modelação do crescimento urbano da província de luanda, angola

90 Pages·2012·1.75 MB·Portuguese

MODELAÇÃO DO CRESCIMENTO URBANO DA
PROVÍNCIA DE LUANDA, ANGOLA

Dissertação orientada por

Professor Doutor Pedro da Costa Brito Cabral

Junho de 2012

ii
MODELLING OF URBAN GROWTH OF THE LUANDA
PROVINCE, ANGOLA

Dissertation supervised by

Professor Doutor Pedro da Costa Brito Cabral

June, 2012

iii
AGRADECIMENTOS

A DEUS o dono da vida, o Sábio dos Sábios os meus agradecimentos por me ter dado a
vida e criado as condições para absorver os conhecimentos necessários e indispensáveis
para fazer este trabalho.
A minha esposa Ana Maria Secuma pelo encorajamento e apoio que me deu em todas as
fases do projeto.
Aos meus filhos que apoiaram direta ou indiretamente, suportando as minhas ausências
às vezes prolongadas em busca de conhecimentos para tornar este projeto possível.
Ao Professor Doutor Pedro Cabral pela reconhecida competência com que orientou este
Trabalho de Dissertação, que muitas vezes abdicou de outras atividades para dedicar
parte do seu tempo a transmitir as melhores práticas e ensinamentos para desenvolver
um trabalho desta índole, com paciência. Pelo seu olho clínico e atento desde o
momento que o convidei a orientar este trabalho. É de realçar a forma sábia como
orientou o trabalho que impressionou-me bastante, pela clareza, o detalhe técnico e o
rigor que o caracterizaram.
Ao colega de curso e de viagens Mestre Américo da Mata que ao termos decido fazer o curso,
embarcamos no mesmo barco e desta forma nunca mais nos separámos. Sempre juntos, nas
aulas, no desenvolvimento dos trabalhos, nas apresentações, enfim, uma grande companhia pelo
que o reservo especial agradecimento.
Ao Engenheiro Fernando Santos, Gestor da SINFIC, agradecimento especial pela
disponibilidade permanente em ajudar-me, foi através dele que consegui os shape files
dos limites e da divisão administrativas da província de Luanda.
A direção do Instituto Geológico e Cadastral de Angola que não obstante não me terem
cedido dados necessários para desenvolver este trabalho por não os terem, sempre
colaboraram e manifestaram a disponibilidade em ceder os dados que precisava desde
que os tivessem disponíveis.
Ao amigo Carlos Fonseca, agradecimento especial por ter ajudado bastante ao ministrar
o treinamento em IDRISI Taiga que me permitiu fazer o trabalho em condições mais
confortáveis. Não poderia esquecer os amigos Mestre António Cosme e o Mestre Sérgio
Prazeres que viabilizaram o referido treinamento.
Ao Professor Doutor Edson Piroli da UNESP, polo de Ourinhos que dedicou parte do
seu tempo para dar-me treinamento em IDRISI Taiga que muito valeram para esboçar e
estruturar o trabalho.
iv
Ao amigo João Canaria por ter estimulado o apetite em fazer este curso, agradecimentos
especiais.
Não poderia terminar sem expressar os meus agradecimentos especiais aos meus
“irmãos escolhidos”, os amigos Luís Valente e Gilberto Figueira por terem estado
sempre presentes e me encorajado o tempo todo, a eles digo: obrigado, muito obrigado!

v
MODELAÇÃO DO CRESCIMENTO URBANO DA
PROVÍNCIA DE LUANDA, ANGOLA

RESUMO:

Este trabalho visa fazer a modelação do crescimento urbano da província de Luanda, no
período de 1993 a 2008, simular e estabelecer cenários de desenvolvimento, a partir de
imagens Landsat 5 TM, utilizando um modelo de dados baseado em Redes Neuronais
Artificiais, o Land Change Modeler e o software IDRISI Taiga. Resultados da
simulação utilizando o LCM indicaram que a mancha urbana de Luanda será de 1.472
Km2 em 2040, contra os 1.114 Km2 em 2008. Verificou-se também que no período em
análise a área urbana de Luanda cresceu 278,95%, passando de 293,87 Km2 em 1993
para 1.113,62 Km2 em 2008. Como era de esperar, enquanto cresceu a área urbana, a
área não urbana diminuiu em cerca de 61,68%, passando de 2.148,72 Km2 em 1993 para
1.328,97 Km2 em 2008. Estas informações são importantes para gerir o planeamento da
cidade, proporcionando o crescimento ordenado da cidade de modo a evitar os
constrangimentos resultantes de um crescimento desordenado, como por exemplo, a
degradação das condições de salubridade, dificuldade de acessos por falta de
arruamentos, construção em lugares propensos a inundações e desabamentos, trânsito
caótico, ou seja, fenómenos que ocorrem hoje em Luanda.
Os resultados permitem concluir que o LCM constitui uma ferramenta potencial para

modelos de predição desde que os dados de entrada sejam cuidadosamente preparados.

vi
MODELLING OF THE URBAN GROWTH OF
LUANDA PROVINCE, ANGOLA

ABSTRACT:

This work aims to model the urban growth in the province of Luanda, in the period
1993 to 2008, to simulate and to establish development scenarios, from Landsat 5 TM
data using a modeling tool based on Artificial Neural Networks, the Land Change
Modeler and IDRISI Taiga software. Simulation results using LCM, indicate that the
urban area of Luanda will be 1.471,88 km2 in 2040, against 1.113,62 km2 in 2008. It
was also found that in the period under review, the urban area of Luanda grew 278,95%
from 293,87 km2 in 1993 to 1.113,62 km2 in 2008. As was expected, while the urban
area grew, the non-urban area decreased by about 61,68%, from 2.148,72 km2 in 1993
to 1.328,97 km2 in 2008. This information is important to manage the city plan,
providing ordered growth to avoid the constraints resulting from an uncontrolled
growth, such as the degradation of health conditions, difficult due to lack of access
roads, on building places prone to flooding and landslides, and chaotic traffic, all
phenomena occurring today in Luanda. The results show that LCM is a potential tool
for prediction models provided that the input data are carefully crafted.

vii
:
PALAVRAS – CHAVES

Deteção Remota

Imagens de Satélite

Sistemas de Informação Geográfica

Modelação Espacial

Crescimento Urbano

:
KEYWORDS

Remote Sensing

Satellite Images

Geographic Information Systems

Spatial Modeling

Urban Growth

viii
:
ACRÓNIMOS

AC – Autómatos Celulares
BI – Bareness Index
DR – Diário da República
ERTS – Earth Resources Technology Satellites
EUA – Estados Unidos da américa
GLCF – Global Land Cover Facility
GPL – Governo da Província de Luanda
IGCA – Instituto Geográfico e Cadastral de Angola
INE – Instituto Nacional de Estatística
INOTU – Instituto Nacional de Ordenamento do Território Urbano
IPGUL – Instituto de Planeamento e Gestão Urbana de Luanda
LATLONG – Latitude, Longitude
LCM – Land Change Modeler
LTM – Land Transformation Model
LUCC – Land Use Cover Change
MLP – Multi Layer Perceptron
MSS – Multispectral Scanner
NASA – National Aeronautics and Space Administration

NCGIA - National Center for Geographic Information and Analysis
NDVI – Normalized Difference Vegetation Index
PNUH – Programa Nacional de Urbanismo e Habitação
RBV – Return Beam Vidicon
RF – Reservas Fundiárias
RGB – Red Green Blue
RNA – Redes Neuronais Artificiais
SIG – Sistemas de Informação Geográfica
SLEUTH – Slope, Land Use, Exclusion, Urban Extent, Transportation and
Hillshade
TM – Thematic Mapper
UCSB – University of California, Santa Barbara
UEA – União de Escritores de Angola
UNACA – União Nacional de Artistas e Compositores de Angola
UTM – Universal Transversa de Mercator
WGS84 – World Geodetic System 84

ix