GEOPROCESSAMENTO PARA APLICAÇÕES

AMBIENTAIS E CADASTRAIS

Universidade do Estado de Santa Catarina

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil

Profa. Adriana Goulart dos Santos

Aula 2

o INTRODUÇÃO A SIG

o MODELAGEM DE DADOS

Indicação de texto complementar sobre o

assunto da aula 2:

http://www.dpi.inpe.br/gilberto/tutoriais/gis_am

biente/2modelo.pdf

Por que usar Geoprocessamento?

Porque trabalha-se com informações que possuem uma

componente geográfica, ou seja, estão localizadas em

algum ponto da superfícies terrestre

Geoprocessamento representa a área do conhecimento

que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para

tratar a informação geográfica

“Se ONDE é importante para seu negócio,

Geoprocessamento é sua ferramenta de trabalho”

GEOPROCESSAMENTO

Quando os dados espaciais são organizados,

analisados, interpretados e apresentados de

forma útil para um problema de tomada de

decisão específico, se transformam em

informação espacial

Através da ferramenta SIG

Dados espaciais:

Possuem uma natureza dual: localização

geográfica e atributos descritivos

Localização geográfica: representa onde o

fenômeno ocorre na superfície da Terra

Atributos descritivos: descrevem o

fenômeno

SIG

Sistemas de Informação Geográfica (SIG ou GIS) são

as ferramentas computacionais usadas para

Geoprocessamento.

Característica forte é a capacidade de integrar dados

geográficos vindos de diversas fontes em uma mesma

base

O SIG deve oferecer o conjunto mais amplo possível de

estruturas de dados e algoritmos capazes de representar

a grande diversidade de concepções do espaço

Principais características de um SIG:

Inserir e integrar numa base de dados, informações

espacias de diferentes naturezas;

Oferecer mecanismos para manipulação, análise,

consulta, recuperação, visualização e plotagem dos

dados.

Estrutura geral de um SIG:

Funcionalidades de um SIG:

Exemplo motivador: “The Potteries” (“As Ceramistas”)

conjunto de 6 cidades da Inglaterra

com diversas indústrias relacionadas a cerâmica

A região se desenvolveu durante

a revolução industrial inglesa

As comunidades locais produziam

produtos de alta qualidade, mesmo

em condições menos favoráveis

Inventário de recursos:

Dado o patrimônio cultural da área, a indústria local

de turismo é significante

Um SIG pode sobrepor dados

sobre pontos de interesse cultural,

equipamentos de recreação

presentes na região e combiná-los

com detalhes de infraestrutura

de transporte e hospedagem

Análise sobre redes:

Deseja-se encontrar uma rota,

usando as rodovias principais,

para visitar cada cidade

(e o Museu da Cidade) uma vez,

minimizando o tempo de viagem.

É necessário uma rede que diga

o tempo de viagem entre as cidades.

Gerado a partir do tempo médio

de viagem nas vias principais

mostradas no mapa.

Análise sobre redes:

Algoritmo do caixeiro viajante:

Construir uma rota de peso mínimo

que visite cada nó da rede pelo

menos uma vez.

Pode ser dinâmica: associa-se

pesos aos arcos da rede e

calculando a rota ótima

considerando condições

das estradas que podem variar

no tempo.

Sobreposição de camadas:

Determinar o potencial de

diferentes localizações

para a extração de areia e

cascalho

Apresentar e analisar dados de

diferentes fontes:

Geologia

Estrutura urbana

Lençol freático

Rede de transporte

Preço da Terra

Zoneamento

Localização dos depósitos de areia e

cascalho

Análises espaços-temporais:

Consultas espaço-temporais

Quais ruas mudaram de nome?

Quais ruas mudaram sua referência espacial?

Quando foi a última vez que se registrou a existência da

companhia Cobridge Brick Works?

1878 1924

Resumo das análises espaciais:

Localização: Onde está...?

Quais as áreas com declividade acima de 20%?

Condição: Qual é...?

Qual a população desta cidade?

Tendência: O que mudou...?

Esta terra era produtiva há cinco anos atrás?

Resumo das análises espaciais:

Roteamento: Qual o melhor caminho...?

Qual o melhor caminho para a linha do metrô?

Padrões: Qual o padrão...?

Qual a distribuição da dengue em Fortaleza?

Modelos: O que acontece se...?

O que acontece com o clima se desmatarmos a Amazônia?

A fim de executarmos as análises espaciais

em um SIG necessitamos inserir nossos

dados no sistema de maneira organizada

Modelagem de dados

Como traduzir o mundo real para o mundo

computacional ?

Uma proposta de modelagem - Paradigma dos 4 universos:

Mundo Real: fenômenos a serem representados (cadastro urbano,

vegetação, solos)

Universo Conceitual: distinção entre classes formais de fenômenos

contínuos e objetos individualizáveis (campos e objetos)

Universo de Representação: diferentes representações geométricas

(matrizes e vetores)

Universo de implementação: estruturas de dados e linguagens de

programação (R-tree e Quad-tree)

Universo do mundo real

Geoprocessamento manipula dados de diversas

naturezas e obtidos de diferentes fontes

• São organizados na forma de camadas

Podem ser categorizados em:

Dados temáticos

Dados cadastrais

Dados de redes

Modelos numéricos de terreno

Imagens de sensores remotos

Tipo de dados

Temáticos: informações qualitativas sobre o espaço. Ex: Mapa de uso do

solo ou Mapa de vegetação

Numéricos: informações quantitativas sobre o espaço. Ex: Grade com

valores de altimetria

Imagens: informações numéricas obtidas por sensores remotos. Ex:

Fotografias aéreas, imagens de satélites e radares

Cadastrais: informações sobre objetos discretos do mundo. Ex: Lotes

urbanos com sua localização e seus atributos.

Mapa de Redes: informações sobre objetos discretos que forma redes.

Ex. Rede elétrica (postes e linhas de transmissão)

Dados temáticos

Distribuição espacial qualitativa da grandeza ou atributo em estudo

Os valores da grandeza podem ser:

nominal: lista de valores. Ex. possíveis classes de vegetação em um mapa

de vegetação {floresta, cerrado, desmatamento}

ordinal: escala de medida. Ex. fatias de declividade {0-5%, 5-10%, 10-15%,

15-30%, >30%}

Dados cadastrais

Contém informações sobre objetos discretos do mundo

Exemplos: cadastros de países, de lotes, de propriedades rurais

Dados cadastrais

Referência geográfica é dada por uma geometria associada a cada objeto.

Geometrias podem ser nós, arcos ou polígonos

Dados de rede

Em Geoprocessamento, o conceito de "rede" denota as informações associadas

aos seguintes tipos de dados:

• Serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone;

• Redes de drenagem (bacias hidrográficas);

• Rodovias.

Dados numéricos (MNT)

Distribuição espacial quantitativa da grandeza em estudo (altimetria, teor de

minerais no solo, etc..)

Entre os usos de modelos numéricos de terreno, pode-se citar (Burrough, 1986):

(a) Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;

(b) Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;

(c) Cômputo de mapas de declividade e exposição para apoio a análises de

geomorfologia e erodibilidade;

(d) Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas;

(e) Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).

Imagens

Informações numéricas obtidas por sensores remotos.

Ex. imagens de satélites e fotografias aéreas

Elemento de imagem é chamado pixel.

O valor numérico atribuído a cada pixel é proporcional à

energia eletromagnética refletida ou emitida pela área da

superfície terrestre correspondente

Universo conceitual: campo ou geo-campo

Os geo-campos podem ser especializados em:

• TEMÁTICO - dada uma região geográfica R, um geo-campo

temático associa a cada ponto do espaço um tema de um

mapa (p.ex. um geo-campo de vegetação é caracterizado pelo

conjunto de temas {floresta densa, floresta aberta,

cerrado, ...};

• NUMÉRICO - dada uma região geográfica, um geo-campo

numérico associa, a cada ponto do espaço, um valor real

(p. ex. um mapa de campo magnético ou mapa de

altimetria);

• DADO_SENSOR_REMOTO - esta classe é uma

especialização de NUMÉRICO, obtida através de

discretização da resposta recebida por um sensor (passivo

ou ativo) de uma área da superfície terrestre. Geo-campo temático (solos)

Universo conceitual: objeto ou geo-objeto

Geo-objetos

Um geo-objeto pode possuir múltiplas representações dependendo da

projeção cartográfica, escala ou instante de tempo

Universo conceitual: objetos não espaciais

Um objeto não-espacial é um objeto que não possui localizações espaciais

associadas

o Informações não georeferenciada agregada a um SIG

Exemplo de ligação entre geo-objeto e objeto não-espacial.

Resumo do universo conceitual

Universo conceitual

Definições:

Região Geográfica (R) - uma superfície qualquer pertencente ao espaço

geográfico, que pode ser representada num plano vetorial ou reticulado,

dependente de uma projeção cartográfica

Plano de informação - suporte para a representação geográfica de

diferentes tipos de dados geográficos

- É o lugar geométrico de um conjunto de dados geográficos = um geo-campo

ou um mapa de geo-objetos

Banco de Dados Geográficos - composto por conjuntos de planos de

informação, um conjunto de geo-objetos e um conjunto de objetos não-

espaciais

Módulos do SPRING

- Módulos do SPRING

- Modelo de Dados do SPRING

- Procedimentos Iniciais

Módulos do SPRING

- Impima - leitura e conversão de imagens

- Spring - entrada, análise e manipulação dos

dados

- Scarta - elaboração de cartas (layout)

IMPIMA Módulo do Spring

Objetivo: Converter toda ou parte (recortar) de

imagens e salvar no formato SPG para ser registrada.

SPRING Módulo do Spring

SPRING

PARA EXECUTAR OS EXERCÍCIOS DO CURSO:

Instalar o SPRING : arquivo "instala_spr.x.x.exe"

Instalar os dados para os exercícios práticos : arquivo

"Curso_Geo.zip"

Utilizar as imagens dos satélites Landsat7 e CBERS2

que estão respectivamente nas pastas

"Imagens_CBERS" e "Imagens_Landsat_GLCF".

SCARTA Módulo do Spring

Modelo de dados do Spring

Como serão modelados os diversos dados?

Quais tipos de categorias de dados serão criadas?

Qual a área a ser trabalhada?

Quais os mapas (PI’s) da área de trabalho?

Quais as representações dos mapas?

o Depósito de informações do SPRING

SGDB (Access, Dbase, Oracle8i, MySQL, PostgreSQL,

SQLite) para armazenar tabelas do sistema e do usuário

Mapas – Dados espaciais em formato proprietário do

SPRING

o Pode-se definir vários BD (apenas um ativo)

o Um banco não está relacionado a uma área geográfica

o Um BD pode conter vários Projetos o C:\springdb\Banco – um sub-diretório (pasta) no sistema de arquivos.

Banco de dados Modelo de dados do Spring

Nota: O sistema ativa automaticamente o último

banco manipulado ou um pré-determinado

o Define os diversos tipos de dados (ou categorias de dados)

o Agrupa grandezas geográficas semelhantes em um único modelo.

o Uma categoria é comum aos vários Projetos criados no Banco de Dados.

Uso_Terra (Temático), Solo (Temático)

Imagem_TM (Imagem), Foto_8000 (Imagem)

Altimetria (MNT)

Cadastro_Rural (Cadastral)

Logradouros (Rede)

C:\springdb\Banco\Categorias

– arquivos (tabelas) debaixo do diretório do banco

Modelo de dados Modelo de dados do Spring

Define a região de interesse:

Área geográfica definida por um retângulo no espaço

Tem uma projeção cartográfica e

Contém um conjunto de Planos de Informações (PI’s) do mesmo

tamanho ou menor que a região geográfica, em escalas específicas.

C:\springdb\Banco\Projeto

– um sub-diretório (pasta) do diretório do banco

Projeto Modelo de dados do Spring

Nota: O sistema ativa automaticamente o último

projeto manipulado ou um pré-determinado

Representa o espaço geográfico com características básicas comuns

definidas pela categoria do dado

Condição: existência de um Projeto e da Categoria do Dado

Cada PI está associado apenas a uma categoria

Uma categoria define o tipo de dado de vários PI’s

Ex: - Mapas de Uso de 1970 e 1980 (Temático)

- Bandas 3, 4 e 5 do Landsat (Imagem)

- Mapa altimétrico (MNT)

- Mapa de fazendas (Cadastral)

- Mapa de Logradouros (Rede)

C:\springdb\Banco\Projeto\PI.lin

– corresponde a arquivos debaixo do diretório do projeto

* Sempre existirá um PI ativo no Painel de Controle.

Plano de informação Modelo de dados do Spring

NÃO ESPACIAL

Tabela de dados alfanuméricos sem vínculo com geometria, mas que pode se

conectar com uma tabela de objeto por um atributo comum.

Pode ter várias representações gráficas em planos cadastrais e/ou redes.

Objeto e não espacial Modelo de dados do Spring

• Define uma subdivisão específica de uma categoria do modelo temático

• Armazena atributos de apresentação (cor e preenchimento)

Todas as Classes de uma categoria são comuns a quantos projetos existirem no

banco de dados

Classe Temática Modelo de dados do Spring

Ex:

Classes de Uso_Terra (Mata, Capoeira, etc)

Drenagem (Principais, Secundários, etc)

Solo (Podzólico, Latosolo)

* Se alterar o visual de uma classe

temática, todos PI’s de qualquer projeto

do mesmo banco sofrerão a alteração.

Cl 1

Cl 2 Cl 3

Resumo do modelo de dados Spring

Exercício 1.1

Reconhecimento do Universo Real usando o SPRING

Banco: Modelo_Dados

Projeto: Sao_Paulo

Universo de Representação

Define as possíveis representações geométricas que

podem estar associadas aos modelos do universo

conceitual. Podem ser de dois tipos:

Vetoriais

Matriciais

Representação Vetorial

A localização e a aparência gráfica dos objetos são representadas por um

ou mais pares de coordenadas

o Coordenadas e atributos descrevem o elemento

o Elementos da representação vetorial podem ser compostos

Representação Vetorial

• Componentes de uma representação vetorial: ponto, linha, região

• Ex: Região M={1,2,3,4,5}, formada pelas linhas 1, 2, 3, 4 e 5

Topologia: descreve relações espacial entre objetos invariante a rotação e

translação. Ex.: Toulose fica Dentro da região M

• Arco-Nó -Representa uma rede linear conectada -Nó: representa a intersecção entre linhas, são os pontos iniciais e finais -Todas as linhas conectadas • Arco-Nó-Polígono

-Representa elementos gráficos do tipo área ou partições do espaço

Topologia – Estrutura de dados

Representação Matricial

Espaço é representado por uma superfície plana, decomposto em

porções do terreno chamadas de células

Matriz P(m,n): m colunas e n linhas, definindo m x n células,

onde cada célula possui o valor ou tipo do atributo

Dimensão de cada célula é chamada de resolução

• Vetorial o preserva relacionamentos topológicos o associa atributos a elementos gráficos o melhor exatidão e eficiência de armazenamento

• Matricial o fenômenos variantes no espaço o adequado para simulação e modelagem o processamento mais rápido e simples o maior gasto em armazenamento

Comparações entre representações

Representações para MNT

Grade regular (matriz de reais)

elemento com espaçamento fixo

valor estimado da grandeza

Representações para MNT

Grade triangular (TIN)

conexão entre amostras

estrutura topológica arco-nó-polígono

Representações para MNT

Resumo das representações

Universo da representação

Exercício 1.2

Reconhecimento do universo de representação dos mapas

Banco: Modelo_Dados

Projeto: Sao_Paulo

Exercício:

Exercício:

Exercício 1.3