Abstract

O transporte ferroviário de passageiros ganha importância estratégica na melhoria do trânsito e qualidade de vida dos grandes centros urbanos, mas no Brasil enfrenta sérios problemas operacionais, como obsolescência da infra-estrutura e invasão da faixa de domínio, comprometendo sua segurança e operacionalidade. O objetivo central deste trabalho é o mapeamento da cobertura do solo ao longo da faixa de domínio de uma linha de trem metropolitano. A área de estudo concentra-se nas adjacências da Linha F de trem metropolitano de São Paulo, operada pela CPTM Companhia Paulista de Trens Metropolitanos, com 38,8 km de extensão, cruzando as zonas central e leste da capital paulista, estendendo-se até outros municípios da Grande São Paulo. A metodologia adotada compreende o uso de imagem de satélite de alta resolução espacial IKONOS II, e técnica de classificação baseada em regiões. Os classificadores por regiões utilizam, além de informação espectral de cada pixel, a informação espacial que envolve a relação entre os pixels e seus vizinhos. Através da interpretação visual, foram identificadas doze classes de coberturas do solo, cujas feições nortearam os parâmetros da segmentação. A imagem segmentada foi então classificada usando o algoritmo de Bhattacharyya e pós-classificada utilizando regras e critérios definidos para cada classe, de acordo com seus atributos e contextualização. O desempenho da classificação final foi avaliado com base no coeficiente Kappa tendo atingido nível aceitável de correspondência. O mapa de cobertura do solo gerado a partir da classificação, demonstra que o entorno da linha é composto, predominantemente, por materiais impermeáveis como asfalto e concreto mas possui presença significativa de elementos naturais como vegetação e água. Desta forma, comprova-se a aplicabilidade de imagem de satélite de alta resolução e técnicas de processamento de imagem como suportes ao planejamento e gerenciamento do entorno da ferrovia. The rail transport of passengers has strategic importance in the traffic and quality of life improvement in the downtowns, but in Brazil it faces serious operational problems such as obsolete infrastructure and invasion of the right of way, compromising its safety and operability. The principal aim of this paper is the mapping of land cover area of metropolitan railway right of way. The study focuses on the outskirts of the Line F metropolitan train in Sao Paulo, operated by CPTM - Companhia Paulista de Trens Metropolitanos, with 38,8 km long, crossing the central and eastern areas of São Paulo, extending to other cities in the Metropolitan Region of Sao Paulo. The methodology includes the use of the high spatial resolution satellite image - IKONOS II, and regions-based classification. The regions-based classifiers use, besides spectral information of each pixel, the spatial information that involves the relationship between the pixels and its neighbours. Through visual interpretation, were identified twelve classes of land covers, which features guided the segmentation parameters. The segmented image was classified using Bhattacharyya distance and post-classified using rules and criteria established for each class, according to their attributes and contextualization. The performance of the final classification was evaluated based on Kappa coefficient, resulting acceptable level of correspondence. The mapping of land cover generated from the classification, shows that the outskirts of the metropolitan railway`s right way is predominantly composed by impermeable materials - such as asphalt and concrete - but has significant presence of natural elements - such as vegetation and water. Thus, is evident the applicability of high spatial resolution satellite image added to classification methods for remotely sensed data for planning and management of the railway right of way.

Abstract

lotação do veículo é um dos fatores determinantes para a qualidade do transporte público (TP), pois, além do conforto do passageiro, afeta também a confiabilidade da linha, alterando a velocidade média do veículo. Entretanto, na cidade de São Paulo, Brasil, uma das maiores operações de ônibus do mundo, é difícil se encontrar implantado algum equipamento de contagem automática de passageiros (APC), provavelmente devido aos custos das tecnologias atuais. Esta pesquisa apresenta os resultados de um método de APC utilizando o sensoriamento por Wi-Fi de telefones móveis dos passageiros embarcados num veículo do TP por ônibus. Para este fim, um protótipo de baixo custo foi desenvolvido e instalado na linha 6500-10 entre o Terminal Santo Amaro e o Terminal Bandeira, durante 7 dias da semana em horários de pico e entre pico. Os dados coletados foram analisados através de ferramentas estatísticas e métodos de análise geográficas. Durante o experimento observou-se que o APC foi capaz de detectar a mudança da ocupação do veículo em 85% dos casos, com uma confiança de até 20% e um erro de até 22 passageiros por medida. Através de dados de posição geográfica foi possível gerar matrizes de carregamento, que permitem inferir a origem e o destino dos passageiros em cada viagem, assim como - para todo o período do experimento - indicar os trechos com maior lotação. Por outro lado, o método não apresentou bons resultados saindo dos terminais e quando a ocupação mudou repentinamente, requerendo estudos posteriores para refinar o algoritmo apresentado. Da mesma maneira, ainda não há como generalizar o método para toda operação, pois, o espaço amostral estudado foi pequeno, deixando como sugestão para pesquisas futuras o aprimoramento deste sistema. The crowdedness of a vehicle is one of the main quality factor of the public transportation (TP) quality, since, besides the comfort, also affect the reliability of the line, changing its average speed. However, the city of São Paulo, Brazil, one of the biggest bus operations of the world, it is difficult to find any automatic passenger counter (APC) equipment deployed, probably due the costs of current technologies. This research shows the results of an APC technology by the sensing of the Wi-Fi signal of smartphones that are boarded in a vehicle on TP by bus. Therefore, a prototype was developed and deployed on the line 6500-10 between the Terminal Santo Amaro and the Terminal Bandeira, during 7 working days of the week on peak and off-peak hours. was analyzed with statistical and geographical tools. During the experiment, it was observed that the Wi-Fi APC was capable of estimate the occupancy of the vehicle 85% of the cases, with a significance level up to 20% and an error up to 22 passengers per estimation. Through the geographical analysis it was generated load matrices, that allow to infer the origin and destination of the passenger in each trip, indicating the sections along the route where were more boarding and alighting. On the other hand, the method did not perform well when coming out of the final stops and when the crowdedness changed suddenly, requiring further analysis to understand how to deal better under these circumstances. Likewise, due to the limited sample utilized in this research, we cannot generalize the results presented, pressing the need for new researches on different operation scenarios.