Localização óptima para plano especial de reabilitação do Alto da Cova da Moura
1. LOCALIZAÇÃO ÓPTIMA PARA
PLANO ESPECIAL DE REABILITAÇÃO
DO ALTO DA COVA DA MOURA
Trabalho realizado no âmbito do Curso de Especialização Tecnológica em
Sistemas de Informação Geográfica por:
Diogo Fonseca de Matos
30.07.2009
Docente: Sérgio Prazeres
3. RESUMO
Este projecto tem como objectivo encontrar localizações óptimas para a
construção de novos fogos no concelho da Amadora, no âmbito do Plano
Especial de Reabilitação (PER), para os habitantes do Alto da Cova da Moura,
elaborado maioritariamente em ambiente ArcGis de forma a criar metodologias
e processos para chegar ao objectivo proposto, num enquadramento geral do
problema. Foi realizada análise espacial de forma a poder conjugar a
informação e chegar a um resultado esperado para o trabalho.
Foi, deste modo, adquirida e criada informação representante de factores
importantes, que conjugados entre si, podem ser determinantes a encontrar a
localização pretendida.
No seu desenvolvimento, foi necessário filtrar e suprimir alguma da informação
adquirida, sistematizando, simplificando e melhorando o seu avanço, por se
concluir que algumas das variáveis não seriam necessárias ao projecto.
Palavras-chave – Georreferenciação; Amadora; PER (Plano Especial de
Reabilitação); Análise Espacial; Localização Óptima; Model Builder.
3
4. 1. INTRODUÇÃO
Plano Especial de Reabilitação (PER) trata-se da concessão de apoios
financeiros para a construção, aquisição ou arrendamento de fogos destinados
ao realojamento de agregados familiares residentes em habitações
clandestinas, em barracas, ou habitações similares.
O principal objectivo deste trabalho consiste no Plano Especial de Reabilitação,
onde todo o trabalho foi desenvolvido no sentido de encontrar locais óptimos
para a construção de novos fogos para os actuais habitantes do Alto da Cova
da Moura, no âmbito do PER.
Os objectivos do projecto passam pela aquisição e criação de informação
geográfica, manipulando-a maioritariamente em ambiente ArcGis, de forma a
chegar aos locais óptimos para construção, previstos para o trabalho.
Com se pode verificar na figura 1, o concelho da Amadora situa-se no distrito
de Lisboa, ocupando um total de 2378,16 Ha, composta por onze freguesias:
Alfragide, Brandoa, Buraca, Damaia, Falagueira, Mina, Reboleira, Venteira,
Alfornelos, São Brás e Venda Nova.
O bairro Alto da Cova da Moura situa-se na freguesia da Damaia, estando a
maior parte dos seus moradores registados na freguesia da Buraca. Trata-se
de um bairro clandestino com cerca de 147036,41 m2 nascido nos anos 70,
mais precisamente depois do 25 de Abril, onde cerca de 50% dos seus
moradores tem menos de 25 anos.
É considerado um dos bairros mais problemáticos do país, devido
principalmente aos problemas sociais dos moradores mais jovens. Outro grave
problema deste bairro é a imigração ilegal. Tratando-se de um bairro
4
5. clandestino, não tendo assim fiscalização adequada por parte das autoridades,
é o refúgio ideal para muitos imigrantes, principalmente africanos e de leste.
Muitos destes imigrantes desejam a legalização mas, não estando as moradias
legalizadas, torna-se quase impossível essa mesma legalização.
Um antigo estudo para a requalificação desta zona, aponta para uma
demolição de 80% das casas.
A preferência para a localização do PER passa sempre pelo mesmo concelho.
Um dos objectivos foi tentar a localização óptima inserida em outros núcleos
urbanos concretos do concelho, não querendo assim isolar os actuais
moradores do bairro que, caso acontecesse esse isolamento, não resolveria o
actual problema.
Acreditando que um Plano Especial de Reabilitação levaria a uma considerável
melhoria dos moradores, que passariam a usufruir de melhores condições
habitacionais e, consequentemente, melhores condições de vida, foi realizado
o projecto em questão.
5
6. Figura 1- Mapa representativo da localização do concelho da Amadora com
limites de Freguesia do mesmo concelho.
6
7. 2. DESENVOLVIMENTO
2.1 Objectivo
2.1.1 Descrição do Objectivo
Definir uma localização óptima para construção de novos fogos assume assim
uma importância elevada, tendo em conta a problemática que se vive na área
de estudo. É extremamente necessário definir a localização óptima para
construção antes de se proceder à reabilitação da área de estudo, por ser
impossível manter os moradores, ao mesmo tempo, na actual zona onde
vivem. Deste modo, é necessário adquirir e criar informação que seja
necessária para encontrar o objectivo proposto para o trabalho. Neste caso,
será necessário trabalhar a informação geográfica, realizando análise espacial,
de modo a obter resultados que sejam satisfatórios para o projecto, com base
nos parâmetros definidos para o mesmo.
2.1.2 Dados Utilizados
Numa fase inicial, foi necessário identificar as variáveis Biofísicas Naturais,
Biofísicas Antropológicas e Biofísicas Socioculturais necessárias ao projecto.
Com o decorrer do trabalho, foi-se chegando à conclusão de que algumas das
variáveis definidas inicialmente eram dispensáveis à conclusão do mesmo,
sendo assim retiradas do projecto.
7
8. A primeira fase a realizar para o trabalho foi adquirir toda a informação que
estivesse disponível online e de forma gratuita, através das várias entidades
fornecedoras (ver bibliografia).
A informação recolhida para o desenvolvimento do projecto foi:
- CAOP (Carta Administrativa Oficial de Portugal);
- Vértices geodésicos em shapefile;
- Cartas Militares 1/25000 em formato digital (416, 417, 430 e 431);
- PDM de Ordenamento e de Condicionantes;
- Do site da Câmara Municipal da Amadora, foi retirada cartografia temática em
formato PDF, representante dos vários equipamentos presentes no concelho,
tais como:
- Equipamentos de Educação e Ensino;
- Equipamentos de Saúde;
- Equipamentos de Segurança Pública e Protecção Civil;
- Equipamentos de Solidariedade e Segurança Social;
- Equipamentos Desportivos;
- Mercados;
- Núcleos Degradados;
- Património Arquitectónico e Arqueológico;
- Transportes Colectivos;
- Preço do solo.
Todos os elementos mencionados foram escolhidos com base na problemática
do projecto, na área de estudo e, principalmente, com base no histórico dos
moradores que se encontram actualmente no bairro do Alto da Cova da Moura.
8
9. Com todos os elementos mencionados, foi criada informação geográfica
fundamental à realização do projecto. As variáveis criadas serão fundamentais
para se poder realizar a análise espacial, indispensável para a definição da
localização óptima.
2.2 Metodologia
2.2.1 Georreferenciação e Vectorização
Adquiridos os elementos mencionados no ponto anterior, é necessário
manipular e criar informação através dos mesmos.
É de referir que todo o projecto foi desenvolvido no sistema de coordenadas
Datum73_Hayford_Gauss_IPCC.
Para isso, foi criada uma GeoDatabase, que contêm FeatureDataset, de forma
a guardar toda a informação geográfica criada em ambiente ArcGis, ou
exportada de ambiente AutoDesk. As FeatureDataset foram criadas de maneira
a que a informação fosse facilmente encontrada, mesmo que a GeoDatabase
fosse utilizada por qualquer outra pessoa estranha ao projecto. A nomenclatura
das nossas variáveis e a informação criada para o trabalho foi definida de
modo a que fosse também perceptível por qualquer outra pessoa, sem nunca
esquecer o conteúdo da mesma.
De toda a informação recolhida apenas a CAOP e os vértices geodésicos não
se tratam de cartas ou mapas. Assim sendo, como todas as cartas não
continham sistema de coordenadas definido, foi necessário proceder à
georreferenciação de todas as cartas. Foram usados os vértices geodésicos,
para as cartas militares 1/25000, e os limites do concelho, para as restantes
9
10. cartas, como pontos de referência à georreferenciação, tentando sempre o
menor erro possível. Todos os pontos dados foram guardados em ficheiro de
texto para o caso de podermos vir a necessitar dos mesmos, em caso de surgir
algum problema com as cartas, como por exemplo perderem-se e ser
necessária uma nova aquisição da mesma informação e, consequentemente,
ser necessária uma nova georreferenciação.
Georreferenciadas, todas as cartas servirão de base à vectorização, de forma a
criarmos a informação previamente definida para o projecto.
As cartas militares servirão de base para podermos levantar os pontos cotados
e vectorizar por cima as estradas principais e secundárias do concelho da
Amadora. A vectorização das vias foi realizada em ambiente Autodesk,
nomeadamente AutoCadMap, sendo exportadas no final para ArcGis de forma
a serem visualizadas e manipuladas consoante a necessidade de análise.
Nesta fase do trabalho, surgiu o problema de se ter cerca de metade das vias
vectorizadas e mudar-se a pasta onde se encontravam as cartas militares. A
consequência deste acto foi o facto de se ter perdido o caminho original das
cartas e o sistema já não reconhecer as mesmas. Assim, foi necessário
georreferenciar novamente, devido ao sistema também não reconhecer os
pontos dados e guardados na georreferenciação anterior à perda. Quando as
cartas militares foram inseridas novamente em ambiente AutoCadMap,
deparou-se com o facto de que as vias já vectorizadas não coincidirem com as
“novas” cartas. Esta situação teve como consequência directa a necessidade
de alterar a vectorização já concebida. Foram dados pontos de controlo nas
cartas e georreferenciado vector com vector, o que se revelou não satisfatório
em todos os pontos. Desta forma, a solução que se encontrou passou por
apagar as vias de maior erro e voltar a vectorizar.
10
11. Dos pontos cotados, levantados através das cartas militares, foi criado um TIN,
que é uma representação de superfícies através de uma triangulação gerada
pelos pontos cotados. Consequentemente foram criadas as curvas de nível
com espaçamento de 10 metros entre elas e o mapa de declives do concelho.
A criação destas variáveis, considera-se bastante importante, na medida em
que nos fornece uma ideia bastante real da elevação do terreno no concelho.
Do PDM de Ordenamento foi vectorizada toda a informação disponível na
carta, tendo sido previamente criadas featureclass para as respectivas classes
mencionadas na legenda do PDM. Na carta de Condicionantes surgiram
algumas dificuldades. Deparámo-nos com o facto de a carta ser de leitura
quase impossível, o que torna inconcebível a respectiva vectorização. Para
resolver este problema, foi consultado o regulamento do PDM, que nos
indicava os locais onde se encontrava REN e RAN (Reserva Ecológica
Nacional e Reserva Agrícola Nacional) no concelho da Amadora, de forma a
podermos nós mesmo desenhar essas mesmas variáveis (ver em anexo o
regulamento). Com o desenvolvimento do trabalho, chegou-se à conclusão de
que seria uma variável dispensável, por praticamente não existir na área de
estudo e por não influenciar o resultado final.
As cartas temáticas dos equipamentos contidos no concelho, retiradas em
formato PDF já mencionado anteriormente, foram georreferenciadas
separadamente, perfazendo um total de treze cartas correspondentes a nove
temas diferentes. Todas as cartas temáticas interessantes ao projecto foram
vectorizadas por cima, formando assim a informação geográfica necessária em
formato featureclass previamente definidas. A vectorização foi feita
maioritariamente através de features do tipo ponto, excepto algumas classes
11
12. que representassem uma grande área no terreno, vectorizando, assim, como
feature do tipo polígono, para não introduzir erro no projecto.
Na figura 2 podemos ver um exemplo da carta temáticas referentes aos
Equipamentos de Educação e Ensino, georreferenciada e pronta a ser utilizada
como base na vectorização desse mesmos equipamentos.
Figura 2 – Carta temática representativa dos equipamentos de ensino público
no concelho da Amadora.
12
13. A figura 3 representa o resultado da vectorização sobre todas as cartas. Como
é um número muito elevado de variáveis pode ser pouco legível, mas
representa bem a quantidade de variáveis usadas para na consequente análise
espacial.
Figura 3 – Mapa representativo de toda a vectorização realizada sobre as
cartas temáticas do concelho da Amadora.
13
14. Relativamente ao preço do solo no concelho da Amadora, foi feita uma
pesquisa alargada a vários tipos de fontes diferentes, não sendo foi possível
encontrar nenhum tipo de informação fidedigna de modo a não introduzir erro à
variável e, consequentemente, ao projecto. A forma de obter este tipo de
informação, e considerando ser uma variável muito importante ao resultado
final do projecto, passou por realizar uma pesquisa a nível das imobiliárias que
tivessem informação disponível. Foi então realizada uma pesquisa a nível de
terrenos urbanos para venda no concelho da Amadora e realizado um cálculo
de forma a encontrar o preço por metro quadrado (m2). Surgiu então outro
problema devido ao facto de haver muito pouca informação disponível e
algumas das freguesias não terem mesmo qualquer tipo de terrenos urbanos
para venda, o que impossibilita o cálculo dessas mesmas áreas. Foi definido
que, mediante a informação disponível, se iria realizar uma média do preço por
m2 tendo em conta a informação disponível nas freguesias adjacentes. Deste
modo foi calculado o preço por m2, tendo noção de que se está a induzir erro
ao projecto, podendo este alterar o resultado final.
2.2.2 Análise Espacial
Uma vez obtida a informação prevista, sendo esta a fase mais trabalhosa e
demorada do estudo, é possível iniciar a análise espacial de forma a
chegarmos aos objectivos propostos para o trabalho.
Nesta fase, e de forma a sistematizar e facilitar a manipulação das variáveis,
optou-se por utilizar e fazer correr todas as ferramentas para a análise espacial
através da criação de Model Builder. Esta ferramenta oferece-nos a
possibilidade de inserir ferramentas de geoprocessamento de forma a
14
15. estruturar todo o processo do princípio ao fim e obter assim os resultados
previstos. O Model Buider é extremamente importante, mais ainda tendo um
conjunto de variáveis tão extenso como é o caso deste projecto, por oferecer
uma manipulação de variáveis e ferramentas muito mais facilitada. Outra
grande utilidade desta ferramenta é por se houver a necessidade de alterar
alguma variável ao processo, não temos de fazer todo o processo desde o
início, sendo apenas necessário alterar a variável em questão e fazer correr
todo o modelo outra vez. O resultado final de cada modelo será sempre
diferente mediante as alterações impostas.
Com base no Model Buider e tendo presente o objectivo do projecto, começou-
se por criar mapas de distâncias às variáveis criadas. O objectivo da
ferramenta de análise espacial Euclidean Distance (ArcToolbox - Spatial
Analyst – Distance) é criar distâncias às variáveis introduzidas de forma a
termos uma melhor percepção sobre as distâncias a determinados locais ou
equipamentos. Como podemos ver na figura 4, a ferramenta cria uma série de
anéis, que neste caso têm todos o mesmo intervalo, de forma a ser visível as
diferentes classes de distâncias aos núcleos degradados inseridos no concelho
da Amadora. Foi predefinido como sendo o limite máximo para as imagens
raster resultantes da análise espacial o próprio limite do concelho, por já termos
referido anteriormente não querer definir áreas que estejam fora do concelho,
com um tamanho de pixel de 5 metros. Relativamente ao tamanho de pixel, há
que ter atenção ao facto de todas as imagens terem obrigatoriamente o mesmo
tamanho de pixel, ou caso contrário não será possível realizar o cruzamento
das imagens. Realizado o mapa de distâncias, é necessário proceder à
reclassificação do mesmo, ou seja, é necessário definir a quantidade de
classes que queremos no mapa e se o valor (níveis de importância) que está
15
16. menos distante da variável terá o maior ou menor valor. Para este projecto
todos os mapas foram reclassificados em dez classes, sendo o valor maior o
que tem maior importância.
Figura 4 - Mapa de distâncias reclassificado em dez classes aos núcleos
degradados inseridos no concelho da Amadora.
Foram criados os mapas de distâncias para todas as variáveis para que
possam ser cruzados entre si. As zonas urbanizáveis e urbanizáveis mistas,
16
17. vectorizadas e adquiridas através do PDM de Ordenamento, foram unidas
numa featureclass única de forma a termos a localização exacta das zonas
urbanizáveis.
Criados todos os mapas de distâncias às variáveis e devidamente
reclassificados em dez classes, com o maior valor a ter o maior peso,
procedemos à utilização da ferramenta Weighted Overlay (ArcToolbox - Spatial
Analyst – Overlay - Weighted Overlay). Esta ferramenta de análise espacial
permite o cruzamento de todas as imagens raster criadas e reclassificadas, que
mediante uma percentagem de importância para cada uma delas definidas pelo
utilizador e perfazendo obrigatoriamente um total de 100%, nos dê um
resultado final.
Foram criados seis modelos diferentes (Model Buider) tendo sempre diferentes
tipos de informação cruzadas entre si (ver em anexo todos os modelos criados
para o projecto). No final todos os mapas gerados até então foram também
cruzados entre si, tendo todos a mesma percentagem de peso, de maneira a
obtermos o resultado final para o projecto.
Inicialmente, tinha sido previsto que o projecto seria desenvolvido apenas no
sentido de definir a localização óptima de modo a que esta fosse o mais longe
possível da área actual. Com o trabalho a decorrer dentro do prazo previsto, foi
possível realizar a análise inversa ao proposto inicialmente, ou seja, realizar a
análise de modo a que a localização óptima fosse definida o mais próximo
possível do actual bairro do Alto da Cova da Moura. Deste modo foi criado um
modelo de dados onde foram introduzidas as variáveis com uma alteração que
faz toda a diferença, alteração essa que passa pela reclassificação do mapa de
distâncias onde, para este objectivo, a área que se encontra mais próxima da
17
18. zona actual terá o valor igual a dez, ou seja, terá o maior peso (importância) em
relação às restantes distâncias.
2.3 Resultados Obtidos
Resultante dos Model Buider criados, foram obtidos quatro resultados
provenientes de cada modelo e dois mapas finais, onde um deriva de um só
modelo e outro deriva do cruzamento dos resultados dos modelos anteriores.
No primeiro modelo foram inseridas todas as variáveis do projecto, sem haver
nenhum tipo de filtragem, de modo a obter o primeiro resultado, onde foi
estruturado o processo do início ao fim (ver em anexo modelo 1). Este modelo
contém um total de dezasseis variáveis que foram cruzadas entre si e do qual
resultou um primeiro mapa. Na figura 5 é possível ver o mapa gerado no qual
as áreas a verde mais escuro (valor oito) representam as localizações óptimas
geradas pelo modelo 1.
Em todos os resultados obtidos por intermédio da análise espacial, foi sempre
dada como melhor localização o valor que fosse mais alto de cada mapa.
Contudo, é também válido que se aceite o valor mais alto directamente a seguir
à melhor área encontrada. Neste caso iríamos ter sempre resultados muito
diferentes aos da primeira escolha, tendo sempre de ter essa situação em
conta.
18
19. Figura 5 – Resultado proveniente do cruzamento de todas as variáveis.
No modelo dois (ver em anexo modelo 2) foi utilizada informação
correspondente à população alvo. O modelo em questão contém um total de
seis variáveis (População Alvo, Esquadras PSP, Núcleos Degradados e
Degradados Extintos, Ensino Público e zonas Urbanizáveis) do qual resultou o
mapa que podemos ver na figura 6. Neste caso temos uma diferença em
relação ao anterior. Como na classificação do mapa anterior, a melhor
19
20. localização está representada com a cor verde mais mas neste caso com o
valor nove.
Figura 6 - Resultado proveniente do cruzamento das variáveis com base nos
equipamentos com fim à população alvo na Amadora.
O mapa representado na figura 7 resulta do cruzamento dos mapas de
distância já reclassificados, principalmente correspondentes aos
estabelecimentos de ensino público e privado e equipamentos para jovens (ver
20
21. em anexo modelo 3). Temos um cruzamento de seis variáveis diferentes
(Percurso dos Transportes Públicos, Ensino Público, Estabelecimentos para
Jovens, zonas Urbanizáveis, Preço do Solo e Núcleos Degradados) de onde
obtemos uma classificação que varia entre o valor menor três e o valor maior
dez, onde, tal como nos exemplos anteriores, o valor máximos corresponde à
melhor localização.
Figura 7 - Resultado proveniente do cruzamento das variáveis com base nos
equipamentos de ensino e estabelecimentos para jovens na Amadora.
21
22. De seguida, cruzaram-se as informações que correspondem aos
estabelecimentos de Protecção Civil e aos núcleos degradados extintos e
actuais (ver em anexo modelo 4). O valor correspondente à melhor localização
é o oito, situando-se assim, maioritariamente, no topo do concelho.
Figura 8 - Resultado proveniente do cruzamento das variáveis representativas
das esquadras da PSP e núcleos degradados na Amadora.
22
23. Os resultados obtidos até então consideram-se satisfatórios devido ao facto de
não terem surgido quaisquer erros no processamento das ferramentas e por
todos os mapas gerados reunirem as condições previstas para o projecto.
Obtidos estes resultados, é necessário cruzar toda a informação gerada de
forma a adquirir o resultado que será considerado o nosso mapa final. Assim, é
então utilizada a ferramenta weighted overlay de modo a realizar o cruzamento
de todos os mapas gerados até então (ver em anexo modelo 5). O cruzamento
dos mapas será realizado de forma uniforme, isto é, todos os mapas terão a
mesma percentagem de importância de forma a não condicionar ou influenciar
o resultado final.
A figura 8 é a representação do mapa final gerado a partir do cruzamento de
informação enunciada anteriormente. Desenvolvido de maneira a definir a
localização óptima o mais longe possível a actual área do bairro do Alto da
Cova da Moura e dentro do concelho da Amadora, tal como ficou definido no
início do projecto.
Podemos verificar que a melhor localização, representada a verde escuro e de
valor nove, se encontra a norte do concelho. Podemos ainda ver que optando
pela segunda possibilidade, teríamos uma área bastante mais elevada, mas
onde a localização é muito idêntica à da primeira opção.
23
24. Figura 9 – Mapa Final resultante do cruzamento de todos os raster criados nos
modelos anteriores.
Como já foi dito anteriormente, optou-se ainda pela realização de uma outra
análise, onde o parâmetro de distância aos núcleos degradados seria invertido
de modo a gerar um mapa de distâncias inverso à primeira opção, ou seja, a
menor distância aos núcleos seria a preferencial. Lembremos de que a primeira
opção para o trabalho passa pela localização o mais longe da área actual. Foi
então criado um outro Model Buider (ver em anexo modelo 6) onde foram
24
25. cruzadas as variáveis gerais, como no primeiro modelo, com a diferença de se
reclassificar o mapa de distâncias aos núcleos degradados de forma a que a
zona mais próxima dos núcleos foi então considerada a distância mais
importante, ficando com o valor dez.
A figura 8 mostra-nos o resultado final desse cruzamento onde podemos
verificar que nesta situação a localização óptima se encontra numa área
distinta das até aqui encontradas. Até então todas as áreas se encontravam a
norte do concelho e neste caso é claramente no centro do concelho que
podemos identificar como sendo a localização óptima, com o valor nove para a
melhor área. Neste caso não seria viável considerar também uma segunda
possibilidade por toda essa área abranger uma grande parte do concelho, não
dando assim uma localização concreta.
25
26. Figura 10 – Mapa Final representativo da localização óptima mais próxima da
zona actual.
Depois de criados todos os mapas finais, procedeu-se para finalizar, procedeu-
se ao cálculo do total das áreas óptimas encontradas para ambos os casos.
Para isso foi necessário extrair cada área para featureclass utilizando a
ferramenta CON do Spatial Analyst. Utilizando depois a ferramenta de análise
espacial Calculate Areas é criado um campo dentro da tabela de atributos onde
nos é indicado a área para cada polígono.
26
27. Na tabela 1 podemos verificar esse mesmo valor correspondente às áreas
óptimas.
Descrição Valores das áreas
Área óptima – longe de zona actual 7,46 Ha
Área óptima – próxima de zona actual 95,22 Ha
Tabela 1 – Representação em hectares dos valores das áreas obtidas como
localizações óptimas.
É notória a diferença de área entre os resultados finais onde podemos verificar
que se escolhêssemos a melhor área junto da zona actual, teríamos uma área
com quase 90 Ha a mais que na área mais longe. Neste caso seria apenas
uma questão de escolha de qual seria a situação mais viável para a construção
e para os moradores.
27
28. 3. CONCLUSÃO
Mediante os resultados obtidos, concordamos terem sido alcançados todos os
objectivos propostos para o projecto. As localizações óptimas resultantes das
análises espaciais efectuadas são perfeitamente identificáveis, o que nos
permite perceber qual a melhor localização para a construção dos novos fogos,
para os habitantes do bairro do Alto da Cova da Moura, independentemente
das variáveis usadas para esse mesmo resultado. Já constatámos
anteriormente que varia bastante, tanto em localização no concelho como em
área total, se pretendemos a localização óptima o mais próximo ou o mais
longe possível da zona actual, entre o centro e o norte do concelho
respectivamente, o que nos permite perceber qual a melhor solução
dependendo dos objectivos.
Um dos objectivos do projecto era definir a localização pretendida, o mais
próxima possível, ou até mesmo inserida, de núcleos urbanos consolidados do
concelho da Amadora, o que foi também cumprido com os resultado obtidos
resultantes das análises efectuadas. Através de um controlo de qualidade dos
mapas criados podemos ver que as áreas definidas pelo sistema coincidem
com áreas urbanas consolidadas (ver em anexo figura 11 e 12). Uma vez que o
projecto incide sobre a definição de uma localização óptima para construção e
mediante os resultados obtidos, a hipótese poderia passar pela utilização das
segundas hipóteses de maior valor que se encontrem directamente a seguir às
melhores áreas encontradas.
Podemos considerar que este projecto não foi alvo de limitações de trabalho
por termos toda a informação disponível sem restrições e por todo o estudo ter
28
29. sido desenvolvido sem grandes atrasos e sem problemas de maior. É ainda de
salientar que toda a informação foi adquirida de forma gratuita, o que minimizou
todos os gastos que seriam de esperar para um projecto deste âmbito.
Em prospectiva é possível construir outro tipo de combinações entre as
variáveis do projecto. O resultado dessas mesmas variáveis iria sempre
resultar num mapa diferentes, ou seja, mediante a informação que temos e
mediante um determinado objectivo imposto por algo ou por alguém, é possível
alterar tanto as variáveis de cruzamento como também os níveis de
percentagem (de importância) para cada uma delas.
Caso surjam novas variáveis passíveis de se inserirem no projecto no âmbito
do que já estabelecido é sempre possível e de fácil execução, devido ao facto
de todos os modelos estarem definidos, o que permite que seja inserida essa
nova variável e que resulte num mapa final diferente do adquirido até então.
29
30. BIBLIOGRAFIA
Página Web oficial da Câmara Municipal da Amadora
Departamento de Administração Urbanística - Gabinete de Sistema de
Informação Geográfica
Fonte: DOM/DTMU, DAU/SIG, 2006/07
(URL: http://www.cm-amadora.pt/PageGen.aspx?WMCM_PaginaId=34531)
Regulamento PDM Amadora
Aprovado pela Presidência do Conselho de Ministros, 14 de Abril de 1994, pelo
Primeiro-Ministro, Joaquim Fernando Nogueira, Ministro da Presidência
(URL: http://sig.cm-amadora.pt/pdm_site/pdm.html)
ArcGIS Desktop Help 9.3
(URL:
http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/index.cfm?TopicName=welcome)
30
31. ANEXOS
1. Regulamento PDM
CAPITULO II
SERVIDÕES ADMINISTRATIVAS E OUTRAS RESTRIÇÕES DE UTILIDADE
PÚBLICA AO USO DO SOLO
Artigo 10°
Objectivo e identificação
Constituem locais de restrições à ocupação do solo todas as zonas abrangidas
por servidões administrativas e restrições de utilidade pública e que a seguir se
identificam, agrupadas por secções e identificadas em planta de
condicionantes.
Secção I
Património Natural
Os terrenos privados que se situam nas margens dos rios, linhas de água e nas
zonas adjacentes estão sujeitos a servidões e restrições de utilidade pública.
A servidão de margem tem por finalidade permitir o livre acesso às águas e à
intervenção dos serviços hidráulicos sempre que for necessário realizar obras
de regularização.
Por outro lado, pretende-se também evitar a ocupação urbana e consequente
impermeabilização dos terrenos ameaçados.
31
32. Artigo 11°
Leitos, margens, linhas de água e zonas adjacentes
1. Nos leitos, margens e linhas de água e numa faixa de 10m para cada
lado da linha de margem é interdito:
a. Implantar edifícios ou realizar obras susceptíveis de construir
obstrução à livre passagem das águas;
b. Instalar vazadouros, lixeiras, parques de sucata ou quaisquer
outros depósitos de materiais.
2. Podem ser autorizadas na faixa de 10m salvaguardando-se sempre a
distância mínima de 5m para cada lado da linha de margem, mediante o
parecer da Direcção Geral dos Recursos Naturais:
a. Obras de implantação de infra-estruturas e obras de hidráulica;
b. Instalação de equipamentos de lazer;
c. Instalação de edifícios que constituam complemento
indispensável, de outros já existentes e licenciados, e em
situação de correcção urbana devidamente justificados.
3. A zona adjacente à Ribeira de Carenque (Jamor) é regulamentada pela
Portaria n.º 105/89, de 15 de Fevereiro.
Entidade competente
Direcção Geral dos Recursos Naturais
32
33. 2. Modelos de Dados
Modelo 1 – Imagem representativa da estrutura do Model Buider de onde
resulta o mapa da figura 5.
33
34. Modelo 2 – Imagem representativa da estrutura do Model Buider de onde
resulta o mapa da figura 6.
Modelo 3 – Imagem representativa da estrutura do Model Buider de onde
resulta o mapa da figura 7.
34
35. Modelo 4 – Imagem representativa da estrutura do Model Buider de onde
resulta o mapa da figura 8.
Modelo 5 – Imagem representativa da estrutura do Model Buider de onde
resulta o mapa da figura 9.
35
36. Modelo 6 – Imagem representativa da estrutura do Model Buider de onde
resulta o mapa da figura 10.
36
37. 3. Controlo de Qualidade
Imagem 11 – Representação da área correspondente à localização óptima
mais distante da zona actual por cima de imagens reais.
37
38. Imagem 12 – Representação da área correspondente à localização óptima
mais próxima da zona actual por cima de imagens reais.
38