Geoprocessamento Aplicado ao Diagnóstico e Espacialização da Infra-estrutura Viária Rural

Ano: 2006 | Volume: 2 | Número: 2

Autores: Adriana G. Salbego, Enio Giotto, Pedro Roberto de Azambuja Madruga

Palavras-chave: sistema de informação geográfica, cartografia digital

Resumo Português:

A presente pesquisa teve como objetivo a aplicação de técnicas de
geoprocessamento, visando o diagnóstico e espacialização da infraestrutura
viária rural do município de Nova Esperança do Sul, RS. A
base cartográfi ca digital do município foi elaborada a partir de dados
existentes em meio analógico (cartas topográfi cas - escala 1:50.000 e
mapa da zona urbana -1:5.000) e levantamento de campo, através de
receptor GPS de navegação. Através da sobreposição dos planos de
informação referente a rede viária rural, foi possível realizar a análise
temporal, constatando-se que o traçado estava bastante desatualizado, e
avaliar a integração geométrica entre os dados, onde os deslocamentos
apresentados em relação ao posicionamento foi avaliado a partir
de dez pontos coletados em entroncamentos, comum aos planos de
informação, obtendo-se como desvio padrão, 10,5727 m e 32,3446 m,
para as coordenadas E e N, respectivamente, atendendo a PEC (precisão
de exatidão cartográfi ca) para mapas de classe C, na escala 1:50.000.
Constatou-se a necessidade de manutenção/substituição de 05 obrasde-
arte (pontes/ bueiros) e 06 paradas de ônibus, as quais apresentam
péssimas condições de conservação. O MNT nos permitiu a representação
tridimensional do relevo e a obtenção dos perfi s topográfi cos. O mapa de
classes de declividade mostrou que o intervalo de classes que predomina
no município é de 8-20%, defi nido como relevo ondulado, representando
38,53% da área total do município. Foram levantados e caracterizados os pontos e trechos críticos apresentados na rede viária rural. Os dados
referentes à infra-estrutura viária rural foram armazenados em um
banco de dados indexado ao mapa, possibilitando assim atividades de
planejamento, gerenciamento, bem como a atualização constante dos
dados. Neste sentido, pode-se concluir que a aplicação das técnicas de
geoprocessamento mostraram-se bastante efi cientes, embora mereçam
inúmeras considerações.

Resumo Inglês:

The present research intends to apply the techniques of geoprocessing to
the diagnosis and to the spacialization of the rural road infra-structure of
the district of Nova Esperança do Sul, RS. The cartographic digital base
of the district was elaborated based on existing data in analogical medium
(topographic maps – scale 1:50.000 and map of the urban area - 1:5.000)
and fi eld survey, by means of GPS receptor of navigation. By means of
the overlay of plans of information referring to the rural road network,
a temporal analysis was carried out in order to fi nd out that the line of
demarcation was outdated. Subsequently, an evaluation of the geometrical
integration among the data was also carried out, where the existing
displacements in relation to the positioning were evaluated on the basis
of the ten points collected in junctions, common to the information plans,
obtaining as a standard deviation of 10,5727 m. and of 32,3446 m. for
the coordinates E and N, respectively, corresponding to PEC (precision
of cartographic accuracy) for class maps C, in the scale 1:50.000. As a
result, it was verifi ed the need for the maintenance/substitution of 05
roadworks (bridges, storm drains) and of 06 bus stops, which present
terrible conservation conditions. The MNT allowed us to obtain the threedimensional
representation of the relief and of the topographical profi les.
The map of slope class showed that the interval of classes that prevails
in the district is of 8-20%, defi ned as an undulating relief, representing
38,53% of the total area of the district. The points and critical area spaces
presented in the rural road network were analyzed and characterized. Data
referring to the rural road infra-structure were stored in a database indexed
to the map, facilitating, in this way, planning activities, management as
well as the constant modernization of the data.