O artigo em tela buscou descrever o processo realizado para o mapeamento de ocupações em Faixas de Domínio (FDs) rodoviárias, ao longo de mais de 12.000 km de rodovias no estado da Bahia (BA), sob responsabilidade da Secretaria de Infraestrutura do Estado da Bahia (SEINFRA), em 18 meses.
O número de ocupações a ser cadastrado em um curto espaço de tempo (quando observada a extensão da malha rodoviária), se apresentou como um desafio para a empresa STE – Serviços Técnicos de Engenharia S/A.
Diante desse cenário, foi necessário otimizar a coleta de dados em campo, sistematizar o mapeamento e automatizar rotinas dentro do ArcGIS Pro, para atender a demanda no prazo previsto.
Antes da Melhoria e os Nossos Desafios:
Por FD, se entende a base física sobre a qual se situa uma rodovia, contemplando as pistas de rolamento, canteiros, obras de arte, acostamentos, sinalização e faixa lateral de segurança, com limites definidos conforme projeto executivo da rodovia, decretos de utilidade pública, ou em projetos de desapropriação (DNIT, 2020).
As ocupações a serem cadastradas, dentro da FD, de acordo com a solicitação da SEINFRA, nos aproximadamente 12.000 km de rodovias (Figura 1), contemplaram edificações, acessos, muros, cercas, estacionamentos, balanças de pesagem, postes e paradas de ônibus, entre outros.
Além disso, a cada uma dessas ocupações, precisariam ser apresentadas informações referentes às características e localização, como lado da pista, distância do eixo, coordenadas, área, extensão e perímetro, totalizando em torno de 25 informações por ocupação.
Tradicionalmente, os cadastros multifinalitários são elaborados com base em levantamento topográfico realizado para cada propriedade, individualmente.
Após a coleta dos dados em campo, estes são tratados e processados em ambiente de escritório, resultando na elaboração das plantas baixas, memoriais descritivos e analíticos.
Esses documentos permitem obter o inventário das ocupações de um espaço geográfico, possibilitando, entre outras finalidades, a gestão e o planejamento adequados da área de interesse.
Dada a extensão e área contempladas pelo contrato mencionado, dentro do cronograma estabelecido, seria necessário um maior número de equipes em campo e escritório para atender a demanda, aumentando o risco de acidentes com colaboradores trabalhando junto às rodovias em operação, bem como, o possível comprometimento da execução dos trabalhos de campo, frente às condições climáticas, entre outras dificuldades que poderiam comprometer a execução das atividades, no tempo determinado.
Nossa Metodologia Inovadora:
Em 2019, a STE S/A criou o Hubittat, um hub de inovação aberta nas áreas de infraestrutura, mobilidade e socioambiental.
O Hubittat conta com uma equipe multidisciplinar e tem por objetivo encontrar soluções inovadoras e sustentáveis, para geração de novos produtos, projetos e otimização de processos, com foco em ganhos de produtividade, impacto, qualidade e economia.
Assim, diante do desafio que se apresentava, a STE S/A se valeu da sua larga experiência com levantamentos realizados em Faixas de Domínio rodoviárias e desenvolveu junto com o Hubittat uma metodologia inovadora para inventariar os mais de 12.000 km de FDs.
Os trabalhos envolvendo empreendimentos lineares, como de rodovias, geralmente são desafiadores, uma vez que a área de estudo se estende, muitas vezes, por dezenas de quilômetros, o que demanda busca constante por soluções que viabilizem o trabalho dentro dos cronogramas propostos com a qualidade desejada.
Dessa forma, a Consultora propôs a metodologia anteriormente mencionada que abarcou a aquisição de dados de campo por meio de Vídeo Registro Georreferenciado (VRG) e imagens aéreas para mapear e cadastrar as ocupações encontradas nas FDs sob responsabilidade da SEINFRA.
A metologia foi aprovada junto à Contratante antes do início dos trabalhos e buscou contemplar as Especificações Técnicas, necessárias para atendimento ao escopo, não causando prejuízos ao produto elaborado, visando a gestão das FDs rodoviárias em questão.
O Desenvolvimento da Solução:
A primeira etapa do trabalho consistiu em delimitar a malha de rodovias a serem abarcadas pelos mapeamentos.
A Contratante disponibilizou uma malha vetorial, em formato shapefile contendo os eixos das rodovias da Bahia, com aproximadamente 28.000 km de extensão.
Frente aos critérios informados pela Contratante para seleção das rodovias a serem contempladas, a equipe da empresa Consultora, utilizando o software ArcGIS Pro, selecionou a malha de trabalho, que totalizou em 12.380,69 km de extensão.
Em seguida, tiveram início as atividades de campo por meio da filmagem das rodovias selecionadas com o VRG, adquirido por meio de câmeras GoPro Hero 8.
Essas câmeras funcionam abarcadas em automóveis e percorreram a malha rodoviária em estudo (conforme pode ser visualizado na Figura 2), em ambos os sentidos da via, totalizando 26.942,88 km de extensão de rodovias com filmagens.
Assim que os primeiros VRGs foram gerados, iniciou-se em escritório, mapeamento das ocupações com o apoio de imagens de satélite de alta resolução espacial, para as áreas de baixa densidade de ocupação (de 0 até 30 ocupações por quilômetro), totalizando 10.166,49 km de extensão e ortomosaicos obtidos por Aeronave Remotamente Pilotada (ARP), para áreas com alta e média densidade de ocupação (com mais de 30 ocupações por quilômetro), totalizando 2.478,70 km de extensão.
A maior parte dos segmentos contemplados pela execução dos serviços, abarcou segmentos de baixa densidade de ocupação, sendo compreendidos, por tanto, com imagem de satélite.
A metodologia previu ainda realizar o mapeamento das ocupações por meio do software ArcGIS Pro, onde foi possível, através da extensão Full Motion Vídeo e de outras ferramentas similares, utilizar as imagens aéreas em conjunto com os VRGs, facilitando a identificação da ocupação e as respectivas informações, como pode ser visto nas Figura 3 e Figura 4.
A utilização do ArcGIS Pro possibilitou a configuração de um Model Builder para automatizar a inserção das 25 informações a serem preenchidas para cada uma das ocupações mapeadas, resultando em uma redução considerável do tempo gasto manualmente (aproximadamente 3 horas por trecho de rodovia mapeado) para inserção desses dados.
O Model Builder desenvolvido executou procedimentos que permitiram o preenchimento automatizado de informações, anteriormente identificadas e inseridas manualmente com base nos dados do próprio cadastro, como área, perímetro e distância em relação ao eixo da rodovia entre outros (Figura 5).
A conclusão do mapeamento e respectivo cadastro no ArcGIS Pro, permitiu significativa otimização do tempo para execução do trabalho, uma vez que os dados foram mapeados por meio de imagens aéreas e VRG, além da otimização de inserção das informações, prática que representou importante inovação no processo.
Posteriormente, o cadastro foi importado no software AutoCAD a partir de um script desenvolvido no Microsoft Excel que possibilitou a importação dos dados em lotes, criando automaticamente as plantas cadastrais para cada ocupação representada pela geometria de polígono, como as edificações, conforme pode ser visto na Figura 6.
Os resultados apontam produtos elaborados em larga escala com qualidade e precisão que atendem aos requisitos das Especificações Técnicas e ao objetivo de corroborar na gestão e planejamento das FDs sob responsabilidade da SEINFRA.
Ao todo, foram cadastradas 585.708 ocupações, distribuídas em 24 diferentes tipologias e o gerenciamento desses resultados foi acompanhado através do ArcGIS Online, por meio dos Dashboards, conforme pode ser visto na Figura 7.
Os resultados foram disponibilizados ao Contratante em formato Portable Document Format (PDF), AutoCAD, Excel e shapefile.
Adicionalmente, foi entregue, de forma mensal, um mapa de calor, elaborado no ArcGIS Pro, utilizando a metodologia da Densidade de Kernel.
Essa metodologia permite quantificar as relações dos pontos de ocupação dentro de um raio de influência determinado, utilizando uma função estatística específica.
Ao aplicar a densidade de Kernel, é possível examinar os padrões traçados por esse conjunto de dados pontuais, fornecendo uma estimativa da densidade de ocupação em toda a área de estudo.
Essa abordagem não apenas permite visualizar a distribuição espacial das ocupações, mas também auxilia na identificação de áreas de maior concentração ou atividade, fundamentais para o planejamento e gestão eficientes das faixas de domínio das rodovias (ESRI, 2024; BERGAMASCHI, 2010 apud RIZZATTI, et al., 2020), o mapa de calor final, pode ser consultado na Figura 8.
Nossos Ganhos e Benefícios:
Após implementadas as melhorias no processo supracitado, observou-se que o trabalho que anteriormente seria executado com muitas equipes em campo e em escritório, e que também dispendia de um tempo muito maior para execução, foi otimizado, permitindo que o cronograma estipulado pelas Especificações Técnicas fosse atendido.
Estima-se que 4 equipes de topografia, demandassem 36 meses para a cadastrar as 585.708 ocupações cadastradas em 18 meses de acordo com a metodologia apresentada.
Estima-se ainda que em escritório, caso fosse adotada a prática tradicional, também haveria acréscimo de mais de 50% do tempo utilizado para realizar o mapeamento, cadastramento e geração das plantas referentes às ocupações identificadas.
Dessa forma, observou-se um significativo ganho em termos de tempo e custos, além de uma redução considerável dos riscos associados ao trabalho de campo, executado às margens de rodovias.
Mesmo com o prazo curto, para atender a demanda, graças a adoção da nova metodologia, a Consultora conseguiu discutir com o cliente melhores formas de apresentar o trabalho, subsidiando o cliente à tomada de decisões e fornecendo outras informações cartográficas que auxiliaram a SEINFRA a contextualizar o cadastro realizado junto a área geográfica preestabelecida (FD sob responsabilidade da SEINFRA).
Visão de futuro:
A empresa Consultora acredita que essa metodologia representa uma inovação na elaboração de cadastros multifinalitários.
Ela possibilita a realização do trabalho com maior agilidade, precisão e potencial para melhorias, uma vez que a redução do trabalho de campo está diretamente associada ao ganho de tempo em diversas etapas do processo.
No entanto, é fundamental verificar as especificidades de cada demanda, a fim de assegurar que o formato adotado atenda plenamente às exigências do produto a ser entregue.
Acredita-se que para aprimorar o processo ainda é necessário automatizar a etapa de mapeamento das ocupações, a qual possui potencialidade de ser atendida através de reconhecimento por inteligência artificial.
Dessa forma, por meio do Hubittat, a STE SA, vem estudando maneiras de tornar essa melhoria uma realidade, embora se constitua um grande desafio, haja vista a quantidade de tipologias a serem reconhecidas e os insumos e tempo necessários para tanto.
Autores
- Hubittat – Laboratório de Inovação Aberta da Empresa STE/SA
- Adriano Peixoto Panazzolo
- Aline Farias
- Ahiana Maus do Amaral
- Chaiana Teixeira da Silva
- Daniela Viegas
- Érika Piacheski de Abreu
- João Paulo Delapasse Simioni
- Josiane Gomes
- Karine Bettio Constantino
- Maithê Warken Jerônimo
- Sander Fraga Farinha da Silva
- Stephen Souza Michel
Referências
ESRI. 2024. Manual do Software ArcGIS Pro 3.2: How Kernel Density works. Disponível em: < https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/how-kernel-density-works.htm> Acesso em: 24 de dez. de 2024.
Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT). 2020 atualizado em 2024. Faixa de Domínio. Rodoviário. Operações Rodoviárias. Disponível em:https://www.gov.br/dnit/pt-br/rodovias/operacoes-rodoviarias/faixa-de-dominio Acesso em: 30 dez. de 2024.
RIZZATI, M.; BATISTA, N. L.; SPODE, P. L. C; ERTHAL, D. B.; FARIA, R. SCOTTI, A. A. V.; TRENTIN, R.; PETSCH, C.; COSTA, L. T.; Q., J. H. Mapeamento da Covid-19 por Meio da Densidade De Kernel. Instituo Federal Catarinense (IFC). Revista Metodologias e Aprendizado. Volume 3. Jun. de 2020. ISSN 2674 – 9009.Disponível em: < https://publicacoes.ifc.edu.br/index.php/metapre/article/view/1312>. Acesso em 24 de dez. de 2024.