Transformações socioespaciais em Angra dos Reis e Parati (RJ) de 1960/70 a 2010

Esta pesquisa tem como objetivo analisar as transformações socioespaciais ocorridas em Angra dos Reis e Parati no período que compreende os anos de 1960/70 a 2010. Para isso, discutiu-se o conceito de espaço geográfico considerando obras dos autores Milton Santos, Doreen Massey e Roberto Lobato Corrêa, buscando identificar as concepções destes sobre o conceito em questão e de que maneira as transformações ocorrem nos espaços, alterando sua forma e conteúdo de maneira singular e diversa. A possibilidade do acontecer diferente, da não linearidade dos espaços no tempo e de que a multiplicidade abre caminho para inúmeros arranjos diferenciados, permitem concluir que os espaços são diferentes, ainda que considerado todo o movimento globalizante do qual fazem parte. Para analisar as transformações, utilizou-se imagens de satélite (Landsat 2 e 5) dos anos de 1977, 1990 e 2010 a fim de gerar mapas de onde foi possível verificar a expansão das áreas urbanas. Em conjunto, trabalhou-se com dados econômicos e populacionais de censos produzidos pelo IBGE, dados da EMATER e outros utilizados na elaboração de quadros e tabelas sobre a estrutura socioeconômica dos municípios. Foram selecionadas fotografias antigas fornecidas pelo IPHAN, IBGE e outras fontes para ilustrar as transformações apresentadas. Trabalhou-se com as interações espaciais e os fluxos, apontados por Roberto Lobato Corrêa e Milton Santos, respectivamente, para entender como as organizações espaciais de cada município vão se modificando, na medida em que as interações também se transformam. Por meio de um resgate histórico, retrocedendo um pouco no tempo para o século XIX, buscou-se compreender como o ouro, o café, a ferrovia e o porto explicam, em parte, essa dinâmica diferenciada de transformação. E no decorrer das décadas do século XX, foram identificados os principais elementos que originaram as mudanças analisadas no período escolhido, sendo as usinas nucleares, o estaleiro naval, a rodovia BR-101, o turismo e o terminal de petróleo da Petrobrás. Ao falar da expansão urbana discutiu-se sobre o espaço rural e a sua hibridização, assumindo novas configurações com a incorporação de valores, formas, comportamentos e práticas urbanas.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.