Comparação entre Técnicas de Avaliação Multicritério em SIG: AHP-CLP versus Sistemas de Inferência Fuzzy

No campo do geoprocessamento e do desenvolvimento de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), a Avaliação Multicritério (AMC) é uma ferramenta essencial para a tomada de decisões que envolvem múltiplos fatores e sua localização no território. Seja na definição do melhor traçado para projetos lineares, como linhas de transmissão, estradas e ferrovias, ou em projetos de conservação, como o zoneamento de áreas protegidas, a escolha da técnica de AMC pode melhorar significativamente os resultados, em dois aspectos cruciais:

• A capacidade de integrar grande quantidade de informação para fundamentar as decisões;
• A possibilidade de documentar detalhadamente o processo de tomada de decisão e seu racional, dando transparência para os stakeholders do projeto, sociedade e investidores.

Técnica Tradicional: AHP-CLP

O Processo de Análise Hierárquica (AHP, na sigla em inglès), desenvolvida e aperfeiçoada por Saaty a partir da década de 70, é uma metodologia amplamente utilizada para estruturar e priorizar fatores e critérios em problemas de decisão complexos. Ela permite decompor um problema em uma hierarquia de fatores e critérios, facilitando a atribuição de pesos por meio de comparações par-a-par. O processo é avaliado e ajustado por estatísticas aplicadas a uma matriz de hierarquização.

Após a definição dos pesos com o AHP, utiliza-se a Combinação Linear Ponderada (CLP) para integrar os diferentes fatores no ambiente SIG. A CLP consiste na integração dos valores de cada fator e seus respectivos pesos, resultando em superfícies de atrito que após integradas geram um mapa final que reflete a adequabilidade ou prioridade das áreas avaliadas. Para projetos lineares e corredores ecológicos é gerada uma superfície de custo, que integra à solução o cômputo da menor distância e menor atrito/custo possível entre os pontos de origem e destino estabelecidos, a superfície de custo. Sobre essa superfície são traçados de forma vetorial ou raster os corredores de mínimo impacto socioambiental, máximo potencial de cargas ou melhor corredor ecológico, dependendo da aplicação pretendida.

Uma das etapas mais importantes da metodologia é a modelagem espacial dos diferentes fatores e critérios, que podem abranger desde a fragilidade ambiental associada a cavernas até a distribuição regional de cargas para transporte ferroviário. É comum que a Novaterra execute projetos com dezenas de fatores analisados e a grande experiência da equipe na modelagem espacial de cada variável é o nosso maior diferencial.

Destacam-se como vantagens da técnica AHP-CLP:

• A simplicidade e facilidade de implementação: métodos bem estabelecidos mundialmente e amplamente utilizados.
• Processo decisório participativo é ágil: atribuição de pesos de forma explícita e feita em geral em workshops conduzidos pela Novaterra com as equipes técnicas dos clientes.

Etapas da AMC ilustradas.

Técnica Sofisticada: AMC por Sistemas de Inferência Fuzzy

A lógica nebulosa (fuzzy logic) oferece uma abordagem avançada para modelagem de variáveis e ponderação de fatores. Diferentemente da lógica clássica, que trabalha com valores binários (0 ou 1, pertence ou não pertence), a lógica fuzzy permite que as variáveis assumam valores contínuos entre 0 e 1, representando graus de pertinência.

Os sistemas de inferência fuzzy utilizam funções de pertinência e variáveis numéricas ou linguísticas para modelar o conhecimento humano sobre cada fator relevante no processo de decisão. No contexto do SIG, essa técnica permite:

• Modelagem sofisticada da geoinformação: Captura a incerteza e a imprecisão inerentes aos dados espaciais através do tipo e ajuste das funções de pertinência, permitindo melhor modelagem de fatores com distribuições espaciais em gradiente.
• Ponderação flexível dos fatores através de variáveis liguísticas: As funções de pertinência podem ser ajustadas para refletir melhor a realidade do fenômeno estudado, como descrito usualmente pela linguagem humana, facilitando a captura do conhecimento de especialistas, técnicos ou mesmo da sociedade. Um exemplo simples de expressão de uma variável linguística é a escala “alta”, “média”, “baixa”. A declividade do terreno é uma grandeza numérica e na maioria das vezes de variação contínua. Qual o limite entre a “baixa declividade” e a “média declividade”? Os sistemas de inferência fuzzy modelam bem essas variáveis (fatores) e respectivos critérios de decisão.

Vantagens:

• Representação melhorada da incerteza ou gradação espacial: Lida eficazmente com dados que variam no espaço, através da modelagem com funções de pertinência.
• Modelagem de relações complexas: Permite ajustes finos nas funções de pertinência e nas regras de inferência.
• Permite a criação de sistemas de apoio à decisão (SAD) – a modelagem da paisagem (território) e da árvore de decisão permite o uso constante do sistema para soluções que variam no tempo, simplesmente mudando de forma iterativa as entradas de pesos ou variáveis linguísticas. Um exemplo seria um sistema para apoiar a decisão da melhor localização para diferentes tipos de indústrias ou comércio em um município.

Desvantagens:

• Processo de construção e validação mais elaborado: A calibração das funções de pertinência e construção das regras e árvore de decisão exigem avaliação cuidadosa de cada fator e da interação entre eles no sistema de inferência fuzzy.

Comparação entre as Técnicas

A escolha entre o AHP-CLP e os sistemas de inferência fuzzy depende de diversos fatores, como a natureza do projeto, a qualidade dos dados disponíveis e os objetivos específicos da análise.  De modo geral, a técnica AHP-CLP é mais simples e direta, enquanto a lógica fuzzy oferece maior sofisticação na modelagem, sendo mais adequada para montar sistemas de apoio à decsião que serão utilizados continuamente.

Ilustração de etapa da AMC por sistema de inferência fuzzy aplicada ao zoneamento de Unidade de Conservação.

Experiência da Novaterra

A Novaterra possui larga experiência no desenvolvimento de projetos que utilizam ambas as técnicas de AMC em ambiente SIG. Nossa equipe está capacitada para identificar a abordagem mais adequada para cada situação, garantindo resultados confiáveis e otimizados.

• Projetos Lineares: Aplicamos as técnicas para definir o melhor traçado, considerando fatores ambientais, socioeconômicos e de engenharia.
• Projetos de Conservação: Utilizamos a AMC para o zoneamento de unidades de conservação, integrando múltiplos critérios ecológicos, socioeconômicos e

Estamos comprometidos em oferecer soluções inovadoras que atendam às necessidades específicas de cada projeto. Nossa expertise nos permite explorar ao máximo as potencialidades do SIG, seja através de técnicas tradicionais ou sofisticadas, sempre visando a excelência nos resultados.

Entre em contato conosco para saber como podemos contribuir para o sucesso do seu projeto com as melhores práticas em Avaliação Multicritério em SIG.