ser-300 aula 4 modelos de dados geográficos o que é modelar? ... lotes, setores censitários,...

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

Percepçõ es do E sp aço

Conjunto de objetos

Distribuição contínua

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

R ede

Agrupamento de objetos com topologia arco-nó utilizado para redes conectadas

Entidades comtopologia arco-

nó

Objeto



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


RepresentaçãoMatricial


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

G eo -cam po s n u m érico s

Curvas de nível Triangulação

G eo -cam po s n u m érico s

Imagem MNT Relevo sombreado

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




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



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


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

W hat’s in a N am e?

A s o rig en s da O n to lo g ia


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


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


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


Dados c/Atributos

nãoespaciais

Atributos- Asa, Populc., etc- Aptidão- Decliv. médio

Quadras

Operador de MaioriaZonal sobre objeto

Quadras


Dados c/Limites deQuadras


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

ser-300 aula 4 modelos de dados geográficos o que é modelar? ... lotes, setores censitários,...

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