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