o termo isovista (isovist) aparece pela primeira vez no trabalho de Tandy (1967) como um método para registro da paisagem, embora considere que o uso que faz do conceito é original.
44. “Um mapa temático de símbolos em mancha
representa informação qualitativa em áreas, a maior parte das vezes unidades administrativas com tamanhos e formas distintas [...] De entre vários tipos de mapas temáticos de símbolos em mancha, os mapas coropletos são dos que representam rácios (ou densidades) em unidades espaciais seleccionadas, associando dados numéricos, muitas vezes em classes, a variações gráficas de ‘valor’ ou de ‘cor’ e ‘valor’ em simultâneo.” (SILVA, 2006, p.193).
45. “Mapas isarítmicos (também chamados de
mapas de isogramas) utiliza isolinhas para mapear dados contínuos, tais como elevação ou densidade populacional. Uma isolinha é uma linha ao longo da qual todos os pontos têm o mesmo valor. Os tipos de isolinhas incluem isoípsas ou curvas de nível usadas para representar elevação; isotermas, usadas para temperatura; e isócronas, para tempo de deslocamento.” (BÖRNER, 2015, p.55, tradução nossa).
[FIGURA 15] Cenários de modificação do ambiente do patrimônio cultural edificado. Fonte: Elaborada pelo autor.
[FIGURA 13] Exemplos de isovistas.
Fonte: Redesenhada pelo autor com base em Benedikt (1979, p. 50).
[FIGURA 14] Métodos de representação dos valores associados às isovistas. À esquerda, um mapa isarítmico, à direita, um mapa
coropleto.
a área de superfície que o observador consegue ver, mas sim a área que percebe. Desse modo, há de se considerar os efeitos perspécticos que fazem com que os objetos “pareçam” maiores ou menores, a depender de sua orientação e/ou distância. Para representar isso, foram criados 4 fatores de ponderação ou “pesos”. O primeiro foi chamado de Peso do Ângulo de Visada (VwAnW) e refere-se ao ângulo medido entre o VisR e um vetor normal à superfície de sua respectiva
InU (VwAn) [FIGURA 20][07]. Visadas mais “frontais”, ou seja, onde VwAn
aproxima-se de 0°, propiciam uma melhor apreensão da porção de superfície em questão, aproximando-se do que seria uma visão em “verdadeira grandeza”. Visadas mais “laterais”, ou seja, onde VwAntende a 90°, dificultam a apreensão da informação da superfície uma vez que esta ocupa menos espaço no campo visual do observador. Dessa forma, seja “a” um determinado VisR, tem-se: O segundo e o terceiro foram chamados, respectivamente, de Peso do Ângulo do Campo Visual Vertical (V_VisFAnW) e Peso do Ângulo do Campo Visual Horizontal
(H_VisFAnW), referindo-se ao enquadramento da InUem faixas ergonômicas
do campo visual do observador. O Ângulo do Campo Visual Vertical (V_VisFAn) é medido entre o VisRe o plano XY (horizontal) [FIGURA 20][07]. Se dentro dos limites de rotação ótima do olho, recebe 1. Se dentro dos limites de discriminação cromática, recebe 0,75. Se dentro dos limites de campo visual, recebe 0,5. Se acima desses limites, recebe 0,25 [FIGURA 16]. Já o Ângulo do Campo Visual Horizontal
(H_VisFAn) é medido entre a projeção de VisR no plano XY e uma linha que liga o
respectivo PVPtestado e PosOI, chamada de Linha de Orientação Visual (VisOL)
[FIGURA 20][07]. Da mesma forma, se dentro dos limites de rotação ótima do olho, recebe 1. Se dentro dos limites de discriminação cromática, recebe 0,75. Se dentro dos limites visuais de qualquer dos olhos, recebe 0,5. Se acima desses limites, recebe 0,25 [FIGURA 16]. Assim, seja “a” uma determinada InU, InUHa coordenada “Z” do centroide de InU, tem-se:
O quarto e último é o Comprimento do Raio Visual (VisRLen) e refere-se à distância entre o observador e uma dada InU. Pondera que, quanto mais distante o observador estiver da superfície em questão, por efeitos de perspectiva, menor vai ser a quantidade de informação que aquele conseguirá apreender desta. Dessa forma, seja “a” um determinado VPP, “b” um determinado VisRe “dist” uma função que calcula a distância entre dois pontos, tem-se:
Parece razoável concluir, pois, que uma maneira de avaliar a percepção de um bem tombado (em termos de fornecer dados úteis no controle da forma urbana de sua vizinhança) seria estabelecer uma medida da quantidade de informação acessível do mesmo, bem como dos elementos construídos em seu contexto. Essa quantidade, se admite-se como verdadeira a concepção de Benedikt (1979), pode ser obtida por uma medida da área da superfície visível de cada elemento. Tal qual a análise de isovistas propostas pelo autor, aqui também cabe perceber que, embora essa medida seja calculada a partir de um determinado ponto no espaço, interessa saber o conjunto dessas métricas em um conjunto de pontos que descrevam todo o domínio de análise.
Assim, seja ObjInt46 um volume que representa a edificação tombada, OIFp sua projeção no plano XY e PosOI seu centroide, pode-se traçar duas circunferências de centro em PosOI que representam a Área de Modelagem (MdA) e a Área de Análise (AnA) [FIGURA 20][01]. A primeira atua como um filtro de todas as edificações da
cidade, estabelecendo um limite geral para o modelo. A segunda representa um domínio dentro do qual podem ser encontrados pontos a partir dos quais interessa saber se ObjInt é percebido. Uma vez que a questão que se coloca versa sobre um direito coletivo de acesso à cultura, faz sentido a construção de um subdomínio que represente todas as áreas de acesso público presentes em AnA. Isso se consegue através de uma diferença booleana entre AnA e o conjunto de todas as Zonas de Acesso Privativo (PrAA) [FIGURA 20][02] que se encontram dentro de MdA, criando o que é denominado Área de Visibilidade Potencial (PVA) [FIGURA 20][04]. Esta zona contínua é dividida em unidades discretas ou Células de Visibilidade Potencial (PVC)
[FIGURA 20][05], cujos centroides representam Pontos de Visibilidade Potencial (PVP), posições possíveis de um observador, desde que corrigidos por uma translação no eixo “Z” de um fator que foi chamado de Altura do Observador (ObH).
Como modo de testar o acesso visual de cada PVP ao ObjInt, adotou-se a estratégia de subdividir o volume deste último em faces superiores (RfF), inferiores (GrdF) e laterais (LatF). Estas também foram divididas em partes discretas ou Unidades de Informação (InU). Dessa forma, uma linha que conecte o centroide de cada InU – a Posição da Unidade de Informação (InUP) – a um
PVP configura um Raio Visual (VisR). Ao testar a colisão de cada VisR com o conjunto de volumes das edificações que estão contidas em MdA – o contexto edificado (Ctx) [FIGURA 20][03] –, obtém-se um valor booleano de Padrão de Visibilidade (VisPtt), que retorna “0” para colisões entre VisR e Ctx e “1” caso
VisR alcance sua respectiva InU sem obstruções [FIGURA 20][06]. Dessa forma, uma definição para um Índice de Acesso Visual (VA_Id) para cada PVP, ou seja, a quantidade de informação apreendida de ObjInt a partir de cada PVP, onde “j” é a quantidade de InU e InUA é a área de cada InU, seria:
Entretanto, faz-se necessário perceber que esse acesso visual pode acontecer em condições distintas a depender da posição relativa de cada InUperante o observador, pois o que se deve medir não é exatamente