ser-300 aula 4 modelos de dados geográficos o que é modelar? ... lotes, setores censitários,...
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SE R -300A u la 4 Mo d elo s de D ad o s G eo g ráfico s
Gilberto Câmara Antônio Miguel Vieira Monteiro
Mo tivação
Aulas anteriores Como representar os dados espaciais no computador Como os SIGs são organizados
Próximas aulas Como colocar a informação espacial no computador? Como fazer com que tal informação seja utilizável?
Para isto, precisamos responder.... Como representar o mundo no computador? É possível representar o mundo no computador? Que visão do mundo conseguimos representar no computador?
H ip ó tese d e T rab alho
Benefícios do Geoprocessamento Uso do espaço como linguagem comum Produção de novas informações Múltiplas visões do espaço
Desafios Entender o que representamos no computador Entender o que não é possível representar... Dominar as técnicas de modelagem computacional
C o lo can do o Mu n do no C o m pu tad o r? O mundo real existe de forma independente de nós,
nossa experiência e nossa linguagem. Nós temos acesso ao mundo através de nossos sentidos
e de nossos instrumentos de medida. As palavras em nossa linguagem podem ser usadas para
referir-se a objetos do mundo real. Nossas afirmações são verdadeiras ou falsas
dependendo de sua correspondência aos fatos do mundo.
fonte: John Searle
Mo delagem
O que é modelar? Termo geral para denotar o processo de construir
representações do mundo real Abstrações (conceitos) Visão reducionista (mundo expresso por conceitos)
Técnicas Modelos de dados
Descrição dos dados (o que são?, como se relacionam?) Expressão
Modelos matemáticos Descrição de propriedades do mundo Expresso como funções explícitas
Modelos descritivos Expressão subjetiva do mundo real
Pro cesso de R ep resen tação C o m pu tacio n al
Conceitos (Ontologias)
ModeloDados
Estruturas
Dados
Código
lote Geo-objetoPoligonoTabela
Listade coord.
país
Pro cesso de R ep resen tação C o m pu tacio n al
Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Modelo de Dados: entidades (objetos) x processos (campos) Estruturas de dados: matrizes, vetores, model. dinâmicos Implementação: R-trees, quad-trees
Conceitos (Ontologias)
ModeloDados
EstruturasDados
Código
C o lo can do o Mu n do no C o m pu tad o r!?
Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Modelos de Dados: entidades (objetos) x processos (campos) Representações: matrizes, vetores Medidas: censo, GPS
MundoReal
Ontologias
Medidas
Modelos de Dados
Conversão Dados
Computador
Representações
R epresen tação C o m p u tacio nal
Decisões concretas Atributos
Que medidas caracterizam os dados ? Temos condição de coletar as medidas?
Partição geométrica do espaço (escala) Que estruturas de dados são necessárias ? Qual o nível de detalhe?
Analise Que procedimentos de extração de informação serão utilizado?
Modelo de mudança Qual é o modelo temporal implícito no estudo?
Ex: câncer de esôfago e exclusão/inclusão social
U n iverso O n to ló g ico
Domínio de aplicação estabelece conceitos (“visão de mundo”) ex: “refúgio” e “fragmento” em ecologia “concentração de poluentes”
Como traduzir os conceitos para o SIG ? Associação formal
campos/objetos (e suas especializações) Mensuração
levantamento de campo
Men su ração
Procedimento de levantamento de dados (abordagem realista: “o mundo existe independemente de nós”)
Realidades Mundo natural
grandezas físico-quimicas (e.g., teor de cobre) Mundo social
convenções e leis (e.g., limites municipais, APAs)
Men su ração
Escalas de Mensuração (Stevens, 1946) Nominal
descrição qualitativa (nomes associados a eventos) Ordinal
hierarquia (ordem) entre eventos relacionados (faixas de declividade)
Intervalo parte de uma origem arbitrária
Razão magnitude absoluta
Mo delo s d e D ad o s
Computadores instrumentos de representação do conhecimento capturam modelos formais da realidade exigem quantificação (visão reduzida)
medidas
Modelos de dados Aproximações de entidades realmente existentes (e.g. rio) Conceitos abstratos (tipos de solo, exclusão social)
Mo delo s d e D ad o s G eo g ráfico s
Modelos de Dados Tradicionais utilizados para entidades “convencionais” (e.g., dados bancários) ex: modelos E-R (entidade-relacionamento) e OMT (“object
modelling technique”) Modelagem de Dados Geográficos
especificar entidades espaciais e seus relacionamentos conceitos gerais: geo-campos e geo-objetos problemas reais: instanciar classes abstratas notação para descrição dos dados
Mo delo s de D ad o s em S IG
nome CPF cargo
linguagemSQL
seleção, projeção,prod. cartesiano,união, diferença
relação (tabela)
SELECT *FROM empregadosWHERE cargo=
“DAS-2”álgebra
relacional
linguagempara SIG
consultas espac.,op. booleanas,op. matemáticas
dadosgeográficos
?
álgebrageográfica
C am p o s e O b jeto s : A bs traçõ es d a R ealid ad e Premissas
Realidade é externa à nossa percepção Natureza consiste em fenômenos contínuos
Objetos Aproximações da realidade (bona fide)
ex. Linha da costa brasileira Convenções socialmente aceitas (fiat)
ex. Fronteiras entre municípios Campos
Discretização de fenômenos contínuos ex. Topografia, Altimetria
Mo delo d e D ado s G eo g ráfico s
Campos (variáveis geográficas contínuas) “distribuição espacial de uma variável que
possui valores em todos os pontos pertencentes a uma região geográfica.”
topografia, poluição num lago, desmatamento na Amazônia
Objetos (entidades geográficas individuais) “elemento único cuja localização pretende ser
exata e possui atributos característicos.” lotes, municípios, linhas de transmissão
C am p o s e O b jeto s
Campos (superfícies, distribuições) Definidos por suas propriedades Representam um fenômeno contínuo Para cada ponto da região, temos um valor distinto
Objetos (entidades, feições) Definidos por seus limites (fronteiras) Homogeneidade interna Descrito por seus atributos Só descreve o que está “dentro” dele
U n iverso fo rm al: geo -o b jeto s
Geo-Objeto é um elemento único que possui atributos não-espaciais e está associado a múltiplas localizações geográficas.
Exemplos Lotes, setores censitários, municípios, bairros, rios, trecho de
logradouro
Nome = BrasilPop = 159 milhões
G eo -o b jeto s Um geo-objeto pode ter múltiplas representações
•1
•2
•3
id nome
Amazonas
Xingu
id nome
Yanomami
Waimiri
Kayapó
1
2
3
G eo -O b jeto s e A g ru pam en to s
Representações geométricas Pontos, linhas e polígonos Podem ter representações diferentes em mapas
de escalas distintas. Agrupamentos de Representações
Objetos cujas geometrias estão na mesma região espacial
Mapas de Lotes, Quadras, Propriedades Rurais
O rg an ização de D ad o s em u m S IG
Objetos da mesma região podem ser agrupados (por conveniência de implementação)
SPRING usa o conceito de cadastral para agrupamentos de objetos de
áreaLotes
geoid dono cadastro IPTU
22 Guimarães Caetés 768
endereço
22250186
23 Bevilácqua São João 456 110427
24 Ribeiro Caetés 790 271055
23
Entidades do tipo área
Geo-objeto
RepresentaçãoGeométrica
RepresentaçãoVetorial
contém
é um é umMapas vetorias constituídos de Nós2D, Linhas 2D e Polígonos* Gerados a partir da digitalização debases existentes, mapeamentos(levantamento topográfico, gps etrena)
Cadastro
O MT -G : O b jeto e C adas tro
Map a cadas tral
Suporte para mapeamento de objetos
Lotes
geoid dono cadastro IPTU
22 Guimarães Caetés 768
endereço
22250186
Mapa Lotes n. 345Jardim Esplanada
23 Bevilácqua São João 456 110427
24 Ribeiro Caetés 790 271055
23
Entidades comtopologia arco-
nó
Objeto
RepresentaçãoGeométrica
RepresentaçãoVetorial
contém
é um é um
Mapas vetorias constituídos de Nós derede 2D e Linhas 2D orientadas* Gerados a partir da digitalização debases existentes, mapeamentos(levantamento topográfico, gps etrena)
Rede
O MT -G : G eo -O b jeto e R ed es
U n iverso fo rm al: g eo -cam p o
Geo-Campo: ƒ= [ R, A, λ, t] , onde: R ⊂ ℜ2, A = { A1, A2, ..., An} é um conjunto de atributos e λ: R→A mapeia pontos de R para valores em A, num tempo t
Medida instantânea de um fenômeno no espaço-tempo que possui valores em todos os pontos de uma região de estudo
Contra-domínio da função conjunto enumerável = temático
mapa de cobertura vegetal
valores contínuos (-∞ a +∞) = numérico mapa de aeromagnetometria
G eo -cam po s tem ático s
Utilizados para representar uma grandeza cuja variação é descrita qualitativamente
Domínio do atributo nominal: lista de valores
mapa de vegetação {floresta, cerrado, desmatamento}
ordinal: escala de medida mapa de classes de declividade {0-5%, 5-10%, >10%}
Temático
RepresentaçãoGeométrica
RepresentaçãoMatricial
RepresentaçãoVetorial
é representado em
Conjunto de células de uma matriz 2Dde números inteiros (índices deTab. deCores)* Gerada a partir de mapeamentos deimagens classificadas ou conversão vetor - matriz
Temático (Matriz)
Mapas vetorias constituídos de Nós2D, Linhas 2D e Polígonos
* Gerados a partir da digitalização debases existentes, mapeamentos ouconversão matriz - vetor
Temático (vetor)
é um é um
é umé um
O MT -G : T em ático
G eo -cam po s N u m érico s
Utilizados para representar uma grandeza cuja variação é descrita quantitativamente Altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como
aeromagnetismo). Domínio do atributo
intervalo: referência arbitrária altimetria, batimetria temperatura em graus Celsius
razão: referência natural peso, distância temperatura em graus Kelvin
R ep resen taçõ es para C am p o s N u m érico s
Grade triangular Grade regular
Vantagens 1. Melhor representação de re-
levo complexo
2. Incorporação de restrições
como linhas de crista
1. Facilita manuseio e
conversão
2. Adequada para geo-
física e visualização
3D
Problemas 1. Complexidade de manuseio
2. Inadequada para visualiza-
ção 3D
1. Representação de re-
levo complexo
2. Cálculo de declividade
RepresentaçãoGeométrica
RepresentaçãoMatricial
RepresentaçãoVetorial
Conjunto de Linhas 2D commesmo valor de cota* Altimetria* Curvas de Isovaloresmagnéticos
ISOLINHA
Conjunto de Pontos comcoordenadas 3D (x,y,z)* Pontos Altimetria* Amostras de Solo (geoquímica)
PONTOS COTADOS
Conjunto de Linhas 2Dconectadas a Nós 3D* Gerada a partir de Isolinhas e/ou Pontos Cotados (c/ ou s/linhas de quebra)
GRADE TRIANGULAR
contém
Conjunto de células de umamatriz 2D* Gerada a partir de Isolinhas e/ou Pontos Cotados, GradeTriangular ou outra Retangular
GRADE RETANGULAR
é umé um
Campo Numérico
é um é um
é um
é um
G eo cam po s N u m érico s
Im agen s
Fontes: satélites, fotografias aéreas Elemento de imagem (pixel)
proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida por área da superfície terrestre
G eo -cam po s : Im ag en s
Dados obtidos por satélites, fotografias aéreas, "scanners" aerotransportados ou radares.
Formas de captura indireta de informação espacial, armazenadas como matrizes, onde cada elemento de imagem ("pixel") tem um valor proporcional à reflectância do alvo imageado.
Características importantes resolução espectral
resolução espacial
resolução temporal
resolução radiométrica.
Im ag em
IMAGEM
RepresentaçãoGeométrica
RepresentaçãoMatricial
contém
Conjunto de células de uma matriz 2Dcomvalores inteiros e finitos
* Obtida a partir de Sensores Remotos
Imagem
é um é um
Campos temáticos PolígonoGrade (de inteiros)
Cadastrais Polígono
Rede Arco-nó
Campos Numéricos
Malha triangular e Isolinhas / pontos
Grade regular (de reais)
Imagens Grade regular
Vetorial Matricial
Conceitos e Estruturas de Dados
O rien tação -a-O b jeto s
Objetivo: classificar elementos do universo de estudo Classe: noção genérica
“mamíferos” Objeto: elemento de uma classe
“Sócrates é um homem”
Objeto: entidade de uma classe que possui uma descrição
e uma identidade
Classe: reune objetos que compartilham propriedades comuns
Mo delo O rien tad o a O b jeto s
Herança: classes com características semelhantes definir especializações de uma classe classes derivadas herdam atributos e métodos da classe
superiorPessoa
empregado freguês
secretária administrador caixa
Mo delo O rien tad o a O b jeto s
Herança (“é-um”) classes com características semelhantes definir especializações de uma classe classes derivadas herdam atributos e métodos da classe
superiorCoisas
mortais imortais
homens bichos plantas
U m p o u co de fo rm alism o
Sejam M a classe das coisas mortais H a classe dos homens x uma variável que representa uma entidade do mundo
Então ∀x.H(x)→M(x) (“modus ponens”) Para todo x, que é um homem, segue que x é um mortal Todos os homens são mortais
Instanciação Associar entidades existentes no mundo a variáveis lógicas Sócrates é um homem Logo, Sócrates é mortal
U m p o u co de fo rm alism o
Sejam P a classe das pessoas E a classe dos empregador x uma variável que representa uma entidade do mundo
Então ∀x.E(x)→P(x) Para todo x, que é um empregado, segue que x é uma pessoa Todos os empregados são pessoas
Mo delo O rien tad o a O b jeto s
Agregação (“todo-parte”) objeto superior é formado a partir da combinação de um
conjunto de outros objetos
bicicleta
roda freio marcha frame
Hospital
HospitalINSS
Hospitalprivado
is-a
Rede elétrica
Poste Sub-estação
O rien tação -a-O b jeto s em D ado s E spaciais Relações entre classes Hierarquia de Especialização
(“é-um”) “todo homem é mamífero” “Sócrates é mamífero”
Agregação ou Composição (“contém”)
“Avião tem asas, fuselagem, motor”
N o tação
Classe Agreg.
Parte-1 Parte-2
Agregação
Superclasse.
Subclasse-1 Subclasse-2
Especialização
Mo delo C o n ceitu al d e D ad o s G eo g ráfico s : SPR IN G
ImagemSensor Remoto
CadastralTemático Numérico
Geo-objeto
AgrupamentoGeo-Objetos
Geo-campo
Rede
Plano deInformação
Banco DadosGeográfico
is-located-in
is-a
part-of part-of
is-ais-ais-ais-ais-a
is-aObjeto não-espacial
part-of Projetos (def por regiões)
part-of
part-of
Mo delo C o n ceitu al d e D ad o s G eo g ráfico s : T erraV iew o u A rcV iew
ImagemSensor Remoto
CadastralNumérico
AgrupamentoGeo-Objetos
Geo-campo
Rede
Plano deInformação
Banco DadosGeográfico
is-a
is-ais-ais-ais-a
is-a
part-of
Pro b lem a P rático
Alocação de um depósito de resíduos sólidos (“lixão”) Classe
Geologia: permeabilidade do solo Rede de drenagem: escoamento Lençol freático: escoamento sub-superficial Declividade: inclinação do terreno Uso da Terra: áreas de uso para residência, produção Rede viária: escoamento, logística Solos: análise de permeabilidade Cadastro de lotes: indica ocupação Setores censitários: indica distribuição socioeconômica
A lo cação de R es ídu o s Só lid o s
Como serão definidas as áreas de possível alocação de depósitos de resíduos sólidos? Por restrições sobre as diferentes classes de dados Geologia: pouco fraturada Solo: mais espesso Lencol freático: mais profundo Declividade: baixa Acesso: próximo de estrada, distante de rios Longe de zonas ocupadas
Como essas restrições são expressas num modelo de dados?
A p licação 1Exemplo de aplicação a ser desenvolvida no SPRING
“quanto da área urbana de Brasília encontra-se em uma classe de baixa aptidão ao uso”.
Mapa Temático c/classes de uso(matriz 2D de Num.Inteiros)
Uso_TerraMapa de Classes deAptidão ao Uso(matriz 2D de Num.Inteiros)
Aptidão
TabularPI's
Relatório deTabulaçãoCruzada
A p licação 1 ( Mapa de Uso da Terra )
Imagens Landsatgeorreferenciadas(matriz 2D de Num.Inteiros)
Imagens
Segmentação /Classificação
Imagem Classificada(matriz 2D de Num.Inteiros)
Imagem clasMapeamento
p/ classestemáticas
Imagens Landsat não -georreferenciadas(matriz 2D de Num.Inteiros)
ImagensRegistrarImagens
Mapa Temático c/classes de uso(matriz 2D de Num.Inteiros)
Uso_Terra
A p licação 1 ( Mapa de Aptidão )
Mapa Temático c/classes de declividade(matriz 2D de Num.Inteiros)
DeclividadeMapa Temático c/classes de declividade(matriz 2D de Num.Inteiros)
Solos
CruzarPI's
(LEGAL)
Mapa de Classes deAptidão ao Uso(matriz 2D de Num.Inteiros)
Aptidão
A p licação 1 ( Mapa de Declividade )
AltimetriaCurvas de Nívelimportadas oudigitalizadas
Pontos Cotadosimportados oudigitalizados
Altimetria
Grade Retangular c/valores de Altimetria(matriz 2D de Num.reais)
Altimetria
Grade triangular c/valores de Altimetria(Linhas 2D e Nós 3D)
Altimetria
Grade Retangular c/valores de Declividade(em % ou graus)(matriz 2D de Num.reais)
DeclividadeFatiamentop/ classestemáticas
Gerar GradeRetangular
Gerar GradeTriangular
GerarDeclividade
Mapa Temático c/classes de declividade(matriz 2D de Num.Inteiros)
Declividade
A p licação 1 ( Mapa de Solos )
Edição (Ajuste ePoligonalização)
Importaçãode Dados
Mapa Temático semajustes (Polígonos comLinhas 2D e Nós 2D)
Solos
Mapa Temático c/classes de declividade(Polígonos com Linhas2D e Nós 2D)
SolosConverter
Vetor- Matriz
Dados deSolos em
outrosistema
Mapa Temático c/classes de declividade(matriz 2D de Num.Inteiros)
Solos
A p licação 2 ( Mapa Cadastral de Quadras )
Mapa de Classes deAptidão ao Uso(matriz 2D de Num.Inteiros)
Aptidão
Mapa Cadastral comObjeto Quadras
Quadras
Importaçãode Dados
Dados c/Atributos
nãoespaciais
Atributos- Asa, Populc., etc- Aptidão- Decliv. médio
Quadras
Operador de MaioriaZonal sobre objeto
Quadras
Importaçãode Dados
Dados c/Limites deQuadras
Importaçãode Dados
Dados c/Identifica-ção dasQuadras
Grade Retangular c/valores de Declividade(em % ou graus)(matriz 2D de Num.reais)
Declividade
Operação de MédiaZonal sobre objeto
Quadras
“apresente quais quadras do eixo central de Brasília tem declividade média entre 2 a 3 graus e estão na classe de baixa aptidão”.
Litologia Amost-Cu
Litologia
Lineamentos Amost-Zn
Ponderação0 - 1
Mapa deDistância Interpolação
Dist-Lineam Grade-Cu Grade-Zn
FuzzyLogic
Zinco-Fuzzy
0 - 1
Cobre-Fuzzy
0 - 1
Lin-Fuzzy0 - 1
Inferência Espacial
Booleano AHP Fuzzy Gama
FatiamentoFavorabilidade
Cu Zn Cu/Zn
Mapa Geol.(papel)
Digitalização
Amostras Geoquímicas
de solo (Cu e Zn)
DigitalizaçãoMo delo O MT -G
Favorabilidade em prospecção mineral
Uso de inferência espacial
Impacto Social
Imagem
Uso do Solo
Áreas de Cana
Segmentação
Mapeamento
Classificação
Operação Booleana
Piracicaba
Operação FuzzyAptidão
Aptidão
Fatiamento
Solos
Solos
Ponderação
Geo Campo
Decliv.
Altimetria
Altimetria
Geração
Operação Fuzzy
Decliv.
Geração
Altimetria
Geração
Mo delo
Impacto social da proibição de queima da cana
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