| Resumo |
Com o avanço de tecnologias, a cartografia passou de uma representação rudimentar do espaço em superfícies naturais como argila e pergaminho, para um campo especializado e integrado a tecnologias digitais. A partir da década de 1970, com o advento da informática, os processos de criação, armazenamento, análise e disseminação de dados espaciais sofreram grandes transformações, culminando em sua popularização nas décadas seguintes, quando qualquer usuário passou a ter acesso e até mesmo a gerar dados geoespaciais a partir de dispositivos móveis. Em 2008, o governo brasileiro instituiu a Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE), por meio do Decreto nº 6.666, com o intuito de organizar e disponibilizar dados geoespaciais de forma padronizada. Dentro desse contexto, o Controle de Qualidade Cartográfica (CQC) se mostrou indispensável, apesar de que ainda são escassas as ferramentas práticas voltadas à avaliação da acurácia posicional em ambientes de Sistemas de Informações Geográficas (SIG / GIS). Este trabalho teve como objetivo implementar, em linguagem Python, a lógica computacional que sustenta as funcionalidades do plugin GeoPEC, voltado à verificação da acurácia posicional, no ambiente do QGIS. A estrutura do código foi organizada em módulos específicos: a pasta “core” concentra arquivos referentes às rotinas de interface do plugin; a pasta “functions” agrupa funções auxiliares, como o cálculo do tamanho amostral, da distribuição espacial dos pontos e a determinação da classificação segundo os padrões normativos; e a pasta “gui” abriga os arquivos .ui e elementos da interface, criados anteriormente no QtDesigner. As funcionalidades foram desenvolvidas com base em critérios definidos por normas como o Decreto nº 89.817/1984, as ET-CQDG da INDE, a NBR 13133/2021, o Manual Técnico de Georreferenciamento do INCRA (2022) e a Resolução ANM nº 123. O código foi estruturado para ler camadas vetoriais no QGIS, aplicar critérios estatísticos de controle de qualidade, gerar tabelas estatísticas usando o Matplotlib e gerar relatórios em formato PDF, utilizando a biblioteca ReportLab. A integração com o QGIS se deu por meio da API PyQGIS e da biblioteca PyQt5, o que possibilitou a execução direta dos scripts a partir da interface do software. Assim, o plugin GeoPEC, por meio das ferramentas para avaliação do acurácia posicional, contribui para ampliar a confiabilidade e a eficiência no uso de dados geoespaciais, em conformidade com as principais normativas brasileiras. |