Caracterização da estrutura fundiária do município de Bandeirantes - PR, utilizando geoprocessamento Characterization of the agrarian structure of the city of Bandeirantes - PR, Brazil, using geoprocessing

Abstract

As técnicas de sensoriamento remoto e o uso dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) facilitam a elaboração de mapas temáticos. Mapas com informações detalhadas são importantes instrumentos para que os municípios conheçam melhor sua realidade. O trabalho foi desenvolvido no município de Bandeirantes, Estado do Paraná, Brasil, visando a analisar sua estrutura fundiária, baseada nas classes de tamanho dos imóveis rurais. A partir de mapas de imóveis rurais e de cartas topográficas do IBGE, obteve-se o mapa fundiário digital do município. Imagens orbitais e fotografias aéreas foram utilizadas para o ajuste das linhas divisórias dos imóveis, cuja validação se deu por incursões a campo. O número e o tamanho dos imóveis de 1950 foram comparados com dados de 2006, e a distribuição e concentração dos imóveis foram analisadas utilizando o estimador de intensidade Kernel. Os imóveis com área menor que o módulo rural se concentram nas microbacias mais distantes da sede do município e correspondem a 60% do total. Dos demais, 31% são pequenas, 7% médias e 2% grandes propriedades, que ocupam, respectivamente, 16%, 27%, 25% e 32% da área do município.Remote sensing techniques and the use of the Geographic Information Systems (GIS) have facilitated the elaboration of thematic maps. Maps with detailed information are important instruments so that the cities can know better their reality. The work was developed in the city of Bandeirantes, Paraná State, Brazil, aiming to analyze its agrarian structure, based on classes of size of the rural properties. Starting from maps of rural properties and topographical maps of the IBGE, the digital agrarian map of the municipality was obtained. Satellite images and aerial photos were used for the adjustment of the properties lines, whose validation was made through field inspection. The number and size of the properties in 1950 were compared with data from 2006 and the distribution and concentration of the properties were analyzed using the intensity Kernel estimator. The properties with an area less than the agricultural module are in the most distant watersheds and correspond to 60% of the total. Considering the other ones, 31% are small properties, 7% medium properties and 2% large properties that respectively occupy 16%, 27%, 25% and 32% of the city’s area.

Keywords

• SIG
• módulo rural
• estimador Kernel
• SIG
• rural module
• Kernel estimator