E s tru tu ra d e D ad o s E s p ac iais

Transcrição

1 E s tru tu ra d e D ad o s E s p ac iais Prof. Tiago Garcia de Senna Carneiro Fonte: Gilberto Câmara Antônio Miguel Vieira Monteiro SER-300

2 C iên c ia e A rte Na realidade, a ciência e a arte vêm aos homens por intermédio da experiência, porque a experiência criou a arte e a inexperiência, o acaso. E a arte aparece quando, de um conjunto de noções experimentadas, se exprime um único juízo universal de casos semelhantes. Aristóteles (Metafísica).

3 O c o n h ec im en to é p o s s ív el? Se quisermos apreender a essência de um complexo de noções abstratas, devemos por um lado investigar as relações mútuas entre os conceitos e as afirmações feitas a seu respeito e, por outro, investigar como eles se relacionam com as experiências. Albert Einstein

4 O b jetiv o Buscar fundamentação teórica para a Ciência da Informação Espacial Estabelecer as bases conceituais do Geoprocessamento Rever a relação entre os conceitos da Teoria Geográfica e o Geoprocessamento Espaço Região Escala Dependência Espacial

5 C o n teú d o O que é Geoprocessamento? Representações computacionais de dados modelos formais estruturas de dados Conceitos de espaço geográfico transposição para o computador

6 G eo p ro c es s am en to : D ef trad ic io n al Conjunto de ferramentas usadas para coleta e tratamento de informações espaciais Armazenamento de informações geográficas em formato digital Geração de saídas na forma de mapas, relatórios. Manipulação de dados para geração de novas informações

7 O q u e h á d e es p ec ial c o m es p ac iais? Dados geográficos - representação dual localização e atributos Localização representar a superfície terrestre relação espacial com outros dados Atributos descrevem o fenômeno representados num banco de dados d ad o s

8 P en s ar o E s p aç o Localização - Onde está... Condição - O que está.. Quais as áreas com declividade acima de 20%? Qual a população desta cidade? Tendência - O que mudou... Esta terra era produtiva há 5 anos atrás?

9 P en s ar o E s p aç o Roteamento - Qual o melhor caminho... Qual o melhor caminho para o metrô? Padrões - Qual o padrão...? Qual a distribuição da dengue em Fortaleza? Modelos - O que acontece se...? Qual o impacto no clima se desmatarmos a Amazônia?

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11 S is tem a d e In fo rm aç ão G eo g ráfic a (S IG ) Sistema computacional cujos objetivos são: Inserir e integrar, numa única base de dados, informações espaciais provenientes de dados cartográficos, dados censitários e cadastro urbano e rural, imagens de satélite, redes e modelos numéricos de terreno; Oferecer mecanismos para combinar as várias informações, através de algoritmos de manipulação e análise, bem como para consultar, recuperar, visualizar e plotar o conteúdo da base de dados georreferenciados.

12 G eo p ro c es s am en to e S IG Geoprocessamento é o conjunto de técnicas e de conceitos sobre representação computacional do espaço SIG é o sistema computacional que materializa os conceitos do geoprocessamento

13 E S T R U T U R A D E U M S IG Interface Entrada e Integr. Dados Consulta e Análise Espacial Visualização Plotagem Gerência Dados Espaciais BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO

14 D efin iç õ es d e S IG Conjunto poderoso de ferramentas para coletar, armazenar, recuperar, transformar e visualizar dados sobre o mundo real (Burrough) Um sistema de suporte à decisão que integra dados referenciados espacialmente num ambiente de respostas a problemas (Cowen) Um banco de dados indexados espacialmente, sobre o qual opera um conjunto de procedimentos para responder a consultas sobre entidades espaciais (Smith) Um SIG agrupa, unifica e integra a informação. Torna-a disponível de uma forma que ninguém teve acesso anteriormente, e coloca informação antiga num novo contexto. (Dangerramond)

15 G eo p ro c es s am en to : A v is ão d e c iên c ia "Geoprocessamento é o conjunto de tecnologias que utilizam representações computacionais do espaço geografico para modelar e analisar fenômenos espaço-temporais". Conceitos básicos representação computacional espaço geográfico

16 H ip ó tes e d e T rab alh o Benefícios do Geoprocessamento Uso do espaço como linguagem comum Produção de novas informações Múltiplas visões do espaço Desafios Representar o espaço geográfico Capturar a dependência espacial Explicitar efeitos de escala

17 R ep res en taç ão C o m p u tac io n al Computadores instrumentos de representação do conhecimento capturam modelos formais da realidade exigem quantificação (visão reduzida) O que representar? Aproximações de entidades realmente existentes (e.g. rio) Conceitos abstratos (tipos de solo, exclusão social)

18 R ep res en taç õ es C o m p u tac io n ais d o E s p aç o Objetos Regiões poligonais Topografias Superfícies Imagens

19 E s tru tu ras d e D ad o s C o m p u tac io n ais 2D (estático) 2,5 D (estático) vetores (ponto, linha, polígono) matrizes de inteiros malhas triangulares grades regulares (inclui imagens) 2D/3D (dinâmico) representações funcionais autômatos celulares

20 R ep res en taç ão V eto rial A representação vetorial é a forma mais precisa de representar feições geográficas.

21 E s tru tu ras d e D ad o s v eto riais Arcos e Nós Polígonos

22 E s tru tu ras v eto riais Ilha (tipo especial de polígono) Pontos Pontos Cotados

23 P ara q u e s erv e u m p o líg o n o? Setores censitários em São José dos Campos

24 V eto res +T ab elas Dualidade entre localização e atributos Lotes geoid dono endereço cadastro IPTU 22 Guimarães Caetés Bevilácqua São João Ribeiro Caetés

25 In teg ração L o caliz aç ão - A trib u to s Praia de Boiçucanga Praia Brava Exemplo de Unidade Territorial Básica - UTB

26 R ep res en taç ão Matric ial Componentes matriz de células índice espacial cada célula, um valor Le Li Ls Indica o que ocorre em cada lugar do espaço Aq

27 E s tru tu ras d e D ad o s T o p o ló g icas Conceito de Topologia Propriedades de um conjunto de dados espaciais que são invariantes a translação, rotação e escala Propriedades Vizinhança ( do lado de ) Pertinência ( dentro de ) Conexao ( ligado a ) B A

28 E s tru tu ras d e D ad o s V eto riais T o p o ló g ic as fonte: John Elgy

29 E s tru tu ras d e D ad o s V eto riais T o p o ló g ic as Usamos os centróides para recuperar o polígono Cada linha é guardada individualmente

30 E d iç ão d e p o líg o n o s c o m to p o lo g ia Entrada de linhas Ajustar linhas remover pontas Formar polígonos produto: espaguete método dos centróides topologia automática Associar atributos Polig A B Solo Le Ag A C B D E

31 R ed es : T o p o lo g ias A rc o -N ó

32 R ed e Contém objetos com topologia arco-nó

33 R ed e Objetos endereçados no espaço Exemplo: rede de distribuição elétrica rede primária rede secundária sub-estações, alimentadores postes, transformadores, chaves cadastro urbano cadastro de consumidores

34 V eto res +T ab elas Dualidade entre localização e atributos Lotes geoid dono endereço cadastro IPTU 22 Guimarães Caetés Bevilácqua São João Ribeiro Caetés

35 L ig aç ão en tre G eo m etria e A trib u to s

36 R ep res en taç õ es 2D Vetorial preserva relacionamentos topológicos associar atributos a elementos gráficos eficiência de armazenamento Matricial fenômenos variantes no espaço adequado para simulação e modelagem

37 R ep res en taç õ es 2D d o es p aç o Vector Raster fonte: Mohamed Yagoub

38 R ep res en taç ão Matric ial Componentes matriz de células índice espacial para cada elemento cada célula, um ou mais valores Indica o que ocorre em cada lugar do espaço Le Li Ls Aq

39 E s tru tu ra d e u m a m atriz Extensão célula Resolução fonte: Mohamed Yagoub

40 O q u e rep res en tam o s em u m a c élu la? Célula Qualidades: Alto, baixo (temático) Quantidades: teor de cobre (numérico) fonte: Mohamed Yagoub

41 C o n v ers ão V eto rial Matric ial fonte: Mohamed Yagoub

42 R ep res en taç ão Matric ial fonte: Mohamed Yagoub

43 O p ro b lem a d a m is tu ra d as c élu las Água domina Maioria Bordas A A G A G G A B G A A G A A G A B G A A G A G G B B G fonte: Mohamed Yagoub

44 E s p aç o C elu lar Cada elemento da grade Le índice espacial para uma tabela Li Generalização de uma matriz Ls Aq

45 Mo d elag em C o m p u tac io n al Espaços celulares Componentes conjunto de células georeferenciadas identificador único vários atributos por células matriz genérica de proximidade - GPM

46 A m az ô n ia em 2015?

47 Mo d elo s N u m éric o s d e T erren o Imagem MNT Relevo sombreado

48 Mo d elo s N u m éric o s d e T erren o Curvas de nível Triangulação

49 Mo d elo s N u m éric o s d e T erren o Variação espacial quantitativa São utilizadas para representar uma grandeza que varia continuamente no espaço: altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como aeromagnetismo).

50 E s tru tu ras d e D ad o s 2,5D Grade regular (matriz de reais) elemento com espaçamento fixo valor estimado da grandeza

51 E s tru tu ras d e D ad o s 2,5D Malha triangular (TIN) conexão entre amostras estrutura topológica arco-nó

52 E s tru tu ras d e D ad o s 2,5 D Vantagens Malha triangular Grade regular 1. Melhor representação de 1. Facilita manuseio e relevo complexo 2. Incorporação de restrições como linhas de crista Problemas 1. Complexidade de manuseio 2. Inadequada para Álgebra de mapas conversão 2. Adequada para dados não-altimétrico 1. Representação de relevo complexo 2. Cálculo de declividade

53 Im ag en s s ão Mo d elo s N u m éric o s d e T erren o Fontes: satélites, fotografias aéreas Elemento de imagem ( pixel ) proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida por área da superfície terrestre

54 Matriz es x V eto res fonte: Mohamed Yagoub

55 V eto res o u Matriz es? Os limites desenhados em mapas temáticos (como solo, vegetação, ou geologia) raramente são precisos e desenhá-los como linhas finas muitas vezes não representa adequadamente seu caráter. Assim, talvez não nos devamos preocupar tanto com localizações exatas e representações gráficas elegantes. Se pudermos aceitar que limites precisos entre padrões de vegetação e solo raramente ocorrem, nós estaríamos livres dos problemas de erros topológicos associados como superposição e intersecção de mapas. (P. A. Burrough)

56 Matriz es o u V eto res?

57 Matriz es o u V eto res?

58 Matriz es o u V eto res? (R A D A M x S R T M)

59 Matriz es o u V eto res? (R A D A M x L A N D S A T )

60 C o n v ers ão en tre R ep res en taç õ es

61 P erc ep ç õ es d o E s p aç o Espaço como uma superfície de decisão

62 R es u m o Geoprocessamento Representações Computacionais do Espaço Cada representação computacional Potencial de modelar a natureza Necessidade de combinar representações Dados espaciais Localização + atributos Dependência espacial