (em castanho), so maisfreqentes entre cidades prximas, exceo de alguns deslocamentos apartir da capital. Os fluxos transversais na mesma rede so apenas do tipohorizontal, entre cidades de mesma hierarquia, e tambm tendem a ocorrerentre cidades prximas (Figura 3.13).

    Tipo de fluxo

    1.836 3 Hierrquico-descendente direto

    5,21.598 2 Hierrquico-ascendente em curto circuito

    76,723.715 1 Hierrquico-ascendente direto

    %N deocorrncias

    5,9

    4 Hierrquico-descendente em curto circuito 0,6190

    2.843 9 Transversal horizontal mesma rede

    6 Transversal ascendente entre redes

    9,2

    1,2379

    13910 Transversal horizontal entre redes

    0,7209 8 Transversal descendente entre redes

    0,4

  • 78

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

    Figura 3.11 Fluxos hierrquico-ascendentes em curto circuito.

    Figura 3.12 Fluxos hierrquico-descendentes diretos e em curto circuito.

  • 79

    No conjunto dos fluxos transversais entre redes, representados no mapada figura 3.14 (ascendentes em azul, horizontais em verde e descendentes emvermelho), predominam os fluxos ascendentes. Os fluxos descendentes partem,em sua maioria, de Curitiba para o interior do estado.

    Figura 3.14 Fluxos transversais entre redes ascendentes, descendentes e horizontais.

    3.2 - Mapas de Fluxo

    Figura 3.13 Fluxos transversais horizontais na mesma rede.

  • 80

    Os padres apresentados indicam uma distribuio dos servios deateno ao parto que no impe maiores deslocamentos s usurias, sendomais freqentes os movimentos a distncias mais curtas. Observa-se que,em geral, as maiores distncias so encontradas para fluxos da capital parao interior do estado, o que poderia indicar, em vez de necessidade de buscaro servio em outros locais, um movimento de retorno s origens familiares.Uma melhor avaliao da qualidade do acesso deve levar em conta a relaoentre o nvel de complexidade das unidades assistenciais e a gravidade doscasos por elas atendidos, mas o padro dos fluxos aqui examinados noaponta maiores problemas.

    CAPTULO 3 - Anlise de Dados Espaciais

  • 81

    Jos Luiz Portugal

    Jos Constantino Silveira Jnior

    Virgnia Ragoni de Moraes Correia

    Guilherme L. Werneck

    4

    Operaes entre Camadase Imagens de Satlite

  • 82

    Captulo 4:

    Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    4.2 - Georreferenciamentopg. 86

    4.1 - Operaes entre Camadas Conceitos Iniciais pg. 83

    4.4 - Operaes entre Camadas comDuas Entradas pg. 88

    Soma pg. 88

    Diferenapg. 89

    pg. 91Interseo

    pg. 95Atribuio por Localizao

    4.3 - Operaes entre Camadaspg. 87

    4.5 - Uso de Imagens de Satlite emSade Pblica pg. 97

  • 83

    4.1 Operaes entre Camadas Conceitos Iniciais

    As operaes entre camadas, tambm conhecidas por operaesgeogrficas, requerem o conhecimento prvio de determinados conceitos deSistemas de Informaes Geogrficas (SIG). Para facilitar o entendimentodessas operaes, julga-se pertinente relembrar alguns desses conceitos.

    De modo simplificado, pode-se dizer que um SIG composto por uma oumais camadas de informao. Uma camada de informao composta porfeies geogrficas. As feies geogrficas so visualizadas em mapas edescritas por meio de atributos.

    No SIG, os mapas podem ser armazenados segundo duas estruturas, queso a vetorial e a raster. Apesar das operaes entre camadas serempermitidas nessas duas, ser tratada somente a vetorial. Essa considera quetodas as feies geogrficas so associadas a somente trs tipos degeometria: o ponto, a linha e o polgono.

    As feies geogrficas que compem uma camada de informao devempossuir um nico tipo de geometria. Assim, uma determinada camada definidacomo do tipo ponto s pode conter feies do tipo ponto, uma determinadacamada definida como do tipo linha s poder conter feies do tipo linha e umadeterminada camada do tipo polgono s pode conter feies do tipo polgono.

    Considere-se, por exemplo, uma situao em que se deseja tratar num SIGas seguintes feies geogrficas: bairros, ruas e postos de sade. Os bairrosforam associados geometria polgono, as ruas geometria linha e os postosde sade geometria ponto. Baseado nessas premissas, trs camadas deinformao diferentes devero ser criadas, a primeira s conter os bairros(porque foram definidos como polgonos), a segunda s conter as ruas (porqueforam definidas como linhas) e a terceira s conter postos de sade (porqueforam definidos como pontos).

    Sobre os atributos, sabe-se que so informaes que procuram descreveras feies geogrficas com palavras, nmeros, datas ou propriedades do tiposim ou no. Esses atributos tm por finalidade responder pergunta: O que aentidade geogrfica ? Para que isso seja possvel deve-se levar emconsiderao trs aspectos, o primeiro diz respeito especificao de quaisso os atributos de interesse, o segundo diz respeito ao modo de como estesatributos so armazenados e a terceira diz respeito a como se processa aligao entre os atributos e o mapa.

    Sobre a especificao dos atributos de interesse, deve-se observar queuma feio geogrfica contm uma infinidade deles. Considere-se, porexemplo, a feio bairros que pode ter os atributos: rea, permetro, nmero

  • 84

    de habitantes, densidade demogrfica, nome, renda mdia, data de criaoe outros mais. O questionamento que se faz se so todos eles necessrios

    ao estudo pretendido, lembrando-se que quanto maior a quantidade de

    atributos mais complexa ser sua manipulao, maior ser o tempo gastoem testes de consistncia, mais difcil ser a anlise e mais lento ficar o

    Sistema. Para contornar essa problemtica, recomenda-se a incluso do

    menor nmero possvel de atributos feio, sendo estes escolhidos emfuno da aplicao desejada.

    Sobre o armazenamento, verifica-se que se realiza por meio de tabelas,

    onde cada linha desta corresponde a uma feio e cada coluna correspondea um atributo desta feio. Por exemplo, definiu-se uma camada deinformaes chamada Bairro, tendo ela trs feies (trs bairros) com osseguintes atributos: Identificador, Nome, rea e N_hab (Nmero dehabitantes). Com base nessa premissa, a tabela 1 representa oarmazenamento desses atributos.

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Tabela 4.1 Bairros.

    890007,3Espinheiro3

    900006,5Mercs2

    270006,1Marambaia1

    Identificador Nome N_habrea (km2)

    Sobre a ligao entre os atributos contidos na tabela e o mapa, observa-se que se processa a partir da definio de uma coluna chamada de chaveprimria, cuja propriedade conter valores que no se repetem. Nosprogramas de SIG a chave primria criada automaticamente, de formatransparente para o usurio. No caso da tabela 4.1, essa chave

    materializada pela coluna Identificador.

    Em resumo, a estrutura completa de uma camada de informao do tipoponto, linha e polgono, mostrada na figura 4.1.

  • 85

    4.1 - Operaes entre Camadas Conceitos Iniciais

    Figura 4.1 Camadas de Informao.

    Ainda reportando-se figura 4.1, deve-se observar que em todas as camadasso especificados entre outros a escala de aquisio, o sistema geodsico eo sistema de projeo. Essas trs informaes correspondem aos dadostcnicos do mapa e so fundamentais para o seu georreferenciamento.

  • 86

    4.2 Georreferenciamento

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    A operao de georreferenciamento visa a compatibilizao de sistemas decoordenadas de mapas diferentes, devendo sempre preceder s operaesentre camadas. Envolve uma combinao de trs transformaes geomtricasque so a transformao por translao de eixos, a transformao por rotaode eixos e transformao por escala. O detalhamento dessas transformaes,do ponto de vista de seus modelos matemticos, no cabe nesse momento,

    entretanto a interpretao geomtrica descrita a seguir.As listas telefnicas das grandes cidades contemplam mapas do sistema

    virio. Devido a limitaes de escala, torna-se impraticvel mostrar todas asruas numa nica pgina da lista, porque o mapa ficaria parecendo um borro.

    Uma opo plausvel para sanar essa problemtica dividir a cidade empartes, de maneira que cada uma delas possa ser representada, de modo

    legvel, em uma pgina da lista, conforme esquematizado na figura 4.2.

    Figura 4.2 Mapas de ruas constantes de Lista Telefnica

    Caso seja de interesse a visualizao de todas as ruas da cidade, partindo-se da premissa que ela est representada por partes (uma em cada pgina),o roteiro a seguir pode ser implementado: 1- Arrancar todas as pginas da

  • 87

    4.2 Georreferenciamento

    Figura 4.3 Mapas de ruas georreferenciados analogicamente.lista, recortando-as nos limites dos

    mapas; 2- Escolher um mapa como

    referncia; 3- Arrastar e girar osvizinhos deste de modo a coincidir seus

    detalhes; 4- Arrastar e girar os vizinhosdos vizinhos, novamente coincidindo

    detalhes, at compor toda a cidade.

    Esse ro te i ro nada ma is que

    uma operao georreferenciamento,mantendo-se a escala inalterada. A

    Figura 4.3 esquematiza o procedimento,considerando-se somente 2 mapas,

    tendo como referncia o de nmero 56.

    Os programas de SIG resolvem asituao descrita no pargrafo anteriorpor meio de frmulas matemticas, na maioria das vezes transparentes para

    o usurio. Mesmo assim, determinados parmetros devem ser repassados

    aos programas, citando-se o Sistema Geodsico de Referncia e o Sistemade Projeo Cartogrfica. Tais parmetros tm por objetivo permitir a ligaoentre mapas e seu correto posicionamento no espao geogrfico, por isso naFigura 4.1 eles so especificados para cada uma das camadas de informao.

    4.3 Operaes entre Camadas

    As operaes entre camadas esto inseridas no contexto de anlise espaciale tm por finalidade criar novas informaes a partir de algumas preexistentes.Para que essas operaes se processem fundamental que as camadasenvolvidas estejam referidas a um nico sistema de coordenadas, ou seja,que estejam georreferenciadas.

    As operaes entre camadas empregam duas ou mais camadas de entradae geram uma camada de sada. A interpretao geomtrica mostrada nafigura 4.4. Nela define-se as Camadas A e B como entrada, que somanipuladas por determinado operador, criando a Camada C como sada.

    A part ir da classif icao sugerida sero abordadas operaesdisponibilizadas em programas de SIG como o TerraView, o ArcView, oMapInfo, o ArcGis, entre outros. Alguns exemplos prticos sero detalhados,ficando a critrio do leitor adapt-los s suas necessidades.

    Figura 4.4 Operaes entre camadasenvolvendo duas entradas.

  • 88

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas

    As operaes entre camadas com duas entradas a serem tratadas so aSoma, a Diferena, a Interseo e a Atribuio por Localizao.

    Soma

    Esta operao tem por propriedade compor uma camada de sada,resultante da conexo de duas ou mais camadas de entrada. Seu emprego particularmente til quando se deseja juntar dois ou mais mapas queoriginalmente encontram-se separados. Ressalta-se que as camadas deentrada e a de sada devero ter o mesmo tipo de geometria, ou seja, todasso do tipo ponto, linha ou polgono. A figura 4.5 fornece a interpretaogeomtrica da operao.

    Ateno especial deve ser dada em relao ao que acontece com os atributosgerados na camada de sada, identificando-se duas situaes distintas:

    I. Os atributos das camadas de entrada so iguais

    Neste caso a sada ter os mesmos atributos das entradas. Exemplificando,suponha-se que existem duas camadas de entrada A e B representando osEstados da Paraba e de Pernambuco, respectivamente. Os atributos de cadauma dessas camadas so: Nome_Estado; Pop (Pessoas residentes); Pop_H(Homens residentes); Pop_M (Mulheres residentes). A Soma das duas camadas a sada C, representando o conjunto Paraba-Pernambuco, com os atributosde A e B, conforme mostrado na figura 4.6.

    Figura 4.5 Operao Soma.

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Figura 4.6 Operao Soma com atributos coincidentes.

  • 89

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas

    II. Os atributos das camadas de entrada so diferentes

    Neste caso a sada ter os atributos de somente uma das entradas quedeve ser previamente escolhida. Exemplificando, suponha-se que existem duascamadas de entrada A e B representando os Estados da Paraba e dePernambuco, respectivamente. Os atributos da camada A so: Nome_Estado;Pop_H (Homens residentes). Os atributos da camada B so: Nome_Estado;Pop_M (Mulheres residentes). Definindo-se que a camada de sada conteros atributos de B, a Soma das duas camadas a sada C, representando oconjunto Paraba-Pernambuco. Convm observar que como o campo Pop_M(Mulheres residentes) no existe na camada A, este ser preenchido com ovalor zero na linha correspondente da camada de sada C. Essa operao mostrada na figura 4.7.

    Figura 4.7 Operao Soma com atributos diferentes.

    Diferena

    Esta operao tem por propriedade compor uma sada, resultante dasubtrao de uma camada de entrada mais abrangente por outra menosabrangente. Assim, criado um mapa com feies que existem na camadamais abrangente, excludas as que existem na camada menos abrangente.Ressalta-se que as camadas de entrada e a de sada devero ser do tipopolgono. A figura 4.8 fornece a interpretao geomtrica da operao.

    Figura 4.8 Operao Diferena.

  • 90

    Ateno especial deve ser dada em relao ao que acontece com osatributos gerados na camada de sada, identificando-se duas situaesdistintas:

    I. A camada mais abrangente contm uma nica feio

    Neste caso a sada ter os mesmos atributos da camada mais abrangente.Exemplificando, suponha-se que existem duas camadas A e B representando

    o conjunto Paraba-Pernambuco e o Estado de Pernambuco, respectivamente.Os atributos da camada A so Pop (Pessoas residentes), Pop_H (Homensresidentes) e Pop_M (Mulheres residentes). Os atributos da camada B soNome_Estado; Pop (Pessoas residentes), Pop_H (Homens residentes) ePop_M (Mulheres residentes). A Diferena das duas camadas a sada C,representando o Estado da Paraba com os atributos de A, ou seja, comatributos que no lhe correspondem, conforme mostrado na figura 4.9.

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Figura 4.9 Operao Diferena com uma feio na camada de entrada.

  • 91

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas

    II. A camada mais abrangente contm mais de uma feio

    Figura 4.10 Operao Diferena com mais de uma feio na camada de entrada.

    Interseo

    Esta operao tem por propriedade compor uma camada de sada,constituda por feies que so comuns s duas camadas de entrada.Uma dessas pode receber o nome de camada de superposio, conformemostrado na figura 4.11.

    Sobre a camada de entrada e a de superposio, identifica-se que aprimeira pode ter geometria do tipo ponto, linha ou polgono e que asegunda ser sempre do tipo polgono. Sobre a camada de sada, observa-se que ter sempre a geometria da camada que no a da sobreposio.

    Figura 4.11 Interseo.

    Neste caso a sada tambm ter os mesmos atributos da camada mais

    abrangente. Exemplificando, suponha-se que existem duas camadas A e Brepresentando os Estados Paraba-Pernambuco-Alagoas e o Estado deAlagoas, respectivamente. Os atributos da camada A so Nome_Estado ePop (Pessoas residentes). Os atributos da camada B so Local e Sigla. Adiferena das duas camadas a sada C, representando os EstadosParaba-Pernambuco com os atributos de A, ou seja, com valores de atributosque lhe correspondem, conforme mostrado na figura 4.10.

  • 92

    Ateno especial deve ser dada em relao ao que ocorre com osatributos gerados na camada de sada, nela trs situaes distintaspodem acontecer:

    I. A camada de entrada do tipo polgono e a camada de

    superposio composta por um nico polgono

    Neste caso a camada de sada conter os atributos da camada de entradae da camada de superposio. Considere-se, por exemplo, uma camada deentrada A formada pelo conjunto Mata_PB_PE_Leste_AL correspondente Zona da Mata Paraibana, Zona da Mata Pernambucana e Leste Alagoano euma camada de superposio B formada pelo Estado de Pernambuco. Osatributos da camada A so Nome_regio (Nome da regio, Pop (Populaoresidente) e Pop_M (Mulheres residentes). Os atributos da camada B soNome_Regio, Pop (Populao residente) e Pop_H (Homens residentes). Ainterseo das duas camadas ser a camada de sada C, materializada porparte da camada A contida no Estado de Pernambuco, conforme mostradona figura 4.12.

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Figura 4.12 Interseo com camada de superposio composta por nico polgono.

  • 93

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas

    Ainda sobre a figura 4.12, valem as seguintes observaes: i) a camada deentrada corresponde somente regio que est na cor azul, o contorno dosEstados da Paraba, Pernambuco e Alagoas mostrado somente para facilitaro entendimento, o mesmo acontecendo com a camada de sada no que diz

    respeito ao contorno do Estado de Pernambuco; ii) os valores dos atributosda camada de sada no dizem respeito diretamente a ela, sugerindo-se quesejam atualizados.

    II. A camada de entrada do tipo linha e a de superposio

    composta por vrios polgonos

    Neste caso a camada de sada conter os atributos da camada de entrada

    e da camada de superposio. Considere-se, por exemplo, uma camada deentrada A formada por um trecho da BR 101. Considere-se uma camada desuperposio B formada pelos Estados da Paraba, de Pernambuco e deAlagoas. A interseo das duas camadas ser a camada de sada C,materializada por trechos da BR-101 contidos em cada um dos estados da

    camada de entrada, conforme mostrado na figura 4.13.

    Figura 4.13 Interseo com camada de entrada do tipo linha e de superposio com vrios polgonos.

  • 94

    Ainda sobre a figura 4.13, valem as seguintes observaes: i) a camadade entrada corresponde somente linha que est na cor amarela, o contornodos Estados da Paraba, Pernambuco e Alagoas mostrado somente parafacilitar o entendimento, o mesmo acontecendo com a camada de sada noque diz respeito ao contorno destes estados; ii) os valores do atributoExtenso(Km) da camada de sada no diz respeito a ela, sugerindo-se quesejam atualizados.

    III. A camada de entrada do tipo ponto e a de superposio

    composta por vrios polgonos

    Neste caso a camada de sada conter os atributos da camada de entradae da camada de superposio. Considere-se, por exemplo, uma camadade entrada A formada por seis cidades da regio nordeste. Considere-seuma camada de superposio B formada pelos Estados da Paraba, dePernambuco e de Alagoas. A interseo das duas camadas ser a camadade sada C, materializada pelas mesmas cidades, agora inseridas dentrode cada um dos estados da camada de superposio, conforme mostradona figura 4.14.

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Figura 4.14 Interseo com camada de entrada do tipo ponto e de superposio com vrios polgonos.

  • 95

    Ainda sobre a figura 4.14, valem as seguintes observaes: i) a camada deentrada corresponde somente aos pontos que esto na cor amarela, o contorno

    dos Estados da Paraba, Pernambuco e Alagoas mostrado somente parafacilitar o entendimento, o mesmo acontecendo com a camada de sada no

    que diz respeito ao contorno destes estados; ii) o atributo Pop (Pessoasresidentes) na camada de sada aparece duas vezes, na primeira se relacionacom a camada de entrada e na segunda com a camada de superposio.

    Atribuio por Localizao

    Esta operao tem por propriedade associar os atributos de uma camadade entrada aos da outra camada de entrada. A associao efetuada a partirde uma relao espacial entre ambas, levando em considerao ocompartilhamento das camadas no mesmo espao geogrfico. Seu emprego particularmente til quando se deseja saber que feies de uma camadaesta dentro, intercepta, cruza ou coberta pelas feies da outra camada.

    Alguns programas de SIG prevem duas situaes para Atribuio porLocalizao que so a Distribuio e a Coleta.

    I. Distribuio

    A Distribuio tem analogia com a operao de Interseo, sem contudo criaruma camada de sada. Aqui so definidas duas camadas de entrada e tambmqual delas recebe os atributos e em qual delas passam os atributos. O resultadoda operao a insero dos atributos da camada que passa na camada que

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas

    Figura 4.15 Distribuio.recebe, desde que as feies deambas tenham uma relao espacial.Considere-se, por exemplo, a mesmasituao mostrada na figura 4.15, ondea primeira camada de entrada formada por seis cidades da regionordeste e a segunda camada deentrada formada pelos Estados da

    Paraba, Pernambuco e Alagoas.Definindo-se que a primeira camada

    recebe os atributos da segunda, pelarelao espacial est dentro, serpossvel identificar quais cidades

    pertencem a quais estados, conforme

    mostrado na figura 4.15.

  • 96

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    II. Coleta

    A Coleta tem analogia com a operao de Agregao, sem contudo criaruma camada de sada. Aqui tambm so definidas duas camadas de entrada,qual delas recebe os atributos e em qual delas passam os atributos. O resultadoda operao a uma funo estatstica (somatrio, mdia, maior valor, menorvalor, etc) realizada nos atributos da camada que passa para a que recebe,desde que as feies de ambas tenham uma relao espacial. Considere-se,por exemplo, uma primeira camada formada pelos Estados da Paraba ePernambuco, com o atributo Nome_Estado, e uma segunda formada pelosmunicpios destes estados com o atributo Pop (Pessoas residentes). Definindo-se que a primeira camada recebe o somatrio do atributo Pop da segunda,pela relao est dentro, ser possvel identificar a populao de cada umdos estados, conforme mostrado na figura 4.16.

    Figura 4.16 Coleta.

  • 97

    4.4 Operaes entre Camadas com Duas Entradas

    4.5 - Uso de Imagens de Satlite em SadePblica

    O uso de imagens de satlite para caracterizar variveis ambientais deinteresse em estudos epidemiolgicos vem despertando crescente interesse,particularmente nos estudos sobre a dinmica e distribuio de doenasinfecciosas transmitidas por vetores (Correia et al., 2004). Estas imagens soobtidas utilizando-se tecnologias de sensoriamento remoto (SR), que permitema aquisio de dados sobre a superfcie terrestre por meio de sensoreslocalizados em satlites meteorolgicos e ambientais. Utilizando-se ascaractersticas espaciais, temporais e espectrais dos sensores, pode-semonitorar, de forma sistemtica e regular, as condies terrestres, fornecendograndes quantidades de dados climticos e acerca da cobertura vegetal e usodo solo. Essas informaes podem ser usadas para mapear potenciaishabitats de insetos vetores de doenas, avaliar como o risco para certasdoenas varia no tempo e no espao, prever alteraes na populao de vetorese reservatrios de infeco atravs do monitoramento das mudanasambientais, e planejar programas de controle indicando as reas de maior emenor risco para doenas.

    Entre os fatores ambientais mais relacionados s endemias causadaspor vetores e passveis de observao a partir de plataformas espaciaisdestacam-se: temperatura, gua, umidade do solo, condies da coberturavegetal, desflorestamento, caractersticas urbanas, cor do oceano e topografia(Beck et al., 2000).

    O sensoriamento remoto (SR) mede essencialmente a energia refletida ouemitida pela superfcie terrestre em comprimentos de onda distintos eespecficos do espectro eletromagntico. As seguintes caractersticas fazemdo SR uma ferramenta singular:

    Os sensores a bordo dos satlites so projetados para operar emdiferentes pores do espectro eletromagntico (ultravioleta, visvel,infravermelho e microondas) fornecendo dados multiespectrais. Essacaracterstica do sensor conhecida como resoluo espectral e se refere sua capacidade de discriminar e caracterizar com maior acurcia os alvossobre a superfcie terrestre. Como os alvos respondem diferentemente acada uma das regies do espectro eletromagntico, utilizam-se essasinformaes para caracteriz-los. Por exemplo, numa rea de vegetaoobserva-se um valor alto de refletncia na regio do infravermelho prximo eum valor baixo na banda relativa ao vermelho visvel. Na figura 4.17 observa-se uma regio incluindo a Cidade de Teresina, Piau, caracterizada por umacombinao multiespectral (bandas 3, 4 e 5 do espectro eletromagnticoobtidas pelo sensor Thematic Mapper TM - a bordo do satlite Landsat) etambm por cada uma delas separadamente.

    Sensoriamento remoto o processo de

    obteno de informao sobre um objeto,

    rea ou fenmeno, atravs da anlise de

    dados adquiridos por um equipamento que

    no est em contato direto com o objeto,

    rea ou fenmeno investigado.

  • 98

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Os sensores dos satlites possuem tambm diferentes resoluesespaciais. A resoluo espacial pode ser entendida como a menor rea deterreno possvel de ser individualizada. Essa caracterstica pode ser observadana figura 4.18, que apresenta uma imagem de alta resoluo (IKONOS) e umade resoluo inferior (CBERS).

    Uma terceira caracterstica a resoluo temporal, que est associada aointervalo mnimo de tempo entre duas passagens do satlite sobre o mesmoponto da terra. Essa propriedade permite obter imagens da mesma regio emintervalos de tempo regulares possibilitando observar mudanas e entenderonde, quando e como o ambiente est sendo alterado. A figura 4.19 mostra asmudanas ambientais observadas na regio que engloba a Cidade de Teresina,Piau, a partir de duas estratgias. A primeira compara duas imagensmultiespectrais obtidas em anos diferentes (1990 e 2000). Observa-seexpanso da rea construda (tons de roxo e lils) principalmente nas periferiasda cidade. A segunda estratgia compe em uma nica imagem a banda 3 doespectro eletromagntico obtida em 1990 e 2000. Colorindo-se de formadiferente as bandas de cada ano (verde-azul em 1990 e vermelho em 2000)pode-se perceber com clareza a expanso urbana.

    O custo baixo quando comparado a coletar informaes por visitas acampo. Existem imagens disponveis sem custo, como as dos satlites TERRA,CBERS e NOAA.

    O quadro 4.1 apresenta os principais satlites e a resoluo de seussensores. A escolha das imagens em cada estudo deve buscar umcompromisso entre resoluo espacial, espectral, temporal, tendo em vista osobjetivos especficos da aplicao desejada. Por exemplo, estudos sobredoenas com transmisso focal, como a leishmaniose visceral, podero sebeneficiar do uso de imagens obtidas por satlites de mais alta resoluoespacial. Por outro lado, sensores com menor resoluo espacial e maiorresoluo temporal podem ser teis no monitoramento de transformaesambientais para avaliao de risco de ocorrncias de doena em nvel regionalou continental. Sensores desse tipo, como o AVHRR a bordo do satlite NOAA,tm sido utilizados em investigaes sobre malria e tripanossomase africana(doena do sono) na frica (Thomson et al., 1997; Hendrickx et al, 1999). Oquadro 4.2 descreve algumas aplicaes utilizando sensoriamento remotopara mapear vetores de doena. Uma descrio mais completa e crtica, voltadaa realidade brasileira, pode ser encontrada em Correia et al., (2004).

    Ao investigar uma doena especfica, uma questo relevante a ser definida quais fatores ambientais devem ser identificados atravs das imagens desatlite. Para a esquistossomose, por exemplo, o mapeamento de coleesde gua nas periferias urbanas pode ser uma potencial aplicao do SR. Jpara a leptospirose urbana, deseja-se a identificao de regies planas,prximas a depsitos de lixo e reas inundveis (Correia et al., 2004).

  • 99

    4.5 Uso de Imagens de Satlite em Sade Pblica

    A simples visualizao das imagens j pode ser informativa para identificaode padres relevantes para ocorrncia de doenas. Entretanto, algumastcnicas aplicadas imagem, baseadas nas respostas espectrais, podemgerar novas informaes e contribuir para realar caractersticas ambientais.

    A operao de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), por exemplo,gera informao sobre a vegetao em forma de uma imagem, podendo serrelacionada presena de vetores de doenas. Essa operao muito utilizadanos estudos que buscam relacionar ambiente e doena, pois a presena ouausncia de cobertura vegetal fundamental na manuteno do ciclo biolgicode vetores e agentes infecciosos, uma vez que a vegetao responderapidamente alterao de outras variveis ambientais como a precipitao,temperatura e umidade (Hay et al., 1996).

    Operaes de classificao de imagem utilizam dados multiespectrais paragerar uma camada de informao, denominado mapa temtico, em que cadatema est associado a uma cor e representa um tipo de uso do solo. A Figura4.20 mostra o resultado de um processo de classificao de imagem da reaurbana de Teresina, Piau, em que 11 classes de uso do solo foram definidas.

    Utilizando-se algumas operaes de SIG, possvel sobrepor os dados delocalizao de casos de doenas a uma malha de setores censitrios, a ummapa temtico ou a uma imagem obtida por NDVI. O resultado a integraode informaes sobre ocorrncia de doenas com dados censitrios(sciodemogrficas) e alguns ndices ambientais para cada setor, como porexemplo, ndices de urbanizao e de vegetao (Werneck et al., 2006).

    As principais etapas envolvidas no processamento de imagens desatlite so:

    Registro da imagem e correo geomtrica: para integrar imagens dediferentes perodos ou diferentes sensores necessrio proceder ao registrode imagem, que se refere ao ajuste dos sistemas de coordenadas de duasimagens de uma mesma rea, utilizando-se um dos sistemas como referncia.

    Restaurao de imagem: as tcnicas de restaurao visam corrigir adegradao radiomtrica a fim de recuperar caractersticas da imagem original.Como resultado se obtm imagens com menos rudo e com maior nvel de detalhes.

    Fuso de Imagens: a operao de fuso tem por objetivo principal integrarinformao de diferentes sensores, a fim de se obter uma imagem com melhorresoluo espacial e espectral.

    Segmentao: a segmentao uma operao que subdivide a imagemem regies que apresentam propriedades espectrais semelhantes. Esseprocedimento til como etapa preliminar ao processo de classificao(ver adiante).

    Classificao supervisionada: a classificao supervisionada aquelaque necessita de um treinamento no qual o usurio determina, por meio de

  • 100

    amostras, as caractersticas do objeto que se quer mapear. Assim, o usuriodeve, a partir de informaes de campo, fornecer informaes a priori sobrequais classes deseja-se identificar e a localizao na imagem em que algunsexemplos destas classes podem ser identificados.

    Classificao no supervisionada: as classes no so definidas a priorimas atravs de procedimentos computacionais. Nesse caso, uma operaode rotulao das classes identificadas aps a classificao se faz necessria.

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

    Quadro 4.1 Caractersticas espectrais, espaciais, temporais dos sensores de alguns satlites

    SATLITE

    SENSOR

    B*ANDAS

    FaixaEspectral

    (m)

    Regioespectral

    Resoluo

    Espacial(m)

    Temporal(dias)

    Cena(km)

    NOAA*

    AVHRR

    12345

    0,58 0,680,72 - 1,103,55 3,93

    10,30 11,3011,50 12,50

    VISNIRMIRTIRTIR

    1100 (nadir) 0,5 833

    LANDSAT

    TM, ETM+

    12345

    ETM+

    0,45 0,520,52 0,600,63 0,690,76 0,901,55 1,75

    BLUEGREEN

    REDNIRMIR

    6

    78

    10,4 12,5

    2,08 2,350,52 0,90

    TIR

    MIRPAN

    30

    120 Landsat5 60 Landsat7

    3015

    16 185

    CBERS*

    12345

    1234

    12

    CCD

    IR-MSS

    WFI

    0,45 0,520,52 0,590,63 0,690,77 0,890,51 0,730,50 1,101,55 1,752,08 2,35

    10,04 12,05 0,63 0,690.77 0,89

    BLUEGREEN

    REDNIRPANPANMIRMIRTIR

    REDNIR

    20

    260

    80 e160 (TIR)

    26 (Nadir)3 dias(~32)

    26

    3-5

    120

    120

    900

    12345

    IKONOS

    0,45 0,520,52 0,610,64 0,720,77 0,880,45 0,90

    BLUEGREEN

    REDNIRPAN

    4

    1

    1-311

    Nadir

  • 101

    4.5 Uso de Imagens de Satlite em Sade Pblica

    RED : vermelho; GREEN: verde; BLUE: azul; MIR: Middle Infrared infravermelhomdio; NIR: Near Infrared - infravermelho prximo; PAN: pancromtica; TIR: ThermalInfrared infravermelho termal; VNIR: Visible Near Infrared infravermelho prximo** As imagens CBERS, NOAA esto disponveis sem custo. O satlite Terra no foiincludo na tabela devido ao grande nmero de sensores/bandas/resolues, massuas imagens esto disponveis sem custo. Uma tabela mais completa pode serencontrada em Correia et al. (2004).Quadro 4.2 Algumas doenas, seus vetores, local e sensor utilizado no estudo.

    Doena SensorLocalizaoVetor

    Dracunculiasis TMNigriaCyclops spp.

    Filariose AVHRREgitoCulex pipiens

    Leishmaniose AVHRRSW AsiaPhlebotamus papatasi

    Malria SPOT

    AVHRR, Meteosat

    TM

    GambiaAnopheles spp.

    BelizeAnopheles albimanus

    MxicoAnopheles albimanus

    Febre Rift ValleyTM,SAR

    Kenya

    Cx. spp

    AVHRRAedes & Cx. spp.

    Esquistossomose AVHRREgitoBiomphalaria spp.

    Tripanosomases AVHRR, TMKenyaGlossina spp.

    Kenya

    Figura 4.17 (A) Imagem multispectral compostapelas bandas 3,4 e 5 do espectro eletromagntico.(B) Banda 3. (C) Banda 4. (D) Banda 5. Imagens deregio englobando a cidade de Teresina, Piau,obtida pelo sensor Thematic Mapper a bordo dosatlite Landsat, 1990.

    (A) (B)

    (C) (D)

  • 102

    Figura 4.18 (A) Imagem CBERS, CCD, multiespectral com resoluo de 20 metros e(B) imagem IKONOS, multiespectral com resoluo de 4 metros

    (A)

    (B)

    Figura 4.19 (A) Imagem TM de Teresina, multispectral (banda 3,4,5), ano 1990. (B) Imagem TM de Teresina, multispectral (banda3,4,5), ano 2000. (C) Imagem multispectral utilizando a banda 3 dos anos de 2000 e 1990. A banda 3 do ano 2000 foi associada aovermelho, a banda 3 de 1990 foi associada ao verde e azul. As reas vermelhas indicam expanso urbana.

    (A) (B) (C)

    CAPTULO 4 - Operaes entre Camadas e Imagens de Satlite

  • 103

    Figura 4.20 Classes de uso do solo para a rea urbana de Teresina, 1990.

    4.5 Uso de Imagens de Satlite em Sade Pblica

  • EXERCCIO 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio

    Autores: Jos Constantino Silveira Jnior, Wayner Vieira Souza,Walter M. Ramalho, Reinaldo Souza-Santos

    EXERCCIO 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de

    Autores: Jos Constantino Silveira Jnior e Jos Luiz Portugal

    do Recife - PE em 2002.

    Sensores Remotos.

    EXERCCIO 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de

    Autora: Evangelina G. X. Oliveira

    Pacientes de Hemodilise, no Estado do Mato Grosso do Sul.

  • 106

    Anexos:

    EXERCCIOS

    pg. 107

    pg. 123

    pg. 135

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

    Exerccio 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos.

    Exerccio 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise, no Estado do Mato Grosso do Sul.

  • 107

    1.1 Introduo

    O programa TerraView (Figura 1.1) foi concebido pelo Instituto Nacional dePesquisas Espaciais (INPE). um aplicativo voltado para o usurio, que tempor objetivo visualizar dados geogrficos e possui capacidade para executaranlises estatsticas espaciais, mdulos de importao e exportao de dadoscartogrficos de diferentes extenses e tambm de conexo a diversos formatosde bancos de dados. Para obter a ltima verso do programa, o tutorial, e tirardvidas no frum de discusso, acesse a pgina da Internet: http://www.dpi.inpe.br/terraview/index.php.

    Neste exerccio faremos os clculos para anlise espao-temporal doscasos de dengue notificados no Municpio do Recife, durante o primeirosemestre do ano de 2002, quando ocorreu uma epidemia.

    Exerccio 1 : Anlise Espao-temporal dos Casos deDengue no Municpio do Recife - PE

    em 2002

    Figura 1.1 Tela de entrada do TerraView.

    Menu

    rea deGrade

    rea deDesenho

    Barra deFerramentas

    rvore deBancos de

    Dados

    rvore deVistas eTemas

  • 108

    O objetivo do mesmo apresentar, de maneira sistemtica, tcnicas simplesde clculos para a anlise de dados espaciais, proporcionadas pela consultaaos dados, visualizao de mapas e operaes geogrficas. Com isso, espera-se contribuir com o processo de aprendizagem e fixao dos conceitosapresentados neste livro.

    Como o exerccio envolve uma srie longa de procedimentos, visando a notorn-lo cansativo ele foi dividido em quatro etapas sucessivas que podem serrealizadas separadamente:

    1. Importao de bases de dados utilizando o TerraView (item 1.2);2. Clculo de taxas de incidncia para anlise dos dados (item 1.3);3. Anlise espao-temporal (item 1.4);4. Agregao de dados por operao geogrfica (1.5).

    Dados utilizados no exerccio:Os dados descritos a seguir foram utilizados direta ou indiretamente na

    elaborao do exerccio. Base cartogrfica de bairros do Recife limites (polgonos) dos bairros

    do Recife PE, no ano 2000. Formato: vetorial (extenses: .shp, .dbf e .shx).Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica IBGE.

    Populao em 2000 populao residente nos bairros do Recife PE noano 2000. Formato: tabular (extenso: .xls). Fonte: Instituto Brasileiro deGeografia e Estatstica IBGE. Censo Demogrfico 2000.

    Populao em 2002 estimativa da populao residente no Municpio doRecife, em 2002. Formato: tabular (extenso: .xls). Fonte: Instituto Brasileiro deGeografia e Estatstica IBGE. Estimativa Populacional Municipal de 2002.

    Casos de dengue em 2002 casos de dengue notificados por bairros doRecife - PE em 2002. Formato: tabular (extenso .xls). Fonte: Secretaria deSade do Recife.

    1.2 Importao de arquivos para anlise no TerraView

    A) Importao de base cartogrfica (Esquema 1)

    1. O modelo de dados trabalhado no TerraView baseia-se em um SistemaGerenciador de Bancos de Dados (SGBD). Antes de importar, propriamentedita, a base cartogrfica, necessrio criar uma rea de trabalho atravs dadefinio de um novo Banco de Dados onde sero abrigadas todas asinformaes, como topologia e atributos das unidades geogrficas. Todos osdados, incluindo mapas, so importados para um arquivo Banco de Dados,que pode ser suportado em diversos formatos. O aplicativo Microsoft Acess foio escolhido neste exemplo;

    ANEXO - Exerccios

  • 109

    2. A base cartogrfica poder serimportada para um novo Banco deDados ou para um j existente(independente da projeo utilizada).Os passos para a criao de um novoBanco de Dados (Esquema 1)devero iniciar acessando-se o menu(a.) Arquivo>Banco de Dados. Nosubmenu Banco de Dados, escolha(b.) Criar, com o Tipo de Banco deDados Access. (c.) Clique emDiretrio para escolher onde sercriado o novo arquivo de Banco deDados e (d.) digite um nome. Cliqueem Executar.

    Observe que o novo banco de dados j est disponvel na janela rvore deBancos de Dados.

    3. Para importao de basescartogrficas, temos de seguir ospassos: (a.) Arquivo>Importar dados;(b.) no menu de importao, emArquivo, escolha o diretrio, e escolhao arquivo original da base cartogrfica.Clique abrir; (c.) Clique em projeoe escolha a Projeo, o Datum e osParmetros corretos, normalmentepresentes em um arquivo demetadado; (d.) Finalmente, defina oformato de ligao entre as tabelas eclique em Executar.

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

    b

    a

    c

    d

  • 110

    4. Visualize agora todas as janelas do ambiente TerraView preenchidascom a nova base cartogrfica importada (Figura 1.2).

    Figura 1.2 Tela com janelas com base cartogrfica importada no TerraView.

    B) Importao de uma tabela externa para o TerraView(Esquema 2)

    1. Com a base cartogrfica na qual se deseja incorporar novosvalores, identifique o geocdigo ou possvel cdigo de unio coma base a ser incorporada.

    ANEXO - Exerccios

  • 111

    2. Trabalhe a tabela a serincorporada de forma que contenha o(a.) cdigo de unio, inclusive nomesmo formato (texto ou nmero), as(b.) indicaes das unidadesgeogrficas nas linhas, e nas (c.)colunas, as variveis. importanteque as variveis estejam na primeiralinha da tabela e os seus nomessejam sintticos.

    3. No menu Importar Tabela,selecione o diretrio onde a tabelatrabalhada foi salva e o tipo daextenso. O TerraView importaarquivos *.dbf, *.csv, *.spr (Spring) e*.mdb. Se o formato a ser utilizado foro *.csv (valores separados porvrgula), normalmente o caractereseparador ser o ;. possvel ainda,configurar o formato das variveis,inclusive o cdigo de unio com omapa. Selecione-a com o cursor e noespao de Definio da Coluna,escolha o tipo inteiro, posteriormenteclique em Aplicar. Aps estesprocedimentos, clique em Executar.

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

  • 112

    4. A tabela externa est noambiente TerraView, mas ainda noest vinculada a nenhum atributo demapa. Para isso, selecione a vistaque deseja vincular tabela e cliquecom o boto esquerdo do mouse. Nomenu Conectar Tabela Externa,selecione a tabela a ser incorporada,e com o boto do mouse acionadono cdigo de unio, mova para ocdigo de unio do atributo. Libereo mouse e verifique se a operaofoi bem-sucedida.

    1. Esta relao temporria. A qualquer momento poder ser desfeita. Se oprograma for fechado nesse momento, esta relao ser recuperada ao chamaro Banco de Dados organizado. Para fechar o TerraView, clique no menuArquivo>sair.

    2. Para desfazer a relao seria necessrio direcionar o cursor em cima deuma das variveis da tabela externa e acionar o boto direito do mouse paraacessar o caminho Desconectar Tabela Externa.

    Encerra-se assim a preparao dos bancos de dados para serem usados noprograma Terraview. Daqui para frente se realizar o exerccio propriamente dito.

    1.3 Anlise dos dados: Clculo da incidncia de dengue

    A) - Abrindo o banco e visualizando os dadosBanco de dados:Os dados adquiridos foram importados e organizados em um banco do

    tipo Access criado no aplicativo TerraView, utilizando-se os procedimentosdesenvolvidos no item anterior (Importao da base cartogrfica e tabelade dados).

    Agora procederemos a visualizao e anlise do banco de dadosestruturado.

    Inicialmente, necessrio executar (abrir) o aplicativo TerraView. Esseprocedimento pode ser feito clicando em Iniciar > Programas > TerraView3x> TerraView3x ou atravs do cone de atalho TerraView 3x , na rea detrabalho.

    Em seguida, a tela inicial do TerraView ser apresentada. Barra de menuPara abrir (ou conectar) um banco de dados, pressione o boto Banco de

    Dados na barra de ferramentas ou clique no menu Arquivo > Banco deDados e siga os passos mostrados na figura e no texto seguintes.

    ANEXO - Exerccios

  • 113

    1. Na janela Banco de Dados, clique em Selecionar Banco de Dados...2. Na janela Selecionar um arquivo Microsoft Access (*.mdb), localize e

    selecione o banco de dados Dengue_Recife.mdb. Em seguida, clique em Abrir.3. Clique em Executar na janela Banco de Dados. A tela inicial do TerraView

    ser atualizada com os dados do banco Dengue_Recife.mdb.

    Visualizando o mapa e a tabela de atributos:A visualizao de dados no TerraView pode ser feita da seguinte maneira:

    4. Na rvore de vistas/temas, selecione e habilite o temaBairros_Dengue2002.

    5. Na barra de ferramentas, pressione o boto Desenhar . O resultado mostrado na figura 1.3.

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

    12

    3

  • 114

    Figura 1.3 Visualizao dos dados do banco Dengue_Recife.mdb no TerraView.

    A malha de bairros do Recife ser apresentada na janela de visualizao demapas e os dados tabulares, referentes ao tema Bairros_Dengue2002, seromostrados na tabela de atributos. A descrio dos dados dessa tabela aseguinte:

    CODIBGE cdigo (IBGE) de identificao dos bairros; BAIRRO nome dos bairros; RPA nmero da regio poltico-administrativa ou distrito sanitrio; MICRO nmero da microrregio; POP estimativa da populao total residente nos bairros do Recife, no

    ano de 2002, considerando o fator de crescimento (1,018435) populacional noMunicpio do Recife entre 2000 e 2002;

    DXAY nmero de casos de dengue notificados entre a Xa e a Ya semanaepidemiolgica de 2002.

    B) Calculando taxas com as ferramentas de consultaA anlise dos dados pode ser feita, inicialmente, atravs da utilizao de

    ferramentas de consulta. Para visualizar os atributos de um bairro, por exemplo,

    ANEXO - Exerccios

  • 115

    utilize o cursor de Apontamento , pressionando o boto esquerdo do mousesobre o bairro que deseja consultar na janela de visualizao de mapas. Osdados sobre o bairro apontado sero identificados na tabela de atributos.

    Esse tipo de consulta tambm pode ser feito pela tabela de atributos. Paraisso, selecione uma linha na tabela de atributos e veja na janela de visualizaode mapas qual bairro possui aquelas caractersticas. O bairro e os seusatributos sero destacados dos demais.

    Podemos tambm analisar as estatsticas descritivas, como valores mximoe mnimo, soma, mdia, desvio padro, varincia, etc., de variveis (Colunasda tabela de atributos que possuem valores inteiros ou reais) da tabela deatributos dos bairros. Por meio dessas estatsticas, podemos observar, porexemplo, qual o total de casos de dengue notificados em todos os bairros doRecife, em um determinado perodo (D01A04,... D21A24) ou durante todo operodo epidmico de 2002. Para isso, siga os passos adiante.

    6. Desloque o cursor de Apontamento para a tabela de atributos e cliquecom o boto direito do mouse sobre o nome da coluna (D01A04, por exemplo)que deseja analisar.

    7. Selecione a opo Estatstica...8. Observe a Soma, analise e salve os resultados de cada perodo.9. Calcule o nmero de casos notificados no perodo epidmico de 2002.

    Como pode ser observado pelo resultado anterior, no perodo epidmico de2002 foram notificados 34.295 casos de dengue na Cidade do Recife. A maiorparte desses casos ocorreu durante os primeiros meses de 2002. A figura 1.4mostra a distribuio dos casos por semana epidemiolgica.

    Figura 1.4 Variao do nmero de casos de dengue nas semanas epidemiolgicas do perodo epidmicode 2002. Fonte: Secretaria de Sade do Recife.

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

  • 116

    Analisando os dados sem considerar o contexto espacial, podemosafirmar, por exemplo, que mais de 98% dos casos foram registrados at a22a semana epidemiolgica, sendo que o maior nmero de casos (4.818)ocorreu na 9a semana.

    No entanto, precisamos saber tambm como os casos se distriburam noespao geogrfico e como esta distribuio variou no tempo. A anlise espao-temporal fornece subsdios para responder questes como:

    Quais os bairros que possuam as maiores concentraes de casos dedengue?

    possvel identificar agrupamentos de bairros com caractersticassemelhantes em relao concentrao de casos de dengue?

    Como variou a concentrao de casos de dengue no perodo estudado? Quais as microrregies ou os distritos sanitrios mais afetados e como

    ocorreu a variao no perodo estudado?Para responder a essas questes necessrio, inicialmente, calcular a

    taxa de incidncia de dengue nos bairros do Recife. O clculo pode ser feito daseguinte forma:

    nmero de casos novos de dengue confirmados em residentes

    populao total residenteX 100.000

    Essa taxa estima o de infeco de dengue em um bairro. A razo de utilizara taxa e no o nmero absoluto, que com a taxa possvel fazer comparaesentre bairros de diferentes tamanhos populacionais.

    No TerraView, o clculo das taxas de incidncias pode ser feito daseguinte maneira:

    10. Com o cursor posicionado sobre o nome de uma das colunas databela de atributos, pressione o boto direito do mouse e clique emAdicionar Coluna.... Na janela Adicionar Coluna na Tabela, preencha oscampos da seguinte forma: Tabela: Bairros; Tipo de Dado: Real; Nome daColuna: TXD01A04.

    11. Com o cursor posicionado sobre o nome da coluna criada (TXD01A04),pressione o boto direito do mouse e clique em Alterar Dados da Coluna....Na rea de edio da caixa Operao, elabore e execute a seguinte funo:D01A04 / POP * 100000.

    12. Os passos anteriores devem ser repetidos para calcular as taxas dosdemais intervalos de quatro semanas epidemiolgicas de 2002 (TXD05A08,TXD09A12,... TXD21A24) e do perodo todo (TXD01A24). Para cada taxacalculada, substituir, na funo de alterao dos dados, o nmero de casos dedengue (DXAY) pelo perodo correspondente ao da taxa.

    ANEXO - Exerccios

  • 117

    Ao final, sete novas colunas sero adicionadas na tabela de atributos.Verifique se as sete novas colunas foram corretamente adicionadas. Podemosdefinir essas novas variveis como:

    TXD01A04 taxa de incidncia de dengue nas quatro primeiras semanasepidemiolgicas de 2002. Refere-se ao nmero de casos de dengue nosbairros do Recife, por 100.000 habitantes, notificados entre a 1a e a 4a semanaepidemiolgica de 2002;

    ...

    TXD01A24 taxa de incidncia do perodo epidmico de dengue em 2002(primeiro semestre). Refere-se ao nmero de casos de dengue nos bairros doRecife, por 100.000 habitantes, notificados entre a 1a e a 24a semanaepidemiolgica de 2002.

    1.4 Anlise Espao-temporal: visualizao e anlise da

    distribuio das altas taxas de incidncia

    O Programa Nacional de Controle da Dengue PNCD caracteriza as reasdo pas de acordo com os seguintes estratos:

    reas de baixa incidncia regies, estados ou municpios com taxa deincidncia menor que 100 por 100.000 habitantes, no perodo de um ano;

    reas de mdia incidncia regies, estados ou municpios com taxa deincidncia no intervalo entre 100 a 300 casos por 100.000 habitantes, no perodode um ano;

    reas de alta incidncia regies, estados ou municpios com taxa deincidncia maior que 300 por 100.000 habitantes, no perodo de um ano.

    Agora, com base nos clculos efetuados no exerccio anterior, podemosidentificar, por exemplo, os bairros com alta incidncia de dengue, ou seja,aqueles que possuam taxas anuais superiores a 300 por 100.000 habitantes,ou os que tinham taxas acima de 23,1 em quatro semanas epidemiolgicas.

    A) Visualizando bairros com altas taxas de incidnciaNo TerraView, isso pode ser feito da seguinte maneira :13. Na rvore de Vistas/temas, selecione e habilite o tema

    Bairros_Dengue2002.14. Posicione o cursor sobre o tema Bairros_Dengue2002 e pressione o

    boto direito do mouse.15. Clique em Consulta por Atributo...16. Na janela Consulta por Atributo, construa a equao de consulta:

    TXD01A04 > 23.117. Clique em Nova Consulta. O resultado ser apresentado na janela de

    visualizao de mapas e na tabela de atributos.18. Analise o resultado.

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

  • 118

    Para visualizar a distribuio geogrfica dos bairros com altas taxas, nasseis semanas epidmicas, seria necessrio realizar o mesmo procedimentopara as taxas dos demais perodos. Lembrar que, para a taxa do perodoepidmico (TXD01A24) a pesquisa deve ser feita com valores acima de 300por 100.000 habitantes (equao: TXD01A24 > 300). Os Resultados dasconsultas so mostrados na figura 1.5 a seguir.

    Figura 1.5 Resultados das operaes de consulta por atributos.

    B) Visualizando bairros com categorias de intervalos de incidnciaPara criar os mapas com categorias de taxas de incidncia de dengue,

    execute os procedimentos a seguir:

    19. Na rvore de Vistas/temas, selecione o tema Bairros_Dengue2002.Com o cursor posicionado sobre esse tema, pressione o boto direito domouse e clique em Editar Legenda...

    20. Na janela Editor de Legenda, defina os parmetros que melhorcaracterizam a varivel estudada. Um exemplo de preenchimento dosparmetros dessa janela mostrado a seguir, na figura 1.6.

    ANEXO - Exerccios

    Semanas 1 e 4 Semanas 5 e 8 Semanas 9 e 12 Semanas 13 e 16

    Semanas 17 e 20 Semanas 21 e 24 Semanas 1 a 24

  • 119

    Figura 1.6 Exemplo de especificao dos parmetrosda janela Editor de Legenda.

    21. Aps a especificao dos parmetros, clique emExecutar na janela Editor de Legenda. O resultado mostrado na janela de Visualizao de mapas.

    22. Analise o mapa apresentado.

    23. Com o cursor sobre a janela de Visualizao demapas, pressione o boto direito do mouse e escolha a

    opo Salvar Tela de Visualizao > Arquivo. Escolha umdiretrio (pasta) para armazenar as figuras e Salve oarquivo com o nome txd01a04.bmp.

    24. Repita os cinco passos anteriores para criar os

    mapas com as taxas de incidncias em cada perodo,

    inclusive do perodo inteiro. O nome das figuras (mapas)armazenadas deve seguir o padro: txd05a08.bmp,txd09a12.bmp,... , txd21a24.bmp.

    25. Analise a seqncia temporal dos mapas.

    A figura a seguir mostra um exemplo dos mapas gerados.

    Figura 1.7 Mapas de categorias da taxa de incidncia nos bairros do Recife por grupos de quatro semanas epidemiolgicas.

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

    Semanas 1 e 4 Semanas 5 e 8 Semanas 9 e 12

    Semanas 13 e 16 Semanas 17 e 20 Semanas 21 e 24

  • 120

    1.5. Agregao de dados por operao geogrfica

    Outra possibilidade de unidade geogrfica para visualizao da incidnciado dengue so as microrregies. Para saber quais as mais afetadas pelodengue, necessrio agrupar os bairros em microrregies, somando osatributos: populao (POP) e casos de dengue (D01A04,..., D21A24). Combase nos resultados gerados, podemos calcular as taxas de incidncia paraas microrregies, em todos os perodos estudados de 2002. O procedimentoa seguir mostra como realizar essas operaes no TerraView.

    26. Na rvore de Vistas/temas, selecione o tema Bairros_Dengue2002.Com o cursor posicionado sobre a vista Recife, pressione o boto direito domouse e clique em Operaes Geogrficas > Agregao...

    27. Na janela Criar Plano Agregado por Atributo ou Legenda, preenchaos campos de acordo com a figura abaixo e clique em Executar.

    Figura 1.8 Especificao dos parmetros para agregao dos dados. 1- Verifique se o tema de entrada

    Bairros_Dengue2002;2- Escolha MICRO (microrregio)

    como atributo de agregao dos bairros;3- Selecione SUM para que a tabela

    de atributos do plano de informao queser criado contenha a soma de cada

    varivel (coluna) que possa sercalculada. As taxas de incidncia

    (TXD01A04,...,TXD21a24) apresentarovalores incorretos, mas sero

    recalculadas no decorrer do exerccio;

    4- Digite Micro_Dengue2002 paranomear o novo plano de informao;

    5- Clique em Executar.

    28. Surgir uma janela informando que a agregao foi executada e que oplano de informao Micro_Dengue2002 foi criado com sucesso. Alm disso,pergunta se o usurio deseja visualizar os dados criados.

    ANEXO - Exerccios

    2

    1

    4

    5

    3

  • 121

    29. Responda Sim para visualizar automaticamente o resultado na tela. Afigura a seguir mostra o resultado dessa operao.

    Figura 1.9 Resultado da operao de agregao de dados.

    A malha de microrregies do Recife ser apresentada na janela devisualizao de mapas. Os dados tabulares, referentes ao temaMicro_Dengue2002, sero mostrados na tabela de atributos. A descrio dosdados dessa tabela a seguinte:

    object_id_ chave primria - cdigo criado automaticamente pelo TerraViewpara identificar as microrregies;

    MICRO cdigo (IBGE) da microrregio; Agreg_count_ - nmero de bairros agregados em cada microrregio; DXAY nmero de casos de dengue notificados entre a Xa e a Ya semana

    epidemiolgica de 2002; POP estimativa da populao total residente nas microrregies do Recife,

    no ano de 2002, considerando o fator de crescimento (1,018435) populacionalno Municpio do Recife entre 2000 e 2002;

    TXDXAY valores incorretos, pois no podemos simplesmente somar astaxas de incidncia dos bairros para calcular a taxa de incidncia da

    Exerccio 1: Anlise Espao-temporal dos Casos de Dengue no Municpio do Recife - PE em 2002.

  • 122

    microrregio. Essas colunas sero utilizadas, mas seus valores deveroser recalculados.

    30. Com o cursor posicionado sobre o nome da coluna TXD01A04,pressione o boto direito do mouse e clique em Alterar Dados da Coluna....Na rea de edio da caixa Operao, elabore e execute a seguinte funo:D01A04 / POP * 100000. Execute esse procedimento para calcular as demaistaxas do perodo, substituindo, na funo de alterao dos dados, o nmerode casos de dengue (DXAY) pelo perodo correspondente ao da taxa. No final,as variveis calculadas podem ser descritas da seguinte forma:

    TXD01A04 taxa de incidncia de dengue nas quatro primeiras semanasepidemiolgicas de 2002. Refere-se ao nmero de casos de dengue nasmicrorregies do Recife, por 100.000 habitantes, notificados entre a 1a e a 4a

    semana epidemiolgica de 2002;

    TXD01A24 taxa de incidncia anual de dengue em 2002. Refere-se aonmero de casos de dengue nas microrregies do Recife, por 100.000habitantes, notificados entre a 1a e a 24a semana epidemiolgica de 2002.

    31. Observando os passos 7 ao 12, crie os mapas das taxas de incidnciasdas microrregies do Recife por grupos de quatro semanas epidemiolgicas.

    32. Analise os resultados. O mesmo procedimento pode ser realizado paraanalisar a taxa de incidncia de dengue nos distritos sanitrios (regies poltico-administrativas) do Recife.

    33. Para fechar o TerraView, clique no menu Arquivo > sair .

    ANEXO - Exerccios

  • 123

    Exerccio 2 : Operaes entre Camadas eVisualizao de Imagens deSensores Remotos

    2.1 Introduo

    Neste exerccio utilizaremos dados de Engenho do Meio, bairro do municpiodo Recife PE (Figura 2.1), para exemplificar o uso de operaes entre camadase a visualizao de imagens de satlites.

    Figura 2.1 Localizao do bairro de Engenho do Meio.

    No bairro de Engenho do Meio foram instaladas, em 2004, 100 ovitrampas- armadilhas de oviposio de Aedes aegypti, mosquito transmissor do dengue.Por questes operacionais, as armadilhas foram divididas igualmente emquatro lotes, de forma que, cada lote originou um mapa com a localizao das25 armadilhas, o nmero identificador do lote e o nmero de ovos coletados noperodo de um ano.

  • 124

    Por meio de operaes geogrficas como agregao, soma, coleta dedados por localizao, interseo e diferena, mostraremos como identificara quantidade de armadilhas e o nmero mdio de ovos coletados em cadasetor censitrio, o total de ovos coletados no bairro, a parte das quadrasexpostas ao maior e ao menor risco de dengue e a visualizao do mapa derisco sobre a imagem de satlite. Ao final dessas atividades, esperamos tercontribudo com o processo de aprendizagem e fixao dos conceitosapresentados neste captulo.

    Descrio e fonte dos dados utilizados:

    Os dados utilizados na elaborao deste exerccio, bem como suasrespectivas fontes, so:

    Ovitrampas: mapa com a localizao das armadilhas de oviposio, tendocomo atributos o nmero de ovos de Aedes aegypti coletados no perodo deum ano, o cdigo de identificao da armadilha e o lote a que esta faz parte.Fonte: CPqAM-FIOCRUZ / DPI-INPE (Projeto SAUDAVEL).

    Setores censitrios mapa com os limites dos setores censitrios dobairro de Engenho do Meio. Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia eEstatstica IBGE.

    Quadras mapa com o limite das quadras do bairro de Engenho do Meio.Fonte: DECart UFPE / CPqAM-FIOCRUZ.

    reas de risco de dengue mapa com a delimitao das reas de maiorrisco de dengue. Fonte: CPqAM-FIOCRUZ.

    Imagem Quickbird imagem do satlite Quickbird, obtida em 2002,com resoluo espacial de 70 cm e resoluo espectral de 8 bits. Fonte:CPqAM-FIOCRUZ.

    Banco de dados:

    Os dados apresentados anteriormente foram importados e organizados emum banco do tipo Access criado pelo aplicativo TerraView. Para facilitar a conduodo exerccio, disponibilizamos no site www.capacita.geosaude.cict.fiocruz.bro banco de dados (Dengue_EM.mdb) com as informaes necessrias aodesenvolvimento das atividades.

    A visualizao e anlise do banco de dados deve ser feita atravs do aplicativogeogrfico TerraView. Portanto, necessrio instalar a verso mais recentedesse aplicativo. A aquisio do arquivo de instalao, do manual e do tutorialdo TerraView pode ser feita atravs do stio (www.dpi.inpe.br/terraview) da Divisode Processamento de Imagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais DPI/INPE, conforme informado no exerccio 1.

    ANEXO - Exerccios

  • 125

    2.2 - Abrindo o banco e visualizando os dados

    Inicialmente, necessrio executar (abrir) o aplicativo TerraView. Esseprocedimento pode ser feito clicando em Iniciar > Programas > TerraView3x >TerraView3x ou atravs do cone de atalho TerraView3x , na rea detrabalho.

    Em seguida, a tela inicial do TerraView ser apresentada. Para abrir (ouconectar) um banco de dados, pressione o boto Banco de Dados nabarra de ferramentas ou clique no menu Arquivo > Banco de Dados e siga ospassos mostrados na figura e no texto seguintes.

    Figura 2.2 Procedimento de abertura do banco de dados.

    1. Na janela Banco de Dados, clique em Selecionar Banco de Dados...2. Na janela Selecionar um arquivo Microsoft Access (*.mdb), localize e

    selecione o banco de dados Dengue_EM.mdb. Em seguida, clique em Abrir.3. Clique em Executar na janela Banco de Dados. A tela inicial do TerraView

    ser atualizada com os dados do banco Dengue_EM.mdb.

    Visualizando os mapas:A visualizao de dados no TerraView pode ser feita da seguinte maneira:4. Na rvore de Vistas/temas, selecione e habilite o(s) tema(s) desejado(s).

    So eles: Armadilhas_L1 (armadilhas do lote 1), Armadilhas_L2 ,Armadilhas_L3, Armadilhas_L4, Setores_Censitrios, Quadras,Risco_Dengue e Imagem Quickbird.

    5. Na barra de ferramentas, pressione o boto Desenhar .A figura 2.3 mostra um exemplo de visualizao das armadilhas dos lotes 1

    (pontos azuis), 2 (pontos verdes), 3 (pontos vermelhos) e 4 (pontos pretos)sobre os setores censitrios de Engenho do Meio.

    Exerccio 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos

    2

    1

    3

  • 126

    ANEXO - Exerccios

    Observe que as armadilhas e a malha de setores censitrios do Recifesero apresentadas na janela de visualizao de mapas. Os dados tabulares,referentes ao tema selecionado, sero mostrados na tabela de atributos. Adescrio dos atributos (colunas) das armadilhas a seguinte:

    COD cdigo de identificao das armadilhas; LOTE lote da qual a armadilha faz parte; TOT_OVOS nmero de ovos coletados por armadilha, durante o perodo

    de um ano.

    2.3 Realizando operaes entre camadas

    a) Quantas armadilhas existem em cada setor censitrio?Inicialmente, desejamos saber quantas armadilhas existem em cada setor

    censitrio do bairro. Para realizar essa operao, necessrio, anteriormente,juntar os quatro lotes de 25 armadilhas em uma nica camada.

    Esse procedimento pode ser feito usando-se a funo Soma, da seguinte forma:6. Na rvore de Vistas/temas, posicione o cursor sobre o nome da vista

    Engenho_do_Meio, pressione o boto direito do mouse e clique em OperaesGeogrficas > Soma...

    Figura 2.3 Visualizao dos dados do banco Dengue_EM.mdb no TerraView.

  • 127

    Exerccio 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos

    7. Preencha os campos da janela Criar Plano pela Adio de Temas deacordo com a figura a seguir.

    8. Clique em Executar na janela Criar Plano pela Adio de Temas.9. Responda Sim para visualizar os dados da nova camada (plano de sada).Essa operao cria uma nova camada que deve ser chamada

    Armadilhas_L1234 com todos os atributos dos temas de entrada. A figura aseguir apresenta o resultado dessa operao.

    Figura 2.5 Operao de adio de camadas.

    Figura 2.4 Parmetros que devem ser inseridos na janela de adio de temas (camadas).

    Camadas de entrada

    Camada de sada

  • 128

    Utilizando a estratgia de Coleta da operao de atribuio de dados porlocalizao, agora possvel identificar quantas armadilhas existem em cadasetor censitrio do bairro.

    Os passos seguintes mostram como realizar essa operao.10. Na rvore de Vistas/temas, posicione o cursor sobre o nome da vista

    Engenho_do_Meio, pressione o boto direito do mouse e clique em OperaesGeogrficas > Atribuir Dado por Localizao > Coletar...

    11. Preencha os campos da janela Atribuir Dado por Localizao : Coletade acordo com a figura a seguir.

    ANEXO - Exerccios

    Figura 2.6 - Parmetros que devem ser inseridos para que o programa realize a contagem (count) das armadilhas em cada setor censitrio.

    12. Clique em Executar.13. Responda Sim para visualizar a tabela criada.

    Note que uma nova tabela denominada Num_Armadilhas foi associada tabela de atributos de Setores_Censitrios. Nessa nova tabela existemduas colunas:

    object_id cdigos que servem para associar os dados da nova tabelaaos seus respectivos setores censitrios;

    Armadilhas_L1234_COD_COUNT nmero de armadilhas por setorcensitrio.

    14. Observe os resultados.15. Desassocie a tabela Num_Armadilhas: posicione o cursor sobre o tema

    Setores_Censitrios, pressione o boto direito do mouse e clique emSelecionar Tabelas do Tema...

    Selecione apenas esta linha para contar(count) as armadilhas que selocalizarem dentro de cada setorcensitrio.

  • 129

    Exerccio 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos

    b) Qual o nmero mdio de ovos coletados por armadilha em cada setorcensitrio?

    Para responder esta questo utilizaremos tambm a estratgia de Coletada operao de atribuio de dados por localizao.

    16. Na rvore de Vistas/temas, posicione o cursor sobre o nome da vistaEngenho_do_Meio, pressione o boto direito do mouse e clique em OperaesGeogrficas > Atribuir Dado por Localizao > Coletar...

    17. Preencha os campos da janela Atribuir Dado por Localizao : Coletade acordo com a figura a seguir.

    Figura 2.7 - Parmetros que devem ser definidos para que o TerraView calcule a mdia (mean) de ovos coletados por armadilhasem cada setor censitrio.

    18. Clique em Executar.19. Responda Sim para visualizar a tabela criada.

    Note que uma nova tabela denominada Media_Ovos foi associada tabela de atributos de Setores_Censitrios. Nessa nova tabela existemduas colunas:

    object_id cdigos que servem para associar os dados da nova tabelaaos seus respectivos setores censitrios;

    Armadilhas_L1234_TOT_OVOS_MEAN mdia do nmero de ovoscoletados por armadilha em cada setor censitrio.

    20. Analise os resultados e identifique os setores que apresentam asmaiores mdias.

    c) Qual o nmero total de ovos coletados no bairro?Usando o aplicativo TerraView, podemos encontrar a resposta para esta

    questo de vrias maneiras. Como o objetivo do exerccio apresentar asoperaes entre camadas, usaremos aqui tambm uma operao de atribuiode dados por localizao. Para isso, necessrio, anteriormente, agregar ossetores censitrios para criar um nico polgono com o limite do bairro.

    Selecione esta linha para calculara mdia (mean) de ovoscoletados por armadilhas que selocalizam dentro de cada setor.

  • 130

    Isso pode ser feito da seguinte forma:21. Na rvore de Vistas/temas, posicione o cursor sobre o nome da vista

    Engenho_do_Meio, pressione o boto direito do mouse e clique em OperaesGeogrficas > Agregao...

    22. Preencha os campos da janela Criar Plano Agregando por Atributo ouLegenda de acordo com a figura a seguir.

    Figura 2.8 - Parmetros que devem ser usados para criar uma camada (plano de informao) atravs da agregao de atributos.

    Clique em Executar na janela Criar Plano Agregando por Atributo ouLegenda.

    23. Responda Sim para visualizar a nova camada (plano de sada) na janelade visualizao de mapas.

    A figura a seguir apresenta o resultado dessa operao.

    Figura 2.9 Operao de agregao dos setores censitrios.

    ANEXO - Exerccios

    Utilize como atributode agregao ocdigo do bairro,que o mesmo emtodos os setores deEngenho do Meio.

    No precisa selecionarnenhuma varivel.

  • 131

    Exerccio 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos

    Agora, utilizando novamente a estratgia Coletar da operao de atribuiode dados por localizao, podemos saber qual o nmero total de ovoscoletados no bairro.

    Os passos a seguir mostram como realizar essa operao.24. Na rvore de Vistas/temas, posicione o cursor sobre o nome da vista

    Engenho_do_Meio, pressione o boto direito do mouse e clique em OperaesGeogrficas > Atribuir Dado por Localizao > Coletar...

    25. Preencha os campos da janela Atribuir Dado por Localizao: Coletade acordo com a figura a seguir.

    Figura 2.10 - Parmetros que devem ser definidos para calcular o total de ovos coletados em Engenho do Meio.

    26. Clique em Executar.27. Responda Sim para visualizar a tabela criada.

    Note que uma nova tabela denominada Total_Ovos foi associada tabelade atributos do tema Limite_Bairro. Nessa nova tabela existem duascolunas:

    object_id cdigo que serve para associar o total de ovos coletados nobairro tabela de atributos do tema Limite_Bairro;

    Armadilhas_L1234_TOT_OVOS_SUM nmero total de ovos coletadospelas armadilhas instaladas em Engenho do Meio no perodo de um ano.

    28. Observe o resultado.

    Selecione esta linha para somar(sum) os ovos coletados em todasas armadilhas que esto dentrodo bairro.

  • 132

    d) Qual a parte das quadras com maior risco?Na base de dados organizada para este exerccio, dispomos do mapa de

    quadras de Engenho do Meio e do mapa das reas de maior risco de dengue.Esses mapas so apresentados na Figura 2.11.

    ANEXO - Exerccios

    Figura 2.11 - Mapa de quadras de Engenho do Meio (esquerda) e o mapa das reas de maior risco de dengue (direita).

    Dessa forma, para identificar as partes das quadras que esto expostasao maior risco no bairro, podemos utilizar a operao de Interseco entreas camadas.

    Os passos a seguir mostram como realizar essa operao:29. Na rvore de Vistas/temas, posicione o cursor sobre o nome da vista

    Engenho_do_Meio, pressione o boto direito do mouse e clique em OperaesGeogrficas > Interseco...

    30. Preencha os campos da janela Criar Plano por Interseco deSuperposio de acordo com a figura abaixo.Figura 2.12 - Parmetros que devem ser definidos para criar uma camada deinterseco das quadras expostas ao maior risco.

  • 133

    Exerccio 2: Operaes entre Camadas e Visualizao de Imagens de Sensores Remotos

    31. Clique em Executar.32. Responda Sim para visualizar a nova camada denominada Quadras_

    Alto_Risco (plano de sada) na janela de visualizao de mapas.A figura a seguir apresenta o resultado da operao de interseco.

    Figura 2.13 Resultado da operao de interseco mostrando as partes das quadras expostas ao maior risco

    Figura 2.14 - Parmetros que devem ser definidos para criara camada de quadras com baixo risco.

    e) Qual a parte das quadras commenor risco?

    Usando a operao de Diferenaentre camadas podemos identificartambm as partes das quadras commenor risco. Essa operao pode serrealizada da seguinte forma:

    33. Na rvore de Vistas/temas,posicione o cursor sobre o nome davista Engenho_do_Meio, pressione oboto direito do mouse e clique emOperaes Geogrficas > Diferena...

    34. Preencha os campos da janelaCriar Plano por Diferena entre Temasde acordo com a figura ao lado.

  • 134

    35. Clique em Executar.36. Responda Sim para visualizar a nova camada denominada Quadras_

    Baixo_Risco (plano de sada) na janela de visualizao de mapas.

    A figura a seguir apresenta o resultado da operao de diferena.

    Figura 2.15 Resultado da operao de diferena mostrando as partes das quadras com baixo risco.

    ANEXO - Exerccios

    f) Visualizando as reas de risco na imagem de satlitePodemos usar a imagem Quickbird como pano de fundo para visualizar

    as reas de risco no bairro. Devido ao fato dessa imagem possuir alta resoluoespacial possvel enxergar detalhes que podem ser muito importantes naanlise do problema estudado. Nessas imagens, podemos identificar, porexemplo, a presena de esgotos a cu aberto, de reas alagadas e de outrosreservatrios hdricos, a presena e densidade da vegetao, de reasdesmatadas, de depsitos de lixo ou de ferro velho, de padres de densidadehabitacional, entre outras. Cabe ao analista a interpretao das imagens eassociao das informaes extradas com outros dados da anlise.

    No TerraView, a visualizao da imagem e das reas de risco pode ser feitada seguinte maneira:

    37. Defina o visual de apresentao dos temas Quadras_Alto_Risco eQuadras_Baixo_Risco para que apaream com cores diferentes e com 90%de transparncia.

    38. Na rvore de Vistas/temas, Habilite os temas Quadras_Alto_Risco,Quadras_Baixo_Risco e Imagem_Quickbird.

    39. Na barra de ferramentas, pressione o boto Desenhar . O resultado mostrado na figura 2.16.

    40. Analise as reas de risco na imagem.41. Para fechar o TerraView, clique no menu Arquivo > Sair.

    Figura 2.16 Apresentao das reasde risco das quadras sobre a imagem desatlite (verde: menor risco e rsea:maior risco).

  • 135

    Exerccio 3 : Mapeamento e Classificao dosFluxos de Origem e Destino dePacientes de Hemodilise, noEstado do Mato Grosso do Sul.

    3.1 Introduo

    A exigncia de deslocamentos para o tratamento em alguns locais significaque a distncia entre a residncia e a clnica pode representar barreiraimportante ao tratamento. Assim, a avaliao dos padres de deslocamento importante para orientar possveis intervenes na regionalizao doatendimento, visando a reduzir desigualdades em relao ao acesso, quepodem afetar a utilizao dos servios de sade e comprometer tanto aqualidade do atendimento quanto os ideais do Sistema nico de Sade (SUS)de eqidade no atendimento.

    Neste exerccio, o objetivo apresentar algumas tcnicas de mapeamentoe anlise de fluxos, aplicando-as ao caso do deslocamento de pessoas paraterapia renal substitutiva, no Estado do Mato Grosso do Sul, no ano de 2002.

    Material necessrio:Para realizar o exerccio sero necessrios, alm do programa TerraView, a

    tabela com os dados de origem e destino dos pacientes e os mapas,disponveis no site: www.capacita.geosaude.cict.fiocruz.br.

    Programa TerraView: pode ser encontrado no endereo www.dpi.inpe.br/terraview.

    Dados: A tabela MS_hemodialise_2002.dbf apresenta dados do Sistemade Informaes Ambulatoriais mdulo procedimentos de alta complexidadeAPAC (Autorizao de Procedimentos de Alto Custo) do SUS, obtidos com oprograma TabWin, e referentes aos procedimentos de hemodilise,considerando apenas os municpios do Mato Grosso do Sul. Note-se que,para utilizao no TerraView, o arquivo dbf gerado no TabWin teve de ser alterado,dividindo-se a identificao da origem e a do destino em duas colunas, aprimeira referente ao cdigo e a segunda ao nome do municpio. Asinformaes presentes na tabela so as seguintes:

    COD_DE cdigo do municpio de origem (residncia)

    COD_PARANOME_DE

    NOME_PARAFLUXOTOT1TOT2

    nome do municpio de origem (residncia)cdigo do municpio de destino (unidade)nome do municpio de origem (unidade)n de procedimentos autorizados em 2002total de procedimentos autorizados (municpio de origem)total de procedimentos autorizados (municpio de destino)

  • 136

    Mapas: Os mapas necessrios para a anlise so as coordenadas dalocalizao das sedes dos municpios e o do contorno do estado. Os mapasesto em formato shapefile (shp), lido pelo TerraView, e so constitudos pelosseguintes arquivos:

    3.2 Etapas do exerccio

    A) Criao do banco de dados no TerraView.No Menu Arquivo > Banco de Dados (ver figura 3.1),1. Clique Criar;

    2. Selecione o tipo de banco Access;

    3. Localize e selecione o diretrio onde deseja criar banco;4. Atribua um nome ao banco;

    5. Clique OK.

    Municpios MSms_mun.shpms_mun.shxms_mun.sbxms_mun.sbn

    ms_mun.dbf

    MS (contorno)ms.shpms.shxms.sbxms.sbnms.dbf

    Figura 3.1 - Tela de criao do banco de dados.

    ANEXO - Exerccios

  • 137

    B) Leitura dos arquivos de mapas.No Menu Arquivo > Importar Dados (ver figura 3.2):6. Em Arquivo (File), localize e selecione o arquivo do mapa desejado;7. Clique na janela Projeo e selecione, na janela auxiliar, as opes

    Projeo: LatLong, Datum: SAD69, Unidade: graus decimais, e Hemisfrio:Sul. Clique OK para aceitar e fechar a janela auxiliar;

    8. Para selecionar a chave de ligao do mapa com os dados, cliqueSelecionar Coluna e selecione a coluna adequada;

    9. Clique OK para concluir a importao.

    Figura 3.2 - Tela de importao de mapas.

    Exerccio 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise,no Estado do Mato Grosso do Sul.

  • 138

    C) Importao da tabela de fluxos e gerao de diagrama de fluxos.

    Figura 3.4 Janela de gerao de fluxos(Flow).

    ANEXO - Exerccios

    Repita a operao para o arquivo de municpios, ms_mun.shp. Atenopara a coluna de ligao, que deve ser CODMUN, para poder ligar depoiscom os dados.

    Arraste o tema ms (que o contorno da UF) para a View ms_mun, para queo contorno fique visvel na mesma janela, como na figura 3.3.

    Figura 3.3 - Seqncia dos temas na View.

    Nesta etapa criada a camada querepresenta graficamente os fluxosentre os municpios. Com o temams_mun selecionado (iluminado),clique no Menu Arquivo > Plugins >Flow:

    10. Selecione a opo GerarDiagrama de Fluxo;

  • 139

    Exerccio 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise,no Estado do Mato Grosso do Sul.

    11. Localize e selecione o arquivo com a tabela, e pressione Executar;

    Figura 3.5 Janela de importao de tabela.

    12. Selecione as colunas de origem (COD_DE) e destino (COD_PARA) dos fluxos;Figura 3.6 - Janela de Gerao de Diagrama de Fluxos.

  • 140

    ANEXO - Exerccios

    13. Selecione a coluna de ligao com o mapa (CODMUN);

    14. Defina um nome para o tema que ser criado;

    15. Clique Gerar;

    16. Ao trmino da operao, feche a janela de Fluxos para exibir o novotema (pode ser necessrio clicar nos demais temas, para obter a visualizaoda figura 3.7).

    Figura 3.7 Deslocamento para hemodilise, Mato Grosso do Sul, 2002.

    O novo tema apresenta as ligaes entre os municpios, representadaspor linhas retas, exceto no caso das ligaes dentro um mesmo municpio,indicadas por um crculo. Observe que a tabela associada ao tema apresentao cdigo e nome dos municpios de origem e de destino, o valor do fluxo, o totalde autorizaes na origem (TOT1) e no destino (TOT2), uma identificao internado programa, e a distncia em linha reta (em quilmetros) entre as sedes.

    D) Gerao da redePara obter a estrutura da rede, recorde-se que dois itens so necessrios,

    uma medida de intensidade da ligao, que permita identificar o fluxodominante (o maior entre os que partem de determinada origem) e uma medidade tamanho dos lugares, que permita hierarquiz-los. O programa permiteselecionar essa varivel na tabela de fluxos ou no tema original (aqui o temados municpios).

  • 141

    Exerccio 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise,no Estado do Mato Grosso do Sul.

    Clique novamente no Menu Arquivo > Plugins > Flow e selecione a opoGerar rede:

    17. No boto Coluna de peso dos dados de fluxo, selecione a varivel Fluxo,

    para indicar a intensidade da ligao;

    18. No quadro Informao de dominncia dos dados de fluxos, selecionea opo Usar coluna da tabela dos dados de fluxo e a varivel TOT2, para usaro total de procedimentos autorizados no municpio de destino com medida de

    tamanho dos municpios. No caso de seleo da outra opo Usar o temade referncia deveria ser indicado o tema e o nome da varivel selecionada;

    19. No quadro Nome do tema de dominncia, selecione um nome para onovo tema (sugere-se um nome que recorde a varivel selecionada para definira hierarquia);

    20. No quadro Nome da coluna de sada indique um prefixo que identificar

    as informaes geradas nesta etapa;

    21. Clique em Gerar rede para executar a operao;

    22. Feche novamente a janela de Fluxos, para exibir a rede.

    Figura 3.8 Tela para gerao da rede.

  • 142

    Como resultado dessa operao, identificam-se as subordinaes, o arcabouoe a hierarquia da rede. Ao final, novas colunas so acrescentadas aos temas jexistentes. O tema de municpios ms_mun conta agora com 6 novas colunas,iniciadas com o prefixo selecionado no item 20, e identificadas a seguir:

    ANEXO - Exerccios

    O tema de fluxos (fluxos) conta com mais uma coluna t2_main_flow quedistingue os fluxos dominantes (1) dos demais (-1).

    Alm disso, dois novos temas, tot2_main_flow e tot2_level_0, so criados apartir dos temas de fluxos e de municpios. O primeiro tot2_main_flow conservaapenas as ligaes dominantes, e o segundo tot2_level_0, os municpios de nvel0, aqueles cujo maior fluxo se dirige para um municpio menor que ele mesmo.

    Duas redes so identificadas, de tamanhos bem diversos: a de CampoGrande, abrangendo a maior parte do estado, e a de Trs Lagoas, com apenasum municpio subordinado. Dos centros subordinados a Campo Grande,dois apresentam sub-rede prpria: Dourados, que subordina 14 municpiosao sul do estado, e Corumb, ao qual est vinculada Ladrio. A figura 3.9,utilizando recursos de mapeamento temtico do TerraView, exemplifica umaforma de examinar essas redes.

    t2_net_level nvel hierrquico do municpio (0 cabea de rede, 1 imediatamente inferior, etc.)t2_in

    t2_out

    t2_sum_in

    t2_sum_out

    t2_no_sup

    total de municpios que tm fluxos para o municpio de referncia

    total de municpios para os quais o municpio de referncia envia fluxos

    total de fluxos com destino ao municpio de referncia

    total de fluxos com origem no municpio de referncia

    cdigo do municpio de nvel imediatamente superior ao qual est ligado o municpio de referncia

    Figura 3.9 Nveis hierrquicos e ligaes dominantes.

  • 143

    Exerccio 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise,no Estado do Mato Grosso do Sul.

    E) Classificao dos fluxosUma vez identificado o arcabouo da rede, possvel classificar os fluxos

    segundo uma tipologia que vai alm da simples identificao do fluxodominante. A possibilidade de realizar essa classificao referida a diferentesnveis enriquece a viso da rede.

    23. No Menu Arquivo > Plugins > Flow, selecione a opo Classificaodos dados de Fluxo;

    24. No boto Coluna de peso dos dados de fluxo, selecione novamente avarivel Fluxo para indicar a intensidade da ligao;

    25. No quadro Flow > Informao de dominncia dos dados de fluxo,selecione novamente a opo Usar coluna da tabela dos dados de fluxo e avarivel TOT2 para usar o total de procedimentos autorizados no municpiode destino com medida de tamanho dos municpios. Como observadoanteriormente, caso seja selecionada a outra opo Usar o tema de referncia deve-se indicar o tema e o nome da varivel selecionada;

    26. No quadro Nvel de corte, indique o nvel para cortar a rede de forma aobter um conjunto inferior e outro superior. Selecione inicialmente o nvel 0,que no divide a rede;

    27. No quadro Nome da coluna de sada indique um prefixo que identificaras informaes geradas nesta etapa;

    28. Clique em Classificar para executar a operao.

    Figura 3.10 Tela para classificao dos fluxos.

  • 144

    Repetindo a etapa de classificao, desta vez selecionando o nvel 1 comonvel de corte, com o prefixo ref1 para as novas colunas, obtm-se osresultados apresentados na figura 3.12. Como o nvel 0 est agora acima docorte da classificao, os fluxos que se dirigem para os centros deste nvelso classificados no tipo Ascendente Mesma Rede. Os fluxos do tipoHierrquico-Ascendente Direto so agora os que se dirigem para Douradose Corumb, ou seja, aqueles dos nveis 2 para os nveis 1.

    Como resultado dessa operao, os fluxos so classificados, e estainformao acrescentada aos temas de fluxos, em 3 novas colunas, iniciadascom o prefixo selecionado no item 27, e identificadas a seguir:

    ANEXO - Exerccios

    Nos temas de municpios, acrescenta-se a coluna ref0_Top, que registra ocdigo do municpio que constitui o topo da rede, ou do ramo, no nvel internoda classificao, que, para o corte no nvel 0 o prprio nvel 0.

    A classificao dos fluxos destaca a influncia de Campo Grande nas sub-redes de Dourados e Corumb, com a presena de fluxos do tipo Hierrquico-Ascendente em Curto Circuito, alm daqueles do tipo Hierrquico-AscendenteDireto e das ligaes locais, e este padro est representado na figura 3.11.

    ref0_COD

    ref0_NOME

    ref0_RELATION

    cdigo numrico do tipo do fluxo

    nome do tipo

    proporo do fluxo classificado no total de fluxos emitidos

    Figura 3.11 Tipologia dos fluxos referida ao nvel zero.

  • 145

    Exerccio 3: Mapeamento e Classificao dos Fluxos de Origem e Destino de Pacientes de Hemodilise,no Estado do Mato Grosso do Sul.

    Figura 3.12 - Tipologia dos fluxos referida ao nvel 1.

    3.2 Questes

    Considerando que exigncia de deslocamentos freqentes para otratamento em alguns locais significa que a distncia entre a residncia e aclnica pode representar barreira importante ao tratamento, e dado o padrode fluxos, o que pode ser dito das condies de acesso ao tratamento dehemodilise no exemplo estudado?

    Considerando que necessrio um nmero mnimo de pacientes paraviabilizar o funcionamento de clnicas de hemodilise, no possvelcontemplar a implantao de clnicas em todos os municpios. Entretanto,reas que combinam a presena de municpios que no registram pacientesem tratamento, e a de municpios cujos residentes so submetidos a extensosdeslocamentos podem ser avaliadas em termos da convenincia deestabelecer novos plos. Que reas poderiam ser propostas com base nosresultados do exerccio?

  • 146

  • 147

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    Abordagens Espaciais na Sade PblicaOrganizadores: Simone M. Santos e Christovam Barcellos

    Sistemas de Informaes Geogrficas e Anlise Espacialna Sade PblicaOrganizadores: Simone M. Santos e Reinaldo Souza-Santos

    Introduo Estatstica Espacial para a Sade PblicaOrganizadores: Simone M. Santos e Wayner V. Souza

    VOLUME 1

    VOLUME 2

    VOLUME 3

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    Esta obra foi produzida no Rio de Janeiro pelo Departamento de Programao Visual ICICT Fiocruz, em agosto de 2007. A composio empregou as tipologias Arial, ArialNarrow, Arial Black e Zapf Humanist 601. O papel utilizado para miolo o Couchfosco L2 - 95 g/m2. E, para a capa, Supremo Alto Alvura 275 g/m2.

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