Modelagem dinâmica espacial : cartografia prospectiva e o valor da terra

• Autor(a) principal: Bledow, Gustavo Diego
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/271861
• topic: Sensoriamento remoto; Modelos dinâmicos espaciais; Redes neurais artificiais; Spatial dynamic modeling; Artificial neural networks; Cellular automata; Explanatory variables; Land value

A modelagem dinâmica espacial concentra-se na obtenção e calibração de regras de transição que possibilitam a construção de cenários futuros, isto é, a simulação da ocupação espacial com base nos modelos obtidos. O processo de utilização do solo envolve externalidades que, de maneira mais ampla, geram as chamadas sinergias urbanas; estando associado a uma lógica de valorização intrínseca à reprodução do capital incorporador, exercendo um papel fundamental no processo de estruturação dos espaços das cidades. Nesse sentido, o presente estudo objetiva examinar a influência do valor da terra na construção de modelos urbanos, verificando se sua inserção como variável explicativa auxilia na estimativa de cenários futuros de uso e cobertura do solo. A metodologia adotada associou técnicas de aprendizagem de máquina, baseadas em Redes Neurais Artificiais, para modelagem do potencial de transição, com autômatos celulares para simular cenários futuros de uso do solo. Nesse processo foram realizadas duas modelagens. Na primeira foram inseridas as variáveis referentes à estrutura viária, à rede hidrográfica, às morfometrias de relevo e ao Plano Diretor Municipal, que normalmente são utilizadas em modelagens dinâmicas espaciais. E na segunda, além dessas variáveis, foi agregado o parâmetro valor da terra. Foi realizado um estudo de caso na região do município de Taquari/RS, para analisar modificações temporais espaçadas em 10 anos. Ambos os modelos obtidos convergiram com a realidade, apresentando pequena diferença entre si. O primeiro modelo alcançou uma precisão geral equivalente a 86,51%, com fator Kappa geral de 0,625. O modelo com o valor da terra apresentou leve melhora com precisão geral equivalente a 86,93% e fator Kappa geral de 0,651.