Geração Automática de Mapas Esquemáticos para o Transporte Público da Cidade de Porto Alegre

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE INFORMÁTICA CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO RICARDO ANTONIO CERVO Geração Automática de Mapas Esquemáticos para o Transporte Público da Cidade de Porto Alegre Monografia apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de acharel em Ciência da Computação Orientador: Prof. Dr. Lucas Mello Schnorr Porto Alegre 2016

2 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL Reitor: Prof. Carlos Alexandre Netto Vice-Reitor: Prof. Rui Vicente Oppermann Pró-Reitor de Graduação: Prof. Sérgio Roberto Kieling Franco Diretor do Instituto de Informática: Prof. Luis da Cunha Lamb Coordenador do Curso de Ciência de Computação: Prof. Carlos Arthur Lang Lisbôa ibliotecária-chefe do Instituto de Informática: eatriz Regina astos Haro

3 AGRADECIMENTOS Agradeço ao meu pai Roque Antonio Cervo (in memoriam), e à minha mãe Inês enatti Cervo, por terem sempre me apoiado e me incentivado a seguir em frente; por terem me proporcionado a melhor educação possível, me ensinando sobre valores e virtudes pelos quais devo lutar; por serem pessoas boas e por toda a dedicação que tiveram para comigo; e, também, por todos os bons momentos que tivemos juntos dos quais terei sempre ótimas lembranças. Aos meus irmãos Mauro André Cervo, Mauri Vianei Cervo e Sandro Volnei Cervo, por todo o empenho que tiveram em me ajudar sempre que precisei; e por estarem sempre presentes em minha vida, tornando menos árduo o caminho que tive de percorrer até aqui. Agradeço, também, ao Mauro, por ter me apresentado o primeiro computador quando eu tinha oito anos, despertando minha paixão por computação desde então. À minha querida amiga Eneida Rocha, por todo o carinho, amizade, compreensão e parceria; pelos importantes conselhos e pelas longas conversas que me permitiram enxergar através das dificuldades; e, mais ainda, por todos os momentos felizes que tivemos juntos e todas as memórias que construímos. Obrigado, querida. Ao meu amigo de longa data Fernando Varella, por ter me ajudado com bons conselhos de veterano durante meus primeiros anos na universidade; por ter me indicado à vaga de meu primeiro estágio e por ser um amigo sempre presente. A todos os amigos que estiveram presentes em minha vida, tornando-a mais agradável. Agradeço ao professor Lucas Schnorr, por ser um excelente orientador e pela agilidade em responder às minhas dúvidas, tanto presencialmente quanto por . Por fim, agradeço a todos os professores que eu tive nesta universidade, por toda a dedicação profissional, com a entrega de ensino com nível de excelência.

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5 RESUMO Em Porto Alegre ainda não existem mapas que mostram em uma disposição esquemática as informações sobre os trajetos do transporte público. Tais mapas são comuns em várias cidades europeias, asiáticas e norte-americanas. A disponibilidade de mapas esquemáticos é importante para cidades grandes, pois nesse tipo de mapa são exibidas apenas as informações mais relevantes sobre o sistema de transporte público urbano, tornando mais fácil a visualização dos trajetos das linhas de ônibus da cidade. Mapas esquemáticos podem ser impressos e fixados em paradas de ônibus, dentro dos ônibus, e em diversos locais pela cidade, tornando assim mais democrático o acesso a essas informações. Hoje ainda não existe uma ferramenta que permita a geração automática desse tipo de mapa para Porto Alegre. Este trabalho apresenta portanto a implementação de um sistema para geração automática de mapas de transporte público para a cidade de Porto Alegre. Através do sistema implementado é possível gerar dois tipos de mapas esquemáticos: Mapa da Linha e da Parada. O Mapa da Linha exibe todas as paradas do trajeto de ida e volta de uma linha de ônibus, exibindo os endereços de todas as paradas, e também os trechos onde a ida é diferente da volta. O Mapa da Parada exibe todas as linhas que passam em uma parada de ônibus, possibilitando verificar quais destinos são alcançáveis através de uma parada de ônibus da cidade. Os algoritmos desenvolvidos utilizam dados relevantes para geração de mapas de transporte público encontrados em dois portais públicos da cidade: O DataPoa e o ObservaPoa. Os mapas são gerados em formato SVG, possibilitando que os mapas possam ser redimensionadas sem sofrer distorções. Portanto, a futura impressão dos mapas pode ser realizada em qualquer tamanho. A construção dos mapas envolveu a utilização de tecnologias de geoprocessamento, banco de dados e programação orientada a objetos. Palavras-chave: Transporte público. linhas de ônibus. mapas esquemáticos. Porto Alegre. GTFS.

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7 Automatic Generation of Schematics Maps for Porto Alegre s Public Transportation System ASTRACT In Porto Alegre there are still not many public transportation maps such as those used in several European, Asian and North American cities, which aim to show in a schematic layout the information about the paths of the cities bus lines or metro. The availability of schematic maps is important for large cities, because this map type displays only the most relevant information of urban public transportation system, simplifying the visualization of the paths of the city s bus lines. Schematic maps can be printed and placed on bus stops, within the buses, and at various locations throughout the city, making more democratic the access to this information. Today there is still no tool that allows automatic generation of this type of map for Porto Alegre. This work therefore presents the implementation of a system for automatic generation of public transportation maps for the city of Porto Alegre. Through the implemented system it is possible to generate two types of schematic maps: Map of Route and Map of Stop. Map of Route displays the addresses of all the stops, and also the stretches where the path of one direction is different to the opposite direction. Map of Stop displays all routes that pass in a bus stop, making it possible to check which destinations are reachable through a city bus stop. The developed algorithms use relevant data to generate public transport maps found in two web portals of the city: DataPoa and ObservaPoa. The maps are built in scalable vector graphics format (SVG), which enables the images of the maps can be resized without suffering distortions. Therefore, future printing of maps may be performed at any size. The construction of maps involved the use of technologies in geoprocessing, database and object-oriented programming. Keywords: Public transportation. bus routes. schematics maps. Porto Alegre. GTFS.

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9 LISTA DE FIGURAS Figura 1.1 Fragmento 1 do Mapa Oficial de Porto Alegre Linhas de Ônibus..18 Figura 1.2 Fragmento 2 do Mapa Oficial de Porto Alegre Legendas...19 Figura 1.3 TubeMap - O mapa esquemático do transporte público de Londres.20 Figura 2.1 Diferença entre imagem raster e imagem vetorial, quando ampliadas27 Figura 3.1 Interface de usuário do gerador de mapas desenvolvido Figura 3.2 Esquema de Funcionamento Geral do Sistema...31 Figura 3.3 Diagrama ER da base de dados construída...34 Figura 3.4 Exemplo de Mapa da Linha...36 Figura 3.5 Mapa da Parada com Rastros GPS...38 Figura 3.6 Deslocamento das linhas sobrepostas no mapa de parada com GPS.40 Figura 3.7 Mapa da Parada sem Rastros GPS...41 Figura 3.8 Deslocamento de trechos sobrepostos...42 Figura 4.1 Exemplo de Mapa de Linha com Problemas...46 Figura 4.2 Histograma da quantidade de paradas dos mapas de linha...47 Figura 4.3 Mapa da Linha com 329 paradas, a maior quantidade dentre os mapas gerados...48 Figura 4.4 Distribuição da quantidade de linhas por parada da cidade...50 Figura 4.5 Exemplo de mapa bem sucedido com poucas linhas...51 Figura 4.6 Mapa malsucedido: anomalia no desenho...52 Figura 4.7 Mapa malsucedido: muitas linhas dificultam compreensão...53 Figura 4.8 Trecho com muitas paradas aglomeradas dificultando a compreensão...54 Figura 4.9 Traços deslocados com padrão zigue-zague e cruzamentos...55 Figura 4.10 Traços desconectados quando há muitas linhas sobrepostas...57 Figura 4.11 Muitas paradas aglomeradas dificultam compreensão...57 Figura 4.12 Inversão dos traços no desenho...58 Figura 4.13 Geração de mapas octalineares com programação inteira mista...60 Figura 4.14 Geração de mapas octalineares com algoritmo genético...61 Figura C.1 rooklyn us Map - Mapa esquemático das linhas de ônibus do rooklyn...87 Figura C.2 Rede Integrada do Transporte Público de Curitiba...88 Figura C.3 Mapa do Transporte Metropolitano (São Paulo)...89

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11 LISTA DE TAELAS Tabela 2.1 Especificação geral de uma base GTFS...24 Tabela 3.1 Resultado obtido ao rodar o código SL do Exemplo Tabela.1 Especificação do Arquivo routes.txt...73 Tabela.1 Especificação do Arquivo routes.txt (Continuação)...74 Tabela.1 Especificação do Arquivo routes.txt (Continuação)...75 Tabela.1 Especificação do Arquivo routes.txt (Continuação)...76 Tabela.2 Especificação do Arquivo stops.txt...77 Tabela.2 Especificação do Arquivo stops.txt (Continuação)...78 Tabela.3 Especificação do Arquivo trips.txt...78 Tabela.3 Especificação do Arquivo trips.txt (Continuação)...79 Tabela.3 Especificação do Arquivo trips.txt (Continuação)...80 Tabela.3 Especificação do Arquivo trips.txt (Continuação)...81 Tabela.4 Especificação do Arquivo stop_times.txt...82 Tabela.4 Especificação do Arquivo stop_times.txt (Continuação)...83 Tabela.5 Especificação do Arquivo shapes.txt...84 Tabela.5 Especificação do Arquivo shapes.txt (Continuação)...85

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13 LISTA DE AREVIATURAS E SIGLAS SVG PDF HTML XHTML CSV GTFS GPS SL GIS SHP SHX DF PRJ ER WGS HTTP HTTPS URL ID Scalable Vector Graphics Portable Document Format HyperText Markup Language extensible Hypertext Markup Language Comma-separated values General Transit Feed Specification Global Positioning System Structured uery Language Geographic Information System Shape Format Shape Index Format dase Format Projection Format Entidade Relacionamento World Geodetic System Hypertext Transfer Protocol Hypertext Transfer Protocol Secure Uniform Resource Locator Identificator

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15 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Objetivo do trabalho Organização do documento CONCEITOS ÁSICOS Registros de Informações Relevantes para Mapas Imagens de Saída Para Visualização Mapas Aplicação dos Conceitos ásicos no Trabalho GERADOR DE MAPAS DE ÔNIUS PARA PORTO ALEGRE Obtenção e Modelagem de Dados Importação dos Arquivos GTFS para a ase de Dados Cache de dados oriundos do serviço de Geocoding do Google Importação de Shapefiles dos airros de Porto Alegre Geração de Mapas Mapa da Linha Mapa da Parada com Rastros GPS Mapa da Parada sem Rastros GPS Sumário do Capítulo RESULTADOS OTIDOS Análise dos Mapas de Linha Análise dos Mapas de Parada Com Rastros GPS Problemas graves levando a rejeição de mapas Problemas básicos Análise dos Mapas de Parada Sem Rastros GPS Vantagens Desvantagens Problemas não resolvidos Trabalhos Futuros CONCLUSÃO...63 REFERÊNCIAS...65 APÊNDICE A SCRIPT DE IMPORTAÇÃO DOS ARUIVOS GTFS...67 APÊNDICE ESPECIFICAÇÃO DOS ARUIVOS GTFS UTILIZADOS 73 APÊNDICE C EXEMPLOS DE MAPAS ESUEMÁTICOS...87

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17 17 1 INTRODUÇÃO A evolução das tecnologias da informação está tornando possível utilizar a computação para melhorar a qualidade de diversos serviços úteis à população. Um desses serviços que vem recentemente ganhando destaque no universo da computação é o transporte público nas cidades, pois já é possível efetuar consultas online sobre diversas informações a respeito de horários e mapas dos trajetos das linhas de ônibus urbanas. Essa evolução é possível com atitudes de transparência dos órgãos governamentais, disponibilizando informações públicas tais como rotas e frequências das linhas de transporte urbano. O desenvolvimento de ferramentas úteis na busca de informações sobre transporte público é facilitado por essas bases de dados que são disponíveis publicamente. Em Porto Alegre, por exemplo, existe o DataPoa (Procempa, 2015a). Essa base de dados aberta é mantida pela empresa Procempa (Procempa, 2015b). Lá é possível encontrar diversas informações sobre a cidade de Porto Alegre, sendo algumas delas a respeito do sistema de transporte público da cidade. Atualmente, existe em Porto Alegre algumas ferramentas para a busca de informações a respeito do transporte público, dentre as quais podemos destacar: o sistema Viaje Trifácil (UENO, 2014), o qual permite que uma pessoa planeje a sua viagem de ônibus dentro de Porto Alegre apenas informando os pontos de partida e destino; o aplicativo Moovit (MOOVIT, 2016) que é voltado para mobile, permitindo consultas a horários de ônibus e auxílio em tempo real para a realização de uma viagem de ônibus, estando disponível em diversas cidades do mundo e tendo recentemente chegado à Porto Alegre; os sites das empresas de ônibus Carris (Carris, 2015), Conorte (Conorte, 2015), STS (STS, 2015), Unibus (Unibus, 2015) onde cada empresa implementa um sistema de consulta à sua própria maneira; o site da empresa pública municipal EPTC (EPTC, 2015) que também possui alguns recursos de pesquisa online; e o mapa oficial da cidade disponibilizado pela prefeitura (Prefeitura de Porto Alegre, 2015), que é um documento em formato PDF contendo muitas informações sobre as linhas de ônibus da cidade. Dentre as opções anteriormente citadas, a única que poderia ser utilizada sem acesso à Internet é o mapa oficial que, por ser um arquivo PDF, poderia ser impresso. Porém, esse mapa possui muitas informações aglomeradas em um es-

18 18 paço pequeno, o que dificulta a sua utilização. As Figuras 1.1 e 1.2 exibem dois fragmentos desse mapa. As outras opções tornam necessário que o usuário acesse o sistema online, o que também é difícil em diversas situações, pois é necessário um certo tempo para pesquisa e os mapas online também costumam mostrar muitas informações que não são relevantes para quem está apenas precisando embarcar em um ônibus. Figura 1.1: Fragmento 1 do Mapa Oficial de Porto Alegre Linhas de Ônibus Fonte: (Prefeitura de Porto Alegre, 2015) Mapas esquemáticos são bastante utilizados em cidades europeias, asiáticas e norte-americanas. Em Londres, por exemplo, é encontrado o Tube Map (ILLSON, 2011), sendo um mapa em formato octalinear (onde as rotas são dispostas em apenas 8 direções) que exibe a circulação das linhas de metrô da cidade.

19 19 Figura 1.2: Fragmento 2 do Mapa Oficial de Porto Alegre Legendas Fonte: (Prefeitura de Porto Alegre, 2015) A Figura 1.3 exibe esse mapa Londrino. Outro exemplo de mapa esquemático o mapa das linhas de ônibus do rooklyn, distrito de Nova Iorque pode ser visualizado na Figura C.1 do Apêndice C. No rasil já existem mapas esquemáticos disponíveis em algumas capitais. Em Curitiba existe a Rede Integrada de Transporte Coletivo de Curitiba (URS, 2015) (Figura C.2 do Apêndice C). Em São Paulo existe o Mapa do Transporte Metropolitano (SPTrans, 2011), uma solução que lembra bastante o modelo utilizado em Londres, mostrando um resumo da circulação do metrô de toda a região metropolitana em formato octalinear (Figura C.3 do Apêndice C). Esses mapas mostram que já existe um avanço nos esforços para criação de mapas esquemáticos de transporte público no rasil. Até onde nosso conhecimento alcança, não existe em Porto Alegre grandes esforços no sentido de se construir mapas esquemáticos do sistema de transporte público da cidade.

20 Park Royal Fenchurch Street River Thames Station in Zone 9 Station in Zone 8 Station in Zone 7 Station in both zones Station in Zone 6 Station in Zone 5 Station in Zone 4 Station in both zones Station in Zone 3 Station in Zone 2 Station in both zones Station in Zone 1 some public holidays 20 Figura 1.3: TubeMap - O mapa esquemático do transporte público de Londres Tube map Special fares apply Cheshunt Watford Junction Transport for London January Special fares apply Epping Chesham Chalfont & Enfield Town Theydon ois Latimer Theobalds Grove Watford High Street ush Hill Debden Shenfield A Watford Amersham Park A High arnet Cockfosters Turkey Street Loughton Chorleywood ushey Croxley Totteridge & Whetstone Oakwood Southbury Chingford uckhurst Hill Rickmansworth Carpenders Park rentwood Woodside Park Southgate Edmonton Green Moor Park Roding Grange Hatch End Mill Hill East Valley West Finchley Arnos Grove Hill Silver Street Highams Park Northwood 4 Chigwell Harold Wood West Ruislip Headstone Lane Edgware ounds Green Northwood Hills Stanmore White Hart Lane Harrow & Woodford Hainault Gidea Park Hillingdon Ruislip Finchley Central Wealdstone Wood Green Ruislip Manor Pinner urnt Oak Harringay Wood Street Canons Park ruce Grove Fairlop Romford Green South Woodford Uxbridge Ickenham East Finchley North Harrow Colindale Turnpike Lane Lanes South Tottenham Eastcote Kenton ueensbury arkingside Snaresbrook Emerson Park Harrowon-the-Hill Preston Hendon Central Highgate Crouch Seven Tottenham Chadwell lackhorse Road Hill 3 4 Newbury Kingsbury Sisters Hale Heath Road Park Rayners Lane rent Cross Redbridge Ruislip Archway Manor House Walthamstow Gardens West Northwick Gospel Central Goodmayes Harrow Park Golders Green Oak Wanstead Gants Hampstead Upper Holloway South Kenton Stamford Hill Upminster Seven Kings Neasden South Harrow Hampstead Heath Walthamstow Leytonstone Wembley Park Hill ueen s Road Leyton North Wembley Tufnell Park Upminster ridge Arsenal Midland Road 3 Ilford Dollis Hill Finsbury Stoke South Ruislip Wembley Central Newington Hornchurch Kentish Park Manor Park Holloway Road St. James Street Leytonstone Willesden Green Wanstead Sudbury Hill Finchley Road Town West Stonebridge Park elsize Park Kentish Town Rectory High Road & Frognal Park Elm Park Road Highbury & Harlesden Dalston Clapton Leyton Forest Woodgrange Kilburn Caledonian Road Islington Gate Park Kensal rondesbury Chalk Farm Kingsland Dagenham Northolt Willesden Junction Rise Park Camden Stratford Sudbury Town West Hampstead Road Hackney International Maryland East Camden Town Caledonian Downs Hackney rondesbury Finchley Road Road & Central Dagenham Heathway Canonbury Kensal Green 2 arnsbury Stratford Swiss Cottage econtree Alperton Mornington Homerton Hackney ueen s Park Kilburn South Dalston Junction Crescent Wick High Road Hampstead St. John s Wood King s Cross London Fields Upney Stratford Greenford St. Pancras Haggerston Cambridge Heath High Street arking Kilburn Park Paddington Edgware Road Marylebone aker Great Portland Euston 2 C Street Street ethnal Green East Ham Maida Vale Hoxton Pudding Abbey 5 C Warwick Angel enue ethnal Mill Lane Perivale Road Euston Old Street Green Mile End Upton ow Park Edgware Warren Street Square Road Royal Oak Road Farringdon Shoreditch Plaistow Hanger Lane Regent s Park Russell High Street Stepney Green romleyby-ow West Westbourne Park Square 1 4 ow Ham ayswater Goodge arbican Church Ladbroke Grove Street Aldgate ond Oxford East Whitechapel Street Circus Moorgate Devons Road Latimer Road Liverpool North Ealing Star Lane Marble Arch Street Tottenham Holborn Chancery Lane Langdon Park East White Shepherd s Notting Court Road Acton City ush Aldgate Hill Gate ank 1 2 2/3 3 Ealing Covent Garden Lancaster All Saints Canning roadway Town West North Holland ueensway Gate St. Paul s Royal Acton Acton Park Green Park Leicester Square Limehouse Victoria Wood Lane Poplar Hyde Park Corner Piccadilly Cannon Street D Acton Central Shepherd s High Street Kensington Circus Monument Tower Shadwell Westferry lackwall East Custom House for ExCeL Emirates ush Market Kensington Hill India Ealing Common Royal D (Olympia) Mansion House Tower Knightsbridge Charing Wapping Docks Gateway West India Prince Regent South Acton Goldhawk Road Cross Gloucester lackfriars uay South arons West Silvertown Royal Albert Ealing Acton Town Hammersmith Court Road St. James s Victoria Park Temple Rotherhithe Canary Wharf eckton Park South Sloane Westminster Embankment Emirates Canada North Northfields Chiswick Turnham Stamford Ravenscourt West Earl s London ermondsey Greenwich Pontoon Park Green rook Park Kensington Court Kensington Square ridge Water Greenwich Heron uays Peninsula Dock Cyprus oston Manor South uay London Gallions Reach Osterley Gunnersbury Waterloo City Airport West rompton Hounslow East Crossharbour eckton King George V Hounslow Central Southwark Surrey uays 2 2 Mudchute Kew Gardens Pimlico orough Hounslow Fulham roadway Lambeth North Island Gardens West 1 Richmond Parsons Green Imperial Wharf E Heathrow Hatton Cross E Terminals 2 & 3 Putney ridge Cutty Sark for Woolwich Maritime Greenwich Arsenal ueens Road East Putney Peckham New Greenwich 3 Vauxhall Elephant & Castle Cross Gate New Cross Southfields Deptford ridge Heathrow rockley Heathrow Terminal 4 3 Peckham Rye Wimbledon Park Elverson Road Terminal 5 Kennington Clapham Wandsworth 2 Honor Oak Park Wimbledon Oval Junction Road Lewisham Stockwell 4 Forest Hill Clapham High Street Denmark Hill Clapham North Sydenham Key to symbols Explanation of zones Clapham Common rixton Penge West Interchange stations 9 Clapham South Anerley Step-free access from street to train 8 alham Crystal Palace Step-free access from street to platform 7 Norwood Junction 6 4 National Rail 6 Tooting ec F West Croydon F 3 Riverboat services 5 Tooting roadway 4 Colliers Wood Trams 3 Airport South Wimbledon 2 Victoria Coach Station 5 Morden Emirates Air Line 1 Check before you travel Services to/from some stations are subject to variation. Please search TfL stations for full details Caledonian Road Station closed temporarily from Spring Holland Park Station closed from Saturday 2 January until early August Paddington akerloo line trains will not stop at this station from Saturday 2 April until early August Tufnell Park Station closed until mid-march Key to lines akerloo Central Circle District Hammersmith & City Jubilee Metropolitan Northern Piccadilly Victoria Waterloo & City DLR Emirates Air Line London Overground TfL Rail District open weekends and on MAYOR OF LONDON Fonte: (LONDON, 2016) 1.1 Objetivo do trabalho Este trabalho tem por objetivo a implementação de um gerador automático de mapas para o transporte público de Porto Alegre. O sistema desenvolvido possibilita a geração automática de mapas em formato de imagem vetorial SVG, sendo que são propostos dois tipos de mapas: Mapa da Linha: mapa de apenas uma linha de ônibus, o qual irá conter todas as paradas do trajeto de ida e volta de da linha selecionada. Este mapa é ideal para ser fixado no interior dos ônibus, facilitando a visualização das informações pelos passageiros durante a viagem a qualquer momento; Mapa da Parada: mapa de todas as linhas de ônibus que passam pela parada selecionada, possibilitando que seja visualizado todos os destinos alcançáveis na cidade a partir daquela parada. Mapas desse tipo são ideais para serem fixados nas paradas de ônibus da cidade, facilitando uma rápida consulta pelas pessoas que estão na parada.

21 21 O sistema é implementado com a linguagem de programação Java. Os dados utilizados para geração dos mapas em SVG são oriundos dos arquivos em formato CSV contidos no portal do DataPoa, e estão armazenados em um banco de dados local PostgreSL, o qual faz parte do sistema. Foi utilizada também a extensão do banco de dados PostGIS, para armazenamento e manipulação de alguns dados geográficos da cidade de Porto Alegre. 1.2 Organização do documento Este documento está organizado da seguinte forma. O Capítulo 2 apresenta os conceitos básicos que são considerados essenciais para o bom entendimento do trabalho desenvolvido. O Capítulo 3 detalha a proposta desenvolvida para solucionar o problema da inexistência de mapas esquemáticos para a cidade de Porto Alegre: o sistema desenvolvido para geração automática de mapas. O Capítulo 4 apresenta uma análise sobre os resultados obtidos com os algoritmos desenvolvidos. Por fim, o Capítulo 5 apresenta a conclusão e uma discussão sobre possíveis trabalhos futuros.

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23 23 2 CONCEITOS ÁSICOS Neste capítulo são apresentados alguns conceitos básicos para melhor compreensão do desenvolvimento do trabalho. Inicialmente é apresentado o banco de dados com informações que podem ser utilizadas para geração de mapas; em seguida, é apresentado o conceito de imagens vetoriais para saída de dados. 2.1 Registros de Informações Relevantes para Mapas O DataPoa é o portal dos dados abertos da cidade de Porto Alegre (Procempa, 2016). Por ele é possível encontrar os mais diversos dados sobre a cidade de Porto Alegre, como despesas públicas, turismo, medições sobre o nível do Rio Guaíba, informações sobre indústria e comércio e os dados utilizados neste trabalho: informações sobre o transporte público da cidade através de conjunto de arquivos GTFS. O formato GTFS (MCHUGH, 2013) é um padrão que foi desenvolvido pela empresa Google sendo um acrônimo para Google Transit Feed Specification (GTFS) adotado mundialmente para a modelagem dos sistemas de transporte público de cidades. O formato permite conter informações sobre horário da circulação de linhas, localizações de paradas e estações, empresas e agências responsáveis, e o relacionamento entre todas essas informações. A tabela 2.1 exibe todos os arquivos contidos em um conjunto GTFS. Para a realização deste trabalho, foi utilizado apenas um subconjunto de todo o pacote GTFS de Porto Alegre contendo apenas os seguintes arquivos: rotas (routes.txt), paradas (stops.txt), viagens (trips.txt), horários de passagem (stop_times.txt), e formas (shapes.txt). A especificação detalhada de cada um dos arquivos utilizados pode ser encontrada no Apêndice. A seguir é apresentado resumidamente o conteúdo encontrado em cada um dos arquivos GTFS utilizados: routes.txt contém as linhas de ônibus da cidade. stops.txt contém as paradas de ônibus da cidade. trips.txt contém informações sobre as viagens, como horários, direção (bairro-centro, centro-bairro), entre outros. Cada viagem pertence a uma linha.

24 24 Tabela 2.1: Especificação geral de uma base GTFS Arquivo Obrigatório Descrição agency.txt Sim Uma ou mais agências de transporte público que fornecem os dados nesse feed. stops.txt Sim Locais individuais em que os veículos pegam ou deixam passageiros. routes.txt Sim Trajetos do Google Transit. Um trajeto é um grupo de viagens exibidas aos passageiros como um único serviço. trips.txt Sim As viagens de cada trajeto. Uma viagem é uma sequência de duas ou mais paradas que ocorrem em um horário específico. stop_times.txt Sim Horários de partida e chegada dos veículos em paradas específicas em cada viagem. calendar.txt Sim Datas para IDs de serviço que usam uma programação semanal. Especificam quando o serviço começa e termina, bem como os dias da semana em que o serviço está disponível. calendar_dates.txt Não Exceções para IDs de serviço definidos no arquivo calendar.txt. Se o arquivo calendar_dates.txt inclui TODAS as datas de serviço, ele pode ser especificado no lugar do calendar.txt. fare_attributes.txt Não Informações sobre tarifas dos trajetos de uma empresa de transporte público. fare_rules.txt Não Regras para implementação das informações de tarifa dos trajetos de uma empresa de transporte público. shapes.txt Não Regras para desenhar linhas em um mapa para representar os trajetos de uma empresa de transporte público. frequencies.txt Não Intervalo entre as viagens nos trajetos com freqüência variável de serviços. transfers.txt Não Regras para conexões em pontos de baldeação entre os trajetos. feed_info.txt Não Informações adicionais sobre o feed, incluindo editor, versão e informações sobre validade Fonte: (Google, 2012)

25 25 stop_times.txt contém a ligação entre as paradas e as viagens, contendo a sequencia das paradas durante uma viagem. shapes.txt contém os rastros GPS de cada viagem, sendo uma sequência de pontos com coordenadas geográficas de latitude e longitude capturados durante o trajeto da linha. O portal ObservaPoa (Prefeitura de Porto Alegre, 2016) possui diversas informações georreferenciadas sobre a cidade de Porto Alegre. Uma dessas informações são os arquivos shapefiles dos bairros da cidade. O formato shapefile (ESRI, 1998), criado pela empresa ESRI, contém definições de três primitivas geométricas: pontos, linhas, e polígonos. Esses dados podem representar informações geoespaciais do mundo real, como rios, poços, ruas, cidades, pontos de interesse ou qualquer objeto do mundo real a ser trabalhado em um ambiente digital georreferenciado. Os shapefiles são utilizados em conjuntos de três arquivos obrigatórios com as extensões Shape Format SHP, Shape Index Format SHX e dase Format DF. Em situações em que se necessita informações sobre o sistema de coordenadas utilizado, como por exemplo para efetuar conversões entre diferentes sistemas de coordenadas geográficas, é também necessário um quarto arquivo com extensão Projection Format PRJ. A seguir estão descritos os dados encontrados em cada um dos arquivos: SHP: contém a lista de geometrias, representadas por um conjunto de pontos. Um arquivo desse tipo pode armazenar uma lista somente de um tipo de geometrias de cada vez, podendo ser do tipo pontos, linhas ou polígonos; SHX: contém um índice das geometrias, para otimizar as consultas; DF: contém dados em colunas no formato dase IV, com informações sobre as geometrias. No caso dos bairros, por exemplo, cada polígono contém uma coluna com o nome do bairro; PRJ: contém informação sobre o sistema de coordenadas e a projeção utilizada. ancos de dados geográficos tem por objetivo permitir a manipulação de objetos do tipo geometry, frequentemente inexistente em bancos de dados relacionais comuns. Esse tipo de dados representa as mesmas geometrias que são armazenadas em shapefiles, porém em um formato otimizado para as operações

26 26 comuns de bancos de dados. O PostGIS é a extensão geográfica GIS (Geographic Information System) para o banco de dados PostgreSL,. Essa extensão fornece diversas funções para consulta de dados geométricos, como cálculo de área de um polígono, distância entre geometrias, cálculo do centro geométrico (centroide) de um polígono, entre outras. 2.2 Imagens de Saída Para Visualização Mapas Em computação gráfica existem dois tipos de imagens digitais: imagem mapa de bits raster e imagem vetorial (ARNTSON, 2011). As imagens do tipo raster são mapas de pixels, onde a única informação contida na imagem são as cores dos pixels que a compõe. Dessa forma, possuem um tamanho fixo e, consequentemente, podem perder qualidade ao aumentar o nível de zoom, pois não há como compor a informação perdida entre pixels nesse processo. As imagens vetoriais, por outro lado, são construídas através da utilização de primitivas geométricas, como pontos, linhas, curvas e texto. Dessa forma os elementos componentes da imagem são desenhados no momento de sua abertura, podendo ter seu tamanho ampliado, ou reduzido, sem perda de qualidade. A utilização de imagens vetoriais é restrita a desenhos que podem ser mapeados para primitivas geométricas, como desenhos esquemáticos. No caso de uma fotografia, é inviável utilizar imagem vetorial. A Figura 2.1 ilustra as diferenças entre uma imagem raster (à esquerda) e uma imagem vetorial (à direita). Pelo motivo de não perder qualidade ao redimensionar, e pelo fato de mapas poderem ser definidos com formas geométricas, imagens vetoriais são ideais para desenho de mapas de alta qualidade. Scalable Vector Graphics (SVG) (FERRAIOLO; JUN; JACKSON, 2003) é um formato de imagem vetorial de padrão aberto. Foi criado pela World Wide Consortium (W3C, 2015), comunidade internacional responsável pela definição de vários padrões para a World Wide Web, como HTML e XHTML. Seu conteúdo é descrito em linguagem XML. Arquivos no formato SVG são compatíveis com todos os navegadores de Internet mais utilizados atualmente: Mozilla Firefox, Google Chrome, Internet Explorer, Apple Safari e Opera. Para visualizar uma imagem SVG basta abrir o arquivo de imagem no navegador. Ao aumentar e reduzir o nível de zoom, ela é automaticamente redesenhada de forma a não ter perda

27 27 Figura 2.1: Diferença entre imagem raster e imagem vetorial, quando ampliadas Fonte: (COMMONS, 2016) de qualidade. Também é possível incorporar facilmente imagens SVG a páginas HTML, bastando adicionar o elemento SVG no código da página. Existe também softwares específicos que permitem editar imagens SVG, como por exemplo o Inkscape (Inkscape, 2016). 2.3 Aplicação dos Conceitos ásicos no Trabalho Este capítulo apresentou conceitos básicos sobre itens importantes para compreensão do trabalho: os portais DataPoa e ObservaPOA; arquivos GTFS, shapefiles e bancos de dados geográficos; e finalmente imagens vetoriais e o formato de imagem SVG. Todos esses conceitos são aplicados no desenvolvimento do trabalho, que é detalhado no próximo capítulo.

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29 29 3 GERADOR DE MAPAS DE ÔNIUS PARA PORTO ALEGRE Atualmente, apesar dos avanços computacionais e da existência do portal DataPoa, ainda não existem muitos mapas esquemáticos de transporte público para a cidade de Porto Alegre. Também não existe (não foi encontrado na pesquisa deste trabalho) um programa que permita gerar automaticamente e facilmente mapas para todas as linhas e para todas as paradas de ônibus da cidade. A proposta deste trabalho é implementar um sistema que permita gerar mapas de transporte público para a cidade de Porto Alegre de forma automática com os dados disponíveis publicamente através dos arquivos GTFS no portal DataPoa. Para isso foi desenvolvido um programa com a linguagem de programação Java, o qual possui uma interface gráfica (veja a Figura 3.1) onde o usuário do sistema pode gerar dois tipos de mapas esquemáticos: Mapa da Linha: exibe em uma disposição esquemática linear todas as paradas de uma linha de ônibus, onde é possível verificar os trechos em que o caminho de ida é o mesmo do caminho de volta. Também são exibidos os endereços de cada parada obtidos através do sistema de geocoding do Google, e os bairros a qual cada parada pertence, obtidos através de uma consulta à base de dados geográfica construída com os bairros da cidade de Porto Alegre. Mapa da Parada: exibe todas as linhas de ônibus que passam por uma parada, tornando possível visualizar todos os destinos possíveis através de uma parada de ônibus, um tipo de visualização que não existe atualmente em Porto Alegre. Foram feitas duas implementações desse mapa: uma delas utilizando o rastro GPS das linhas de ônibus, e outra utilizando apenas as posições geográficas de cada parada com uma linha reta entre cada par de paradas adjacentes. Utilizando as funções geométricas do banco de dados geográfico PostGIS, foi possível capturar o nome do bairro ao qual pertence cada uma das paradas, e dessa forma desenhar os polígonos e exibir os nomes dos bairros nos mapas gerados. O funcionamento geral do sistema pode ser observado na Figura 3.2. Os passos desde a obtenção dos dados até a geração das imagens dos mapas ocorre pela seguinte sequência de ações:

30 30 Figura 3.1: Interface de usuário do gerador de mapas desenvolvido. Fonte: Autor 1. Obtenção dos arquivos GTFS no portal DataPoa: deve ser feito o download do conjunto de arquivos para um diretório local. Em seguida é necessário executar o script de importação em linguagem SL, que é apresentado no Apêndice A. O script cria todas as tabelas necessárias para o correto funcionamento da aplicação. O detalhamento da criação das tabelas, bem como todos os ajustes necessários durante a importação é apresentado na Subseção Obtenção dos shapefiles no portal ObservaPoa: deve ser feito o download do conjunto de arquivos para um diretório local. Em seguida a importação para o banco de dados deve ser feita manualmente através da ferramenta PGAdminIII (PGADMIN, 2016), para a criação da tabela bairros que irá

31 31 conter os nomes e os polígonos geográficos dos bairros da cidade. A ferramenta PGAdminIII possui uma funcionalidade específica para criação de tabelas geográficas a partir de shapefiles; 3. A execução do programa que exibe a interface de usuário, que pode ser visualizada na Figura 3.1. A interface permite que o usuário escolha qual dos três tipos de mapas deseja gerar: Mapa da Linha, Mapa da Parada com Rastros GPS ou Mapa de Parada sem Rastros GPS. Cada mapa gerado é exibido na tela do programa e, se o usuário desejar, pode ser salvo em SVG. Também é possível gerar todos os mapas do tipo selecionado e salvar no diretório especificado. Figura 3.2: Esquema de Funcionamento Geral do Sistema Fonte: Autor As próximas seções apresentam o detalhamento de todos os passos descritos anteriormente para a geração de mapas.

32 Obtenção e Modelagem de Dados Esta Seção apresenta o processo de obtenção dos dados utilizados no trabalho e a construção da base de dados a partir desses dados Importação dos Arquivos GTFS para a ase de Dados Os arquivos GTFS foram obtidos no portal DataPoa e importados para uma base de dados local onde cada arquivo foi mapeado para uma tabela relacional através de um script SL. O código SL que faz a importação dos arquivos GTFS para a base de dados pode ser encontrado no Apêndice A. Pelo diagrama ER do banco de dados, exibido na Figura 3.3, é possível verificar o encadeamento dos relacionamentos existentes entre as entidades GTFS. É notável também a ausência de chaves estrangeiras entre a tabela shapes com o restante da base de dados. Isso ocorreu porque existe um relacionamento muitos para muitos entre as tabelas shapes e trips nos arquivos GTFS, mas esse relacionamento não está normalizado. Ou seja, não existe um arquivo intermediário que poderia ser mapeado para uma tabela associativa. Devido a dificuldade em efetuar essa normalização na construção do script, ao fato dos registros no banco de dados serem acessados apenas para consulta e a esse problema ser facilmente contornado via código, optou-se por manter a tabela sem chaves estrangeiras explícitas, bastando compreender que existe essa relação de muitos para muitos entre as tabelas shapes e trips. Durante a importação também foi necessário acrescentar a coluna de chave primária para as tabelas shapes e trips, pois nos arquivos não havia uma coluna com identificador único para os registros Cache de dados oriundos do serviço de Geocoding do Google Após a execução do script SL que faz a importação dos arquivos GTFS, foi adicionada a coluna formatted_address à tabela stops. Os mapas de linha apresentados na Subseção utilizam essa coluna para salvar endereços das paradas de ônibus, conforme os mapas vão sendo gerados, pois o endereço de cada parada é exibido no mapa. A criação dessa coluna foi necessária para re-

33 33 duzir ao máximo o número de consultas ao sistema de geocoding do Google, pois a versão gratuita do web service do Google possui uma limitação de no máximo 2500 consultas por dia. O controle do número de transações para um determinado sistema nos web services do Google é feito por meio de uma chave gerada no portal de APIs para desenvolvedores (GOOGLE, 2016), sendo necessário passar essa chave por parâmetro a cada requisição. Por conta dessa limitação, e também do tempo médio necessário para obtenção dos endereços pela Internet (cerca de 1 segundo por endereço), o código foi escrito de forma que primeiro é buscado o endereço no banco de dados local, só acessando o serviço online quando o endereço ainda não existe localmente. Não é necessário executar script SL para criar essa coluna pois a aplicação adiciona essa coluna à tabela stops automaticamente na primeira execução Importação de Shapefiles dos airros de Porto Alegre Os shapefiles contendo os polígonos dos bairros da cidade de Porto Alegre foram obtidos no portal ObservaPoa (Prefeitura de Porto Alegre, 2016). A importação dos shapefiles para a tabela bairros foi realizada através da ferramenta PGAdminIII, a qual possui uma funcionalidade específica para importação de geometrias com shapefiles. asta selecionar um dos três arquivos que compõe o conjunto de shapefiles para que a ferramenta faça a importação. Dessa forma foi criada a tabela bairros contendo três campos: bairro_id, bairro e geom, os quais contém respectivamente a chave primária da tabela, o nome do bairro e a geometria (polígono) do bairro. Pelo diagrama ER, visto na Figura 3.3, pode-se observar que a Tabela bairros também não possui relacionamentos com chaves estrangeiras porque é possível obter rapidamente o bairro de uma parada através de funções espaciais do PostGIS, encontrando qual o bairro cujo polígono contém o ponto com as coordenadas geográficas da parada. O código ilustrado no Exemplo 3.1 mostra a obtenção do bairro a partir de um ponto geográfico da cidade com funções espaciais do PostGIS em SL. A Tabela 3.1 exibe o resultado obtido ao rodar esse código no banco de dados. Dessa forma, como cada parada possui as coordenadas geográficas armazenadas na base de dados, é possível obter o bairro a qual cada parada pertence e incluir essa informação nos mapas.

34 34 Figura 3.3: Diagrama ER da base de dados construída stops stop_id IGINT stop_code CHARACTER VARYING(20) stop_name CHARACTER VARYING(130) stop_desc CHARACTER VARYING(130) stop_lat DOULE PRECISION stop_lon DOULE PRECISION formatted_addresscharacter VARYING(250) bairros bairro_id INTEGER bairro CHARACTER VARYING(21) geom USER-DEFINED trips stop_times trip_id CHARACTER VARYING(20) arrival_time CHARACTER VARYING(30) departure_time CHARACTER VARYING(30) stop_id IGINT stop_sequence INTEGER stop_time_id IGINT route_id service_id trip_id trip_headsign trip_short_name direction_id block_id shape_id wheelchair_accessible trip_time CHARACTER VARYING(20) CHARACTER VARYING(20) CHARACTER VARYING(20) CHARACTER VARYING(20) CHARACTER VARYING(20) INTEGER CHARACTER VARYING(20) CHARACTER VARYING(20) INTEGER INTEGER shapes shape_id CHARACTER VARYING(20) shape_pt_lat DOULE PRECISION shape_pt_lon DOULE PRECISION shape_pt_sequence INTEGER shape_id_pk IGINT routes route_id CHARACTER VARYING(8) agency_id CHARACTER VARYING(10) route_short_name CHARACTER VARYING(10) route_long_name CHARACTER VARYING(130) route_desc CHARACTER VARYING(130) route_type INTEGER route_url CHARACTER VARYING(130) route_color CHARACTER VARYING(6) route_text_color CHARACTER VARYING(6) Fonte: Autor

35 35 Exemplo 3.1: SL para obtenção do bairro pelas coordenadas geográficas no PostGIS select bairro_id, bairro, geom from bairros where ST_Contains(geom, ST_MakePoint( , )); Tabela 3.1: Resultado obtido ao rodar o código SL do Exemplo 3.1 bairro_id bairro geom 21 Cristal A000000CA (...) Fonte: Autor 3.2 Geração de Mapas Esta seção apresenta os algoritmos desenvolvidos para a geração dos mapas de cada tipo. Para o desenho em SVG foi utilizada a biblioteca atik (ATIK, 2011). Essa biblioteca permite utilizar uma classe padrão da linguagem Java para desenhos: a Graphics2D, pois o atik possui a classe SVGGraphics2D que estende a classe Graphics2D. Dessa forma, todas as funções nativas da linguagem Java para desenhos podem ser utilizadas para a construção dos mapas, sendo que no final do processo é possível salvar a imagem para um arquivo SVG. A seguir são apresentados os diferentes tipos de mapas gerados: mapa de linha e de parada, este em duas versões Mapa da Linha Para o desenvolvimento Mapa da Linha foram utilizados os dados importados dos arquivos GTFS, o serviço de geocoding do Google, e os dados da tabela geográfica bairros, para desenhar os bairros a que cada parada pertence. A figura 3.4 exibe um exemplar de um mapa gerado automaticamente: no lado esquerdo a visão geral, e do lado direito um detalhe com zoom. O Algoritmo 1 apresenta os passos da construção do mapa. O funcionamento do algoritmo, em linhas gerais, pode ser compreendido da seguinte maneira: inicialmente é feita a inserção de todas as paradas de ida em uma linha

36 36 Figura 3.4: Exemplo de Mapa da Linha Linha AGOSTINHO Vila Ipiranga São Sebastião Rubem erta Centro Histórico Floresta São Geraldo Navegantes São João Sta Maria Goretti Passo D'areia Jardim São Pedro Cristo Redentor Jardim Lindóia Vila Ipiranga São Sebastião Rubem erta Sarandi 5 -. Farrapos, R. Cel. Vicente, R. Cel. Vicente, Júlio de Castilhos, Praça Pereira Parobé, Largo Edgar Koetz, Farrapos, Farrapos, Farrapos, 484 Centro Histórico 9 -. Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, 1326 Floresta rasil, rasil, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Farrapos, Rua Cairú, Rua Cairú, 1178 São Geraldo enjamin Constant, enjamin Constant, R. Dom Pedro II, rasil, Rua Cairú, enjamin Constant, enjamin Constant, 293 São João rasiliano Índio de Morais, rasiliano Índio de Morais, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, enjamin Constant, Assis rasil, rasiliano Índio de Morais, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, 2656 Passo D'areia Sta Maria Goretti Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, rasiliano Índio de Morais, rasiliano Índio de Morais, rasiliano Índio de Morais, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Alameda Servidão Assis rasil Assis rasil, 6203 Cristo Redentor Jardim São Pedro Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, 3459 Vila Ipiranga Jardim Lindóia Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, 4711 Rubem erta 59 - Passagem Dois, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, ernardino Silveira Amorim, R. José Ferreira Jardim, R. José Ferreira Jardim, ernardino Silveira Pastoriza, 310 Sarandi ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, R. Ovídio Chaves, R. Ovídio Chaves, Praça José César de Mesquita, R. dos Maias, R. dos Maias, R. dos Maias, R. dos Maias, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, ernardino Silveira Pastoriza, R. dos Maias, R. dos Maias, R. dos Maias, R. dos Maias, R. Nenê Portalet, R. Guido Alberto Werlang, R. Eduardo Nadruz, R. Eduardo Nadruz, Praça Irineu Esteris da Silva, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Alameda Servidão Assis rasil Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, Assis rasil, 36 Vila Ipiranga Rubem erta Fonte: Autor reta, da esquerda para a direita, na parte inferior. As paradas de volta que estão muito próximas de alguma parada de ida (menos que 80 metros) são inseridas no trajeto da volta, logo acima da parada de ida mais próxima. Isso foi um contorno necessário pelo fato de os arquivos GTFS não conterem a informação de quando a parada de ida e de volta são a mesma (caso dos corredores de ônibus). Pelos arquivos, todas as paradas de ida são diferentes de todas as paradas de volta. As únicas informações relevantes contidas em cada parada são os códigos (identificadores únicos), as localizações geográficas e os nome da rua a que cada uma pertence. Após a inserção das paradas de volta que seriam as mesmas da ida, as paradas que sobraram são inseridas entre essas paradas que já estão com a posição garantida, no trajeto da volta. Em seguida, é feito o deslocamento de trechos da região central do mapa para acima e para baixo, em pontos onde o trajeto de ida está diferente do trajeto de volta. Por fim, são escritos os nomes dos bairros e os endereços das paradas, na orientação vertical. Algumas linhas não possuem a informação de ida e volta nos arquivos

37 37 Algoritmo 1: Mapa da Linha 1 Armazena em memoria a posição X de todas as paradas de ida de forma a ter todas as paradas em linha reta horizontal; 2 foreach parada de ida p do 3 if existe parada de volta p2 tal que DistanciaGeografica(p2, p) < 80 metros then 4 armazena posição X de P2 sendo a mesma de P; 5 end 6 end 7 As coordenadas X das paradas de volta que não foram definidas são armazenadas de forma que pudessem ser inseridas entre as posições já definidas, respeitando sempre a sequencia das paradas; 8 Faz o ajuste das coordenadas Y de todas as paradas: quando uma parada é comum para ida e volta, desloca a coordenada Y para que não fique no eixo central. Uma parada P é considerada comum de ida e volta se a coordenada X mais próxima das paradas do lado o oposto pertencer a uma parada P2 que esteja na mesma rua de P, e se a coordenada X mais próxima das paradas do sentido oposto de P2 também estiver na mesma rua de P2; 9 Desenha ligando todos os pontos de acordo com as coordenadas X e Y armazenadas anteriormente; 10 Escreve o nome dos bairros e os endereços de cada parada; GTFS, seja porque se tratam de linhas circulares, ou porque os arquivos estão com essa informação faltando. A inexistência dessa informação em parte dos arquivos tornou possível que fossem gerados apenas 219 mapas, de um total de 386 linhas de ônibus contidas nos arquivos, o que representa 56% do total de linhas da cidade tendo mapas gerados. A geração de mapas esquemáticos para linhas circulares não foi investigada neste trabalho Mapa da Parada com Rastros GPS O primeiro algoritmo para geração de um mapa de parada de ônibus foi realizado utilizando os rastros GPS das linhas de ônibus, contidos no arquivo shapes.txt. Os rastros GPS são pontos geográficos gravados pelas linhas de ônibus e armazenados no arquivo shapes. Para cada linha de ônibus é possível obter esses pontos através do relacionamento entre os arquivos shapes e trips, visto na Subseção Esses mapas são, portanto, geográficos, contendo a localização das linhas e paradas de ônibus de acordo com suas coordenadas de latitude

38 38 e longitude. A Figura 3.5 exibe um exemplar desse mapa. Figura 3.5: Mapa da Parada com Rastros GPS Fonte: Autor A construção do mapa da parada envolve a obtenção de uma lista de objetos do tipo Trip, que são registros na tabela trips, os quais representam o trajeto de uma linha de ônibus. Cada objeto Trip contém o atributo directionid, que possui valor binário, indicando o sentido do trajeto: centro-bairro ou bairrocentro. Existem duplicações nos arquivos GTFS dos relacionamentos entre a tabela routes e a tabela trips, o que exige que seja tratado no código a remoção dessas duplicações, para evitar que uma mesma linha seja desenhada várias vezes, desperdiçando tempo de processamento. Após o carregamento de todos os objetos Trip, o processo que realiza o desenho pode ser executado. Inicialmente é desenhado os polígonos de todos os bairros da cidade, contendo o nome de

39 39 cada bairro no centro geométrico (centroide) do seu polígono. Em seguida um laço efetua o ajuste dos pontos dos rastros GPS de todos os trajetos. O objetivo é fazer com que os pontos dos rastros de linhas diferentes que estejam muito próximos (menos que dois metros) sejam deslocados na latitude e longitude para que trajetos sobrepostos sejam desenhados lado a lado. O valor escolhido para o deslocamente é de em ambas as coordenadas. Esse valor foi definido baseado em testes para verificar quais valores apresentavam um resultado mais bem sucedido na geração dos mapas. A Figura 3.6 exibe o esquema de deslocamento das linhas no mapa. Após o deslocamento das linhas, é executado outro laço onde são efetuados os desenhos dos traços dos trajetos, ligando todos os pontos do rastro GPS de cada linha. O Algoritmo 2 apresenta os passos da construção do mapa. Algoritmo 2: Mapa da Parada com Rastros GPS 1 foreach airro b do 2 DesenhaPoligono(b); 3 EscreveNomeNoCentroid(b); 4 end 5 foreach Rota r que passa na parada selecionada do 6 foreach Ponto p que compõe o rastro GPS de r do 7 foreach Rota r2 diferente de r que passa na parada selecionada do 8 if existe Ponto p2 do rastro GPS de r2 tal que DistanciaGeografica(p2, p) < 2 metros then 9 p2.x+ = ; 10 p2.y+ = ; 11 end 12 end 13 end 14 end 15 foreach Rota r que passa na parada selecionada do 16 Desenha ligando todos pontos p pertencentes a r com uma cor c; 17 Escreve legenda de r com o nome da linha de ônibus na cor c; 18 end Como o mapa desenvolvido apresentou alguns problemas envolvendo a utilização dos rastros GPS, principalmente em trechos com muitas linhas sobrepostas, foi testado um novo método de desenho, o qual é apresentado na próxima seção.

40 40 Figura 3.6: Deslocamento das linhas sobrepostas no mapa de parada com GPS. Fonte: Autor Mapa da Parada sem Rastros GPS O segundo algoritmo construído para o mapa da parada é semelhante ao primeiro, com uma diferença principal que é a não utilização dos rastros GPS para o desenho das linhas, mas sim apenas a localização geográfica das paradas. Para cada linha de ônibus as rotas são desenhadas apenas ligando as paradas que fazem parte do trajeto. Um exemplo desse mapa pode ser visualizado na Figura 3.7. A segunda diferença nessa versão em consequência da primeira é o deslocamento dos trechos onde as linhas se sobrepõe umas as outras, pois agora não existem mais pontos diversos de rastros GPS entre cada parada, mas sim apenas o ponto de origem e destino de cada segmento de reta a ser desenhado entre uma parada e outra. Para desenhar o deslocamento entre as linhas, foi utilizada uma técnica de álgebra linear para efetuar uma rotação de forma a ter os segmentos que ligam duas paradas posicionados na linha horizontal. Após a rotação, os segmentos sobrepostos são levemente deslocados uns em relação aos outros alterando-se apenas a coordenada y dos pontos de origem e destino. Em seguida, os segmentos são rotacionados para a inclinação original. A seguir é apresentado os passos para efetuar o deslocamento dos trechos sobrepostos. Inicialmente é necessário encontrar o ângulo de inclinação θ dos segmentos de reta que ligam as duas paradas em relação ao eixo X do plano cartesiano. Posteriormente, os segmentos são rotacionados para o ângulo θ para que fiquem em linha reta horizontal. Dados dois pontos p1 e p2 com as respectivas coordenadas (x1, y1) e (x2, y2), o ângulo θ de inclinação em relação ao eixo X

41 41 Figura 3.7: Mapa da Parada sem Rastros GPS Fonte: Autor do plano do segmento que liga p1 a p2 é obtido por: θ = (y2 y1)/(x2 x1) Após o cálculo da inclinação dos segmentos, é necessário encontrar as novas coordenadas (x1, y1 ) e (x2, y2 ) pertencentes respectivamente aos pontos p1 e p2 rotacionados ao ângulo θ. Esse procedimento é realizado através da utilização da matriz de rotação R do plano cartesiano. Dado um ângulo qualquer α, a matriz de rotação R(α) é calculada por: R(α) = cos(α) sin(α) sin(α) cos(α)

42 42 Em álgebra linear, cada ponto p do plano cartesiano pode ser representado como um vetor de duas dimensões contendo as coordenadas x, y, que são representadas como colunas de matrizes. Para encontrar os novos pontos p1 e p2 rotacionados ao ângulo θ é necessário multiplicar a matriz contendo os pontos originais p1 e p2 pela matriz de rotação R( θ): x1 x2 = x1 x2 R( θ) y1 y2 y1 y2 Após a multiplicação, os vetores das colunas da matriz resultante conterão os novos pontos p1 e p2 com as seguintes coordenadas: p1 = (cos( θ)) x1 + sin( θ)) y1, sin( θ)) x1 + cos( θ)) y1) p2 = (cos( θ)) x2 + sin( θ)) y2, sin( θ)) x2 + cos( θ)) y2) Após a rotação dos segmentos para a posição horizontal, é realizado o deslocamento dos segmentos, alterando apenas a coordenada Y dos pontos, de forma a ter todos os segmentos levemente deslocados uns em relação aos outros. Por fim, o processo de rotação é revertido rotacionando-se os segmentos ao ângulo θ para que voltem a ter a inclinação original em relação ao eixo X do plano cartesiano. O algoritmo 3 apresenta os passos da construção do mapa e a Figura 3.8 ilustra o processo de deslocamento dos trechos sobrepostos. Figura 3.8: Deslocamento de trechos sobrepostos Fonte: Autor

43 43 Algoritmo 3: Mapa da Parada sem Rastros GPS 1 foreach airro b do 2 DesenhaPoligono(b); 3 EscreveNomeNoCentroid(b); 4 end 5 foreach Rota r que passa na parada selecionada do 6 foreach par de paradas adjacentes (p1, p2) que compõe a rota r do 7 foreach Rota r2 diferente r que passa na parada selecionada do 8 if existe um par de paradas adjacentes (p1, p2 ) que compõe r2 tal que p1 = p1 e p2 = p2 then 9 Rotaciona a matriz de forma que o segmento que liga p1 a p2 fique na posição horizontal; 10 Desloca minimamente a coordenada y dos segmentos sobrepostos para que sejam desenhados lado a lado; 11 Rotaciona a matriz de volta à posição original; 12 end 13 end 14 end 15 end 16 foreach Rota r que passa na parada selecionada do 17 desenha ligando todas as paradas p pertencentes a r com uma cor c (levando em conta os deslocamentos calculados nos trechos sobrepostos); 18 Escreve legenda de r com o nome da linha de ônibus na cor c; 19 end

44 Sumário do Capítulo Este capítulo apresentou todas as etapas do desenvolvimento da proposta deste trabalho: obtenção e importação para a base de dados dos arquivos GTFS e dos shapefiles, os quais contém respectivamente informações sobre o transporte público de Porto Alegre e os polígonos dos bairros da cidade. Todas essas informações foram utilizadas para a geração dos mapas através dos três algoritmos desenvolvidos: Mapa da Linha, Mapa da Parada Com Rastros GPS e Mapa da Parada Sem Rastros GPS. No próximo capítulo serão exibidos os resultados obtidos através dos algoritmos desenvolvidos, bem como o detalhamento das vantagens e desvantagens dos métodos utilizados na construção de cada tipo de mapa.

45 45 4 RESULTADOS OTIDOS Após o desenvolvimento dos algoritmos para geração dos mapas esquemáticos, vistos no capítulo anterior, foi realizada a geração de todos os mapas possíveis com o programa desenvolvido. Em seguida, foi analisado cada um dos mapas gerados para verificar quais ficaram aceitáveis a partir de parâmetros prédefinidos. Para facilitar o processo de análise, após a geração em formato SVG todas as imagens foram convertidas para o formato de imagem raster PNG. Este capítulo irá apresentar um resumo dos dados obtidos após a análise de todos os mapas gerados, começando pelos mapas de linha e, em seguida, os mapas de parada. 4.1 Análise dos Mapas de Linha A análise dos mapas foi conduzida manualmente através da observação por um humano. Os parâmetros de aceitação de cada mapa de linha gerado pelo sistema são os seguintes: 1. O mapa deve respeitar o objetivo principal definido. Deve portanto ter uma linha central que indique o caminho de ida, na parte inferior do mapa, e outra linha central que apresenta o caminho de volta, na parte superior. 2. Em trechos onde o caminho de ida é diferente do caminho de volta, deve haver um distanciamento entre as duas linhas centrais. 3. Em pontos onde as linhas caminham juntas, deve ser verificado se os endereços das paradas de ida e volta que estão próximas no desenho também são próximos geograficamente, ou seja, na mesma rua e com numeração não distante. Análise Visual dos Mapas Após a análise visual dos mapas de linha, foi verificado que dos 219 mapas gerados, 199 foram considerados aceitos, o que significa, portanto, uma taxa de aceitação de 90.87%. Dentre os mapas rejeitados, o principal problema ocorreu com anomalias no desenho das paradas da volta. A Figura 4.1 exibe um dos

46 46 mapas que foi rejeitado na análise. Figura 4.1: Exemplo de Mapa de Linha com Problemas Linha NONOAI / ERECHIM / COSTA LIMA Sen. Salgado Filho, Sen. Salgado Filho, João Pessoa, João Pessoa, 22 Farroupilha João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, 1640 Santana João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, Princesa Isabel, da Azenha, da Azenha, 1214 Azenha Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Praça Paulo Coelho Dr. Carlos arbosa, R. Cel. Neves, R. Gen. Gomes Carneiro, 316 Medianeira 18 - Tv. Viamão, Tv. Viamão, Teresópolis, Teresópolis, 2340 Glória Teresópolis, Teresópolis, 2866 Teresópolis 6 -. Costa Lima, Teresópolis, Costa Lima, Costa Lima, Teresópolis, R. Frederico Etzberger, Costa Lima, Costa Lima, R. Frederico Etzberger, 227 Nonoai 3 - R. Erechim, R. Odo Cazzulo, R. Odo Cazzulo, Costa Lima, Teresópolis, Costa Lima, Costa Lima, Teresópolis, R. Frederico Etzberger, Costa Lima, Costa Lima, R. Frederico Etzberger, R. Odo Cazzulo, R. Odo Cazzulo, R. Erechim, R. Frederico Etzberger, R. Frederico Etzberger, Costa Lima, Costa Lima, Costa Lima, Costa Lima, Costa Lima, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Silva Paes, Silva Paes, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, da Azenha, da Azenha, da Azenha, da Azenha, da Azenha, da Azenha, R. Dr. Sebastião Leão, R. José do Patrocínio, R. José do Patrocínio, R. José do Patrocínio, R. José do Patrocínio, Loureiro da Silva, Loureiro da Silva, R. Antônio Klinger Filho, orges de Medeiros, Sen. Salgado Filho, 236 Azenha Glória Nonoai Centro Histórico Praia de elas Cidade aixa (2) Causa o mapeamento incorreto de paradas do trajeto de volta Medianeira Teresópolis Costa Lima, Costa Lima, Costa Lima, 668 (1) - Numeração aumenta e depois reduz na mesma rua Costa Lima, Costa Lima, R. Frederico Etzberger, 227 Fonte: Autor Pela imagem é possível verificar que no trecho após a quarta parada da volta ouve uma quebra na sequência do desenho. Esse problema ocorreu em todos os mapas rejeitados. Esse mau comportamento ocorre em mapas em que o ônibus retrocede um pouco em uma mesma rua, mas mantendo o sentido do trajeto. Por exemplo, a linha Nonoai / Erechim / Costa Lima possui um retorno na avenida Costa Lima. Como após esse retorno a trip ainda não encerra (o sentido do trajeto ainda não inverte de acordo com o GTFS) o mapa é desenhado em linha reta para a direita fazendo com que a numeração aumente e em seguida se reduza na parte inferior do mapa. Dessa maneira, ocorre o mapeamento das paradas do trajeto de volta de forma incorreta, causando a quebra no desenho das paradas do sentido oposto. Esse problema ocorre porque não foi previsto que poderia ocorrer esse tipo de situação, em que uma linha de ônibus faça parte do trajeto em direção oposta em uma mesma rua, mas mantendo o sentido principal da viagem (por exemplo, centro-bairro).

47 47 Dificuldades pela uantidade de Paradas A principal dificuldade no desenvolvimento de uma solução para a geração do mapa de uma linha de ônibus para Porto Alegre é a existência de muitas paradas no trajeto, tornando desafiador encontrar uma maneira de dispor essas informações de forma legível no mapa automaticamente. A Figura 4.2 exibe um histograma da quantidade de paradas dos mapas gerados. Pelo histograma é possível verificar que apenas 26 mapas gerados possuem menos que 62 duas paradas. A Figura 4.3 exibe o exemplo do pior caso nesse quesito, ou seja, o mapa com a maior quantidade total (ida e volta) de paradas: 329. Além do pior caso em número de paradas, esse mapa também apresentou o problema da quebra na sequência das paradas da volta, pois também possui a característica vista anteriormente de a linha trafegar para o sentido oposto em uma mesma rua, sem inverter o sentido principal do trajeto. Figura 4.2: Histograma da quantidade de paradas dos mapas de linha Series 1 meta-chart.com A melhor solução encontrada para contornar o problema das muitas paradas foi escrever os endereços das paradas na orientação vertical. Apesar de dificultar um pouco a leitura, dessa forma é possível colocar por extenso o endereço exato de cada parada, facilitando a obtenção de informações mais precisas.

48 48 Figura 4.3: Mapa da Linha com 329 paradas, a maior quantidade dentre os mapas gerados Linha LAMI / ELEM Centro Histórico Farroupilha Sen. Salgado Filho, João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, 1236 Santana João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, João Pessoa, Princesa Isabel, 215 Azenha da Azenha, da Azenha, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Praça Paulo Coelho Dr. Carlos arbosa, R. Cel. Neves, 64 Medianeira Glória Teresópolis R. Gen. Gomes Carneiro, Tv. Viamão, Tv. Viamão, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Nonoai, 69 Nonoai Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, 1696 Cavalhada Nonoai R. Doná Zulmira, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, 3030 Cavalhada da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, Eduardo Prado, 136 Vila Nova Eduardo Prado, R. Aristídes Joaquim do Nascimento, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, 1680 Ipanema Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, R. José ráulio da Fonseca Juca atista, 5000 Hípica Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, 6512 Chapéu do Sol Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, R. Dr. Cecílio Monza, Estr. Francisca de Oliveira Vieira, R. Podalírio Teixeira Machado, R. Podalírio Teixeira Machado, Inácio Antônio da Silva, 330 elém Novo Inácio Antônio da Silva, Heitor Viêira, R. Heitor Eustáquio Viêira, Inácio 506 da Silveira, Heitor Viêira, R. Heitor Eustáquio Viêira, Inácio da Silveira, eira Rio, R. Eustáquio Inácio da Silveira, eira Rio, eira do Rio, Lami, R. Eustáquio Inácio da Silveira, Heitor Viêira, Heitor Viêira, Inácio Antônio da Silva, do Heitor Lami, Viêira, Heitor Viêira, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, 5192 Lageado do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, Estr. do Varejão, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, 930 Lami 15 - R. Nova Olinda, R. isa, Estr. Otaviano José Pinto, R. Luís Corrêa da Silva 10 - Estr. Otaviano José Pinto, Estr. - Estr. Otaviano Espigão, José 62 Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Espigão, R. e, Estr. Espigão, 87 Lageado 3 - Estr. do Varejão, Estr. do Varejão, Estr. do Varejão, Praia de elas João Pessoa, Venâncio Aíres, Venâncio Aíres, R. José do Patrocínio, R. José do Patrocínio, R. José do Patrocínio, R. José do Patrocínio, Loureiro da Silva, Loureiro da Silva, R. Antônio Klinger Filho, 1 -. orges de Medeiros, 1214 Centro Histórico Cidade aixa da Azenha, João Pessoa, 1300 Santana Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, Dr. Carlos arbosa, da Azenha, da Azenha, da Azenha, da Azenha, da Azenha, 212 Azenha Silva Paes, Silva Paes, Dr. Carlos arbosa, 1343 Glória Medianeira da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Nonoai, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, Teresópolis, 2167 Teresópolis Nonoai da Cavalhada, Rua Padre João atista Reus da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, 2543 Cavalhada Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, Eduardo Prado, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, da Cavalhada, 4001 Vila Nova Ipanema Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, R. José ráulio da Fonseca Juca atista, 4486 Hípica Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, 6453 Chapéu do Sol do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, Heitor Viêira, Heitor Viêira, Heitor Viêira, Heitor Viêira, eira Rio, eira Rio, eira Rio, Heitor Viêira, Heitor Viêira, Heitor Viêira, Heitor Viêira, R. Eustáquio Inácio da Silveira, R. Eustáquio Inácio da Silveira, R. Eustáquio Inácio da Silveira, R. Santa Helena, Inácio Antônio da Silva, R. Podalírio Teixeira Machado, Estr. Francisca de Oliveira Vieira, R. Dr. Cecílio Monza, R. Dr. Cecílio Monza, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, Juca atista, 7578 elém Novo do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, Alameda uatro Duzentos e uarenta, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, do Lami, 2100 Lageado Estr. Otaviano José Pinto, Estr. do Varejão, 2 Lageado Lami Estr. Espigão, Estr. Espigão, Estr. Espigão, R. e, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, R. isa, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, R. Três, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, Estr. Otaviano José Pinto, 3013 Lami Estr. do Varejão, Estr. do Varejão, Estr. do Varejão, 1202 Lageado Possíveis Melhorias em Trabalhos Futuros Dentre as possíveis melhorias futuras para o trabalho realizado, uma delas seria tentar deixar mais limpo o desenho através da realização de um agrupamento dos endereços que são da mesma rua, e em cada grupo exibir apenas os números do endereço. Uma outra melhoria futura também pode ser o acréscimo de informações de pontos de interesse ao longo de uma linha, como praças, shoppings, hospitais e pontos turísticos diversos. Os pontos de interesse podem ser obtidos de forma gratuita através do OpenStreetMap (HAKLAY; WEER, 2008), que é uma plataforma web de código aberto desenvolvida colaborativamente, para visualização de mapas e fornecimento de ferramentas para desenvolvimento de soluções em geoprocessamento. O OpenStreetMap permite o download de shapefiles de toda a sua base de dados ou de parte dela. Dessa forma, portanto, pode ser feito o download dos shapefiles dos pontos de interesse de Porto Alegre e a respectiva importação para a base de dados do PostGIS, da mesma forma que foi realizada a importação dos bairros da cidade, vista na Seção Na versão atual ainda não foram incluídos os pontos de interesse por ser necessário primeiro resolver o problema das muitas paradas. 4.2 Análise dos Mapas de Parada Com Rastros GPS A análise de todos os Mapas de Parada da primeira versão foi baseada na seguinte premissa: dada uma parada de ônibus, é necessário ter o traço do trajeto de todas as linhas que passam naquela parada uma em cada cor visíveis no mapa, sendo possível verificar todos os destinos alcançáveis a partir da parada inicial. A parada inicial é um círculo pintado de vermelho e as demais paradas são círculos pretos.

49 49 Na análise dos mapas não foi considerado o problema das legendas sobrepondo parte do mapa, pois ele faz parte do problema de melhor disposição de legendas, que requer investigação em trabalhos futuros, não ferindo a lógica principal do desenho dos mapas, que é o objetivo principal do algoritmo neste momento. Os resultados obtidos com a análise dos mapas de parada com rastros GPS de acordo com os parâmetros definidos são os seguintes: foram gerados 5386 mapas, sendo um mapa para cada parada da cidade; desse total, 4626 foram considerados como aceitos, tendo, portanto, uma taxa de sucesso de 85.88%; dentre os mapas de parada aceitos, as principais características observadas são a pouca quantidade de linhas, na maioria das vezes não ultrapassando mais do que 10, sendo os mapas mais interessantes, do ponto de vista de facilidade de compreensão, os com no máximo 5 linhas. A Figura 4.4 exibe o histograma dos mapas de parada gerados, onde é possível visualizar a distribuição da quantidade de linhas por mapa. Pelo histograma é possível verificar que 4536 mapas possuem menos que 10 paradas. A geração do histograma foi feita depois da análise humana dos 5386 mapas, e é possível verificar que a porcentagem de mapas com menos de 10 paradas 84.2% é muito parecida com a taxa de sucesso da análise de 85.88%. A Figura 4.5 exibe um mapa que foi eleito um dos melhores gerados. Nesse mapa é possível visualizar claramente o traço de todas as linhas, pois o método de deslocamento de linhas sobrepostas funcionou bem. A pouca quantidade de linhas também facilita uma melhor distinção dos traços, pois não existem muitas cores diferentes e parecidas, como quando há mais de 10 linhas. Por esses motivos, se houvesse a rotulação de paradas, seria um mapa eleito para utilização em situações reais, podendo ser fixado na parada selecionada Problemas graves levando a rejeição de mapas Os dois principais problemas detectados para a rejeição de mapas são a presença de anomalias nos dados, e o excesso de linhas servindo uma única parada de ônibus. Tais problemas são detalhados a seguir.

50 50 Figura 4.4: Distribuição da quantidade de linhas por parada da cidade Series 1 Fonte: Autor meta-chart.com Anomalia no rastro GPS de algumas linhas A existência de anomalias nos traços GPS, ocorridos sempre nas mesmas linhas, com riscos em linha reta por grandes trechos. A Figura 4.6 exibe um exemplo dessa anomalia em um dos mapas rejeitados. O problema ocorre porque existe, nas linhas em que o problema ocorre, um ponto na sequência do rastro GPS que está muito distante do ponto anterior (as vezes do outro lado da cidade), gerando um risco em linha reta em cima do mapa. Excesso de linhas servindo uma parada A existência de muitas linhas torna difícil a compreensão do mapa, não sendo possível visualizar claramente o trajeto de todas as linhas, principalmente em trechos onde todas as linhas passam juntas (como no caso da parada selecionada). A Figura 4.7 exibe um exemplo de mapa com muitas linhas que foi rejeitado por ter a legibilidade muito dificultada. A rejeição desse mapa ocorreu porque no trecho em que há muitas linhas atravessando um mesmo trajeto, é difícil enxergar claramente o trajeto de cada linha, pois algumas somem em meio

51 51 Figura 4.5: Exemplo de mapa bem sucedido com poucas linhas Fonte: Autor às outras. Também existe um trecho no mapa com muitas paradas próximas, dificultando a visualização de qual parada cada uma das linhas passa. Um terceiro problema observado também foi que, em decorrência do alto número de linhas, as legendas com o nome das linhas ocuparam um espaço vertical maior que o tamanho do desenho do mapa e por isso foram cortadas da imagem Problemas básicos A análise dos mapas mostrou que existem bons resultados. Houve uma grande quantidade de mapas aceitos, devido aos parâmetros adotados. Porém, os mapas desenvolvidos ainda não poderiam ser utilizados em situações reais devido aos seguintes problemas básicos que são detalhados a seguir.

52 52 Figura 4.6: Mapa malsucedido: anomalia no desenho Fonte: Autor Disposição das paradas É necessário ter uma melhor disposição esquemática das paradas, pois em alguns trechos existem várias paradas aglomeradas, sendo umas desenhadas por cima das outras. A Figura 4.8 ilustra um trecho de um mapa em que há essa aglomeração de paradas, dificultando a compreensão do mapa. Rotulação de paradas Nos dados GTFS de Porto Alegre as paradas não tem um nome único, mas sim apenas o nome da rua e, consequentemente, várias paradas com o mesmo

53 53 Figura 4.7: Mapa malsucedido: muitas linhas dificultam compreensão Fonte: Autor nome. Uma opção para contornar essa dificuldade seria colocar o endereço (obtido através do sistema de geocoding do Google) como rótulo das paradas, mas na versão atual não foi colocada essa informação no mapa devido a dificuldade em rotular de forma legível todas elas. É necessário evitar sobreposição, principalmente quando há aglomeração de paradas. Esse é um problema que precisa ser investigado separadamente. A rotulação das paradas com um nome, ou outra informação de referência, é importante para o usuário conseguir visualizar

54 54 Figura 4.8: Trecho com muitas paradas aglomeradas dificultando a compreensão 727 Centro Histórico Farroupilha Cidade aixa Santana Fonte: Autor com mais precisão os locais da cidade em que consegue chegar a partir daquela parada. Na versão atual é possível apenas visualizar os bairros. Deslocamento dos traços sobrepostos O deslocamento dos traços das linhas nos trechos sobrepostos precisaria ser melhorado, pois em mapas com muitas paradas há trechos em que linhas se cruzam umas por cima das outras, há trechos em que elas se sobrepõe, e outros trechos em que o traço fica em formato de zigue-zague, devido a simplicidade do algoritmo de deslocamento das linhas que apenas desloca pontos dos rastros GPS que são próximos uns dos outros, sem uma avaliação mais global do desenho. A Figura 4.9 exibe um trecho em que há esses problemas. Uma possível melhoria do deslocamento das linhas seria avaliar o distanciamento entre os segmentos de reta dos traços GPS, e não apenas de cada ponto isoladamente. Para cada segmento de reta que liga dois pontos de traço GPS em cada linha de ônibus, deveria ser verificado se existem outros segmentos de reta que passam muito próximos (quase no mesmo trecho), e dessa forma estudar maneiras de deslocar os segmentos nessas situações. Essa solução exige melhor investigação, pois é preciso prever diversas situações possíveis e também aumentaria o tempo de processamento com os cálculos matemáticos e o número de iterações acrescentados. A próxima seção apresenta os resultados do algoritmo sem a utilização de rastros GPS para construção do mapa.

55 55 Figura 4.9: Traços deslocados com padrão zigue-zague e cruzamentos Fonte: Autor 4.3 Análise dos Mapas de Parada Sem Rastros GPS A análise dos resultados obtidos com a segunda versão do Mapa da Parada foi feita de forma parecida com as versões anteriores, mas tendo uma mudança principal: desta vez não foram analisados todos os mapas, mas sim apenas um subconjunto do total. Essa mudança foi realizada porque após a análise padrão de 10% dos mapas foi verificado que ocorre um padrão no resultado em função da quantidade de linhas de cada mapa: se o mapa possui menos que 5 linhas, em geral é um bom mapa. Se possui entre 5 e 8 linhas, alguns mapas são bons, outros ruins, ou seja, requer uma análise mais aprofundada. uando o mapa possui mais que 8 linhas, a regra geral é que todos são ruins, sendo que raramente aparece um bom. Os mapas bons, com mais de 8 linhas, e mapas ruins, com menos de 5 linhas, foram desprezados por serem considerados raras exceções. Foi feita então uma nova geração apenas de mapas entre 5 e 8 linhas, resultando em 920 mapas gerados para serem analisados. Dessa forma, mapas com menos de 5 linhas são considerados aceitos por definição, e mapas com mais de 8 linhas são considerados rejeitados. Por essa metodologia, foram considerados aceitos 4087 mapas. Logo, a taxa de sucesso foi de 75.88%.

56 Vantagens As principais vantagens obtidas com o novo algoritmo foram a eliminação de problemas que envolviam os dados dos rastros GPS pelo fato de a nova versão não utilizar esses dados. A nova versão possui o traço do desenho entre cada par de paradas mais limpo, pois são desenhados segmentos de reta com origem em uma parada e destino em outra, não havendo ruído dos rastros GPS em que há um pequeno erro de precisão a cada obtenção da geolocalização e também há vários pontos entre duas paradas. A versão com rastros GPS também apresenta, em algumas situações, uma continuação do desenho do traço da linha de ônibus mesmo após a última parada do trajeto, o que não ocorre na versão atual. Um terceiro problema que também foi resolvido na nova versão foi a eliminação das anomalias com riscos por cima do desenho devido a existência de um ponto de rastro GPS em um local muito longe do restante do trajeto Desvantagens As principais desvantagens do novo método foram relacionadas a problemas no deslocamento das linhas sobrepostas. uando há muitas linhas de ônibus, ocorrem desconexões dos traços das linhas em trechos que muitas linhas passam juntas, como na própria parada selecionada. A figura 4.10 exibe um exemplo desse problema. As desconexões dos segmentos das linhas ocorrem porque o método que desloca as paradas através da rotação da matriz é muito simples e não resolve completamente o problema, tendo essa falha para todos os mapas com muitas linhas que andam juntas em alguma parte do trajeto. A solução desse problema exigiria melhor investigação de uma outra maneira de efetuar o deslocamento das linhas de forma mais eficaz Problemas não resolvidos Três problemas não foram resolvidos com a nova versão: rótulos de paradas, aglomeração de paradas e inversão dos traços das linhas em curvas. Em partes do mapa em que existem muitas paradas próximas, mas em

57 T11-3ª PERIMETRAL JUCA ATISTA RESTINGA RESTINGA NOVA RESTINGA NOVA VIA TRISTEZA RESTINGA NOVA VIA TRISTEZA / ARRA SHOPPING RESTINGA NOVA VIA TRISTEZA / DOMINGOS E FERIADOS RESTINGA VELHA RESTINGA VELHA (TRISTEZA) RESTINGA VELHA(TRISTEZA) / SHOPPING D67 - LAMI VIA ELEM NOVO / DIRETA ELEM NOVO(VIA CALHADA) ELEM NOVO(VIA TRISTEZA) ELEM NOVO / HIPICA / VELUDO ELEM NOVO / HIPICA / VELUDO(VIA SCHNEIDER) LAMI ATÉ CALHADA ELEM NOVO / CHAPEU / GEDEON LAMI(VIA ELEM NOVO) ELEM NOVO ATÉ OTTO ELÉM NOVO / CHAPÉU DO SOL LAMI / ELEM MORADAS DA HIPICA ELEM NOVO / HIPICA HIPICA (GEDEON LEITE) MORADAS DA HIPICA(COSTA GAMA) Tristeza Jardim Isabel HIPICA / TRISTEZA Cristal Praia de elas Centro Histórico Menino Deus Cavalhada Cidade aixa Santa Tereza Farroupilha Azenha Nonoai Ipanema Medianeira Santana Teresópolis Vila Nova Glória Higienópolis Petrópolis Jardim otânico Cel. Aparício orges oa Vista São João Três Figueiras Partenon Figura 4.10: Traços desconectados quando há muitas linhas sobrepostas Medianeira Fonte: Autor diferentes ruas, ou às vezes na mesma rua, acaba gerando muita dificuldade e tornando bastante difícil a compreensão da circulação das linhas naquele ponto. Isso pode ser visto na Figura É possível que a falta do rastro GPS tenha tornado até um pouco pior essa situação, mas, de qualquer maneira, esse problema já existia na versão anterior. Figura 4.11: Muitas paradas aglomeradas dificultam compreensão Fonte: Autor

58 58 Em alguns trechos são geradas inversões dos traços quando há uma curva no mapa, devido ao comportamento muito simples do algoritmo de deslocamento das linhas. Esse problema ocorria na versão anterior também, e está ilustrado na Figura 4.12, onde pode ser visto a ocorrência na versão antiga (à esquerda) e na nova versão (à direita). Figura 4.12: Inversão dos traços no desenho Com rastros GPS Sem rastros GPS Cinza estava "por dentro" e após a curva icou "por fora" Vermelho estava "por fora" e após a curva icou "por dentro" Fonte: Autor Após a análise dos resultados do mapa sem rastros GPS foi considerado que este apresentou algumas vantagens, e outras desvantagens, equilibrando com as vantagens e desvantagens da versão anterior. A enorme quantidade de linhas e paradas da cidade é a raiz dos problemas das duas versões. Ao analisar as soluções esquemáticas de outras grandes cidades no mundo, e com as dificuldades enfrentadas na construção dos algoritmos dos mapas gerados neste trabalho, conclui-se que uma possibilidade para alcançar melhores resultados seria utilizar uma abordagem menos geográfica e mais esquemática. Dessa forma, paradas muito próximas poderiam ser reposicionadas para não ficarem aglomeradas, e diversos outros ajustes de reposicionamento de rotas poderiam ser feitos para que o mapa gerado tivesse melhor qualidade. A próxima seção apresenta uma discussão sobre a possibilidade de desenvolvimento de um algoritmo para geração de mapas esquemáticos octalineares, como o mapa de Londres visto na Figura 1.3.

59 Trabalhos Futuros O formato de mapa do tipo octalinear exige que todas as rotas sejam dispostas em apenas 8 direções, tendo portanto os vetores das rotas em relação ao vetor do eixo X do plano XY-Cartesiano as rotações de 0 o, 45 o, 90 o, 135 o, 180 o, 225 o, 270 o e 315 o. Nesse formato esquemático, apesar das óbvias distorções em relação ao posicionamento geográfico dos objetos, a topologia da rede é mantida. O ideal, também, é que se mantenha o posicionamento dos locais no mapa o mais próximo possível do layout geográfico. O desenho automático de mapas em formato octalinear já foi provado ser um problema NP-Completo (NÖLLENURG, 2005). No artigo pesquisado é apresentada uma solução que utiliza programação inteira mista (mixed integer programming), que é uma técnica de otimização combinatória que combina restrições com variáveis inteiras e outras com variáveis reais. A solução de problemas de otimização combinatória com variáveis inteiras costuma ser de grande complexidade de implementação, exigindo a utilização de um programa conhecido como solver para encontrar o valor ótimo da função objetivo (respeitando as restrições). No artigo são propostas algumas regras para definir um bom layout octalinear. Posteriormente são definidas uma série de restrições do problema, divididas em dois grupos: restrições rígidas (hard constraints), que devem ser totalmente atendidas; e restrições fracas (soft constraints) que devem ser atendidas o máximo possível. As restrições rígidas incluem a garantia do mapa gerado ser octalinear, e de manter a topologia da rede. As restrições fracas tentam minimizar o máximo possível o número de curvas e manter os objetos o mais próximo possível do posicionamento original geográfico. Em uma outra publicação mais recente é proposta uma versão atualizada desse mesmo método para a geração de mapas esquemáticos octalineares de alta qualidade (NÖLLENURG; WOLFF, 2011). A Figura 4.13 ilustra um dos resultados encontrados no artigo. Pela imagem em a é possível verificar o layout geográfico de entrada do algoritmo. As outras três imagens b, c e d exibem três saídas diferentes de acordo com diferentes parâmetros utilizados. Os três resultados mostram que o método utilizado consegue gerar bons mapas octalineares. Porém, existe uma característica que chama bastante a atenção na imagem: a simplicidade do layout geográfico de entrada. Em todos os resultados exibidos nos

60 60 dois artigos, sempre são mostrados layouts simples de entrada, e já com certa organização na sequência das paradas e das linhas, o que difere bastante do layout real do sistema de transporte público de Porto Alegre com suas milhares de paradas e centenas de linhas. Figura 4.13: Geração de mapas octalineares com programação inteira mista (a) Input Layout. (b) Weights (10,1,1). (c) Weights (1,10,1). (d) Weights (1,1,10). Fig. 6. Layouts of the metro network of Vienna with emphasis on bend minimization (b), preservation of relative positions (c), and length minimization (d) by assigning different weight vectors (λ (S1),λ (S2),λ (S3) ). Fonte: (NÖLLENURG; WOLFF, 2011) Uma outra possibilidade pensada após a realização dos testes neste trabalho foi a construção de um algoritmo genético para tentar aproximar um mapa octalinear através de regras que definam o quão próximo o mapa gerado está de um layout octalinear a cada iteração. Após uma pesquisa sobre esse assunto, descobrimos existir um estudo que apresenta exatamente essa proposta (GALVÃO; LAMAR; TACO, 2014). No artigo são definidas 8 regras para a criação de um bom mapa octalinear, e são efetuados testes na rede de transporte público de rasília. A Figura?? exibe um dos resultados do algoritmo desenvolvido no estudo. De acordo com as conclusões do artigo, o método se mostrou bastante promissor para redes com grande número de linhas de ônibus, por gerar bons resultados visíveis, e por ter a geração muito rápida. Após a análise dos trabalhos encontrados na área de geração automática de mapas esquemáticos, é verificado que o método mais indicado para ser testado em um trabalho futuro na rede de transporte público de Porto Alegre é a construção de um algoritmo genético para a geração de mapas de parada octalineares. Como nos estudos encontrados não foi visualizado um grande número de linhas e paradas de ônibus, conclui-se que ainda persiste o questionamento sobre a possibilidade dessa geração totalmente automática de bons mapas esquemáticos em cidades com alto número de linhas e paradas de ônibus, como Porto Alegre.

61 61 Figura 4.14: Geração de mapas octalineares com algoritmo genético (a) Linhas de ônibus de rasília. Mapa não esquemático (b) Esquematização do conjunto de linhas em destaque (cor mais clara) da Figura 6(a) Tempo de processamento 0,8 s (c) Mesmo conjunto de linhas de 6(b), com diferente orientação Tempo de processamento 0,8 s (d) Todas as linhasesquematizadas, incluindo rótulos Tempo de processamento 1,1 s Fonte: (GALVÃO; LAMAR; TACO, 2014)

62 62

63 63 5 CONCLUSÃO Este trabalho apresentou todas as etapas do desenvolvimento de um sistema gerador de mapas esquemáticos para o transporte público de Porto Alegre. O trabalho realizado teve como motivação a quase ausência desse tipo de mapa para a cidade de Porto Alegre, pois até hoje somente um mapa é conhecido, e consideramos que ele não é muito bom. O sistema desenvolvido é capaz de gerar dois tipos de mapas: mapas de linha e mapas de parada, sendo o último tipo com duas versões implementadas. Após a análise humana de todos os mapas possíveis gerados pelo sistema foram identificados pontos fortes e pontos fracos em cada um deles. O principal problema que precisaria ser melhorado no Mapa da Linha é a busca de uma melhor maneira de rotular as paradas, pois devido ao fato de os mapas possuírem muitas paradas, e do formato escolhido ser em linha reta, acabou sendo necessário escrever os nomes das paradas na orientação vertical. Dessa forma fica um pouco mais difícil para ler o nome de cada parada, mas ao mesmo tempo, é possível ver todas as paradas da linha, o que pode facilitar a visualização precisa dos locais da cidade por onde aquela linha passa. Uma outra possível melhoria também seria o acréscimo de pontos de interesse no mapa, obtidos através de shapefiles no portal do OpenStreetMap. O problema principal que precisaria ser resolvido no mapa da parada, tanto na versão com rastros GPS como na sem rastros GPS é encontrar uma maneira de dispor mais esquematicamente todas as informações no mapa, pois utilizando a abordagem geográfica como feito nas duas versões, a construção de bons mapas fica comprometida, pois existem muitas linhas que passam em uma mesma parada em Porto Alegre. Também existem muitas paradas de diferentes linhas que são muito próximas umas das outras, o que causa dificuldade para visualização de qual linha passa por qual parada. A proximidade de diversas paradas (de acordo com os dados GTFS) também faz com que, em certas ocasiões, algumas paradas sejam desenhadas praticamente no mesmo lugar umas das outras no mapa. Os mapas de linha precisariam de alguns ajustes, mas estão próximos de um formato que possa ser utilizado em situações reais, devido a simplicidade de apenas listar as paradas de uma linha de ônibus. Já as dificuldades encontradas

64 64 no desenvolvimento dos algoritmos para os mapas de parada e os problemas vistos na análise dos resultados até aqui levantam um questionamento se existe uma maneira automática para gerar bons mapas de trânsito em situações com tantas linhas e paradas de ônibus como a cidade de Porto Alegre. Após a análise de todos os mapas foi efetuada uma pesquisa sobre a possibilidade de geração automática de mapas octalineares, como o utilizado em Londres e diversas outras cidades. Foi encontrado um artigo onde é provado que o desenvolvimento desse tipo de mapa é um problema NP-Completo. Em um outro artigo, foi encontrada uma proposta de construção de um algoritmo genético para a aproximação de um mapa octalinear. Essa proposta foi testada na rede de rasília, e apresentou bons resultados. A partir desses dois artigos, concluímos que o melhor método a ser testado em trabalhos futuros na rede de ônibus de Porto Alegre é a construção de um algoritmo genético, para geração de mapas de parada octalineares.

65 65 REFERÊNCIAS ARNTSON, A. Graphic design basics. [S.l.]: Cengage Learning, ATIK, S. Apache atik SVG Toolkit ailable from Internet: < ILLSON, C. A History of the London Tube Maps. [S.l.]: Reproduced with permission from the London Transport Museum. NTLworld, UENO, M. S. Viaje trifácil: um sistema baseado em software livre para consulta de trajetos de ônibus aplicado a cidade de porto alegre Carris. Carris ailable from Internet: < COMMONS, W. Scalable Vector Graphics ailable from Internet: < itmap_vs_svg.svg>. Conorte. Conorte ailable from Internet: < >. EPTC. EPTC ailable from Internet: < br/eptc/>. ESRI, E. Shapefile technical description. An ESRI White Paper, FERRAIOLO, J.; JUN, F.; JACKSON, D. Scalable vector graphics (svg) 1.1 specification. World Wide Web Consortium (W3C). URL GALVÃO, M. de L.; LAMAR, M. V.; TACO, P. W. G. Desenho automático de mapas octalineares de rede de transporte público utilizando algoritmo genético. TRANSPORTES, v. 22, n. 1, p , Google. Referência da GTFS (Especificação Geral sobre Feeds de Transporte Público) ailable from Internet: < transit/gtfs/reference?hl=pt-br>. GOOGLE. Google APIs ailable from Internet: < developers.google.com>. HAKLAY, M.; WEER, P. Openstreetmap: User-generated street maps. Pervasive Computing, IEEE, IEEE, v. 7, n. 4, p , Inkscape. Inkscape ailable from Internet: < LONDON, T. F. Tube Map ailable from Internet: < maps/track/tube>. MCHUGH,. Pioneering open data standards: The gtfs story. Edited by rett Goldstein with Lauren Dyson, Citeseer, p , 2013.

66 66 MOOVIT. Moovit App ailable from Internet: < >. NÖLLENURG, M. Automated drawing of metro maps. [S.l.]: Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, NÖLLENURG, M.; WOLFF, A. Drawing and labeling high-quality metro maps by mixed-integer programming. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, IEEE, v. 17, n. 5, p , PGADMIN. PGAdmin ailable from Internet: < org>. Prefeitura de Porto Alegre. Página do Turista ailable from Internet: < Prefeitura de Porto Alegre. ObservaPoa (Observatório da Cidade de Porto Alegre) ailable from Internet: < Procempa. DataPoa ailable from Internet: < br>. Procempa. Procempa ailable from Internet: < com.br>. Procempa. DataPoaAbout ailable from Internet: < br/about>. SPTrans. Mapa do Transporte Metropolitano ailable from Internet: < mapa-da-rede-de-transporte-publico-de-sao-paulo.html>. STS. STS ailable from Internet: < Unibus. Unibus ailable from Internet: < URS. Rede Integrada de Transporte Coletivo de Curitiba ailable from Internet: < rede-integrada-de-transporte>. W3C. W3C - World Wide Consortiom ailable from Internet: <

67 67 APÊNDICE A SCRIPT DE IMPORTAÇÃO DOS ARUIVOS GTFS Este apêndice apresenta o script SL utilizado para importar os arquivos GTFS para o banco de dados da aplicação. Exemplo A.1: Obtenção do airro Pelas Coordenadas Geográficas no PostGIS 1 -- ********** STOPS ********** 2 drop table if exists trips; 3 drop table if exists stops_routes; 4 drop table if exists stops; 5 CREATE TALE stops 6 ( 7 stop_id bigint, 8 stop_code varchar(20), 9 stop_name varchar(130), 10 stop_desc varchar(130), 11 stop_lat double precision, 12 stop_lon double precision, 13 CONSTRAINT stops_pkey PRIMARY KEY (stop_id) 14 ) 15 WITH ( 16 OIDS=FALSE 17 ); 18 ALTER TALE stops 19 OWNER TO postgres; COPY stops FROM c:\ricardo\git\ricardotcc\datapoa\gtfs\ stops.txt DELIMITER, CSV HEADER; ********** ROUTES ********** 24 drop table if exists routes; 25 CREATE TALE routes 26 ( 27 route_id varchar(8), 28 agency_id varchar(10),

68 68 29 route_short_name varchar(10), 30 route_long_name varchar(130), 31 route_desc varchar(130), 32 route_type integer, 33 route_url varchar(130), 34 route_color varchar(6), 35 route_text_color varchar(6), 36 CONSTRAINT routes_pkey PRIMARY KEY (route_id) ) 39 WITH ( 40 OIDS=FALSE 41 ); 42 ALTER TALE routes 43 OWNER TO postgres; COPY routes FROM c:\ricardo\git\ricardotcc\datapoa\gtfs\ routes.txt DELIMITER, CSV HEADER; ********** SHAPES ********** 49 drop table if exists shapes; 50 CREATE TALE shapes 51 ( 52 shape_id varchar(20), 53 shape_pt_lat double precision, 54 shape_pt_lon double precision, 55 shape_pt_sequence integer 56 ) 57 WITH ( 58 OIDS=FALSE 59 ); 60 ALTER TALE shapes 61 OWNER TO postgres;

69 69 62 COPY shapes FROM c:\ricardo\git\ricardotcc\datapoa\gtfs\ shapes.txt DELIMITER, CSV HEADER; ********** TRIPS ********** 66 drop table if exists trips; 67 CREATE TALE trips 68 ( 69 route_id varchar(20), 70 service_id varchar(20), 71 trip_id varchar(20), 72 trip_headsign varchar(20), 73 trip_short_name varchar(20), 74 direction_id integer, 75 block_id varchar(20), 76 shape_id varchar(20), 77 wheelchair_accessible integer, 78 trip_time integer, 79 CONSTRAINT trips_pkey PRIMARY KEY (trip_id), 80 CONSTRAINT trips_routes_fk foreign key (route_id) 81 REFERENCES routes (route_id) MATCH SIMPLE 82 ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION, 83 CONSTRAINT trips_calendar_fk foreign key (service_id) 84 REFERENCES calendar (service_id) MATCH SIMPLE 85 ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION 86 ) 87 WITH ( 88 OIDS=FALSE 89 ); 90 ALTER TALE trips 91 OWNER TO postgres; 92 COPY trips FROM c:\ricardo\git\ricardotcc\datapoa\gtfs\ trips.txt DELIMITER, CSV HEADER; 93

70 drop table if exists stop_times; 96 CREATE TALE stop_times 97 ( 98 trip_id varchar(20), 99 arrival_time varchar(30), 100 departure_time varchar(30), 101 stop_id bigint, 102 stop_sequence integer 103 ) 104 WITH ( 105 OIDS=FALSE 106 ); 107 ALTER TALE stop_times 108 OWNER TO postgres; 109 COPY stop_times FROM c:\ricardo\git\ricardotcc\datapoa\ GTFS\stop_times.txt DELIMITER, CSV HEADER; delete from stop_times where stop_id in ( 112 select stop_times.stop_id from stop_times 113 left join stops on stop_times.stop_id = stops.stop_id 114 where stops.stop_id is null 115 ); delete from stop_times where trip_id in ( 118 select stop_times.trip_id from stop_times 119 left join trips on stop_times.trip_id = trips.trip_id 120 where trips.trip_id is null 121 ); adiciona uma PK sequencial para a tabela stop_times 124 alter table stop_times add column stop_time_id bigint; 125 drop sequence if exists stop_times_seq; 126 CREATE SEUENCE stop_times_seq START 1;

71 update stop_times set stop_time_id = nextval( stop_times_seq ); 128 alter table stop_times add constraint stop_times_pkey PRIMARY KEY (stop_time_id); adiciona as FK s para stop_times: 131 alter table stop_times add constraint stop_times_stop_fk foreign key (stop_id) 132 references stops (stop_id) 133 on update no action; 134 alter table stop_times add constraint stop_times_trip_fk foreign key (trip_id) 135 references trips (trip_id) 136 on update no action; adiciona uma PK sequencial para a tabela shapes 140 alter table shapes add column shape_id_pk bigint; 141 drop sequence if exists shapes_seq; 142 CREATE SEUENCE shapes_seq START 1; 143 update shapes set shape_id_pk = nextval( shapes_seq ); 144 alter table shapes add constraint shapes_pkey PRIMARY KEY ( shape_id_pk);

72 72

73 73 APÊNDICE ESPECIFICAÇÃO DOS ARUIVOS GTFS UTILIZADOS Este apêndice apresenta a especificação dos arquivos GTFS utilizados no trabalho: rotas (routes.txt), paradas (stops.txt), viagens (trips.txt), horários de passagem (stop_times.txt), e formas (shapes.txt). Arquivo routes.txt A Tabela.1 apresenta a especificação do arquivo routes.txt. São apresentados apenas os campos contidos no arquivo de Porto Alegre (pois o conjunto GTFS de Porto Alegre não contém todos os campos opcionais da especificação). Tabela.1: Especificação do Arquivo routes.txt Campo Obrig. Detalhes route_id Sim O campo route_id contém um ID que identifica um trajeto com exclusividade. O route_id é um conjunto de dados exclusivo. agency_id Não O campo agency_id define uma agência para o trajeto especificado. Este valor é indicado no arquivo agency.txt. Use este campo quando estiver fornecendo dados para trajetos de mais de uma agência. route_short_namesim O route_short_name contém o nome abreviado de um trajeto. Geralmente, será um identificador pequeno e abstrato, como, por exemplo 32, 100X ou Verde, que os passageiros usam para identificar um trajeto, mas que não fornece nenhuma identificação de quais lugares são atendidos pelo trajeto. Se o trajeto não tem um nome abreviado, especifique um route_long_name e use uma sequência vazia como o valor deste campo. Fonte: (Google, 2012)

74 74 Tabela.1: Especificação do Arquivo routes.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes route_long_name Sim O campo route_long_name contém o nome completo de um trajeto. Em geral, esse nome é mais descritivo que route_short_name e incluirá o destino ou a parada do trajeto. Se o trajeto não tem um nome completo, especifique um route_short_name e use uma sequência vazia como o valor deste campo. route_desc Não O campo route_desc contém uma descrição de um trajeto. Forneça informações úteis e de qualidade. Não basta repetir o nome do trajeto. Por exemplo, Um trem opera entre Inwood-207 St, Manhattan e Far Rockaway-Mott enue, ueens em todos os momentos. Além disso, das 6h até meia-noite, o trem adicional A opera entre Inwood-207 St e Lefferts oulevard (normalmente, os trens se alternam entre Lefferts lvd e Far Rockaway). Fonte: (Google, 2012)

75 75 Tabela.1: Especificação do Arquivo routes.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes route_type Sim O campo route_type descreve o tipo de transporte usado em um trajeto. Os valores válidos deste campo são: 0 - onde, ônibus elétrico, veículo leve sobre trilhos. ualquer veículo leve sobre trilhos ou sistema de transporte de superfície em uma área metropolitana. 1 - Metrô, trem subterrâneo. ualquer sistema de trem subterrâneo em uma área metropolitana. 2 - Via férrea. Usada para viagens interurbanas ou de longa distância. 3 - Ônibus. Usado para trajetos curtos e de longa distância. 4 - alsa. Usado para serviço de barco de curta e longa distâncias. 5 - Teleférico. Usado para teleféricos de nível de rua em que os fios passam debaixo dos carros. 6 - Gôndola, teleférico suspenso. Normalmente usado para teleféricos, onde o veículo é suspenso pelo. cabo. 7 - Funicular. ualquer sistema de trilho projetado para subir ladeiras. route_url Não O campo route_url contém o URL de uma página da sobre esse trajeto específico. Ele deve ser diferente de agency_url. O valor deve ser um URL completo que inclui o e quaisquer caracteres especiais no URL devem ser ignorados corretamente. Consulte o link 1 para obter uma descrição de como criar valores de URLs completos. Fonte: (Google, 2012) 1 <

76 76 Tabela.1: Especificação do Arquivo routes.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes route_color Não Em sistemas em que cores são atribuídas a traje, o campo route_color define uma cor que corresponda ao trajeto. A cor deve ser informada como um número hexadecimal de seis caracteres, por exemplo, 00FFFF. Se nenhuma cor é especificada, a cor padrão de trajetos é branca (FFFFFF). A diferença de cores entre route_color e route_text_color deve fornecer contraste suficiente quando visualizado em uma tela em preto e branco. O documento Técnicas W3C para avaliação de acessibilidade e ferramentas de reparo 2 oferece um algoritmo útil para avaliar o contraste de cores. Há também ferramentas on-line úteis para escolher cores de contraste, incluindo o aplicativosnook.ca de verificação de contraste de cores 3. route_text_color Não O campo route_text_color pode ser usado para especificar uma cor legível para usar em desenho de texto contra um plano de fundo de route_color. A cor deve ser informada como um número hexadecimal de seis caracteres, por exemplo, FFD700. Se nenhuma cor é Se nenhuma cor for especificada, a cor padrão do texto será preto (000000).A diferença de cores entre route_color e route_text_color deve fornecer contraste suficiente quando visualizado em uma tela em preto e branco. Fonte: (Google, 2012) 2 < 3 <

77 77 Arquivo stops.txt A Tabela.2 apresenta a especificação do arquivo stops.txt. São apresentados apenas os campos contidos no arquivo de Porto Alegre (pois o conjunto GTFS de Porto Alegre não contém todos os campos opcionais da especificação). Tabela.2: Especificação do Arquivo stops.txt Campo Obrig. Detalhes stop_id Sim O campo stop_id contém um ID que identifica uma parada ou uma estação com exclusividade. Diversos trajetos podem usar a mesma parada. O stop_id é um conjunto de dados exclusivo. stop_code Não O campo stop_code contém um pequeno texto ou um número que identifica a parada para os passageiros com exclusividade. Os códigos das paradas são usados muitas vezes em sistemas de informações sobre transporte público por telefone ou impressos em sinalizações nas paradas para que os passageiros possam obter informações sobre o horário das paradas com mais facilidade ou sobre chegadas de uma parada específica em tempo real. O campo stop_code só deve ser usado para códigos de parada exibidos aos passageiros. Para os códigos internos, use stop_id. Este campo deve ser deixado em branco para as paradas que não têm um código. stop_name Sim O campo stop_name contém o nome de uma parada ou estação. Use um nome compreensível para as pessoas locais e linguagem turística. stop_desc Não O campo stop_desc contém uma descrição de uma parada. Forneça informações úteis e de qualidade. Não basta repetir o nome da parada. Fonte: (Google, 2012)

78 78 Tabela.2: Especificação do Arquivo stops.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes stop_lat Sim O campo stop_lat contém a latitude de uma parada ou estação. O valor do campo deve ser uma latitude WGS 84 válida. stop_lon Sim O campo stop_lon contém a longitude de uma parada ou estação. O valor do campo deve ser uma latitude WGS 84 válida entre -180 e 180. Fonte: (Google, 2012) Arquivo trips.txt A Tabela.3 apresenta a especificação do arquivo trips.txt. São apresentados apenas os campos contidos no arquivo de Porto Alegre (pois o conjunto GTFS de Porto Alegre não contém todos os campos opcionais da especificação). Tabela.3: Especificação do Arquivo trips.txt Campo Obrig. Detalhes route_id Sim O campo route_id contém um ID que identifica um trajeto com exclusividade. Este valor é indicado no arquivo agency.txt. service_id Sim O campo service_id contém um ID que identifica um conjunto de datas em que o serviço está disponível para um ou mais trajetos. Este valor é indicado no arquivo calendar.txt ou calendar_dates.txt. trip_id Sim O campo trip_id contém um ID que identifica uma viagem. O trip_id é um conjunto de dados exclusivo. Fonte: (Google, 2012)

79 79 Tabela.3: Especificação do Arquivo trips.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes trip_headsign Não O campo trip_headsign contém o texto que aparece em uma sinalização que identifica o destino da viagem para os passageiros. Use este campo para distinguir diferentes padrões de serviço no mesmo trajeto. Se a placa muda durante uma viagem, você pode substituir o campo trip_headsign, especificando valores para o campo stop_headsign em stop_times.txt. trip_short_name Não O campo trip_short_name contém o texto que aparace em programações e placas de sinalização para identificar a viagem para os passageiros, por exemplo, para identificar números de trens para viagens de trens suburbanos. Se os passageiros não recorrem normalmente aos nomes da viagem, deixe este campo em branco. Um valor de trip_short_name, se possível, deve identificar, com exclusividade, uma viagem em um dia de serviço; ele não deve ser usado para nomes de destino ou designações limitadas/expressas. Fonte: (Google, 2012)

80 80 Tabela.3: Especificação do Arquivo trips.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes direction_id Não O campo direction_id contém um valor binário que indica a direção de uma viagem. Use este campo para distinguir viagens bidirecionais com o mesmo route_id. Este campo não é. usado na criação de trajetos; ele fornece uma maneira de separar viagens por direção durante a publicação de tabelas de horário. Você pode especificar nomes para cada direção com o campo trip_headsign. 0 - viagem em uma única direção (por exemplo, só ida) 1 - viagem na direção oposta (por exemplo, de volta) Por exemplo, você poderia usar os campos trip_headsign e direction_id juntos para atribuir um nome a uma viagem em cada direção 1234 ; o arquivo trips.txt teria estas linhas para usar nas tabelas de horário: trip_id,..., trip_headsign, direction_id 1234,..., to Airport, ,..., to Downtown, 1 block_id Não O campo block_id identifica o quadro a que a viagem pertence. Um bloco consiste em duas ou mais viagens sequenciais feitas usando o mesmo veículo, em que um passageiro pode passar de uma viagem para a próxima permanecendo no veículo. O campo block_id deve ser indicado por duas ou mais viagens no arquivo trips.txt. Fonte: (Google, 2012)

81 81 Tabela.3: Especificação do Arquivo trips.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes shape_id Não O campo shape_id contém um ID que define a forma da viagem. Este valor é indicado no arquivo shapes.txt. O arquivo shapes.txt permite definir como será traçada uma linha no mapa para representar uma viagem. wheelchair_accessible Não 0 (ou vazio) - indica que não há informações sobre acessibilidade para a viagem 1 - indica que o veículo que está sendo usado nesta viagem específica pode acomodar, pelo menos, um passageiro em cadeira de rodas 2 - indica que não é possível acomodar passageiros em cadeiras de rodas nesta viagem Fonte: (Google, 2012) No arquivo trips.txt do GTFS de Porto Alegre existe, também, o atributo trip_time, o qual não consta na especificação. Aparentemente, foi um campo acrescentado para conter a duração da viagem.. Arquivo stop_times.txt A Tabela.4 apresenta a especificação do arquivo stop_times.txt. São apresentados apenas os campos contidos no arquivo de Porto Alegre (pois o conjunto GTFS de Porto Alegre não contém todos os campos opcionais da especificação).

82 82 Tabela.4: Especificação do Arquivo stop_times.txt Campo Obrig. Detalhes trip_id Sim O campo trip_id contém um ID que identifica uma viagem. Este valor é indicado no arquivo trips.txt. arrival_time Sim O campo arrival_time especifica o horário de chegada em uma parada específica de uma viagem específica de um trajeto. O horário é medido de meio-dia menos 12h (efetivamente meia-noite, exceto para dias do horário de verão), no início da data do serviço. No caso de horários que ocorram após a meia-noite na data do serviço, digite o horário como um valor maior que 24:00:00 em horário local HH:MM:SS para o dia em que começa a programação da viagem. Se você não tem horários separados para chegada e partida em uma parada, insira o mesmo valor para arrival_time e departure_time. departure_time Sim O campo departure_time especifica o horário de partida de uma parada específica para uma viagem específica de um trajeto. O horário é medido de meio-dia menos 12h (efetivamente meia-noite, exceto para dias do horário de verão), no início da data do serviço. No caso de horários que ocorram após a meia-noite na data do serviço, digite o horário como um valor maior que 24:00:00 em horário local HH:MM:SS para o dia em que começa a programação da viagem. Se você não têm horários diferentes para a chegada e a saída em uma parada, insira o mesmo valor para arrival_time e departure_time. Fonte: (Google, 2012)

83 83 Tabela.4: Especificação do Arquivo stop_times.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes stop_id Sim O campo stop_id contém um ID que identifica uma parada com exclusividade. Diversos trajetos podem usar a mesma parada. O campo stop_id é indicado no arquivo stops.txt. Se location_type é usado no arquivo stops.txt, todas as paradas indicadas em stop_times.txt deverão ter location_type igual a 0. Onde possível, os valores de stop_id devem permanecer consistentes entre as atualizações de feed. Em outras palavras, a parada A, com stop_id 1, deverá ter stop_id 1 em todas as paradas de dados subsequentes. Se uma parada não está programada, digite valores em branco para arrival_time e departure_time. stop_sequence Sim O campo stop_sequence identifica a ordem das paradas de uma viagem específica. Os valores de stop_sequence devem ser números inteiros positivos e devem aumentar ao longo da viagem. Por exemplo, a primeira parada da viagem teria uma stop_sequence de 1, a segunda parada da viagem teria uma stop_sequence de 23, e a terceira teria uma stop_sequence de 40 e assim por diante. Fonte: (Google, 2012) Arquivo shapes.txt A Tabela.5 apresenta a especificação do arquivo shapes.txt. São apresentados apenas os campos contidos no arquivo de Porto Alegre (pois o conjunto GTFS de Porto Alegre não contém todos os campos opcionais da especificação).

84 84 Tabela.5: Especificação do Arquivo shapes.txt Campo Obrig. Detalhes shape_id Sim O campo route_id contém um ID que identifica uma forma com exclusividade. shape_pt_lat Sim O campo shape_pt_lat associa a latitude de um ponto de forma ao ID de uma forma. O valor do campo deve ser uma latitude WGS 84 válida. Cada linha do arquivo shapes.txt representa um ponto de forma em sua definição de formas; Por exemplo, se a forma A_shp possui três pontos em sua definição, o arquivo shapes.txt deve conter estas linhas para definir a forma: A_shp, , , 0 A_shp, , , 6 A_shp, , , 11 shape_pt_lon Sim O campo shape_pt_lon associa a longitude de um ponto de forma ao ID de uma forma. O valor do campo deve ser uma longitude WGS 84 de valor de -180 a 180. Cada linha do arquivo shapes.txt representa um ponto de forma em sua definição de formas. Por exemplo, se a forma A_shp possui três pontos em sua definição, o arquivo shapes.txt deve conter estas linhas para definir a forma: A_shp, , , 0 A_shp, , , 6 A_shp, , , 11 Fonte: (Google, 2012)

85 85 Tabela.5: Especificação do Arquivo shapes.txt (Continuação) Campo Obrig. Detalhes shape_pt_sequencesim O campo shape_pt_sequence associa a latitude e a longitude de uma forma de um ponto de formas com sua ordem sequencial juntamente com a forma. Os valores de shape_pt_sequence devem ser números inteiros positivos e devem aumentar com a viagem. Por exemplo, se a forma A_shp possui três pontos em sua definição, o arquivo shapes.txt deve conter estas linhas para definir a forma: A_shp, , , 0 A_shp, , , 6 A_shp, , , 11 Fonte: (Google, 2012)

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87 87 APÊNDICE C EXEMPLOS DE MAPAS ESUEMÁTICOS Figura C.1: rooklyn us Map - Mapa esquemático das linhas de ônibus do rooklyn Creek Newtown E A S T I V E R R H U D S O N R I V E R U P P E R N E W Y O R K A Y T H E N A R R O W S E A S T R I V E R Paerdegat asin Erie asin Mill asin MILES KILOMETERS APPROXIMATE WALKING DISTANCE IN MINUTES 1 Mi 1 Km 2 Km Mi 10 N Main map scale; excludes insets. S RNT ST FOR Gra V L S SY OR H L L ND T MILT RR OD E SE ro NT R E Kosciuszko St NK ADW PL Rockaway H tra AL Y FF OC A PK N R W MA A Pr t W p og LV k FO V n LN OKL LIC RY OO OTAN HING NOSTRAND Kingston - Throop s Clint as SS FLA SH FUL T E W OU T NASS T N ord tro M R 57 St H cker St ST Whit al uth Ferry } 4 37 T T NUS EX G GO P T RDE M tle DH PI VE N hin A R F lin Ca U t S F PRd A AN S la nd R AL Chambers Ch M cath 8 S H UE DG LAZA S. 42 ue a SUNN n OR ALL Ha JAY ST rid Ferry D R ( D PMEN AC ERM H S LI AN NT EE ON IA RID R erry ARGE OKLY A Z UMO HUNTER N LLI MS G A S ua to ach EP AN A NLE W OSCIU e ug MER T 6 M Easte rookly Museum k E. NY H St y NA LEV KE RD RA Nostrand M R C E P V A OE N 44 DR Ve lvd J ckson St 21 O tlanti arcl WYCK wli een McK RK See Williamsburg Inset See Ridgewood Inset JFK International Airport Downtown rooklyn Ridgewood LIC / ueens Plaza R R R R R N R R R N R F G G G G G C A C C A C C F F F F F F F F F F F F N N N N N N N N N F L L L L N R L 1 2 L 1 A C E 1 1 A C N J Z 6 J F R A C E C N R 6 6 J J J J J Z J J Z J Z J C C C A A A J Z L L L L L L L L L L L F G G F F G 4 N R A C F C A R J J J J Z J J J Z J Z A A A A A A C C A C L J Z Z L L L G G G G G G E F 4 J L L L J Z Z J J Z R L 7 G E R C LIRR LIRR LIRR NOSTRAND LIRR LIRR J A C 5 4 R LONG ISLAND CITY E F F LIRR WOODSIDE 6 A C E 6 J Z 1 KEW GARDENS 4 J LIRR HUNTERSPOINT 4 G C A C F A 4 L L L G J J L G J G J L L A E C 6 1 F E S S S S C F F F N 7 N F F F A Fort Hamilton Pkwy 8 62 St ay Pkwy Kings Hwy enue U ay 50 St 25 ay Pkwy St 71 St 55 St 50 St Fort Hamilton Pkwy 9 45 St 53 St 59 St ay Ridge 77 St 86 St righton each Sheepshead ay Neck Rd enue U Kings Highway enue M enue J enue H everley Rd Church Prospect Park Ditmas 18 enue I ay Pkwy enue N enue P Kings Hwy enue U enue X Newkirk everly Rd Church Winthrop St Sterling St Kingston Nostrand President St Crown Hts Utica Saratoga Rockaway Junius St Pennsylvania Van Siclen New Lots Livonia New Lots 105 St Sutter Rockaway E. 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88 88 Figura C.2: Rede Integrada do Transporte Público de Curitiba