GEOPROCESSAMENTO PARA APLICAÇÕES AMBIENTAIS E CADASTRAIS

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1 Universidade do Estado de Santa Catarina Departamento de Engenharia Civil GEOPROCESSAMENTO PARA APLICAÇÕES AMBIENTAIS E CADASTRAIS Profa. Adriana Goulart dos Santos

2 Aula 2 o INTRODUÇÃO A SIG o MODELAGEM DE DADOS Indicação de texto complementar sobre o assunto da aula 2: te/2modelo.pdf

3 Por que usar Geoprocessamento? Porque trabalha-se com informações que possuem uma componente geográfica, ou seja, estão localizadas em algum ponto da superfícies terrestre Geoprocessamento representa a área do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para tratar a informação geográfica Se ONDE é importante para seu negócio, Geoprocessamento é sua ferramenta de trabalho

4 Quando os dados espaciais são organizados, analisados, interpretados e apresentados de forma útil para um problema de tomada de decisão específico, se transformam em informação espacial. GEOPROCESSAMENTO Através da ferramenta SIG

5 Dados espaciais ou geográficos Possuem uma natureza dual: localização geográfica e atributos descritivos Localização geográfica: representa onde o fenômeno ocorre na superfície da Terra Atributos descritivos: descrevem o fenômeno

6 SIG Sistemas de Informação Geográfica (SIG ou GIS) são as ferramentas computacionais usadas para Geoprocessamento. Característica forte é a capacidade de integrar dados geográficos vindos de diversas fontes em uma mesma base O SIG deve oferecer o conjunto mais amplo possível de estruturas de dados e algoritmos capazes de representar a grande diversidade de concepções do espaço

7 Principais características de um SIG: Inserir e integrar numa base de dados, informações espacias de diferentes naturezas; Oferecer mecanismos para manipulação, análise, consulta, recuperação, visualização e plotagem dos dados.

8 Estrutura geral de um SIG:

9 Funcionalidades de um SIG: Exemplo motivador: The Potteries ( As Ceramistas ) conjunto de 6 cidades da Inglaterra com diversas indústrias relacionadas a cerâmica A região se desenvolveu durante a revolução industrial inglesa As comunidades locais produziam produtos de alta qualidade, mesmo em condições menos favoráveis

10 Inventário de recursos: Dado o patrimônio cultural da área, a indústria local de turismo é significante Um SIG pode sobrepor dados sobre pontos de interesse cultural, equipamentos de recreação presentes na região e combiná-los com detalhes de infraestrutura de transporte e hospedagem

11 Análise sobre redes: Deseja-se encontrar uma rota, usando as rodovias principais, para visitar cada cidade (e o Museu da Cidade) uma vez, minimizando o tempo de viagem. É necessário uma rede que diga o tempo de viagem entre as cidades. Gerado a partir do tempo médio de viagem nas vias principais mostradas no mapa.

12 Análise sobre redes: Algoritmo do caixeiro viajante: Construir uma rota de peso mínimo que visite cada nó da rede pelo menos uma vez. Pode ser dinâmica: associa-se pesos aos arcos da rede e calculando a rota ótima considerando condições das estradas que podem variar no tempo.

13 Sobreposição de camadas: Determinar o potencial de diferentes localizações para a extração de areia e cascalho Apresentar e analisar dados de diferentes fontes: Geologia Estrutura urbana Lençol freático Rede de transporte Preço da Terra Zoneamento Localização dos depósitos de areia e cascalho

14 Análises espaços-temporais: Consultas espaço-temporais Quais ruas mudaram de nome? Quais ruas mudaram sua referência espacial? Quando foi a última vez que se registrou a existência da companhia Cobridge Brick Works?

15 Resumo das análises espaciais: Localização: Onde está...? Quais as áreas com declividade acima de 20%? Condição: Qual é...? Qual a população desta cidade? Tendência: O que mudou...? Esta terra era produtiva há cinco anos atrás?

16 Resumo das análises espaciais: Roteamento: Qual o melhor caminho...? Qual o melhor caminho para a linha do metrô? Padrões: Qual o padrão...? Qual a distribuição da dengue em Fortaleza? Modelos: O que acontece se...? O que acontece com o clima se desmatarmos a Amazônia?

17 A fim de executarmos as análises espaciais em um SIG necessitamos inserir nossos dados no sistema de maneira organizada Modelagem de dados

18 Como traduzir o mundo real para o mundo computacional? Uma proposta de modelagem - Paradigma dos 4 universos: Mundo Real: fenômenos a serem representados (cadastro urbano, vegetação, solos) Universo Conceitual: distinção entre classes formais de fenômenos contínuos e objetos individualizáveis (campos e objetos) Universo de Representação: diferentes representações geométricas (matrizes e vetores) Universo de implementação: estruturas de dados e linguagens de programação (Rtree e Quad-tree)

19 Universo do mundo real Geoprocessamento manipula dados de diversas naturezas e obtidos de diferentes fontes São organizados na forma de camadas Podem ser categorizados em: Dados temáticos Dados cadastrais Dados de redes Modelos numéricos de terreno Imagens de sensores remotos

20 Tipo de dados Temáticos: informações qualitativas sobre o espaço. Ex: Mapa de uso do solo ou Mapa de vegetação Numéricos: informações quantitativas sobre o espaço. Ex: Grade com valores de altimetria Imagens: informações numéricas obtidas por sensores remotos. Ex: Fotografias áereas, imagens de satélites e radares Cadastrais: informações sobre objetos discretos do mundo. Ex: Lotes urbanos com sua localização e seus atributos. Mapa de Redes: informações sobre objetos discretos que forma redes. Ex. Rede elétrica (postes e linhas de transmissão)

21 Dados temáticos Distribuição espacial qualitativa da grandeza ou atributo em estudo Os valores da grandeza podem ser: nominal: lista de valores. Ex. possíveis classes de vegetação em um mapa de vegetação {floresta, cerrado, desmatamento} ordinal: escala de medida. Ex. fatias de declividade {0-5%, 5-10%, 10-15%, 15-30%, >30%}

22 Dados cadastrais Contém informações sobre objetos discretos do mundo Exemplos: cadastros de países, de lotes, de propriedades rurais

23 Dados cadastrais Referência geográfica é dada por uma geometria associada a cada objeto. Geometrias podem ser nós, arcos ou polígonos

24 Dados de rede Em Geoprocessamento, o conceito de "rede" denota as informações associadas aos seguintes tipos de dados: Serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone; Redes de drenagem (bacias hidrográficas); Rodovias.

25 Dados numéricos (MNT) Distribuição espacial quantitativa da grandeza em estudo (altimetria, teor de minerais no solo, etc..) Entre os usos de modelos numéricos de terreno, pode-se citar (Burrough, 1986): (a) Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos; (b) Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens; (c) Cômputo de mapas de declividade e exposição para apoio a análises de geomorfologia e erodibilidade; (d) Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas; (e) Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).

26 Imagens Informações numéricas obtidas por sensores remotos. Ex. imagens de satélites e fotografias aéreas Elemento de imagem é chamado pixel. O valor numérico atribuído a cada pixel é proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela área da superfície terrestre correspondente

27 Universo conceitual: campo ou geo-campo Os geo-campos podem ser especializados em: TEMÁTICO - dada uma região geográfica R, um geo-campo temático associa a cada ponto do espaço um tema de um mapa (p.ex. um geo-campo de vegetação é caracterizado pelo conjunto de temas {floresta densa, floresta aberta, cerrado,...}; NUMÉRICO - dada uma região geográfica, um geo-campo numérico associa, a cada ponto do espaço, um valor real (p. ex. um mapa de campo magnético ou mapa de altimetria); DADO_SENSOR_REMOTO - esta classe é uma especialização de NUMÉRICO, obtida através de discretização da resposta recebida por um sensor (passivo ou ativo) de uma área da superfície terrestre. Geo-campo temático (solos)

28 Universo conceitual: objeto ou geo-objeto

29 Geo-objetos Um geo-objeto pode possuir múltiplas representações dependendo da projeção cartográfica, escala ou instante de tempo

30 Universo conceitual: objetos não espaciais Um objeto não-espacial é um objeto que não possui localizações espaciais associadas o Informações não georeferenciada agregada a um SIG Exemplo de ligação entre geo-objeto e objeto não-espacial.

31 Resumo do universo conceitual

32 Universo conceitual

33 Definições Região Geográfica (R) - uma superfície qualquer pertencente ao espaço geográfico, que pode ser representada num plano vetorial ou reticulado, dependente de uma projeção cartográfica Plano de informação - suporte para a representação geográfica de diferentes tipos de dados geográficos - É o lugar geométrico de um conjunto de dados geográficos - um geocampo ou um mapa de geo-objetos Banco de Dados Geográficos - composto por conjuntos de planos de informação, um conjunto de geo-objetos e um conjunto de objetos não-espaciais

34 Módulos do SPRING - Módulos do SPRING - Modelo de Dados do SPRING - Procedimentos Iniciais

35 Módulos do SPRING - Impima - leitura e conversão de imagens - Spring - entrada, análise e manipulação dos dados - Scarta - elaboração de cartas (layout)

36 IMPIMA Módulo do Spring Objetivo: Converter toda ou parte (recortar) de imagens e salvar no formato SPG para ser registrada.

37 SPRING Módulo do Spring

38 SPRING PARA EXECUTAR OS EXERCÍCIOS DO CURSO: Instalar o SPRING : arquivo "instala_spr.x.x.exe" Instalar os dados para os exercícios práticos : arquivo "Curso_Geo.zip" Utilizar as imagens dos satélites Landsat7 e CBERS2 que estão respectivamente nas pastas "Imagens_CBERS" e "Imagens_Landsat_GLCF" do dvrom.

39 SCARTA Módulo do Spring

40 Modelo de dados do Spring Como serão modelados os diversos dados? Quais tipos de categorias de dados serão criadas? Qual a área a ser trabalhada? Quais os mapas (PI s) da área de trabalho? Quais as representações dos mapas?

41 Banco de dados Modelo de dados do Spring o Depósito de informações do SPRING SGDB (Access, Dbase, Oracle8i, MySQL, PostgreSQL, SQLite) para armazenar tabelas do sistema e do usuário Mapas Dados espaciais em formato proprietário do SPRING o Pode-se definir vários BD (apenas um ativo) o Um banco não está relacionado a uma área geográfica o Um BD pode conter vários Projetos C:\springdb\Banco um sub-diretório (pasta) no sistema de arquivos. Nota: O sistema ativa automaticamente o último banco manipulado ou um pré-determinado

42 Modelo de dados Modelo de dados do Spring o Define os diversos tipos de dados (ou categorias de dados) o Agrupa grandezas geográficas semelhantes em um único modelo. o Uma categoria é comum aos vários Projetos criados no Banco de Dados. Uso_Terra (Temático), Solo (Temático) Imagem_TM (Imagem), Foto_8000 (Imagem) Altimetria (MNT) Cadastro_Rural (Cadastral) Logradouros (Rede) C:\springdb\Banco\Categorias arquivos (tabelas) debaixo do diretório do banco

43 Projeto Modelo de dados do Spring Define a região de interesse: Área geográfica definida por um retângulo no espaço Tem uma projeção cartográfica e Contém um conjunto de Planos de Informações (PI s) do mesmo tamanho ou menor que a região geográfica, em escalas específicas. C:\springdb\Banco\Projeto um sub-diretório (pasta) do diretório do banco Nota: O sistema ativa automaticamente o último projeto manipulado ou um pré-determinado

44 Plano de informação Modelo de dados do Spring Representa o espaço geográfico com características básicas comuns definidas pela categoria do dado Condição: existência de um Projeto e da Categoria do Dado Cada PI está associado apenas a uma categoria Uma categoria define o tipo de dado de vários PI s Ex: - Mapas de Uso de 1970 e 1980 (Temático) - Bandas 3, 4 e 5 do Landsat (Imagem) - Mapa altimétrico (MNT) - Mapa de fazendas (Cadastral) - Mapa de Logradouros (Rede) C:\springdb\Banco\Projeto\PI.lin corresponde a arquivos debaixo do diretório do projeto * Sempre existirá um PI ativo no Painel de Controle.

45 Objeto e não espacial Modelo de dados do Spring NÃO ESPACIAL Tabela de dados alfanuméricos sem vínculo com geometria, mas que pode se conectar com uma tabela de objeto por um atributo comum. Pode ter várias representações gráficas em planos cadastrais e/ou redes.

46 Classe Temática Modelo de dados do Spring Define uma subdivisão específica de uma categoria do modelo temático Armazena atributos de apresentação (cor e preenchimento) Todas as Classes de uma categoria são comuns a quantos projetos existirem no banco de dados Cl 1 Ex: Classes de Uso_Terra (Mata, Capoeira, etc) Drenagem (Principais, Secundários, etc) Solo (Podzólico, Latosolo) * Se alterar o visual de uma classe temática, todos PI s de qualquer projeto do mesmo banco sofrerão a alteração. Cl 2 Cl 3

47 Resumo do modelo de dados Spring

48 Exercício 1.1 Reconhecimento do Universo Real usando o SPRING Banco: Modelo_Dados Projeto: Sao_Paulo

49 Universo de Representação Define as possíveis representações geométricas que podem estar associadas aos modelos do universo conceitual. Podem ser de dois tipos: Vetoriais Matriciais

50 Representação Vetorial A localização e a aparência gráfica dos objetos são representadas por um ou mais pares de coordenadas o Coordenadas e atributos descrevem o elemento o Elementos da representação vetorial podem ser compostos

51 Representação Vetorial Componentes de uma representação vetorial: ponto, linha, região Ex: Região M={1,2,3,4,5}, formada pelas linhas 1, 2, 3, 4 e 5 Topologia: descreve relações espacial entre objetos invariante a rotação e translação Ex.: Toulose fica Dentro da região M

52 Topologia Estrutura de dados Arco-Nó -Representa uma rede linear conectada -Nó: representa a intersecção entre linhas, são os pontos iniciais e finais -Todas as linhas conectadas Arco-Nó-Polígono -Representa elementos gráficos do tipo área ou partições do espaço

53

54 Representação Matricial Espaço é representado por uma superfície plana, decomposto em porções do terreno chamadas de células Matriz P(m,n): m colunas e n linhas, definindo m x n células, onde cada célula possui o valor ou tipo do atributo Dimensão de cada célula é chamada de resolução

55 Comparações entre representações Vetorial o preserva relacionamentos topológicos o associa atributos a elementos gráficos o melhor exatidão e eficiência de armazenamento Matricial o fenômenos variantes no espaço o adequado para simulação e modelagem o processamento mais rápido e simples o maior gasto em armazenamento

56 Representações para MNT Grade regular (matriz de reais) elemento com espaçamento fixo valor estimado da grandeza

57 Representações para MNT Grade triangular (TIN) conexão entre amostras estrutura topológica arco-nó-polígono

58 Representações para MNT

59 Resumo das representações

60 Universo da representação

61 Exercício 1.2 Reconhecimento do universo de representação dos mapas Banco: Modelo_Dados Projeto: Sao_Paulo

62 Exercício:

63 Exercício:

64 Exercício 1.3

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