FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO JOSE DOS CAMPOS

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1 FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO JOSE DOS CAMPOS WILLYAN ALEKSANDER DE PAULA MACHADO GEOCODIFICAÇÃO E BUSCA INTELIGENTE DE LOGRADOUROS UTILIZANDO TERRALIB SÃO JOSÉ DOS CAMPOS 2011

2 2 WILLYAN ALEKSANDER DE PAULA MACHADO GEOCODIFICAÇÃO E BUSCA INTELIGENTE DE LOGRADOUROS UTILIZANDO TERRALIB TRABALHO DE GRADUAÇÃO APRESENTADO FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO JOSÉ DOS CAMPOS, COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO TÍTULO DE TECNÓLOGO EM BANCO DE DADOS. Orientador: Fernando Masanori Ashikaga Co-Orientador: Ubirajara Moura de Freitas SÃO JOSÉ DOS CAMPOS 2011

3 3 WILLYAN ALEKSANDER DE PAULA MACHADO GEOCODIFICAÇÃO E BUSCA INTELIGENTE DE LOGRADOUROS UTILIZANDO TERRALIB TRABALHO DE GRADUAÇÃO APRESENTADO FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO JOSÉ DOS CAMPOS, COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO TÍTULO DE TECNÓLOGO EM BANCO DE DADOS. EDUARDO SAKAUE ANDERSON VIÇOSO DE ARAÚJO FENANDO MASANORI ASHIKAGA UBIRAJARA MOURA DE FREITAS / / DATA DE APROVAÇÃO

4 4 AGRADECIMENTOS Agradeço ao professor Fernando Masanori Ashikaga pelo apoio, estimular e aceitar orientar o desenvolvimento desse trabalho. Agradeço também o professor Giuliano Bertoti por ensinar como produzir um trabalho de graduação. Agradeço aos professores Anderson Viçoso de Araújo, Eduardo Sakaue e Ubirajara Moura de Freitas por corrigirem e indicarem os caminhos para a conclusão desse trabalho. Agradeço ainda aos meus pais e amigos pela força, pelo carinho e compreensão nesse período de estudos onde algumas noites e finais de semana foram gastas estudando, pesquisando ou desenvolvendo. A minha namorada, Jessica Ferrari, que além de fazer as revisões do trabalho, ainda esteve ao meu lado com toda paciência me ouvindo falar sobre este trabalho ou assuntos relacionados com o mesmo. Enfim, muito obrigado a todos.

5 5 As mudanças que nós queremos ver no mundo têm que começar por nós mesmos. Johnny Depp

6 6 RESUMO Com o surgimento do serviço GoogleMaps, o uso de mapas passou a ser comum para qualquer pessoa. Com isso veio à popularização do uso de SIGs (Sistemas de informações geográficas). Esses sistemas muitas vezes são usados para a localização de endereços, mas para que isso ocorra o sistema tem que ser capaz de georreferenciar localizações. O TerraLib é uma biblioteca brasileira e livre que permite que SIGs sejam desenvolvidos. O sistema de buscas de endereços do TerraLib foi criado, mas ainda está pouco desenvolvido. Este trabalho foi realizado com o intuito de pesquisar sobre como é executada a busca de endereços do TerraLib para entendê-lo e assim implementar métodos que sejam mais eficientes para localizar endereços. Para isso foi desenvolvido um método de similaridade de texto e que utiliza alguns conceitos de algoritmos fonéticos. Palavras-chave: SIG, Fonética, Georreferenciamento, TerraLib.

7 7 ABSTRACT With the advent of Google Maps service, the use of maps has become commonplace to anyone. With it came the popularization of the use of GIS (geographic information systems). These systems are often used to locate addresses, but to do that the system must be able to georeference locations. The Brazilian TerraLib is a free library that allows to develop GIS. The TerraLib s address search engine was created, but is still undeveloped. This work was done with the aim of researching on how the address search is executed on TerraLib, to understand it and then implement methods that are more efficient to locate addresses. For this I developed a method of similarity of text and using some concepts of phonetic algorithms. Keywords: GIS, Phonetic, georeferencing, TerraLib.

8 8 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Representação de um SIG Figura 2 representação da cidade do Rio de Janeiro em forma de dado, mapa e globo... terrestre em três dimensões Figura 3 Representação de Ponto, Linha e Polígono Figura 4 Representação matricial de dados Figura 5 Diversos tipos de representação matricial de dados geográficos Figura 6 As duas arquiteturas de bancos de dados para sistemas geográficos, em a) a... arquitetura dual e em b) a arquitetura Integrada Figura 7 Arquitetura do TerraLib Figura 8 Principais tabelas do modelo conceitual do TerraLib Figura 9 Simulação dos cálculos de um sistema para encontrar endereços por... interpolação, em a) o endereço buscado encontra-se no meio do logradouro e em b) o... endereço buscado encontra-se na altura de 80% do logradouro Figura 10 Ponto único de interesse encontrado por interpolação Figura 11 Mapa de pontos com foco de dengue da cidade de Duque de Caxias Figura 12 Modelo de geocodificação TerraLib Figura 13 Modelo da base de análise Figura 14 Tela do TerraView com plug-in de geocodificação aberto Figura 15 Tela para busca geocodificada do TerraView Figura 16 Busca concluída com sucesso de um logradouro Figura 17 Busca sem êxito por João Lopes em um banco onde está registrado Joao... Lopes Figura 18 Busca por um endereço, mas o usuário esqueceu uma palavra Figura 19 Pequeno erro fonético cometido pelo usuário e que o TerraLib não conseguiu entender Figura 20 Exemplo de funcionamento do algoritmo Figura 21 Struct TeAddressdescription Figura 22 Núcleo de comparação do método Figura 23 Método para fonetizar a palavra Figura 24 Busca realizada com sucesso pelo algoritmo desenvolvido Figura 25 Busca realizada sem sucesso pelo algoritmo do TerraLib

9 9 LISTA DE TABELAS Tabela 1 Exemplo de uma tabela com dados geodificados Tabela 2 Classificação das consoantes (CEGALLA, 2005) Tabela 3 Codificação das letras no soundex Tabela 4 Exemplos utilizando soundex Tabela 5 Codificação do phonix Tabela 6 Dados de um banco comum georreferenciado terralib, tudo maiúsculo e sem... caracteres especiais Tabela 7 Nova codificação fonética Tabela 8 Dados de teste

10 10 LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1 Retornou algum resultado Gráfico 2 Comparativo de percentagem de encontrados e satisfatórios

11 11 LISTA DE ABREVEATURAS E SIGLAS CEP: Código de Endereçamento Postal. DPI: Divisão de Processamento de Imagens. FUNCATE: Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologia Espaciais. GLUE: Geographical Lightweight Universal Engine. GPL: General Public License. INPE: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. SGBD: Sistema Gerenciador de Bancos de Dados. SIG: Sistemas de Informações Geográficas. Tecgraf: Tecnologia em Computação Gráfica, PUC-Rio.

12 12 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Motivação Objetivos Objetivo geral Objetivos específicos Metodologia Organização do trabalho Sistemas de Informações Geográficas (SIG) Conceito de um SIG Representação dos dados Vetorial Matricial Bancos de dados geográficos TerraLib Geocodificação Fonética Definição Fonemas Vogais Consoantes Algoritmos fonéticos Soundex Phonix Proposta de Busca inteligente na biblioteca TerraLib Base de análise... 34

13 Análise dos problemas do modelo atual Modelo de solução Desenvolvimento da solução Requisitos do novo algoritmo de busca Desenvolvimento dos métodos para busca inteligente Método searchstreetname Método comparestreetnames Desenvolvimento do método para codificação fonética Resultados obtidos Dados de teste Testes Resultados Considerações finais Contribuições Trabalhos futuros REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 56

14 14 1 INTRODUÇÃO 1.1 Motivação A popularização do Geoprocessamento proporcionada pelo Google com a liberação do serviço GoogleMaps, fez com que cada vez mais usuários utilizem estes sistemas e busquem novas aplicações mais específicas para suas necessidades. Uma das principais funcionalidades de um SIG (Sistemas de Informações Geográficas) é a localização de um endereço e a apresentação dele ao usuário. Com essa funcionalidade vem um problema: lembrar exatamente de um endereço é algo muito complicado. Existem logradouros que podem ter várias palavras, de diferentes idiomas estrangeiros, abreviações, nomes populares ou pontos de referência, e não é obrigação do usuário saber exatamente o nome, mas sim onde quer ir. O SIG deve prover essa facilidade na busca, retirando do usuário a necessidade de conhecer exatamente o endereço desejado e como ele está registrado no SIG, mesmo que o usuário conheça apenas alguns dos nomes do endereço ou apenas o CEP (Código de Endereçamento Postal) do endereço, algum resultado, exatamente o que ele procurava ou similar, deve ser apresentado a ele. O TerraLib é uma biblioteca brasileira para construção de SIGs, de código livre (GPL), disponível na internet, sendo constantemente atualizado para fornecer novas ferramentas que um SIG deve fornecer e de forma gratuita (TerraLib, 2010). Mesmo com a ajuda dessa enorme comunidade de desenvolvedores o TerraLib ainda não fornece nenhum sistema de busca inteligente ou fonética, prejudicando os resultados de buscas realizados. Através da implementação de algoritmos fonéticos adaptados a língua portuguesa, irei aprimorar a busca para evitar erros e facilitar ao usuário a utilização da aplicação.

15 Objetivos Objetivo geral Desenvolver e aprimorar o motor de busca do TerraLib, implementando métodos para busca fonética e inteligente, procurando encontrar resultados similares ao que for pesquisado pelo usuário Objetivos específicos a- Pesquisar sobre georreferenciamento. b- Pesquisar sobre o modelo de dado e como funcionam os algoritmos de busca do TerraLib. c- Pesquisar sobre busca fonética. d- Desenvolver um algoritmo para o motor de busca do atual TerraLib. e- Criar métodos que possibilitem que qualquer aplicação que utilize o TerraLib possa utilizar as funcionalidades propostas. 1.3 Metodologia Pesquisar e entender como é realizada a geocodificação de endereços no modelo TerraLib. No código fonte do TerraLib já existem alguns métodos destinados à busca geocodificada, pesquisar esses métodos já existentes, entender quais são seus pontos fracos e definir o que deve ser realizado, quais algoritmos terão de ser implementados e finalmente codificar esses novos métodos do TerraLib. Com os métodos de busca aprimorados, desenvolver a interface, para o aplicativo GLUE (Geographical Lightweight Universal Engine), que promova interação

16 16 com o usuário realizando buscas no banco de dados em tempo de digitação e auxiliando o usuário com a apresentação de endereços similares às letras que estão sendo digitadas. 1.4 Organização do trabalho O objetivo do capítulo 2 é apresentar os conceitos de um Sistema de Informações Geográficas, suas principais funções e aplicações além de apresentar um SIG gratuito de código aberto e tecnologia brasileira, o TerraLib. O capítulo 3 irá apresentar alguns conceitos básicos sobre fonética e apresentar o que são e para o que servem os algoritmos fonéticos. No capítulo 4 são apresentados testes utilizando o modelo de dados e ferramentas que utilizem os métodos do TerraLib para apresentar as falhas e dificuldades no sistema de geocodificação TerraLib. O capítulo 5 tem como objetivo apresentar o desenvolvimento da proposta de solução do algoritmo de busca inteligente para a biblioteca TerraLib. No capitulo 6 são apresentadas as regras de teste para verificar a eficiência do algoritmo e indicar as deficiências encontradas. No capítulo 7 são apresentadas as considerações finais desse trabalho.

17 17 2 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS (SIG) Este capítulo está segmentado da seguinte forma: conceitos de um SIG, representação dos dados, bancos de dados geográficos, TerraLib e geocodificação. 2.1 Conceito de um SIG Um SIG é um sistema computacional para armazenamento, manipulação, definição e apresentação de dados geográficos. O SIG presenta vários conceitos de geografia e cartografia, sendo capaz de armazenar, tratar os dados do mundo real em um modelo de dados geográfico e posteriormente recuperá-los e produzir informação visual, mapas, ou escrita (Pick, 2004). Os SIGs, de modo geral, devem apresentar uma estrutura que forneça ao usuário certos componentes que são considerados necessários para que um sistema computacional possa ser considerado um SIG. Deve apresentar uma camada de interface, que é a camada mais próxima do usuário e que permite interação com o mesmo. Uma segunda camada intermediária que tem funções específicas que são chamadas pela interface, onde estão presentes a entrada de dado geográfica a serem inseridos no banco de dados, a consulta e análise destes dados geográficos e a plotagem destes dados, em forma de imagem. A terceira e mais baixa camada é o motor do SIG, que faz o gerenciamento dos dados que transitam em um SIG, é responsável por gravar e se comunicar com o banco de dados geográficos, conforme mostrado na figura 1. (DAVIS, 2004)

18 18 FIGURA 1 REPRESENTAÇÃO DE UM SIG. A recuperação de informações nos SIGs não retorna apenas dados e informações alfanuméricas, mas as informações de localização geográfica e georreferenciamento. Com estas informações é possível informar onde aquela informação se encontra na superfície terrestre em uma projeção cartográfica específica (DAVIS, 2004). Estes dados são guardados em tabelas e podem ser apresentados de diferentes formas, conforme pode ser visto na figura 2. FIGURA 2 REPRESENTAÇÃO DA CIDADE DO RIO DE JANEIRO EM FORMA DE DADO, MAPA E GLOBO TERRESTRE EM TRÊS DIMENSÕES.

19 Representação dos dados A representação dos dados guardados no banco de dados geográficos depende da estrutura e do modelo que foi definido para salvar estes dados, são utilizadas duas estruturas: vetorial e matricial (CÂMARA, 2005) Vetorial A estrutura vetorial consegue armazenar e representar diversos tipos de informações baseados em coordenadas, sejam elas 2D (x,y) ou 3D (x,y,z). Existem três formas básicas de representar os dados vetoriais, em forma de ponto, em forma de linha ou em forma de polígono. Estas representações podem ser visualizadas na figura 3 (CÂMARA, 2005). FIGURA 3 REPRESENTAÇÃO DE PONTO, LINHA E POLÍGONO. O ponto é apenas uma entidade geográfica com uma representação de coordenadas. A linha é uma entidade que apresenta um par de coordenadas geográficas. O polígono é um seguimento de coordenadas geográficas que formam linhas entre essas coordenadas e limitam uma área (DOUSSEAU, 2009).

20 Matricial O modelo matricial, também chamado de Raster, é uma representação do mundo real em forma de matriz (DOUSSEAU, 2009). Como é uma representação em forma de matriz, ela tem m colunas e n linhas, conforme apresentado na figura 4, onde para cada célula é atribuído um valor especifico de onde pode ser extraída a informação que lhe foi atribuído (CÂMARA, 2005). FIGURA 4 REPRESENTAÇÃO MATRICIAL DE DADOS. Por se tratar de uma matriz, é possível acessar individualmente o valor de cada célula e interpretar seus dados armazenados. O tipo matricial é comumente associado à utilização de mapas, mas outros tipos de dados podem ser guardados também. Existem vários tipos de representação matricial, como apresentado na figura 5, mas todos armazenam da mesma forma os dados (CÂMARA, 2005). FIGURA 5 DIVERSOS TIPOS DE REPRESENTAÇÃO MATRICIAL DE DADOS GEOGRÁFICOS.

21 21 A diferença em se usar uma estrutura matricial ou vetorial está ligada à necessidade de visualizar informações e na limitação do espaço disponível. Os vetores armazenam coordenadas, sendo um modo mais eficiente e compacto de se armazenar dados, economizando espaço, além de permitirem o armazenamento de pequenas a grandes escalas sem perdas de informação. Já a forma matricial permite melhor visualização do mundo real, porém necessita de maior espaço e é mais indicado a ser trabalhado com escalas menores por ser uma representação que guarda dados coletados específicos de uma região e resolução (CÂMARA, 2005). 2.3 Bancos de dados geográficos Desde os tempos mais remotos o homem sempre coletou e armazenou de alguma forma informações sobre o ambiente a sua volta, armazenamento essa que era realizado em forma de mapas ou documentos cartográficos. Esses tipos de informações guardadas são chamados de dados geográficos (LIMA, 2010). Um SIG usa esses dados para apresentar informações ao usuário, representar o mundo real, esses dados têm que ser armazenados em algum lugar, é aí que os bancos de dados geográficos são necessários. Estes bancos devem armazenar as diferentes estruturas de dados geográficos, vetoriais ou matriciais. O banco para dados geográficos não pode ser um banco comum, ele deve apresentar propriedades de medida, distância e atributos temáticos, algo especifico do processamento geográfico que é implementado para esse tipo de tratamento de dados. Esse é o diferencial que o banco pode oferecer ao SIG, não apenas pontos, linhas ou imagens, fornecendo também informações geográficas e facilidades necessárias nesse segmento de aplicações (BARBOSA, 1997).

22 22 Na figura 6 é mostrado como um SGBD comum trabalha com arquivos geográficos, como é a estrutura de um SGBD Geográfico onde os dados e arquivos ficam embutidos dentro do SGBD e comunicando-se diretamente com o SIG. FIGURA 6 AS DUAS ARQUITETURAS DE BANCOS DE DADOS PARA SISTEMAS GEOGRÁFICOS, EM A) A ARQUITETURA DUAL E EM B) A ARQUITETURA INTEGRADA. A arquitetura dual utiliza de arquivos de formato proprietário para armazenar componentes espaciais e o banco é o responsável pelos dados alfanuméricos, dificultando assim a manipulação dos dados espaciais. A arquitetura integrada armazena todos os dados, espaciais e alfanuméricos, no banco de dados, podendo assim utilizar as tecnologias do SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) para armazenamento, recuperação e manipulação dos dados (FERREIRA, 2005). 2.4 TerraLib TerraLib é uma biblioteca livre (GPL), que permite a colaboração da comunidade de desenvolvedores de aplicações geográficas. É distribuído através de seu site É escrito em linguagem C++, proporcionando assim ser compilado para várias plataformas e também permitindo trabalhar em baixo nível melhorando assim o desempenho das aplicações.

23 23 Ele foi desenvolvido através de uma parceria com o DPI (Divisão de Processamento de Imagens), o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), Tecgraf (Tecnologia em Computação Gráfica, PUC-Rio) e a FUNCATE (Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologia Espaciais). Por ser código livre, permite o desenvolvimento de inúmeras aplicações geográficas gratuitas ou não. Serve de base para o desenvolvimento de SIGs cooperativos. Fornece diversas funções necessárias para o funcionamento de SIGs, como decodificação de dados geográficos, estrutura de dados espaço-temporais, algoritmos de análise espacial e um modelo de dados geográficos que pode ser utilizado em diversos SGBDs. Sua arquitetura é composta de um kernel central onde as funções principais executam e comunica-se com a outra camada que cuida dos drivers de comunicação com o banco de dados utilizado, como apresentado na figura 7. Disponibiliza métodos e funções para que aplicações possam ser desenvolvidas e utilizar seu potencial para geoprocessamento (FERREIRA, 2005). FIGURA 7 ARQUITETURA DO TERRALIB O modelo de dados fornecido pelo TerraLib provê um modelo de banco de dados a ser utilizado. Este banco de dados pode funcionar para os diversos SGBDs disponíveis

24 24 no mercado, sejam eles pagos ou gratuitos. A única exigência do modelo TerraLib é que o SGBD seja capaz de armazenar campos binários longos, que são os campos necessários para armazenamento utilizado pelo TerraLib. Na figura 8 as tabelas do modelo de dados geográficos padrões do TerraLib, necessárias para iniciar um banco de dados e desenvolver com o código TerraLib. FIGURA 8 PRINCIPAIS TABELAS DO MODELO CONCEITUAL DO TERRALIB Um conceito utilizado pelo modelo de dados do TerraLib é o de layer, que é uma representação de uma estrutura de dados que agregam um conjunto de informações espaciais. Um layer pode ser um mapa temático, um objeto geográfico ou uma representação em forma de imagem de determinada região, um mapa. Os layers independem do sistema adotado para representação de dados geográficos, ele armazena a projeção geográfica dos seus elementos. O layer é importado para o banco, podendo ter diversos formatos de intercâmbio, como shapefiles, ASCII-SPRING, MID/MIF, GeoTiff, JPEG ou dbf. O tema é um conjunto de layers, camadas ou mapas, que juntam várias informações e tipos de dados, gerando uma visualização única composta de todos as camadas contidas e selecionadas dentro do tema (FERREIRA, 2005).

25 Geocodificação O processo de geocodificação consiste em obter e guardar as coordenadas geográficas de um endereço existente de uma localidade, de forma que possa ser indicada sua localização em um mapa. Essa indicação é realizada por interpolação dos endereços, ou seja, uma estimativa de onde deve estar o endereço procurado tendo como base um segmento de logradouro contendo seu numero inicial e final, como está representado na figura 9 (TRIEBEL, 1995). FIGURA 9 SIMULAÇÃO DOS CÁLCULOS DE UM SISTEMA PARA ENCONTRAR ENDEREÇOS POR INTERPOLAÇÃO, EM A) O ENDEREÇO BUSCADO ENCONTRA-SE NO MEIO DO LOGRADOURO E EM B) O ENDEREÇO BUSCADO ENCONTRA-SE NA ALTURA DE 80% DO LOGRADOURO. O processo de geocodificação pode ser executado de modo interativo para identificar um único endereço ou de modo não interativo apresentando um conjunto de endereços. A primeira forma ocorre quando um usuário qualquer deseja obter a localização de um endereço, podendo ser colocado no mapa assim como o marcador da figura 10, para que possa se deslocar até o local, nesta forma está normalmente

26 26 associado a um sistema de roteamento, que permite estabelecer a melhor rota entre dois pontos. FIGURA 10 PONTO ÚNICO DE INTERESSE ENCONTRADO POR INTERPOLAÇÃO. A segunda forma ocorre quando se têm um grande número de endereços obtidos para qualquer fim, e desejamos utilizar estes endereços para criar uma nuvem de pontos localizados geograficamente, para que possamos fazer estudos de distribuição de um particular fenômeno. Um exemplo de uso é a aquisição de endereços onde foram detectados casos de uma endemia, dengue, por exemplo. Para estudar sua distribuição geográfica e suas relações espaciais com outras informações, tais como, ocorrência de áreas não urbanizadas, níveis de saneamento, ocorrência de casos de dengue como na figura 11, ou poder aquisitivo das populações.

27 27 FIGURA 11 MAPA DE PONTOS COM FOCO DE DENGUE DA CIDADE DE DUQUE DE CAXIAS. O problema da geolocalização é que os cadastros de logradouros são estruturas padronizadas que o usuário normalmente não tem acesso, desta forma os endereços colhidos, por exemplo, no ato de matrícula escolar são obtidos de forma não padronizada e apresenta erros de grafia, supressão de termos o que impede a consulta a uma base padronizada de forma convencional. A estrutura de um banco de dados de logradouro deve seguir a seguinte estrutura, como apresentado na figura 12: FIGURA 12 MODELO DE GEOCODIFICAÇÃO TERRALIB.

28 28 Está é a tabela do modelo TerraLib desenvolvida especificamente para armazenamento dos nomes das colunas de uma tabela de endereços, com todas essas colunas é possível georreferenciar um endereço de modo preciso. O TerraLib também apresenta um classe, chamada TeAddress, que têm esses mesmos atributos para representar os dados necessários para o georreferenciamento. O modelo para georeferenciar um endereço é dividido em algumas categorias para facilitar e ajudar no sistema de busca: Base de logradouros: chaves de domínio, nomes, nomes abreviados, nomes alternativos e populares; Domínios: tipo do logradouro, título, preposição; Trechos de logradouros: seguimentos dos logradouros normalmente associados a uma face de quadra, contendo números iniciais e finais para cada lado; Esta estrutura pode ser observada em uma tabela georreferenciada como apresentado na tabela 1. TABELA 1 EXEMPLO DE UMA TABELA COM DADOS GEODIFICADOS. Os trechos podem ser representados geograficamente pelo eixo do logradouro ou pelo eixo das vias. Esta última forma esta sendo mais usada, pois permite uma melhor representação do sistema viário quando usado em sistemas de roteamento.

29 29 3 FONÉTICA Este capítulo está segmentado da seguinte forma: definição de fonética e algoritmos fonéticos. 3.1 Definição É um ramo na área da linguística que estuda a forma física da produção dos sons e como os percebemos. No estudo da fonética existe uma unidade básica, denominada fone. Um fone é um som básico que os humanos conseguem produzir, e não considera a ordem fonológica (SILVA, 2007). Os seres humanos conseguem produzir inúmeros fones, e essa grande variedade se dá as diferenças culturais, de idiomas e de localização dos mesmos. A forma mais comum de trabalhar com fones é utilizando o AFI (Alfabeto Fonético Internacional) Fonemas É a representação em forma de som do que está escrito para que outra pessoa possa reproduzi-lo. Ao utilizar a visão ou o tato para ler, produzimos fonemas, ou seja, o som do que está escrito. Mas podem existir várias formas para se representar um fonema, ou vários fonemas para algo que está escrito, o que pode gerar dúvida no momento de transcrever um fonema ou de pronunciar uma letra ou palavra. Para distinguir as letras dos fonemas, as letras são representadas entre colchetes ([])e os fonemas entre barras (/ /). A palavra VASO tem quatro letras: v [vê], a [á], s [esse], o [ó] e quatro fonemas: v /v/, a /a/, s /z/, o /o/ (FRANTZ, 2009).

30 Vogais As vogais são fonemas possíveis de se obter quando o ar passa livremente pela boca. Na maioria dos idiomas, inclusive no português, as sílabas precisam possuir uma vogal, e não necessariamente uma consoante. A vogal fica sendo o segmento fonético pronunciado com mais força em todos os casos. Na maioria das línguas do mundo as vogais são todas sonoras (CEGALLA, 2005) Consoantes As consoantes são fonemas que acontecem, mas que sofrem obstrução em alguma parte da passagem do ar entre o pulmão e a boca ou para o nariz. O fonema /b/ por exemplo, é formado quando unimos os lábios, interrompendo a passagem do ar e em seguida liberando-os de modo impulsivo. As consoantes são fonemas dependentes, só podendo formar sílabas com o auxilio de uma vogal (CEGALLA, 2005). As consoantes são classificadas de acordo com sua articulação, local onde são produzidas e função buco-nasal. A tabela 2 apresenta as classificações das consoantes.

31 31 TABELA 2 CLASSIFICAÇÃO DAS CONSOANTES (CEGALLA, 2005) 3.2 Algoritmos fonéticos Os diferentes maneiras de se escrever nomes e palavras em vários idiomas, em relação a sua pronúncia dão origem a erros em consultas nos bancos de dados, por estes motivos foram desenvolvidos algoritmos parar tratar essa dificuldade em representar sua pronúncia. Esses algoritmos são chamados de fonéticos. A maioria dos algoritmos fonéticos são desenvolvidos com estudos na língua inglesa, como consequência, estes não funcionam muito bem para as outras línguas. Mesmo com muito estudo e desenvolvimento em cima desses algoritmos, existe uma alta complexidade em conseguir produzí-los, pois existem várias influências Histórias e palavras derivadas de outros idiomas, dificultando a criação de padrões referentes a cada língua (KONDRAK, 2000).

32 Soundex É o mais simples dos algoritmos fonéticos, desenvolvido em 1918 por Robert Russel para a indexação de nome de pessoas e com finalidade de ajudar na localização das fichas do senso Americano. O objetivo deste algoritmo é codificar palavras da língua Inglesa, ganhou notoriedade em meados dos anos 60, quando foi citado por vários autores, inclusive Donald Knuth em The Art of Computer Programming (KNUTH, 1968) e hoje em dia grande partes do SGBDs já possuem esse algoritmo (FREEZE, 1998). O funcionamento do Soundex consiste em manter a primeira letra e trocar a próximas três por números correspondentes. Depois da primeira letra, que inicia a sequência, a vogais, Y e H são ignoradas e as consoantes restantes substituídas por números de 0 a 6, conforme a tabela 3. TABELA 3 CODIFICAÇÃO DAS LETRAS NO SOUNDEX. Como pode ser visto na tabela 4, o Soundex é muito precário, por codificar apenas três letras de uma texto qualquer.

33 33 TABELA 4 EXEMPLOS UTILIZANDO SOUNDEX. Um modificação, ou nova versão, do Soundex foi desenvolvida, chamada de Extended Soundex, onde a primeira letra também é codificada, diminuindo o processamento e aumentando a velocidade de uso (GALVEZ, 2006) Phonix Por causa da precariedade do código do Soundex, foi criado o Phonix. Ele parte do mesmo princípio do Soundex, mas substituindo todas as letras e previamente fazendo várias transformações em grupos de letras. O X, por exemplo, é transformado em ECS, melhorando muito os resultados obtidos por considerar os sons dos fonemas (GALVEZ, 2006). A tabela de codificação é ligeiramente diferente também, como mostrado à seguir na tabela 5. TABELA 5 CODIFICAÇÃO DO PHONIX.

34 34 4 PROPOSTA DE BUSCA INTELIGENTE NA BIBLIOTECA TERRALIB Este capítulo está segmentado da seguinte forma: base de análise, análise dos problemas do modelo TerraLib e modelo de solução. 4.1 Base de análise Como base para testes e análises do problema foi utilizado como banco de dados o PostgreSQL 9.0 com um banco seguindo o modelo TerraLib com os dados de logradouros do bairro da Vila Mariana, São Paulo-SP. O aplicativo utilizado para configurar o banco e chamar os métodos de busca é o TerraView 3.6.0, um aplicativo de licença GPL que é construído sobre a biblioteca TerraLib (TerraView, 2010). Na figura 13 o a representação da base utilizada para a análise e desenvolvimento. FIGURA 13 MODELO DA BASE DE ANÁLISE.

35 35 O TerraView acompanha um plug-in para configurar e executar buscas de geocodificação desde sua versão 3.0, mas não houve modificações desde que foi implementado. O plug-in do TerraLib apresenta uma pequena demonstração do que é georreferênciamento logo na primeira tela, como mostra a figura 14. FIGURA 14 TELA DO TERRAVIEW COM PLUG-IN DE GEOCODIFICAÇÃO ABERTO. A busca por um logradouro é realizada em um tema que esteja previamente configurado, através de uma tela que apresenta todos os tipos, títulos e preposições encontrados no banco, um campo para escrever o nome e outro para o número. Essa tela, apresentada na figura 15, apenas executa o método de busca de logradouro do TerraLib.

36 36 FIGURA 15 TELA PARA BUSCA GEOCODIFICADA DO TERRAVIEW. 4.2 Análise dos problemas do modelo atual Ao executar alguns testes de busca por endereços são notáveis as dificuldades apresentadas, sejam elas no quesito busca inteligente, quantidade de palavras ou caracteres especiais, como por exemplo á, ã ou é. Quando realizado uma busca com o nome correto do logradouro, como está no banco, o TerraView apresenta na tela o resultado obtido, como apresentado na figura 16. FIGURA 16 BUSCA CONCLUÍDA COM SUCESSO DE UM LOGRADOURO.

37 37 O usuário não necessita saber como o logradouro desejado está registrado no banco, no caso da palavra Joao é comum que usuários acentuem e escrevam do modo correto João e o TerraView não conseguirá encontrar o logradouro se no banco estiver gravado de forma diferente, como apresentado na figura 17. FIGURA 17 BUSCA SEM ÊXITO POR JOÃO LOPES EM UM BANCO ONDE ESTÁ REGISTRADO JOAO LOPES.

38 38 Outra possibilidade é quando o usuário não sabe todas as palavras do endereço ou não digita alguma das palavras na hora de pesquisar um endereço, como apresentado na figura 18. FIGURA 18 BUSCA POR UM ENDEREÇO, MAS O USUÁRIO ESQUECEU UMA PALAVRA.

39 39 O usuário pode cometer algum erro relacionado a regras gramaticais ou peculiaridades do nosso idioma, como apresentado na figura 19. FIGURA 19 PEQUENO ERRO FONÉTICO COMETIDO PELO USUÁRIO E QUE O TERRALIB NÃO CONSEGUIU ENTENDER. 4.3 Modelo de solução O modelo de solução tem o seguinte fluxo: Receber o texto digitado; Realizar o tratamento do texto para deixa-lo no mesmo modelo do banco de dados; Transformar o texto de entrada em um vetor de palavras; Recuperar do banco de dados os endereços, utilizando o tipo, o título e a preposição do endereço como restrições; Transformar cada endereço recuperado do banco em um vetor de palavras;

40 40 Verificar se o número de palavras de cada registro do banco é maior ou igual ao numero de palavras buscadas, caso seja, continuar para o método de comparação; Fonetizar cada palavra antes de compará-la; Comparar cada letra de cada palavra busca com cada letra das palavras do endereço recuperado de banco de dados; Verificar se o número de palavras consideradas similares é igual ou maior ao número de palavras procuradas, caso seja, adicionar à lista de endereços encontrados. A figura 20 apresenta o modelo de solução. FIGURA 20 EXEMPLO DE FUNCIONAMENTO DO ALGORITMO. O algoritmo desenvolvido utiliza o mesmo princípio de um algoritmo previamente desenvolvido na FUNCATE, que não possui métodos de busca fonética.

41 41 5 DESENVOLVIMENTO DA SOLUÇÃO Este capítulo está segmentado da seguinte forma: requisitos do novo algoritmo, desenvolvimento de busca e desenvolvimento do algoritmo fonético. 5.1 Requisitos do novo algoritmo de busca O novo algoritmo deve seguir um roteiro diferente do atual escrito na biblioteca TerraLib. Os requisitos do novo algoritmo devem ser: a) Utilizar o mínimo de sql. b) Aproveitar o modelo de dados TerraLib. c) Tratar o texto de entrada para erros mais comuns de digitação e remoção de caracteres especiais. d) Executar a comparação entre o texto pesquisada e o registro do banco. e) Apresentar os resultados encontrados. 5.2 Desenvolvimento dos métodos para busca inteligente Conforme dito nos capítulos anteriores, foram escritos métodos na biblioteca TerraLib, em linguagem C++, com o intuito de proporcionar uma busca mais precisa ao usuário.

42 Método searchstreetname O primeiro método que deve ser criado será o searchstreetnames(teaddress address), ele é chamado para executar a busca, passando um TeAddress populado, dados inseridos pelo usuário, como parâmetro, sendo responsável pela busca como um todo. Seguindo a linha da proposta de solução, com o address do tipo TeAddress, após isso será necessário criar métodos para tratar o texto do nome do endereço de entrada: Método para remoção de caracteres especiais; Método para remoção de caracteres duplicados; Método para converter as letras em maiúsculo. Pesquisando na biblioteca TerraLib encontra-se um método chamado nomalizeaddress() que já converte o texto em maiúsculo e caso configurado para substituir os caracteres, mas o código do TerraLib vem com padrão não remover. O banco de dados que foi utilizado para a implementação guardava todos os endereços em letras maiúsculas e sem caracteres especiais, como apresenta a tabela 2.

43 43 TABELA 6 DADOS DE UM BANCO COMUM GEORREFERENCIADO DO TERRALIB, COM TODAS AS LETRAS MAIÚSCULAS E SEM CARACTERES ESPECIAIS. O método de remoção de caracteres repetidos, por exemplo, ss ou rr, ou erros cometidos pelo usuário, foi criado com uma simples lógica de verificar se o caractere anterior é igual ao atual. Após tratado o address, será utilizado seu locationname_ para a busca fonética e os atributos locationtype_, locationtitle_ e locationpreposition_ para restringir a busca no banco de dados. É feita então uma consulta para recuperar os endereços do banco, sem tratamento algum, apenas a restrição dada pelas colunas tipo, titulo e preposição. Para executar a consulta é utilizado o método, também nativo do TerraLib, queryaddresses(), que retorna um vector de TeAddressDescription. TeAddressDescription é uma struct do TerraLib para armazenar um TeAddress em tempo de execução, como mostra a figura 21.

44 44 FIGURA 21 STRUCT TEADDRESSDESCRIPTION. A próxima etapa é converter o texto buscado em um vetor de palavras para facilitar o método de busca. É então chamado o método comparestreetnames(), ele é responsável por comparar as palavras da busca com as do banco, e responder se o endereço é compatível para ser classificado como igual Método comparestreetnames O método comparestreetnames é chamado n vezes, onde n é o número de endereços que foram filtrados utilizando a estrutura de georreferenciamento do TerraLib de separar tipo, título, preposição e nome do endereço. Ao método comparestreetnames são passados os dois vetores de palavras, uma comparação é realizada, verificando se a quantidade de palavras da tupla do banco é igual ou maior a de palavras buscadas, evitando assim iterações desnecessárias do código. São executadas então iterações, pegando cada palavra buscada, cada palavra do registro do banco, cada letra da palavra buscada e cada letra da palavra da tupla do

45 45 banco. No momento em que cada palavra é selecionada do vetor de palavras, ela é também codificada pelo método transformphonetic. Então cada letra da busca é comparada com cada letra do bancos, caso sejam iguais um índice é acrescido de uma unidade e as respectivas letras são invalidadas, colocando um caractere especial, evitando assim novas igualdades futuras. Caso o número de letras encontradas seja igual ao número de letras da palavra pesquisada, o algoritmo sinaliza que uma palavra foi encontrada e invalida as respectivas palavras. Como o método apenas verifica se o número de letras encontradas é igual ao número de letras da palavra pesquisada, ele pode retornar palavras longas com pesquisas menores, onde essas palavras menores podem ter sido digitadas incorretamente pelo usuário. Na figura 22, é mostrado o núcleo do método de comparação, onde cada letra é compara, o índice acrescido, letras e palavras iguais são invalidadas. FIGURA 22 NÚCLEO DE COMPARAÇÃO DO MÉTODO. Ao final das iterações, se o número de palavras encontradas for igual ao tamanho de palavras pesquisadas, aquele endereço é adicionado ao vetor de endereços encontrados, a partir daí a aplicação pode interpolar o número buscado, buscar em uma

46 46 tabela de endereços gravados, ou simplesmente apresentar aquele segmento de logradouro ao usuário. 5.3 Desenvolvimento do método para codificação fonética O método de codificação verifica cada caractere e o substitui por um número para que letras, como S e Z, sejam comparadas igualmente. Com base nas tabelas de codificação do Soundex e do Phonix foi elaborada uma nova tabela, como pode ser visto na tabela 7. TABELA 7 NOVA CODIFICAÇÃO FONÉTICA. Como no idioma da língua portuguesa existe o [Ç] com som de /S/, o método de remoção de caracteres especiais deveria substituir substituir [ç] e [Ç] por [S] para contribuir na codificação, mas não pode ser realizado ainda, pois como o banco é normalizado substituído [ç] e [Ç] por [C], não adiantaria em nada substituir no endereço pesquisado sendo que a mesma regra não funcionaria para os endereços do banco, o que resultaria em atrapalhar as buscas. Com este modelo existem três caminhos a seguir: Continuar utilizando a substituição de [ç] e [Ç] por [C] e encaixar o [C] na categoria de consoantes velares surdas, fonema /K/, e ficar deficiente nas consoantes alveolares, fonema /S/.

47 47 Continuar utilizando a substituição de [ç] e [Ç] por [C] e encaixar o [C] na categoria de consoantes alveolares, fonema /S/, e deixar deficiente nas consoantes velares surdas, fonema /K/. Continuar utilizando a substituição de [ç] e [Ç] por [C] e encaixar o [C] em nenhuma categoria. Por exigir que o banco não esteja sem os [Ç] resolvemos não codificar a letra [C] para não favorecer nenhum grupo fonético. As vogais não serão codificadas também, por utilizar similaridade por aproximação de caracteres. Para codificar corretamente as vogais será necessário um tratamento que considerasse ditongos e tritongos. O algoritmo foi desenvolvido desta forma, como mostrado na figura 23. FIGURA 23 MÉTODO PARA FONETIZAR A PALAVRA.

48 48 6 RESULTADOS OBTIDOS resultados. Este capítulo está segmentado da seguinte forma: dados de teste, testes e 6.1 Dados de teste Foram executados 100 testes e para isso foram utilizados 20 endereços escolhidos aleatoriamente, conhecidos registrados no banco utilizado para o desenvolvimento. Cada endereço foi procurado cinco vezes de forma a testar a eficiência do algoritmo: Primeiro escrevendo o endereço igual está no banco; Segundo escrevendo o endereço faltando palavras; Terceiro faltando letras em palavras; Quarto faltando letras e palavras; Quinto trocando algum fonema. Cada versão do endereço procurado foi escrita pensando em prováveis erros de português que normalmente acontecem. Para qualificar os resultados o critério será primeiro se o algoritmo encontrou algum endereço e o segundo se o algoritmo encontrou o endereço exato. 6.2 Testes Os testes foram executados, inserindo os valores escritos na tabela 8, para executar no campo de busca.

49 TABELA 8 DADOS DE TESTE. 49

50 50

51 51 A figura 24 apresenta uma busca com sucesso com o algoritmo desenvolvido. FIGURA 24 BUSCA REALIZADA COM SUCESSO PELO ALGORITMO DESENVOLVIDO. A figura 25 apresenta a mesma busca realizada na figura 24, mas utilizando o algoritmo do TerraLib. FIGURA 25 BUSCA REALIZADA SEM SUCESSO PELO ALGORITMO DO TERRALIB.

52 Resultados Os resultados obtidos indicam que o algoritmo desenvolvido funcionou perfeitamente no melhor caso, tendo no mínimo o mesmo nível de eficiência do TerraLib. O gráfico 1 compara os resultados do TerraLib com o do algoritmo desenvolvido retornando algum resultado, o que representa uma busca georreferenciada iterativa, que o sistema apresenta vários resultados e o usuário escolhe algum. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Buscas com algum resultado 71% 20% TerraLib CompareStreetNames Resultados GRÁFICO 1 RETORNOU ALGUM RESULTADO. O gráfico 2 compara os resultados do TerraLib com o do algoritmo desenvolvido retornando o resultado exato, o que representa uma busca georreferenciada não iterativa onde o sistema mostra uma lista de endereços de modo automático.

53 53 Busca com resultados exatos 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 20% TerraLib 59% CompareStreetNames Resultados GRÁFICO 2 RETORNOU O ENDEREÇO EXATO BUSCADO.

54 54 7 CONSIDERAÇÕES FINAIS Este capítulo está segmentado da seguinte forma: apresenta as contribuições, conclusões e os trabalhos futuros. 7.1 Contribuições As contribuições deste trabalho são: a) Apresentados a estrutura e as dificuldades de busca de endereços na biblioteca TerraLib. b) Implementação de um algoritmo de busca envolvendo similaridade e fonética. c) Resultados melhores de busca do que o do modelo atual do TerraLib. A partir dessas contribuições, pode-se concluir que: a) O TerraLib é uma ótima biblioteca, oferece estrutura para diversas áreas de geoprocessamento, mas ela ainda tem muito a evoluir e por ser de código aberto possibilita a contribuição de qualquer pessoa que queira ajudar. b) A busca de endereços é algo necessário, mas com grande dificuldade, trabalhar com palavras é algo complicado, pois não existe muita lógica para o computador, a lógica no uso de palavras depende da implementação do desenvolvedor. c) Aplicando algumas teorias simples e utilizando as ideias de um simples algoritmo fonético podem-se melhorar muito os resultados a serem obtidos com busca, seja ela de endereço ou qualquer outro tipo de dado que seja texto. d) O algoritmo implementado conseguiu retornar vários resultados satisfatórios de busca de endereços.

55 55 As seguintes experiências foram obtidas: a) É necessário ter uma estrutura para armazenar dados, pois quando for tratar e manipulá-los, principalmente se forem dados do tipo texto; b) A busca de palavras tem que receber atenção especial, mas isso não impede de conseguir resultados ótimos e para isso basta a implementação de pequenos algoritmos com certa inteligência para compreender textos seguindo alguns costumes e erros comuns dos seres humanos. 7.2 Trabalhos futuros As contribuições alcançadas com este trabalho não encerram as pesquisas relacionadas à busca inteligente de endereços, mas abrem oportunidades para alguns trabalhos futuros. Aprimorar as regras fonéticas do algoritmo, as ideias do Soundex e do Phonix são boas, mas primitivas para diversos casos; Disponibilizar este algoritmo à comunidade de desenvolvedores para novas melhorias possam ser feitas; Utilizar este algoritmo no SIG GLUE que está em fase de desenvolvimento pela FUNCATE; Propor que os bancos do padrão TerraLib não sejam tão normalizados, o banco não deve perder informações, como o uso de ç ; Adequar o algoritmo para fazer busca em tempo de digitação, retornando resultados o mais breve possível sem a necessidade de digitar todo o endereço desejado, não precisar utilizar a estrutura TeAddress na hora da busca, recebendo apenas um texto de entrada e implementar esta funcionalidade no GLUE.

56 56 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BARBOSA, C. C. F.; Álgebra de mapas e suas aplicações em sensoriamento remoto e geoprocessamento, Dissertação de mestrado, INPE São José dos Campos, CÂMARA, G.; Banco de Dados Geográficos, Curitiba, Editora MundoGEO, p.20-38, CEGALLA, D. P.; Novíssima Gramática da Língua Portuguesa. São Paulo: Companhia Editora Nacional, DAVIS, C.; CÂMARA, G.; Introdução à Ciência da Geoinformação, São José dos Campos, Editora MundoGEO, p.1-5, DOUSSEAU, L.; Introdução ao Geoprocessamento o Sensoriamento Remoto, p , Nov FRANTZ, R. R. R.; Recuperação de informações por similaridade de fonemas adaptada à língua portuguesa, UniRitter, Porto Alegre, FERREIRA, K. R.; CASANOVA, M. A.; QUEIROZ, G. R.; OLIVEIRA, O. F.; São José dos Campos, p , FREEZE, W. S.; The SQL Programmer s Reference, Research Triangle Park, North Carolina U.S.A, 1998.

57 57 GÁLVEZ, C.; Identificación de Nombres Personales por Medio de sistemas de Codificacion Fonética, Revista Eletrônica de Biblioteconomia e Ciência da Informação, Florianópolis, Vol. 11, nº 22, 2º semestre KNUTH, D. E.; The Art of Computer Programming, United States, Editora Addison- Wesley, KONDRAK, G.; A new algorithm for the alignment of phonetic sequences, University of Toronto, Toronto, LIMA, A.; FERREIRA, F.; ALVES, N.; YURI, P.; Banco de dados Geográficos. Universidade Federal da Bahia, Bahia, PICK, J. B.; Geographic Information Systems, Americas Conference on Information Systems, New York, p. 2-10, SILVA, T. C.; Fonética e Fonologia do Português. São Paulo, Editora Contexto, TerraLib: CPI/INPE Disponível em: <http://www.terralib.org/> Acesso em: 23 nov TerraView: DPI/INPE Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br/terraview/index.php> Acesso em 29 nov TRIEBEL, H.; Interpolation Theory, Function Space, Differential Operators. Tennessee U.S.A., Editor Heidelberg, 1995.

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