Introdução
Na análise espacial, os critérios são frequentemente aplicados de forma rígida: sim/não, dentro/fora, superior/inferior a um limite.
Mas a realidade raramente é tão clara: um município com 4.900 habitantes é realmente tão diferente de outro com 5.100?
A lógica difusa permite levar em conta essas nuances e obter resultados mais flexíveis, mais adequados às decisões territoriais.
Conjunto de dados e critérios
Para ilustrar a diferença, cruzamos três camadas de informação:
- Município: limite populacional fixado em 5.000 habitantes.
- Habitações por IRIS: limite fixado em 1.500 habitações.
- Zoneamento PLU: zonas agrícolas codificadas como A.
Cruzamento booleano (abordagem clássica)
- Municípios com mais de 5.000 habitantes → 1 (verde), caso contrário 0 (vermelho).
- IRIS com mais de 1500 habitações → 1 (verde), caso contrário 0 (vermelho).
- Zonas A do PLU → 1 (verde), caso contrário 0 (vermelho).
O cruzamento final (interseção dos 3 critérios) é uma seleção binária: as entidades que satisfazem todos os critérios valem 1 (verde), todas as outras valem 0 (vermelho).
Transição para o difuso: definições das funções de pertencimento
Em vez de um limiar nítido, cada critério é transformado numa função difusa (graus de pertencimento entre 0 e 1).
- População municipal:
< 2000 hab → pertencimento 0entre 2000 e 5000 → transição progressiva- >
5000 hab → pertencimento 1
Habitações por IRIS:< 800 → pertencimento 0entre 800 e 1500 → transição progressiva- >
1500 → pertencimento 1
- Zoneamento PLU:
- Zona A → 1
- Zona AU / As → valores intermediários (por exemplo, 0,5)
- Outras zonas → 0
Agregações difusas: três estratégias
Depois de cada critério ser convertido em valor difuso, é possível combiná-los de diferentes maneiras:
- Agregação média (compromisso equilibrado)
- Resultado = média dos 3 critérios difusos.
- Reflete um equilíbrio global entre as condições.
- Agregação otimista (lógica da oportunidade)
- Resultado = valor máximo dos critérios.
- Se um critério for favorável, o local é considerado potencialmente adequado.
- Agregação pessimista (lógica da precaução)
- Resultado = valor mínimo dos critérios.
- Se um critério for desfavorável, o local é descartado.
Comparação dos resultados
- A abordagem booleana resulta numa seleção muito rigorosa, muitas vezes reduzida.
- A abordagem difusa destaca:
- Áreas intermédias (nem totalmente adequadas nem totalmente excluídas).
- A sensibilidade à escolha da agregação (otimista vs pessimista).
- Uma graduação útil para a decisão (priorização, arbitragens, concertação).
Com o plugin FuzzyAttributes, esse processo é realizado diretamente no QGIS, sem a necessidade de cálculos manuais ou scripts externos. Você pode transformar seus critérios em valores difusos usando as funções de pertencimento integradas (linear, trapezoidal, sigmoidal, etc.) e, em seguida, testar diferentes modos de agregação (média, otimista, pessimista). O interesse é comparar rapidamente um cruzamento estrito (booleano) com vários cenários difusos, a fim de refletir melhor a realidade do terreno e explorar a sensibilidade dos resultados aos limites escolhidos.
Conclusão
A lógica difusa em um SIG não substitui os limites, mas permite representar melhor a complexidade do terreno.
Ela oferece uma visão mais flexível, capaz de distinguir o potencial, as restrições fortes e as áreas a serem discutidas.
Uma ferramenta valiosa para o meio ambiente, o planejamento e a gestão de riscos.
