TNC - Dinâmica de Uso do Solo

Sobre o Projeto

A Sigma Geosistemas foi contratada pela TNC (The Nature Conservancy) para o mapeamento de diversas áreas no Brasil, em diferentes biomas, para realização da dinâmica temporal (comparação entre as bases geradas) do uso do solo.

Este projeto, abrangeu os seguintes municípios:

  • Jundiaí - SP;
  • São Desidério - BA;
  • Luis Eduardo Magalhães - BA;
  • Formosa do Rio Preto - BA:
  • Correntina - BA;
  • Cumaru do Norte - PA;

O projeto consistiu nas seguintes etapas:

  1. Criação do modelo de dados aderente a INDE;
  2. Segmentação e classificação supervisionada das áreas - para os anos de 2008 e 2012;
  3. Digitalização e correção da base cartográfica - para os anos 2008 e 2012;
  4. Geração de métricas de drenagem;
  5. Geração de métricas de APP (Área de Preservação Permanente);
  6. Comparação temporal entre 2008 e 2012, gerando a dinâmica do uso do solo, identificando prioritariamente três classes:
    1. Recuperação vegetal;
    2. Desmatamento;
    3. Sem mudança;

Em todas estas áreas, foram utilizadas diversas imagens de satélite:

  • RapidEye
  • GeoEye
  • LandSat
  • SPOT

Foram mapeados os seguintes temas:

  1. Sistema de Transportes;
  2. Hidrografia;
    1. Nascentes;
    2. Drenagem unifilar;
    3. Drenagem bifiliar;
    4. Massa D'água (represas, lagos, lagoas, açudes, etc.);
  3. Limites políticos;
  4. Área de Preservação Permanente;
  5. Uso do Solo;
    1. Afloramento Rochoso
    2. Área Urbana
    3. Campo Limpo
    4. Campo Sujo
    5. Cerrado
    6. Cultura indefinida
    7. Culturas anuais
    8. Culturas permanentes
    9. Depósito de lixo
    10. Infraestrutura
    11. Mata Ciliar
    12. Mineração
    13. Outro uso antrópico
    14. Pasto
    15. Silvicultura
    16. Várzea
    17. Via Pavimentada
    18. Via sem pavimentação

Além de todo o trabalho de escritório, foi realizado uma etapa de campo, de forma a amostrar pontos aleatórios na área do projeto, onde foi feita a comparação entre a classificação de escritório e a classificação real em campo, de forma a gerar um índice de Kappa. Após verificação, garantimos um índice kappa maior do que 90%.

Detalhes do Projeto
  • Empresa:
    TNC
  • Website:
  • Categoria:
    Geoprocessamento
  • Tecnologias:
    QGIS, Python, Cartohelper, X9, Django, PostgreSQL, PostGIS
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