A Utilização do Geoprocessamento e do Sensoriamento Remoto na

SECRETARIA DE ESTADO DA FAZENDA DE
GOIÁS
SUPERINTENDÊNCIA DE GESTÃO DA AÇÃO FISCAL
COORDENAÇÃO DE INFORMAÇÕES RURAIS
A UTILIZAÇÃO DO GEOPROCESSAMENTO E DO SENSORIAMENTO
REMOTO NA SECRETARIA DA FAZENDA DO ESTADO DE GOIÁS
ANDRÉ LUIZ MONTEIRO DA SILVA
ENGENHEIRO CARTÓGRAFO
AUDITOR FISCAL DA RECEITA ESTADUAL
2004
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO
...................................................................................................
3
2. OBJETIVOS
...................................................................................................
6
........................................................................................
8
3. METODOLOGIA
Criação da Central ........................................................................................
Criação de Regionais
.............................................................................
Seleção de contribuintes
.................................. ..........................................
Levantamentos
........................................................................................
Identificação das propriedades e culturas ..........................................
Freqüência e melhor época para aquisição das imagens ........... .......
Aplicação
....................................................................................................
Registro de imagens e limites
......................................................
Manipulação das imagens ......................................................... ........
Classificação e interpretação das imagens ...........................................
Estimativa da Produção Agrícola
......................................................
Ações Fiscais
..............................................................................
Criação do SIG (Sistema de Informações Geográficas) .................................
Infra-estrutura existente
..............................................................................
Central
.........................................................................................
Regionais
.........................................................................................
9
9
13
15
15
16
17
17
17
20
21
22
23
28
28
28
6. CUSTOS DO PROJETO .......................................................................................... 29
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
...................................................................... 30
QUADRO 1 – ATRIBUIÇÕES DA CENTRAL E DAS REGIONAIS........... ...................
10
QUADRO 2 – CONTRIBUINTES MONITORADOS POR REGIONAL .......................
14
QUADRO 3 – DATAS DE AQUISIÇÃO DE CENAS POR REGIONAL ....................... 16
FIGURA 1 – ARQUITETURA DA REDE
......................................................
11
FIGURA 2 – ABRANGÊNCIA GEOGRÁFICA DAS REGIONAIS ............................... 12
FIGURA 3 – PROPRIEDADES PLOTADAS EM IMAGEM DE DEZEMBRO 2002 ..... 18
FIGURA 4 – PROPRIEDADES PLOTADAS EM IMAGEM DE ABRIL 2003 .................
19
FIGURA 5 - LIGAÇÃO ENTRE O BANCO DE DADOS DESCRITIVO
E O ESPACIAL
.............................................................................. 25
FIGURA 5 – PROPRIEDADE NO MUNICÍPIO DE CABECEIRAS IMAGEM................ 26
FIGURA 6 - PROPRIEDADE NO MUNÍCIPIO DE CABECEIRAS TABELA ................
27
INTRODUÇÃO
A Constituição Federal de 1988 e o Código Tributário Nacional, de 1966,
que disciplinam o ordenamento tributário brasileiro, definem que “tributo é toda prestação
pecuniária compulsória, em moeda ou cujo valor nela se possa exprimir, que não constitua
sanção de ato ilícito, instituída em lei e cobrada mediante atividade administrativa plenamente
vinculada”. A definição legal marca o estágio atual, no quadro brasileiro, da história da retirada
de recursos das pessoas por parte dos governos.
O saque e a escravização, métodos primitivos de obtenção de recursos e
ferramentas de nossos antepassados, foram substituídos pela tributação, a partir da
organização social e da formação do Estado. A princípio sem critério sistêmico, sua instituição
atendeu interesses temporais ou permanentes, públicos ou particulares, como, por exemplo, a
instituição de imposto para fazer face às despesas com membros da família real, na época do
Brasil Colônia. Como parte da história, logo após o descobrimento o pau-brasil foi considerado
monopólio real, sendo, assim, o nosso primeiro produto a ser tributado: para a sua extração
havia a necessidade de pagamento do chamado quinto do pau-brasil, que correspondia a
quinta parte do produto da venda da madeira, configurando o primeiro dos predecessores do
atual ICMS (Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços), tributo a cargo dos Estados
e motivador principal do presente projeto. A cobertura vegetal do território brasileiro constitui
fonte de arrecadação desde então, sempre que objeto de mercancia.
A sistematização científica dos elementos de importância e influência na
tributação, iniciada na Revolução Francesa, privilegiou, desde então, o enfoque técnico e a
análise do cenário econômico e social no estabelecimento das normas jurídicas impositivas e
do apoio instrumental à sua consecução. O espetacular avanço tecnológico do século XX
alcançou os governos e suas máquinas arrecadadoras: ao Fisco, agente público de atividade
vinculada e obrigatória, a quem cabe a tarefa de fazer cumprir a lei tributária, impôs-se a
necessidade do domínio da tecnologia para acompanhar a atividade econômica, sob pena de
ficar para trás e não acompanhar os agentes econômicos na faina produtiva ... e na
insuprimível e universal tendência de sonegar impostos. Assim, dentro do modo capitalista de
produção, particularmente na agricultura, as forças produtivas vem investindo pesadamente em
tecnologia para melhorar a produtividade - não raro esgotando até o limite os recursos naturais
- como também otimizando seus controles internos, equipando-se cada vez mais e algumas
vezes utilizando este aparato para burlar o Fisco e, em conseqüência, toda a sociedade.
Goiás assistiu, nos últimos 20 (vinte) anos, a um crescimento sem
precedentes na utilização de técnicas de manejo da terra e, em conseqüência, ao aumento da
produtividade na agricultura. Como exemplo, o uso do pivô central no estado, que em 1983
irrigava pouco menos de 600 hectares na bacia do Paranaíba, aumentou para cerca de
130.000 hectares em 2002 e cobre, com exceção do Sudoeste e da região Norte, praticamente
toda a sua superfície (Fonte: CELG/SEFAZ – 1996/2003).
Na estrutura interna da SEFAZ-GO, a Superintendência de Gestão da Ação
Fiscal - SGAF é o órgão responsável por “supervisionar e controlar operacionalmente as
atividades tributário-fiscais desenvolvidas no Estado de Goiás ... programar, coordenar,
acompanhar, controlar e avaliar as atividades de fiscalização tributária ... promover e
determinar providências visando combater a evasão de receitas e a fraude fiscal” (Regimento
Interno da SEFAZ).
Preocupada em sistematizar o acompanhamento dessa produção, a SGAF,
em 1999, criou um grupo de especialistas em agronomia para monitorar as grandes áreas de
plantio, principalmente o irrigado. Iniciados os trabalhos em 2000, o grupo constatou ser
impossível, utilizando métodos tradicionais, fiscalizar todo o contigente de produtores agrícolas
cadastrado no Estado, além de desnecessário.
Então, antes de mais nada, que tipo de produtor, de fato, interessa ao Fisco
controlar ? Goiás possui, em julho de 2003, cerca de 115.000 (cento e quinze mil) produtores
rurais cadastrados na Fazenda Pública, aí considerados todos os tipos e níveis de produção e
renda. Destes, apenas 2.000 (dois mil) representam 90% (noventa porcento) da produção e da
arrecadação do ICMS.
Diante da escolha entre fiscalizar o conjunto total, cobrindo desde o produtor
de subsistência até o grande produtor, ou fiscalizar apenas este que, por suas características,
além de constituir os 90% do volume arrecadado, é o que possui recursos (e eventuais
interesses) para a utilização de mecanismos de evasão tributária, optou o Fisco goiano por
fazer jus ao princípio de que “imposto é, antes de tudo, instrumento de justiça social”. E, em
conseqüência, conseguir um método mais eficiente para previsão da safra – e do montante, em
dinheiro, a ser arrecadado pelo segmento aos cofres públicos.
O aumento vertiginoso da área plantada e da produtividade
levou à
constatação de que o uso de tecnologias avançadas de monitoramento seria imprescindível
para um controle eficiente, que não se dessincronizasse com o real desempenho do segmento.
A escolha da tecnologia do Geoprocessamento, com a utilização do Sensoriamento Remoto,
que possibilita a observação simultânea de grandes áreas, surgiu como alternativa inovadora e
solução para a manutenção da sincronia entre produção e arrecadação.
Segundo Câmara e Medeiros (1998), o termo Geoprocessamento denota uma
disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o
tratamento de informações geográficas. A influência crescente dessa tecnologia em várias
áreas (Agricultura, Cartografia, Análise de Recursos Naturais etc), principalmente em regiões
de grandes dimensões e com carência de informações adequadas para tomadas de decisão,
apresenta um enorme potencial no caso da SEFAZ-GO, fundamentalmente por permitir
monitorar um grande número de produtores com um custo relativamente baixo. Ainda segundo
os autores, os instrumentos computacionais do Geoprocessamento, chamados de Sistemas de
Informações Geográficas (SIGs), permitem a realização de análises complexas ao integrar
dados de diversas fontes e ao criar bancos de dados georreferenciados.
A
utilização de dados orbitais de Sensoriamento Remoto para o
levantamento e quantificação da ocupação agrícola de município, microregião ou estado,
dentre outros, tem-se tornado freqüente no Brasil nos últimos anos. Neste sentido, vários
trabalhos podem ser citados como os de Assad et al. (1988), Rodrigues et al. (1988), Almeida
et al. (1990) e Sano et al. (1990). Este tipo de produto fornece informações atualizadas a um
custo relativamente baixo (Assad e Sano, 1998).
O Sensoriamento Remoto é a tecnologia que permite a aquisição de
informações sobre um objeto, a partir de medidas feitas por um sensor que não se encontra em
contato físico direto com ele. Visto como um sistema de aquisição de informações, pode ser
dividido em dois subsistemas: a) coleta de dados e b) análise de dados (Novo, 1999). São
exatamente essas características que nos interessam: a utilização de imagens de satélites na
coleta das informações agrícolas e a análise dessas informações com o apoio de um SIG
permitem à SEFAZ-GO maior amplitude de ação com menor gasto de recursos humanos e
materiais.
OBJETIVOS
São objetivos do projeto:
-
Definir,
através
Geoprocessamento,
das
um
ferramentas
SIG
(Sistema
disponíveis
de
do
Informações
Geográficas) para obtenção de informações gerais e específicas
sobre produtores rurais inscritos no cadastro de contribuintes do
Estado de Goiás, de interesse para a fiscalização e arrecadação
de tributos, tais como: inscrição da propriedade, nome do
proprietário, área da propriedade, área plantada, tipo de cultura
plantada e volume da produção;
-
Identificar os limites das propriedades mais representativas do
Estado na formação do tributo sobre a produção agrícola, com
suas respectivas inscrições estaduais, por meio de coordenadas
geográficas e através da plotagem destes pontos nas imagens de
satélite;
-
Discriminar as culturas implantadas no terreno nas diversas
épocas de plantio e colheita, de acordo com o calendário agrícola
de cada região, para numa etapa seguinte poder exigir o tributo
devido através do cruzamento de informações da DIR (Declaração
de Informações Rurais, documento interno da SEFAZ-GO, por
meio do qual os produtores rurais do Estado prestam informações
acerca de suas atividades à Secretaria da Fazenda do Estado de
Goiás) com as imagens adquiridas;
-
Desenvolver o monitoramento agrícola do Estado de Goiás,
diferenciando o potencial de desenvolvimento econômico das
diversas regiões e suas respectivas aptidões agrícolas, através da
distinção dos diferentes níveis e emprego de tecnologias como:
maquinário novo e adequado às operações, conservação de solos
por terraceamento e irrigação;
-
Interagir
com
planejamento,
órgãos
nacionais
estatística,
e
agricultura
locais,
ou
de
pesquisa,
controladores
e
financiadores da safra da região, no sentido de troca de
informações (EMBRAPA, UFG, IBGE, SEAGRI, BANCO DO
BRASIL etc);
-
Subsidiar projetos de investimentos do dinheiro público, tanto para
regiões com maior capacidade de geração de divisas quanto para
regiões em processo de desenvolvimento e totalmente carentes de
infra-estrutura para escoamento da produção, colaborando, assim,
para o aumento da arrecadação dos tributos estaduais e para o
desenvolvimento econômico das regiões menos favorecidas e com
grande potencial agrícola ainda inexplorado.
METODOLOGIA
A operacionalização do monitoramento agrícola para fins de controle
tributário em Goiás se dá pelo acompanhamento da ocupação agrícola em nível de
propriedade, contribuinte do ICMS, pela quantificação e classificação das áreas plantadas e
tipo da cultura nessas propriedades, além da perspectiva da estimativa de produtividade das
culturas. Citados por Assad e Sano (1998), os trabalhos de Moreira (1990), que estimou as
áreas plantadas para milho e soja no Distrito Federal, utilizando imagens LANDSAT/TM,
Rudorff (1985), que desenvolveu um ensaio metodológico para estimar a produtividade da
cana-de-açúcar a partir de imagens LANDSAT no Município de Lençóis Paulista (SP), e Assad
(1987), que, combinando modelos agroclimáticos e imagens de satélites meteorológicos
METEOSAT e NOAA, estimou a produtividade do milho em toda a região Centro-Norte do
Senegal, permitem afirmar que a atualização tecnológica e a compatibilização dos métodos
então desenvolvidos atendam os objetivos propostos pela SEFAZ-GO.
Nesse sentido, a extensão territorial estabelecida como objeto de
controle (determinadas regiões de Goiás, com o acompanhamento de apenas alguns
produtores) em conjunto com a associação das interpretações das imagens de satélite a um
sistema de informações geográficas (SIG), permitem o acompanhamento visual e quantitativo
da evolução das áreas controladas. Um dos efeitos secundários do monitoramento é a
possibilidade de descobrir outras áreas cultivadas, não controladas inicialmente, que possam
atrair o interesse da ação fiscal.
A viabilização do projeto apoia-se em uma estrutura com arquitetura
mista: a descentralização das tarefas de campo, como levantamentos de limites das
propriedades, identificação in situ de culturas, cálculo de áreas, de produtividade e a própria
ação fiscalizadora são realizadas por Regionais localizadas no interior do Estado, em áreas de
grande concentração da produção agrícola. Já a aquisição e registro de imagens, criação e
manutenção dos banco de dados e de imagens, plotagem das propriedades, previsão de safras
e outras tarefas de caráter gerencial e com abrangência territorial estadual, são realizadas por
uma Central, localizada em Goiânia. O Quadro 1 mostra as atribuições da Central e das
Regionais e a Figura 1 mostra a arquitetura da rede.
I)
Central
A aquisição e registro de imagens, digitalização dos limites das propriedades,
criação e manutenção dos banco de dados e de imagens, previsão de safras e
outras tarefas de caráter gerencial e com abrangência territorial estadual, são
realizadas por uma Central, localizada em Goiânia.
II)
Regionais
A produção agrícola no Estado de Goiás tem as fronteiras bem definidas, com
sua localização geográfica concentrada em 10 (dez) regiões de plantio, de
sequeiro ou irrigado, caracterizadas pela alta densidade de determinadas
culturas: soja, milho, sorgo, arroz e algodão, no caso de sequeiro, e feijão,
tomate, batata, cevada, trigo e algodão, no caso das irrigadas.
O interesse precípuo da SEFAZ para o monitoramento agrícola se aplica às
culturas de grãos, em primeiro lugar, e secundariamente, àquelas que
apresentam alto índice de sonegação fiscal. Exclui-se, nesse primeiro momento,
o monitoramento de pastagens. Assim, as 10 (dez) regionais para o
monitoramento agrícola por Sensoriamento Remoto são Catalão, Formosa,
Goiás, Goianésia, Goiânia, Itumbiara, Luziânia e Morrinhos, todas com grande
concentração de culturas irrigadas, e Jataí e Rio Verde, com grandes áreas de
culturas de sequeiro.
Uma vantagem operacional considerável é a possibilidade da Regional poder
atender solicitações específicas da Central e, inversamente, solicitar informações
à Central.
A Figura 2 apresenta a abrangência geográfica das regionais.
QUADRO 1 – ATRIBUIÇÕES DA CENTRAL E DAS REGIONAIS
TAREFA
EXECUTOR
CENTRAL
REGIONAL
AQUISIÇÃO
E
REGISTRO
DE
IMAGENS
DIGITALIZAÇÃO DOS LIMITES DAS
PROPRIEDADES
CRIAÇÃO E MANUTENÇÃO DOS
BANCOS DE DADOS
ALIMENTAÇÃO DAS REGIONAIS
COM DADOS ATUALIZADOS
X
PREVISÃO DE SAFRA
X
AÇÕES GERENCIAIS
X
LEVANTAMENTO DOS LIMITES DAS
PROPRIEDADES
X
X
IDENTIFICAÇÃO DAS CULTURAS
X
X
CALCULO DE ÁREAS
X
X
AÇÃO FISCAL
X
X
X
X
FIGURA 1 – ARQUITETURA DA REDE
R E G IO N A L A
CENTRAL
B D IM A G E N S
R E G IO N A L B
R E G IO N A L n
FIGURA 2 – ABRANGÊNCIA GEOGRÁFICA DAS REGIONAIS
Base digitalizada do IBGE – Escala 1:250.000
T O C
Evelan Soares
Tataíra
O
S. Miguel
do Araguaia
800
A
N
T
I
km
N S
Airan Pinheiro
São Matheus
Novo Planalto
Pouso Alto
Porangatu
Água Quente
R
Posse
G
B
Uruaçu
Itacaiu
Planaltina
O
Rio do Sal
Formosa
São Gabriel
BR-20
Mauro Nunes
Goiás
Aragarças
km
Farias
320 km
P.F. Br070
Aragarças
S
DF
68 km
P.F. Br040
Eng. Lages
Baliza
41 km
I
T
Registro
do Araguaia
0
49
Souza Lima
Luziânia
Naldo Neves
Ponte
Branca
Firminópolis
A
Anápolis
Iporá
480 km
A
Inhumas
Ponte
Nova
Goiânia
Cristalina
R
M
CRISTALINA
Ap. de Goiânia
Botelho
Sta. Rita
do Araguaia
Pires do Rio
341 km
E
Ivapé
São Marcos
Rio Verde
Morrinhos
G
Jataí
Cabeceira
Alta
Catalão
T
O
Itumbiara
João
Pinheiro
J.K.
Campo
Bom
GR
Cachoeira
Dourada
Chapadão
do Céu
OS
Gouveinha
Aporé
S
São
Simão
Cassilândia
São Simão
São João
DO
Lagoa Santa
Quirino Machado
S U
L
Guilhermão
M
Cana Brava
Afonso Pena
Furnas
195 km
I
Benedito
Valadares
31
3
Elo
km
Vaca
Brava
M
A
A H
O
Cocalinho
I
S
km
S
O. P. Abreu
N
A
S
III)
Seleção de contribuintes
Dentre os 115.000 (cento e quinze mil) produtores agropecuários cadastrados na
Secretaria da Fazenda do Estado de Goiás, cerca de 2.000 (dois mil) respondem
por 90% (noventa porcento) da produção e arrecadação no segmento (Fonte:
Sistema SARE/DEAR ano 2001 – SEFAZ-GO). O primeiro critério de seleção
para estes contribuintes é o de ter a média de arrecadação mensal dos últimos
12 (doze) meses incluída entre 90% (noventa por cento) da média da
arrecadação total do segmento no Estado, excluídos os produtores não agrícolas
(pecuaristas e outros). O segundo critério é o da escolha de alguns contribuintes
poder ser feita pelo Delegado Regional Fiscal onde se localiza a sede da
Regional do Geoprocessamento, atendendo interesses específicos do Estado.
Um exemplo para a aplicação desse tipo de critério seria incluir, entre os
contribuintes monitorados, aquele(s) que apresente(m) um histórico de
problemas de evasão fiscal. Estuda-se um terceiro critério, não considerado
neste projeto, que seria incluir todos aqueles que possuírem mais de 1.000
(hum) mil hectares de área agricultável, em uso ou não. Isto serviria para a
determinação de áreas ociosas, do ponto de vista produtivo, no Estado.
O Quadro 2 mostra a distribuição, por Regionais, do quantitativo de contribuintes
que estão sendo monitorados, segundo o primeiro critério e dentro de um
cronograma anual de inclusão no sistema.
QUADRO 2 – QUANTITATIVO DE CONTRIBUINTES MONITORADOS
REGIONAL
CONTRIBUINTES
2001
CATALÃO
FORMOSA
GOIÁS
GOIANÉSIA
GOIÂNIA
ITUMBIARA
LUZIÂNIA
MORRINHOS
JATAÍ
RIO VERDE
TOTAL
40
0
0
0
20
0
30
40
20
0
150
2002
80
20
20
20
50
10
40
90
60
30
420
2003
120
40
40
30
100
40
60
200
120
100
880
2004
200
60
80
80
130
80
100
250
200
200
1380
2005
250
100
150
150
150
150
150
300
200
200
1800
IV)
Levantamentos
Duas foram as definições necessárias para os levantamentos: a primeira,
escolher o método para identificação das propriedades e respectivas culturas; e,
a segunda, definir, em função do calendário agrícola, a freqüência da coleta das
imagens de satélite e a época de cada uma, em cada Regional.
1º) Identificação das propriedades e culturas
O primeiro problema que se apresentou foi: levantar os limites das
propriedades ou apenas dos talhões nelas existentes ? A discussão, na verdade,
representava uma divisão de princípios para o trabalho do Fisco – controlar o
contribuinte ou a safra ? Pesou a favor da decisão de levantar os limites e não
apenas os talhões o fato de que, controlando o contribuinte, foi possível controlar
a safra (e o inverso não é necessariamente verdadeiro) e ainda identificar, na
propriedade, áreas ociosas com potencial produtivo, o que poderia gerar novos
produtos para outros órgãos do Estado. Outro fator de grande importância na
decisão foi o de que os levantamentos por limites são feitos, em geral, apenas
uma vez – já que raramente as propriedades mudam de produtor -, enquanto os
levantamentos por talhões poderiam se repetir com mais freqüência, em função
da dinâmica da produção agrícola.
O segundo problema foi o de como fazer o levantamento dos limites.
Considerando que o produto final desejado é o de ter os limites das
propriedades “plotados” sobre imagens de satélites, numa escala média de
1/50.000, onde um eventual erro de locação pode ser facilmente detectado e
corrigido pelo cruzamento do levantamento de campo com a leitura e
interpretação da imagem, a precisão necessária requerida pode trabalhar com
margens de erro de até 20 metros – ou mesmo maiores. Optou-se então pelos
levantamentos por navegadores manuais, do tipo GPS, em função de sua
praticidade e baixo custo. Uma equipe da Delegacia Regional percorre os limites
da propriedade selecionada com o GPS ligado, registrando suas coordenadas e
posteriormente as repassa para a Central, em Goiânia, que registra a nova
propriedade no sistema. Outra maneira de se identificar a propriedade é o
próprio contribuinte assinalar, em imagem de satélite impressa ou na tela do
computador da Regional, os limites de sua propriedade, após o que a equipe da
Delegacia Regional repassa os limites identificados para a Central, que também
a registra no sistema.
2º) Freqüência e melhor época para aquisição das imagens de satélite
Foi estabelecida uma tabela de datas para a coleta das imagens de
satélite, também baseada no zoneamento agrícola do Estado de Goiás (Banco
de Dados Georreferenciado de Recursos Naturais do Cerrado, Assad et al,
2000), levando em consideração os tipos de plantio e culturas predominantes na
Regional. A tabela está no Quadro 3. Atualmente, com o custo relativamente
baixo dos satélites LANDSAT, a possibilidade de se conseguir cenas com boa
qualidade e baixa cobertura de nuvens aumentou consideravelmente. Assim, a
SEFAZ-GO optou pela aquisição de imagens digitais
destes satélites,
georreferenciadas, com as bandas 1, 2, 3, 4, 5, 7 e PAN, não descartando,
porém, a hipótese de trabalhar com outros produtos, como as imagens dos
satélites SPOT e CBERS, caso, em determinada situação, não existam imagens
do LANDSAT disponíveis.
QUADRO 3 – DATAS PARA AQUISIÇÃO DE IMAGENS
REGIONAL
CATALÃO
FORMOSA
GOIANÉSIA
GOIÂNIA
GOIÁS
ITUMBIARA
JATAÍ
LUZIÂNIA
MORRINHOS
RIO VERDE
AQUISIÇÃO 1ª
CENA
AQUISIÇÃO 2ª
CENA
AQUISIÇÃO
3ª CENA
01-15 JANEIRO
01-15 JANEIRO
-
01-15 AGOSTO
01-15 AGOSTO
01-15 JANEIRO
01-15 JANEIRO
01-15 JANEIRO
01-15 JANEIRO
15-30 DEZEMBRO
01-15 JANEIRO
01-15 JANEIRO
15-30 DEZEMBRO
01-15 ABRIL
01-15 ABRIL
15-30 ABRIL
01-15 ABRIL
01-15 AGOSTO
20 AGO – 10 SET
01-15 AGOSTO
01-15 AGOSTO
20 AGO – 10 SET
01-15 AGOSTO
01-15 AGOSTO
V)
Aplicação
1º) Registro de imagens e limites
Levantados os limites das propriedades e adquiridas as imagens, o
trabalho da Central é o de registrar, em programa de computador específico, tais
limites e imagens.
A opção da SEFAZ-GO foi por utilizar o programa SPRING, desenvolvido
pelo INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, por dois motivos básicos:
1º, é de uso livre, isto é, gratuito, e, 2º,
é tecnologia brasileira. A principal
vantagem deste último é que o pessoal do desenvolvimento e suporte
diretamente envolvido na fabricação do produto está no Brasil e, portanto,
acessível, rapidamente e a qualquer momento, para sanar dúvidas e/ou sugerir
formas de atuação.
A operação de registro dos limites se dá apenas uma vez, na implantação
dos limites no SPRING. O registro das imagens é sempre feito quando da
aquisição de novas cenas para as áreas monitoradas.
2º) Manipulação das imagens
A partir do momento em que limites e imagens estejam registrados e
sobrepostos, é executada a etapa principal do trabalho, que é a identificação de
culturas e a medição das áreas.
Novo (1989) e Rosa (1992) indicam as aplicações de uso das bandas do
LANDSAT. Assim, a utilização das melhores bandas para cada projeto deverá
atender seus propósitos específicos. Como exemplo de produto final dessa
etapa, a Figura 3 mostra propriedades com os limites plotados sobre uma
imagem B5R7GPAN.
FIGURA 3 – PROPRIEDADES NO MUNICÍPIO DE CHAPADÃO DO CÉU
(REGIONAL DE JATAÍ)
PLOTADAS EM IMAGEM DE DEZEMBRO/2002 – 1ª SAFRA
FIGURA 4 – PROPRIEDADES NO MUNICÍPIO DE CHAPADÃO DO CÉU
(REGIONAL DE JATAÍ)
PLOTADAS EM IMAGEM DE ABRIL/2003 – 2ª SAFRA
3º) Classificação e interpretação das imagens
A interpretação das imagens, a partir da utilização das técnicas de
segmentação e de classificação - disponíveis no programa SPRING – conta com
o apoio da presença permanente do pessoal das Regionais no campo, o que
traz segurança ao projeto proposto e pretende evitar ou sanar eventuais
dificuldades na sua consecução. A cada safra, levantamentos de amostras das
culturas plantadas na Regional são efetuados, identificando-se talhões, por
amostragem, que são repassados para a Central. Atualmente são levantadas
cerca de 3 (três) amostras por cultura, para cada Regional.
Classificação, em sensoriamento remoto, significa a associação de
pontos de uma imagem a uma classe ou grupo, por exemplo, água, cultura, área
urbana, reflorestamento, cerrado etc. ou, ainda, o processo de reconhecimento
de classes ou grupos cujos membros exibem características comuns (Rosa e
Brito, 1996). A classificação de imagens consiste no estabelecimento de um
processo de decisão no qual um grupo de pixels é definido como pertencente a
uma determinada classe. Neste sentido, os sistemas computacionais auxiliam o
usuário na interpretação das imagens orbitais (Venturieri e Santos, 1998).
Assim, a partir das amostras levantadas, o sistema identifica as culturas
associadas em toda a Regional.
Áreas não estudadas em princípio, que surjam nas imagens e que sejam
atraentes para a ação fiscal, tem o reconhecimento de campo e a troca de
informações entre as Regionais e a Central para possibilitar nova seleção de
áreas de treinamento.
Divergências na interpretação de dados referentes às culturas, causadas
por similaridades na resposta espectral, são sanadas com o apoio de campo das
Regionais, que possuem pessoal treinado e com mobilidade para deslocamentos
rápidos até as áreas objeto de dúvidas.
Sano et al (1998) afirmam que três tipos de erros devem ser
considerados nos resultados apresentados: 1) na avaliação absoluta da área
plantada em decorrência da existência de nuvens na data da aquisição da
imagem; 2) na determinação correta do limite municipal, causado pela ampliação
da escala de 1:250.000 para 1:100.000; e 3) na interpretação de áreas
cultivadas inferiores a 10 hectares, em função da escala de trabalho escolhida.
As hipóteses 2 e 3 não constituirão problema para o Fisco, na medida em que, a)
a alta precisão dos limites municipais não é necessária para os objetivos
primários propostos – fiscalizar o contribuinte, cuja unidade básica são os limites
da propriedade, e prever a safra regional, que não considera o município como
unidade básica e, b) não existem produtores, entre os cerca de 2.000 (dois mil)
monitorados, com áreas inferiores à 10 (dez) hectares. Quanto à hipótese 1),
quando não há absolutamente maneira de se identificar a cultura em função
ocorrência de cobertura de nuvens na imagem, optamos por deixar a área em
questão ser levantada pelos métodos tradicionais (ida a campo e identificação
visual da cultura).
4º ) Estimativa da Produção Agrícola
Informações confiáveis sobre os tipos de culturas instaladas, áreas
plantadas e a distribuição espacial dentro de uma determinada região podem ser
obtidas através de métodos convencionais, utilizando-se questionários aplicados
diretamente aos produtores ou através da utilização de Sensoriamento Remoto
(Sano et al, 1998).
Ainda, dentre as aplicações mais ambiciosas do Sensoriamento Remoto
no campo da agricultura, está a previsão de safra. Pelo menos dois tipos de
dados podem ser fornecidos por ele: 1- o tipo de cultura; 2- a área ocupada pela
cultura (Novo, 1998).
Através da associação das informações fornecidas pela imagens de
satélites (identificação da cultura e área plantada) com a produtividade esperada
fornecida pela Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (FIBGE),
cujos dados são obtidos via representantes de entidades relacionadas à
produção agrícola, obtemos a produção esperada por unidade de cultivo e por
contribuinte.
O cálculo de estimativa de produção em questão leva em consideração
tão somente os fatores época de plantio (recomendada por calendário agrícola
fornecido pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – EMBRAPA e
instituída por portarias do Ministério da Agricultura), área plantada
e a
produtividade média da região.
Fatores outros como tipo de solo, tratos culturais, ocorrências de pragas
e doenças, déficit hídrico, etc,...que poderão proporcionar produtividade diferente
da esperada, são objeto de análise e consideração por parte da SEFAZ-GO,
através de fiscais de cada regional. A definição da produção para efeito de
tributação nos casos de unidades produtivas cuja produtividade possa divergir
da esperada, é precedida de levantamento in loco durante o ciclo da cultura e de
parecer técnico de órgãos oficiais ligados à agricultura.
5º) Ações Fiscais
A identificação do(s) contribuinte(s), do tipo de cultura por ele plantado e
da área de plantio, traz mecanismos abrangentes e ágeis de acompanhamento
fiscal, permitindo às Regionais estabelecer o planejamento de operações de
fiscalização preventiva e mesmo a execução de ações fiscais corretivas com
maior rapidez e acuidade.
A capitulação legal para as ações fiscais apoiadas no uso da tecnologia
do Geoprocessamento é a mesma que das outras ações fiscais cotidianamente
aplicadas no trabalho do Fisco: o Geoprocessamento é somente uma ferramenta
de acompanhamento do comportamento fiscal e produtivo dos contribuintes, tal
como os tradicionais sistemas informatizados em uso. As ações fiscais dele
decorrentes, portanto, se enquadram nas duas diferentes modalidades de
fiscalização do ICMS, trânsito e empresas, e são executadas dentro dos
recursos legais hoje existentes.
Cumpridos os procedimentos anteriores à ação fiscal propriamente dita
(levantamento dos limites das propriedades, identificação das culturas, cálculo
da área e cálculo da
produtividade, conforme o Quadro 1 – Atribuições da
Central e das Regionais - METODOLOGIA, pág. 10), dentre as situações mais
comuns de irregularidade fiscal que são detectadas a partir do monitoramento
agrícola feito com o apoio do Geoprocessamento, destacamos as de mercadoria
em geral sem a respectiva nota fiscal e irregularidades na auditoria básica do
ICMS, envolvendo avaliação de estoques, valor adicionado, específica de
mercadorias e de cereais.
Cumpre destacar que desde a implantação do sistema, em 2001, não
houve autuação fiscal oriunda de divergências entre a área plantada/produção e
a apresentação de documentos fiscais da safra colhida - o que se observa é um
aumento significativo na emissão destes documentos e, em conseqüência, da
arrecadação do tributo devido, pelo aumento da percepção de risco por parte do
contribuinte, ao ser notificado de que sua produção está sendo acompanhada
por imagens de satélite.
Como exemplo dessa situação, cabe citar a Delegacia Regional de
Luziânia, onde a arrecadação do segmento agrícola aumentou de cerca de R$
150.000,00 mensais para cerca de R$ 450.000,00 mensais após a implantação
do sistema (Fonte: Sistema SARE/SEFAZ – 2002), sem que tenha sido
necessário lavrar nenhum auto de infração.
VI)
Criação do SIG (Sistema de Informações Geográficas)
Um banco de dados tradicional é um conjunto de arquivos de dados estruturados
para facilitar o gerenciamento de informações de determinadas entidades, como,
por exemplo, o banco de dados dos funcionários de uma firma (Medeiros e Pires,
1998). No projeto da SEFAZ-GO, a possibilidade de efetuar consultas aos dados
de um determinado contribuinte, conjunto de contribuintes, região, culturas,
conjunto de culturas, e seus respectivos cruzamentos, leva à necessidade de se
utilizar a referência espacial, através da análise das imagens de satélites
associadas ao banco de dados. Aqui entram as diferenças entre um banco de
dados geográfico e um convencional, que se estendem além dos tipos de dados
armazenados, isto é, aos tipos de operação que podem ser realizadas. Por
exemplo, pode-se consultar um banco de dados tradicional para saber o
“endereço do funcionário x”; já um banco de dados geográficos pode aceitar
consultas do tipo “qual a distância entre as casas dos funcionários x e y” porque
comporta referenciais de localização (Medeiros e Pires, 1998).
Então, o projeto trabalha com um SIG (Sistema de Informações Geográficas). O
que é um SIG ? Há inúmeras definições para SIG, cada uma baseada no tipo de
usuário e no domínio da aplicação (Maguire et al., 1991). A comunidade técnica
que trabalha com banco de dados define SIG como um banco de dados não
convencional que suporta o gerenciamento de dados espaciais. Na visão dos
engenheiros de software, SIG é um conjunto de ferramentas e algoritmos usado
para manipular dados geográficos (Medeiros e Pires, 1998).
As operações de consulta e manipulação de dados geográficos constituem a
essência de um SIG. O que distingue um SIG de outros tipos de sistemas de
informação são aquelas funções que possibilitam a realização de análises
espaciais (geográficas). Tais funções utilizam os atributos espaciais e não
espaciais das entidades gráficas armazenadas na base de dados espaciais,
buscando fazer simulações (modelos) sobre os fenômenos do mundo real, seus
aspectos ou parâmetros.
O aspecto mais fundamental dos dados tratados em um SIG é a natureza dual
da informação: um dado geográfico possui uma localização geográfica (expressa
como coordenadas em um mapa) e atributos descritivos (que podem ser
representados num banco de dados convencional). Outro aspecto muito
importante é que os dados geográficos não existem sozinhos no espaço: tão
importante quanto localizá-los é descobrir e representar as relações entre os
diversos dados (SPRING, Análise Geográfica, INPE 2000). Aqui entra, mais uma
vez, o uso do SPRING na SEFAZ-GO.
O SPRING foi concebido como um banco de dados geográfico e projetado para
operar em conjunto com um sistema gerenciador de bancos de dados (SGBD).
O banco de dados geográfico é o repositório de dados de um SIG, armazenando
e recuperando dados geográficos em diferentes geometrias (imagens, vetores,
grades) e as informações descritivas (atributos não-espaciais) armazenadas em
tabelas.
Assim, alguns exemplos dos processos de análise espacial típicos do SIG da
SEFAZ-GO estão apresentados na tabela a seguir.
EXEMPLOS DE ANÁLISES ESPACIAIS POSSÍVEIS
Análise
Condição
Localização
Tendência
Roteamento
Padrões
Modelos
Pergunta Geral
Exemplo
O que está...?
Qual a cultura plantada nesta propriedade?
Quais as áreas com produtividade acima de x% ?
Onde está...?
O que mudou...?
O que estava plantado nas últimas 3 safras ?
Por onde ir.. ?
Qual o melhor caminho para chegar na propriedade ?
Qual é a produtividade média da cultura x na região y?
Qual o padrão....?
O que acontece se...? Qual o impacto de uma quebra de safra na região y ?
O SPRING utiliza uma forma de ligação entre o SIG e o sistema gerenciador de
banco de dados relacional no qual os componentes espacial e descritivo do
objeto geográfico são armazenados separadamente (Figura 4). Os atributos
convencionais são guardados no banco de dados (na forma de tabelas) e os
dados espaciais são tratados pelo sistema dedicado, com a conexão feita por
meio de identificadores de objetos. Para recuperar um objeto, os dois
subsistemas são pesquisados e a resposta é a composição dos resultados das
pesquisas. Nas Figura 5 e 6, temos um exemplo real de aplicação do SIG,
associando a imagem de satélite de uma safra com uma propriedade registrada
na tabela do banco de dados.
FIGURA 4 - LIGAÇÃO ENTRE O BANCO DE DADOS DESCRITIVO
E O ESPACIAL – PROPRIEDADE EXEMPLO
Base digitalizada do IBGE – Escala 1:250.000
GEO ID INSC.EST.
1
ENDEREÇO PROPRIETÁRIO CULTURA ÁREA (ha) PROD.(ton)
11001001-1 GO-341 KM 59 José L. M. Silva
Milho
120
840
FIGURA 5 – PROPRIEDADE NO MUNICÍPIO DE CABECEIRAS
(REGIONAL DE FORMOSA)
PLOTADA EM IMAGEM DE ABRIL/2003 – 2ª SAFRA
FIGURA 6 – PROPRIEDADE NO MUNICÍPIO DE CABECEIRAS
(REGIONAL DE FORMOSA)
REGISTRO NA TABELA DO BANCO DE DADOS
SOBRE IMAGEM DE ABRIL DE 2003 – 2ª SAFRA
A modernização dos meios de produção e do respectivo controle sobre eles
exige
um
permanente
acompanhamento
do
“estado
da
arte”
no
desenvolvimento de programas e na manutenção dos existentes (“software”),
com a necessária atualização dos meios físicos disponíveis (“hardware”). Os
componentes espaciais e descritivos do banco de dados em uso, portanto, estão
sempre sujeitos a alterações e adaptações que surjam como necessárias para o
trabalho fiscal. A sua estrutura, simples, se propõe a facilitar estas ações
eventuais, sempre que necessárias.
VII)
Infra-estrutura existente
1º) Central
Equipamentos
-
01 (um) computador
com 866 Mhz de clock, 512 Mb de RAM,
unidade de CD-ROM, unidade gravadora de CD-ROM, unidade de
disquete, 80 Gb de disco rígido e monitor colorido de 21”;
-
02 (dois) computadores com 866 Mhz de clock, 512 Mb de RAM,
unidade de CD-ROM, unidade de disquete, 80 Gb de disco rígido e
monitor colorido de 17”;
-
01 (uma) impressora jato de tinta colorida, formato até A2;
-
01 (um) scanner formato até A3;
-
01 (uma) mesa digitalizadora formato A0;
-
01 (um) aparelho manual de navegação (GPS);
Mão de obra
-
01 (um) Especialista em Geoprocessamento;
-
02 (dois) Estagiários de Sensoriamento Remoto.
2º) Regionais
Equipamentos
-
10 (dez) computadores com 800 Mhz de clock, 256 Mb de RAM,
unidade de CD-ROM, unidade de disquete, 20 Gb de disco rígido e
monitor colorido de 17”;
-
10 (dez) aparelhos manuais de navegação (GPS);
-
10 (dez) viaturas (não dedicadas).
Mão de obra
-
10 (dez) Agentes de Fiscalização com treinamento em GPS e
SPRING.
CUSTO DO PROJETO
O custo de implantação do projeto foi calculado com base nas despesas
efetuada até Janeiro de 2002, entendendo-se esses custos como exclusivos desse processo
de implantação.
ATIVIDADES DE IMPLANTAÇÃO – CUSTO TOTAL
1. AQUISIÇÃO EQUIPAMENTOS
2. INSTALACÃO DA CENTRAL
CUSTO R$
45.000,00
3.000,00
3. INSTALAÇÃO DAS REGIONAIS
10.000,00
TOTAL
58.000,00
O custo operacional anual do projeto está calculado com base nas
despesas efetuadas em valores atuais (outubro de 2003) e envolve todos os itens necessários
à sua consecução, como mão de obra envolvida para cada tarefa, diárias, combustíveis,
material de manutenção e escritório etc.
ATIVIDADES OPERACIONAIS – CUSTO ANUAL
CUSTO R$
1. LEVANTAMENTO DE CAMPO (LIMITES E CULTURAS)
12.000,00
2. AQUISICÃO DE IMAGENS
45.000,00
3. REGISTRO DE LIMITES E IMAGENS
6.000,00
4. ATUALIZAÇÃO DO BANCO DE DADOS
6.000,00
5. ACOMPANHAMENTO DO PLANTIO
6.000,00
6. ACOMPANHAMENTO COLHEITA E ARMAZENAGEM
6.000,00
TOTAL
81.000,00
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AMED, F.J.; NEGREIROS, P.J.L.C. História dos Tributos no Brasil. São Paulo:
SINAFRESP. 2000
AMARAL, H.C. A evolução do Imposto sobre Consumo de competência estadual no
Sistema Tributário Brasileiro. Goiânia: EBAP/FGV. 2000. Monografia Especialização
ASSAD et al. (1988); RODRIGUES et al. (1988); ALMEIDA et al. (1990); SANO et al.
(1990) in: ASSAD, E.D; SANO, EE. Monitoramento da Ocupação Agrícola. Sistema de
Informações Geográficas. Aplicações na Agricultura. Brasília: EMBRAPA/CPAC. 1998.
434p. cap. 10, p. 180
ASSAD et al. Banco de Dados Georreferenciado de Recursos Naturais do Cerrado.
Brasília: EMBRAPA/CPAC. 2000.
ASSAD, E.D.; SANO, E.E. Sistema de Informações Geográficas. Aplicações na
Agricultura. Brasília: EMBRAPA/CPAC. 1998. 434p.
CÂMARA, G; MEDEIROS, J.S. Geoprocessamento para Projetos Ambientais. São José
dos Campos: INPE, 1996.
DUTRA, L.V.; SOUZA, R.C.M.; MITSUO, F.A; MOREIRA, J.C. Análise automática de
imagens multiespectrais. São José dos Campos: INPE. 1981.
DUE, John .F. In.: Tributação Indireta nas Economias em Desenvolvimento. São Paulo:
Editora Perspectiva. 1974.
MEDEIROS, C.B.; PIRES, F. in: ASSAD, E.D; SANO, EE. Bancos de Dados e Sistemas
de Informações Geográficas. Sistema de Informações Geográficas. Aplicações na
Agricultura. Brasília: EMBRAPA/CPAC.1998. 434p.cap.3, p 31.
NOVO, E.M.L.M. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. São Paulo: Edgard
Blücher, 1989. 2ª edição (1992). 308p.
OLYMPIO, Augusto; CASTRO, Viveiros de. História Tributária do Brasil. Brasília:
Coleção Memória Fazendária. Ministério da Fazenda. ESAF. 1989.
OLIVEIRA, C. Dicionário Cartográfico. Rio de Janeiro: IBGE. 1993. 645p.
ROSA, R. Introdução ao Sensoriamento Remoto. Uberlândia: EDUFU, 1992. 2ª edição.
109p.
ROSA, R. e BRITO, J.L.S. Introdução ao Geoprocessamento: Sistema de Informação
Geográfica. Uberlândia: EDUFU, 1996. 104p.
RUDORFF, B.F.T. Dados Landsat na estimativa da produtividade agrícola da cana-deaçúcar. São José dos Campos: INPE. 1985. 114p. Tese mestrado.
VENTURIERI, A; SANTOS, J.R. in: ASSAD, E.D; SANO, EE. Técnicas de Classificação
de Imagens para Análise de Cobertura Vegetal. Sistema de Informações Geográficas.
Aplicações na Agricultura. Brasília: EMBRAPA/CPAC. 1998. 434p. cap. 18, p. 351.