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Minha experiência usando o Google Earth para o Cadastro

Muitas vezes vejo as mesmas perguntas nas palavras-chave pelas quais os usuários chegam às Geofumadas do mecanismo de pesquisa do Google.

Posso me registrar usando o Google Earth?
Quão precisas são as imagens no Google Earth?
Por que minha pesquisa é deslocada em relação ao Google Earth?

Antes de ser penalizado pelo que você vai ler neste artigo, deixe-me colocá-lo no contexto da experiência que tive quando realizou uma pesquisa cadastral em um projeto onde a quebra de paradigmas em busca de resultados foi mais valioso do que a adesão a metodologias e protocolos. de tradicionalistas.

Quando dimensionei as variáveis ​​do que implicava realizar ortofoto para os 25 municípios que demandavam o levantamento, percebi que havia coisas que não convergiam:

- O tempo para fazer vôos já passou, porque o país é tropical e há um tempo ótimo antes do qual as condições de nebulosidade, fumaça e clima,

- Foram anos em que a imagem de satélite comprada por restos não era uma opção com as precisões que agora são oferecidas,

-A instituição pública que concedia as licenças de voo era meio antiquada, queria um milionário de dinheiro (na mesa, claro), devido à dispersão de cada município. Além disso, o avião me cobrou um extra para criar um gordo que a instituição dizia ser o único capaz de supervisionar aqueles voos.

- O dinheiro que estava disponível mal alcançou para fazer uma boa ortofoto, mas uma pequena insurreição.

- Enquanto eu tinha o dinheiro, fazendo os tempos de ortofoto que impediram a obtenção de resultados antes das datas de aprovação dos valores cadastrais para a mudança de cinco anos.

Ao revisar os resultados buscados pelo projeto, percebi que a metodologia disruptiva usando um modelo de cadastro conjunto era mais importante do que a precisão. Era mais importante demonstrar o modelo polivalente do que a qualidade ótima da abordagem jurídica simples. Então, preferi me submeter ao desprezo e a pressa por resultados de curto prazo.

O artigo baseia-se nessa experiência, mais como uma abordagem de aplicação técnica e senso comum do que uma receita mágica; embora tenha usado arbitrariamente exemplos de um município, onde devo admitir que o “sopa de choros” traz de volta memórias que vão além do contexto meramente geomático.

 As imagens do Google Earth têm boa precisão (Relative).

Vamos ver a imagem de exemplo. Ao nível da cobertura contínua, pode-se verificar que o levantamento que fizemos com a estação total e georreferenciada com GPS geodésico, se encaixa muito bem com a imagem que existia antes de 2013. Claro que para isso foi necessário baixar a imagem para fazê-la caçar com os pontos controle que havíamos levantado. Nesse caso, um deslocamento (da imagem, não do levantamento) teve que ser feito de cerca de 11 metros para o noroeste.

A imagem do Google Earth precisa ser alterada em relação ao nosso levantamento de precisão. Feito isso, a imagem mostra consistência.

As imagens do Google Earth não têm consistência em absoluta precisão.

Continuando com o mesmo exemplo, vemos que a imagem que o Google Earth atualizou no 2013 tem um deslocamento diferente do anterior. A sobreposição entre as imagens tem um gradiente tão bem feito que pouco se vê descontinuidade; no caso da estrada, veja que, como está na direção do corte, não é visto como se fosse transversal, mas, à direita da pesquisa, você pode ver como o fluxo não coincide mais com a pesquisa; Embora possa ter mudado de curso, quem sabe que sabe que há uma parede de retenção da ponte que não mudou nos anos.

Então, usar aquela imagem mais recente envolve o mesmo trabalho da anterior; determinar pontos identificáveis ​​e associá-los a pontos de controle no campo, e então mover a imagem um vetor, que temos certeza de ser diferente da outra imagem. A prática levou a soluções interessantes, nas quais a imagem do Google Earth foi uma referência diante dos erros cometidos com a estação total, como a perda de vista do dorso, a detecção de que uma equipe precisava calibrar, a validação dos quadrantes cadastrais que obedecem a um partição baseada em graus exatos, minutos e segundos, e o que não quer dizer como a evidência de um mapa tridimensional mostrando as diferenças no valor cadastral que foi pago por terrenos e edifícios. Essas coisas, sem uma imagem de referência ou o simples uso de um programa CAD / GIS são quase impossíveis.

A base das imagens do Google Earth é um conjunto de fragmentos de disparos de anos diferentes, com diferentes fontes e com inconsistência de posição absoluta entre essas peças.

A precisão de posicionamento do Google Earth é precisa.

Deixando de lado o problema das imagens, as características do esferóide usado pelo Google Earth são precisas em relação a qualquer levantamento projetado nele. Na imagem acima, ao mostrar as coordenadas UTM no Google Earth, em um arquivo do meu levantamento que carreguei como kml, a precisão da coordenada não tem discussão sobre o Datum WGS84, por se tratar de um dado matemático.

No meio do Projeto, os gurus da instituição estadual passaram com alguns equipamentos de superprecisão. Dissemos a eles que eles poderiam usar nosso levantamento como suporte, já que eram propriedades de georreferenciamento para um projeto de titulação sob demanda. Foi difícil tirar um nó da garganta quando eles desprezaram um dos garotos do cadastro, dizendo que seu levantamento era inútil.

A utilidade do Google Earth para o cadastro é seu benefício como suporte

O fato é que a tomada de decisões anteriores, permitiu dar ao Google Earth o uso e o mérito que ele merece. Como todas as outras ferramentas utilizadas no projeto, o Google Earth é mais uma.

O Google Earth é insubstituível pelo uso de imagens que não estão disponíveis, não apenas para um ano atual, mas também para outras datas históricas. Lembro-me de uma reunião em que um prefeito participou apresentando os resultados: “O Google Earthuma solução acessível para ter imagens de todo o município, que nunca antes nos ofereceu nenhuma empresa ou instituição do estado“. Quando perguntado por um guru do Cadastro dos anos XNUMX que a precisão era ruim, suas palavras estão registradas em meus vídeos: “Esses caras resolveram, se você tiver uma proposta melhor, escreva-a e a consideramos".

O que não devemos esquecer é que quem está na gestão exige ferramentas fáceis para demonstrar os resultados ao nível central. Existem pessoas que nunca irão a campo e precisam de demonstrações gráficas para as quais o Google Earth era insubstituível naquela época. Abrir um kml ou um serviço WMS e mostrar-lhes que aí estão os imóveis urbanos e rurais do município, com a maquete digital do terreno e os edifícios com as suas elevações em função do antes e depois da entrada do projeto ... é uma experiência inestimável. Eles não estão cientes da precisão, não sabem como adaptamos o método, mas ficam satisfeitos em ver os resultados gráficos e aprovar a quebra de gargalos administrativos ou requisitos absurdos de relatório de várias páginas.

Baixar as imagens do Google Earth foi uma coisa de carpintaria. O valor do projeto estava na gestão conjunta; Não foi necessário adquirir estação total ou GPS milimetrado por município. Com um por comunidade era suficiente, e eles continuam a fazê-lo, pois só se revezam durante o ano para acompanhar o levantamento ou atualizar os recursos que comprometeram anualmente como um reinvestimento da receita e levantamento topográfico em projetos ou sistemas rodoviários hidrossanitário.

Resistir à opção de usar o Google Earth como referência é apenas lutar contra uma parede. Aqueles que foram oferecer serviços cadastrais aos municípios neste contexto dir-me-ão que agora os municípios não querem pagar por um trabalho extremamente preciso, mas por um serviço de formação de capacidades locais, utilização de recursos de baixo custo e aconselhamento para que decisões estão corretas.

E então…

Depois de todos esses anos, devo admitir que cometi erros e sobre os quais escreveria um artigo maior do que este. Eu gostaria que o software livre fosse mais maduro, o que nos teria poupado outra pilha de dinheiro; ou que o mapeamento de multidões e cadastro adequado para o propósito teve mais difusão, pois teria me custado menos explicar as práticas que implementamos desde então. Mas aos resultados de hoje me refiro:

  • O modelo de cadastro baseado na gestão conjunta dos municípios está sendo adotado por outros empreendimentos, não por sua inovação, mas por causa das lições aprendidas.
  • Em vez de pesquisar 25 municípios, a experiência levou a isso em 89. Apenas por aproveitar a economia de escala da gestão conjunta e, claro, usando imagens do Google Earth como suporte.
  • A inovação em homólogos locais de recursos humanos e econômicos, de onde outros não pareceram, levou a demonstrar que cada dólar investido pelo município, recuperou em menos de dois anos e multiplicou seis vezes em receita em um período de 10.
  • Os municípios que atingiram a cobertura total de seus territórios estão atualmente atualizando usando o recurso de renda que recebem de todo o território, e estão mudando os metadados de precisão, qualidade e geometria.

Quase no final do projeto, me reuni novamente com os gurus da instituição estadual, que estavam validando alguns problemas que seus levantes tinham, dos quais já haviam emitido títulos e entrado no sistema nacional. Primeiro, com tom autoritário, nos disseram que devíamos entregar os mapas levantados. Quando demos a eles um endereço para download via WFS, eles nos deixaram parecendo alienígenas, então um dos caras que menosprezou mostrou a eles usando gvSIG; Ele disse a eles que poderiam baixá-los de lá quando quisessem. Sua arrogância mudou seu rosto, e trocamos nossa ironia por alguma pena, antes de seu seguinte comentário:

Desculpe-me, Don Golgi, o que realmente queremos é que você nos forneça as imagens que você baixou do Google Earth.

Alternativas para baixar imagens do Google Earth: Cad-Earth y Plex-Earth. Eu recomendo ambos.

Golgi Álvarez

Escritor, pesquisador, especialista em Modelos de Gestão Territorial. Participou da conceituação e implementação de modelos como: Sistema Nacional de Administração de Propriedades SINAP em Honduras, Modelo de Gestão de Municípios Conjuntos em Honduras, Modelo Integrado de Gestão de Cadastro - Cadastro na Nicarágua, Sistema de Administração do Território SAT na Colômbia . Editor do blog de conhecimento Geofumadas desde 2007 e criador da Academia AulaGEO que inclui mais de 100 cursos sobre temas GIS - CAD - BIM - Digital Twins.

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um Comentário

  1. Metodologia interessante para cadastro fiscal, ou mapa tenencial. Eu não acho que se aplica a cadastros multiuso ou multiuso.

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