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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

Alisson F.C.C – SIG 2017

● O que é espaço geográfico?

● Qual é o espaço geográfico materializado por um SIG?

● O que é representação?

● O que computador permite fazer?

Alisson F.C.C – SIG 2017

● Como representar o espaço geográfico?

– Dados:● Estruturas de dados computacionais

– Ação:● Algoritmos e procedimentos de análise de dados

Alisson F.C.C – SIG 2017

● 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

Alisson F.C.C – SIG 2017

● Representação:– aproximação da realidade por meio de

● Desenhos e Mapas● Palavras● Imagens● Medidas

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representando o Mundo no Computador

Medidas

Palavras (definições)

Imagens

Desenhos e Mapas

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representando o Mundo no Computador

Alisson F.C.C – SIG 2017

Entity

LocationPhysicalobject

Livingbeing

Amountof

matter Socialentity

Group

Geographicalregion

FruitAnimal Country

Groupof

people

AppleLepidopteran Vertebrate

Organization

PersonCaterpillar Butterfly

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

● 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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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)

Alisson F.C.C – SIG 2017

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”

Alisson F.C.C – SIG 2017

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).

Alisson F.C.C – SIG 2017

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”.

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representações Computacionais do Espaço

• Objetos– Regiões poligonais

• “Topografias”– Superfícies– Imagens

Alisson F.C.C – SIG 2017

Percepções do EspaçoEspaço como uma subdivisão planar

Espaço como uma superfície contínua

Alisson F.C.C – SIG 2017

Percepções do Espaço

Espaço como uma superfície de decisão

Alisson F.C.C – SIG 2017

Percepções do EspaçoEspaço como Clusters de Eventos

Alisson F.C.C – SIG 2017

Percepções do Espaço

Análise da Dependência Espacial

Alisson F.C.C – SIG 2017

O Território

Alisson F.C.C – SIG 2017

Divisão distritalDivisão distrital

Zonas OD87Zonas OD87

Zonas OD97Zonas OD97

Os Recortes do Território

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Diferentes informações

Alisson F.C.C – SIG 2017

Evolução da GeoInformação

Mapear

Localizar

Modelar

Gerenciar

Prever

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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?

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representações Computacionais do Espaço

Objetos

Regiões poligonais

“Topografias”

SuperfíciesImagens

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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)

Alisson F.C.C – SIG 2017

Curvas de nível Triangulação

Estruturas 2,5 D (Modelos Numéricos de Terreno)

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas 2,5 D (Modelos Numéricos de Terreno)

Imagem MNT Relevo sombreado

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas de Dados 2,5D

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representação Vetorial

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas de Dados vetoriais

Polígonos

Arcos e Nós

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas vetoriais

Pontos Pontos Cotados

Ilha(tipo especial de polígono)

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas de Dados Vetoriais

fonte: Universidade de Melbourne

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Possíveis Problemas com Estruturas Vetorais com Polígonos Fechados

fonte: John Elgy

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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”)

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas de Dados Topologicas

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estruturas de Dados Vetoriais Topológicas

fonte: John Elgy

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Integração Localização - Atributos

Praia Praia BravaBrava

Praia de Praia de BoiçucangaBoiçucanga

Exemplo de Unidade Territorial Básica - UTB

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representações 2D do espaço

Raster

Vector

fonte: Mohamed Yagoub

Alisson F.C.C – SIG 2017

Estrutura de uma matriz

célula

Extensão

Resolução

fonte: Mohamed Yagoub

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

Conversão Vetorial Matricial

fonte: Mohamed Yagoub

Alisson F.C.C – SIG 2017

Representação Matricial

fonte: Mohamed Yagoub

Alisson F.C.C – SIG 2017

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

Alisson F.C.C – SIG 2017

• 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

Alisson F.C.C – SIG 2017

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)

Alisson F.C.C – SIG 2017

Matrizes ou Vetores?

Limites bem definidos?

Alisson F.C.C – SIG 2017

Matrizes ou Vetores ?

Limites bem definidos?

Alisson F.C.C – SIG 2017

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.

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