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Alisson F.C.C – SIG 2017

SIGSistema de Informações

Geográficas

Alisson F.C.C – SIG 2017

Disciplina: SIG

Aula 3Infraestrutura e tipos de dados espaciais

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● O que é espaço geográfico?

● Qual é o espaço geográfico materializado por um SIG?

● O que é representação?

● O que computador permite fazer?

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● Como representar o espaço geográfico?

– Dados:● Estruturas de dados computacionais

– Ação:● Algoritmos e procedimentos de análise de dados

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● Dados geográficos - representação dual– localização e atributos

● Localização– representação da superfície terrestre

– processos no espaço geográfico

● Atributos– descrição do fenômeno

– representação num banco de dados

●

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● Representação:– aproximação da realidade por meio de

● Desenhos e Mapas● Palavras● Imagens● Medidas

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Representando o Mundo no Computador

Medidas

Palavras (definições)

Imagens

Desenhos e Mapas

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Representando o Mundo no Computador

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Entity

LocationPhysicalobject

Livingbeing

Amountof

matter Socialentity

Group

Geographicalregion

FruitAnimal Country

Groupof

people

AppleLepidopteran Vertebrate

Organization

PersonCaterpillar Butterfly

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Representando o Mundo no Computador:A Perspectiva Realista

● 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

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● Benefícios do Geoprocessamento– Uso do espaço como linguagem comum– Produção de novas informações– Múltiplas visões do espaço

● Desafios– Representar o espaço geográfico– Capturar a dependência espacial– Explicitar efeitos de escala

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Representação Computacional

● Computadores– instrumentos de representação do conhecimento– capturam modelos formais da realidade– exigem quantificação (visão reduzida)

● O que representar?– Aproximações de entidades realmente existentes

(e.g. rio)– Conceitos abstratos (tipos de solo, exclusão

social)

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Representação Computacional

● Etapa inicial:● escolha das entidades a serem representadas e,

se possível, a descrição organizada destas entidades por meio de conceitos.

● Essa descrição forma uma ontologia de aplicação, definida como “um conjunto de conceitos compartilhados por uma comunidade”

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Representação Computacional

• Dados geográficos, uma geo-ontologia tem dois tipos básicos de conceitos:– (a) conceitos que correspondem a fenômenos

físicos do mundo real;

– (b) conceitos que criamos para representar entidades sociais e institucionais

• (Smith and Mark, 1998) (Fonseca et al., 2003).

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Representação Computacional

• há uma diferença entre conceitos que se referem ao mundo físico (“A Amazônia possui uma floresta tropical”)

• e aqueles que resultam de convenções humanas: “Esta é uma reserva indígena”.

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Representações Computacionais do Espaço

• Objetos– Regiões poligonais

• “Topografias”– Superfícies– Imagens

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Percepções do EspaçoEspaço como uma subdivisão planar

Espaço como uma superfície contínua

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Percepções do Espaço

Espaço como uma superfície de decisão

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Percepções do EspaçoEspaço como Clusters de Eventos

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Percepções do Espaço

Análise da Dependência Espacial

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O Território

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Divisão distritalDivisão distrital

Zonas OD87Zonas OD87

Zonas OD97Zonas OD97

Os Recortes do Território

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Renda individual per capitaRenda individual per capita Emprego / populaçãoEmprego / população Não alfabetizados / populaçãoNão alfabetizados / população

Diferentes informações

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Evolução da GeoInformação

Mapear

Localizar

Modelar

Gerenciar

Prever

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Evolução da Geoinformação

• Mapear– Novos dispositivos de captura de dados (GPS)– Imagens de alta resolução

• Gerenciar– Bancos de dados geográficos– Modelos semânticos e interoperabilidade

• Localizar– Sistemas baseados em localização (LBS)– Gerência da informação distribuída

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Evolução da Geoinformação

• Modelar– Construir descrições da realidade – Modelos semânticos, matemáticos, lógicos

• Prever– Incorporar a dimensão temporal– Construir cenários de mudança– Mudanças de uso do solo, população, hidrologia,

clima, agricultura

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Universo Ontológico

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 formalcampos/objetos (e suas especializações)

Mensuraçãolevantamento de campo

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Colocando o Mundo no Computador!?

Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Modelos de Dados (formais): objetos e campos Representações: matrizes, vetores Medidas: censo, GPS

MundoReal

Ontologias

Medidas

Modelos Formais

Conversão Dados

Computador

Representações

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Processo de Representação Computacional Decisões concretas

AtributosQue medidas caracterizam os dados ?

Partição geométrica do espaçoQue estruturas de dados são necessárias ?

Parâmetros da representação cartográficaQual o nível de detalhe (espacial e valor)?

Analise•Que procedimentos de extração de informação serão utilizado?

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Representações Computacionais do Espaço

Objetos

Regiões poligonais

“Topografias”

SuperfíciesImagens

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Estruturas de Dados espaciais

2D

vetores (ponto, linha, polígono)matrizes de inteirosespaços celulares

2,5 D

malhas triangulares•grades regulares (inclui imagens)

3D

representações volumétricas

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Variação espacial quantitativa São utilizadas para representar uma grandeza

que varia continuamente no espaço - altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como aeromagnetismo).

Estruturas 2,5 D (Modelos Numéricos de Terreno)

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Curvas de nível Triangulação

Estruturas 2,5 D (Modelos Numéricos de Terreno)

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Estruturas 2,5 D (Modelos Numéricos de Terreno)

Imagem MNT Relevo sombreado

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Estruturas de Dados 2,5D

Grade regular (matriz de dados numéricos)• elemento com espaçamento fixo• valor estimado da grandeza

Suporte discreto a uma superfície contínua

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Estruturas de Dados 2,5D

Malha triangular (TIN)• conexão entre amostras• estrutura topológica arco-nó

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Estruturas de Dados 2,5 D

Malha triangular Grade regular

Vantagens 1. Melhor representação de

relevo complexo

2. Incorporação de restrições

como linhas de crista

1. Facilita manuseio e

conversão

2. Adequada para

dados não-altimétrico

Problemas 1. Complexidade de manuseio

2. Inadequada para

Álgebra de mapas

1. Representação de

relevo complexo

2. Cálculo de declividade

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Aplicações:· Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;

· Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;

· Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio a ánalise de geomorfologia e erodibilidade;

· Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).

Estruturas 2,5 D

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Representação Vetorial

A representação vetorial é a forma mais precisa de representar feições geográficas.

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Estruturas de Dados vetoriais

Polígonos

Arcos e Nós

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Estruturas vetoriais

Pontos Pontos Cotados

Ilha(tipo especial de polígono)

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Estruturas de Dados Vetoriais

fonte: Universidade de Melbourne

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Representações Vetoriais de Regiões 2D Polígonos fechados

As coordenadas de cada polígono são guardadas em separadoVantagens

Facilita a inserção num banco de dados geográficoDesvantagens

Duplicação de linhas e possíveis erros Estrutura arco-nó (topológica) (Espaguete)

Cada polígono é uma lista de linhasVantagens

Evita erros e duplicação de linhasDesvantagens

Mais complicado de produzir

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Representações Vetoriais de Regiões 2D Polígonos fechados

As coordenadas de cada polígono são guardadas em separadoVantagens

Facilita a inserção num banco de dados geográficoDesvantagens

Duplicação de linhas e possíveis erros Estrutura arco-nó (topológica) (Espaguete)

Cada polígono é uma lista de linhasVantagens

Evita erros e duplicação de linhasDesvantagens

Mais complicado de produzir

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Possíveis Problemas com Estruturas Vetorais com Polígonos Fechados

fonte: John Elgy

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Armazenamento de Poligonos junto com atributos

Modelo objeto-relacional

Armazenamento de dados

Todos os dados (geometrias e atributos) ficam dentro do banco

Banco de Dados Geográfico

França

geometria

Camada de suporte espacial

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Alternativas à Arquitetura Dual

Modelo “objeto-relacional” Tratar objetos (e.g. áreas) como partes de relação Colocar os dados geométricos no banco de dados

Extensões do modelo relacional Usar uma coluna como um registro binário (“campo longo”)

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Estruturas de Dados “Topológicas”

Conceito de Topologia

Propriedades de um conjunto de dados espaciais que são invariantes a translação, rotação e escala

Propriedades

Vizinhança (“do lado de”)Pertinência (“dentro de”)Conexao (“ligado a”)

A

B

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Estruturas de Dados Topologicas

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Estruturas de Dados Vetoriais Topológicas

fonte: John Elgy

3 entidades principais:Arco (Link)Nó (Node)Polígono (Polygon)

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Ligando Vetores + Tabelas

Dualidade entre localização e atributos

Lotes

geoid dono cadastro IPTU

22 Guimarães Caetés 768

endereço

22250186

23 Bevilácqua São João 456 110427

24 Ribeiro Caetés 790 271055

23

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Integração Localização - Atributos

Praia Praia BravaBrava

Praia de Praia de BoiçucangaBoiçucanga

Exemplo de Unidade Territorial Básica - UTB

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Representações 2D do espaço

Raster

Vector

fonte: Mohamed Yagoub

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Estrutura de uma matriz

célula

Extensão

Resolução

fonte: Mohamed Yagoub

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Representação Matricial

Componentes

matriz de células

índice espacial para cada elemento

cada célula, um ou mais valores

Indica o que ocorre em cada lugar do espaço

Le

Li

AqLs

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Espaço Celular

Cada elemento da grade índice espacial para uma tabela

Generalização de uma matriz

Le

Li

AqLs

Implementação não otimizada para a integração

Alisson F.C.C – SIG 2017fonte: Mohamed Yagoub

Matrizes x Vetores

Alisson F.C.C – SIG 2017fonte: Mohamed Yagoub

Representação Vetorial

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Conversão Vetorial Matricial

fonte: Mohamed Yagoub

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Representação Matricial

fonte: Mohamed Yagoub

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O problema da mistura das células

A GA

A A G

A A G

A GG

A A G

A G G

A GB

A B G

B B G

Possui água Maioria Bordas

fonte: Mohamed Yagoub

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• Vetorial• preserva relacionamentos topológicos• eficiência de armazenamento•Preferida quando necessitamos de precisão (e.g. cadastro urbano e rural)

• Matricial • fenômenos variantes no espaço• adequado para análise e modelagem•Preferida quando tratamos com dados de recursos naturais (e.g., geologia, solos, etc..)•

Representações 2D

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Vetores ou Matrizes ?

“Os limites desenhados em mapas temáticos (como solo, vegetação, ou geologia) raramente são precisos e desenhá-los como linhas finas muitas vezes não representa adequadamente seu caráter. Assim, talvez não nos devamos preocupar tanto com localizações exatas e representações gráficas elegantes. Se pudermos aceitar que limites precisos entre padrões de vegetação e solo raramente ocorrem, nós estaríamos livres dos problemas de erros topológicos associados como superposição e intersecção de mapas.” (P. A. Burrough)

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Matrizes ou Vetores?

Limites bem definidos?

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Matrizes ou Vetores ?

Limites bem definidos?

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Fontes

● Nilton Nobuhiro Imai. Introdução ao Geoprocessmento.● Rosangela Sampaio Reis. Disciplina

Geoprocessamento. Universidade Federal de Alagoas. Acesso em 2017

● Fábio Marcelo Breunig. Introdução ao Geoprocessamento

● Gilberto Câmara. Por quê Geoprocessamento?● Gilberto Câmara. Slides e anotações de aula.● Nilton Nobuhiro Imai. Slides e anotações de aula.