DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA INTEGRADO DE ANÁLISE ESPACIAL BASEADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: SISTEMA TERRASOM

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1 DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA INTEGRADO DE ANÁLISE ESPACIAL BASEADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: SISTEMA TERRASOM MACIEL, R. J. S. 1 ; MATOS, L. N. 2 ; SILVA, M. A. S. 3 RESUMO: Com uma realidade geográfica cada vez mais complexa, torna-se necessária a existência de ferramentas que auxiliem a análise espacial dos fenômenos que envolvam uma grande massa de dados e que tenham relação com o espaço de acontecimento dos mesmos. Os SIGs, Sistemas de Informação Geográfica, permitem a acomodação de dados geográficos além de possuírem ferramentas para sua visualização, sendo a análise desses dados feita pelo usuário. Neste trabalho, é proposta a integração de um SIG com uma biblioteca que implementa uma rede neural artificial, resultando no sistema TerraSOM, e tendo como objetivo a facilitação da análise espacial. Para tanto, foi feito um melhoramento das ferramentas para análise espacial da biblioteca, além do porte da mesma para o sistema operacional livre Linux, já que um dos objetivos do presente trabalho é criar um sistema livre. PALAVRAS-CHAVE: rede neural; mapas auto-organizáveis; análise espacial. DEVELOPMENT OF AN INTEGRATED SYSTEM FOR SPATIAL ANALYSIS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: TERRASOM SYSTEM ABSTRACT: With the growing complexity of the geographic reality, it becomes necessary the existence of tools to help the spatial analysis of phenomena that involve a huge mass of data and which have some relation to the space it happens. The Geographic Information Systems, GIS, allow accommodating geographic data besides having tools for their visualization, and the analysis of these data is made by the user. In this paper it s proposed the integration of a GIS with an artificial neural network, resulting in the TerraSOM system, in order to ease spatial analysis. To accomplish this, has been made an improvement of the tools for spatial analysis of such library, besides its adaptation to the free operating system Linux, once one of the goals of the present work it s to create a free system. 1 Renato José Santos Maciel, Graduando em Ciência da Computação, Estudante, Universidade Federal de Sergipe UFS, rua vitória 168, Siqueira Campos CEP: , vavoomhr@yahoo.com.br, fone Dr. Leonardo Nogueira Matos, Professor, Universidade Federal de Sergipe UFS. 3 Marcos Aurélio Santos da Silva, Mestre em Computação Aplicada - Embrapa Tabuleiros Costeiros.

2 KEYWORDS: neural network; self-organizing maps; spatial analysis. INTRODUÇÃO: A capacidade para geração, armazenamento e recuperação de dados, com referência no espaço e no tempo, cresceu muito nos últimos anos. Contribuiu, para isso, a facilidade de acesso a um conjunto bem mais amplo de dados demográficos e ambientais. As tecnologias da informação que lidam com estas bases de dados, em particular a tecnologia dos SGBDs (Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados) e a de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), permitiram acomodar parte desta capacidade geradora de dados posicionais. No entanto, a capacidade do ser humano de analisar este conjunto de dados em várias escalas e com existência em unidades espaciais distintas, é bem menor que a de produzi-lo. Apesar dos SIGs terem ampliado suas capacidades funcionais para a análise desta massa de dados geograficamente referenciados, ainda estão no início da efetiva integração dos métodos de exploração e análise desses dados. Os mapas auto-organizáveis (SOM Self Organizing Maps) (Kohonen [2]), tipo de rede neural amplamente utilizada, constituem um método no domínio da Inteligência Artificial capaz de realizar diversos tipos de cruzamentos de informações, e os resultados obtidos podem ser representados graficamente. Mas apesar de potencialmente promissora, este tipo de funcionalidade ainda não foi incorporada aos SIGs não-proprietários atuais. O presente trabalho visa ao melhoramento e ampliação das funcionalidades de uma biblioteca que implementa uma rede neural SOM, a SOMCode [4], para sua posterior integração com um SIG já existente, o SIG TerraView [5] do INPE, ambos de código aberto. Essa integração, que terá como resultado o sistema TerraSOM, tem por objetivo a ampliação das funcionalidades para análise espacial do TerraView. MATERIAL E MÉTODOS: Os mapas auto-organizáveis são redes baseadas em um paradigma de aprendizado não-supervisionado. A rede ao ser treinada cria em sua representação interna regiões que respondem pelo reconhecimento de determinados padrões. Estas regiões estão associadas a grupos de padrões do espaço de entrada. Uma vez que a rede esteja treinada, os mapas auto-organizáveis podem ser empregados com sucesso para realização de análise exploratória de dados. Então, dada a importância do treinamento e com o objetivo de aumentar a capacidade de aprendizagem da SOMCode, foi implementado o algoritmo de treinamento seqüencial da rede SOM, ou aprendizagem padrão (Kohonen [2]). Para testar o funcionamento da aprendizagem padrão foi feita a compressão de imagens usando a SOMCode e bibliotecas para o tratamento de imagens que já haviam sido incorporadas à mesma. Além do melhoramento das funcionalidades para análise espacial da SOMCode, um dos objetivos do presente trabalho é que o TerraSOM, que incorporará a SOMCode, proporcione liberdade de uso. Para

3 tanto, o mesmo deve ser totalmente baseado em softwares livres. Então foi escolhido o sistema operacional GNU/Linux como plataforma para o sistema a ser desenvolvido. Como apenas o sistema TerraView era portável para Linux, a biblioteca SOMCode teve de ser portada para esse sistema operacional. Foi testada, então, com sucesso, a compilação da biblioteca em algumas distribuições do sistema operacional Linux, sendo essas: Fedora 4, Kurumin 5.0 e Ubuntu Essa compõe a parte inicial da implementação do TerraSOM e a já executada até o dado momento. A parte posterior do trabalho consiste na adaptação do código do sistema de geoprocessamento TerraView para incorporar um módulo de agrupamento de padrões baseado em redes neurais SOM, usando a biblioteca SOMCode. A metodologia adotada para realizar esta integração, entre os sistemas TerraView e SOMCode, consiste em realizar o intercâmbio dos dados entre eles através de chamadas ao SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) usado pelo TerraView para armazenar os dados geoespaciais. Dessa forma, a utilização das redes neurais para geração automática de mapas não pode ser feita se não através de duas etapas: primeiro a geração de dados geoespaciais pela rede SOM e gravação desses dados no SGBD, e depois a leitura desses dados a partir do TerraView e geração dos mapas espaciais a partir dos recursos já existentes. Para realizar essa integração serão utilizadas a linguagem de programação C++, na qual foram implementados os sistemas que comporão o TerraSOM, e a biblioteca gráfica Qt, cuja versão para GNU/Linux é distribuída com licença GPL (uma modalidade de licença livre). A análise e a documentação do sistema serão realizadas conforme o paradigma de padrões e projetos (project patterns), de tal modo que futuros desenvolvedores possam incorporar novas funcionalidades e adaptações sem dificuldades para entender o que já foi desenvolvido. Uma vez que a integração tenha sido realizada, um estudo de caso para validar a implementação desenvolvida será feito. Os dados empregados nesse estudo são dados demográficos e agro-econômicos do IBGE para os municípios do estado de Sergipe. Esses dados estão disponíveis em formato digital na EMBRAPA Tabuleiros Costeiros. RESULTADOS E DISCUSSÃO: A implementação dos métodos de aprendizado de redes SOM em lote (batch) e seqüencial, e o porte para a plataforma GNU/Linux formam a versão 1.0 da biblioteca SOMCode. Essa versão da biblioteca é a base necessária para que o TerraSOM seja um sistema livre. Em um sistema livre, de código aberto, a manutenção pode ser feita através da contribuição de qualquer usuário. Além disso, é fato conhecido a sua contribuição para o desenvolvimento tecnológico (Silveira e Cassino [6]). Sendo um software livre, o TerraSOM permitirá melhor aproveitamento da exploração de suas ferramentas e funcionalidades por parte do meio acadêmico.

4 Além da plataforma a ser utilizada e das adaptações necessárias que já foram realizadas, o sistema já possui também uma arquitetura definida, sendo essa composta por: a aplicação TerraSOM, a biblioteca SOMCode, um Banco de Dados Geográfico e a biblioteca TerraLib. A TerraLib é uma biblioteca de geoprocessamento para auxílio no desenvolvimento de SIGs, sendo a mesma base para o TerraView. A Figura 1, abaixo, ilustra a arquitetura em camadas do TerraSOM. Figura 1. A aplicação TerraSOM será formada pelas funcionalidades do SIG TerraView, juntamente com as novas funcionalidades oferecidas pela SOMCode. Essas funcionalidades comporão um módulo de agrupamento de padrões, tendo por objetivo a identificação de padrões no fenômeno em estudo. A TerraLib servirá, então, como um mecanismo de processamento de dados espaciais usado para gravação dos dados geoespaciais gerados pela rede neural SOM no SGBD, podendo servir também para leitura de dados a serem treinados pela rede SOM. A vantagem do uso da TerraLib como interface entre o aplicativo e o SGBD está na sua capacidade de integração a sistemas de gerenciamento de bancos de dados objetosrelacionais de mercado para armazenar os dados geográficos. Essa capacidade deve-se às rotinas da TerraLib que fazem a decodificação de dados geográficos em formatos portáveis por SGBDs de mercado, tanto proprietários como abertos. O principal objetivo do TerraSOM, enquanto SIG, é ajudar na compreensão da distribuição espacial de dados oriundos de fenômenos ocorridos no espaço. Além da percepção visual da distribuição espacial do problema, que já é oferecida pelas ferramentas do TerraView, é muito útil traduzir os padrões existentes com considerações objetivas e mensuráveis. Através de sua capacidade de mensurar propriedades e relacionamentos levando em conta a localização espacial do fenômeno em estudo, a SOMCode contribui para que o TerraSOM seja capaz de fazer essas considerações, facilitando uma pós-análise humana. Como um exemplo dentre as possíveis contribuições da rede SOM na análise espacial, considere a Figura 2 abaixo:

5 Figura 2. A U-Matriz, à direita na Figura 2, é uma das formas de representação visual do resultado da aprendizagem da rede SOM (Silva [1]). Na U-Matriz as regiões em branco correspondem a fronteiras entre agrupamentos e as regiões com outros diferentes níveis de coloração correspondem aos agrupamentos formados. O mapa gerado pelo TerraView, à esquerda na Figura 2, representa as regiões no espaço correspondente aos agrupamentos da U-Matriz. Com a integração, será possível fazer uma análise em conjunto dos dois componentes visuais mostrados à cima, sendo possível com um click em um dado componente da U-Matriz o destaque das regiões correspondentes no mapa. CONCLUSÕES: Apesar das vantagens obtidas com o desenvolvimento de um sistema livre, algumas dificuldades foram encontradas na tentativa de compilar a biblioteca TerraLib e o sistema TerraView na plataforma Linux. Esses empecilhos estão sendo superados com a compilação dessas ferramentas em uma distribuição mais atualizada do Linux. Como objetivo esperado, a integração de um sistema de grande porte para visualização de dados geográficos com uma biblioteca para análise espacial resultará em um sistema, o TerraView, que visa a atender à necessidade cada vez mais crescente de uma ferramenta que possa lidar com uma realidade geográfica muito complexa, e que torne mais fácil sua análise espacial. Permitindo, assim, como aplicação, a ampliação do conhecimento sobre a realidade, a visualização dos efeitos de intervenções antrópicas sobre o espaço e a submissão à análise integrada dos agentes sócio-econômicos e das formas naturais. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: [1] SILVA, Marcos Aurélio Santos. Mapas Auto-Organizáveis na Análise Exploratória de Dados Geoespaciais Multivariados Tese (Mestrado) - INPE.

6 [2] KOHONEN, Teuvo. Self-Organizing Maps. Springer, Third Edition. [3] CARVALHO, Marília Sá; SOUZA-SANTOS, Reinaldo. Análise de Dados Espaciais em Saúde Pública: métodos, problemas, perspectivas. Caderno de Saúde Pública, 21(2), [4] SOMCode. Disponível em: < Acesso em: 11 ago [5] TerraView. Disponível em: < Acesso em: 11 ago [6] SILVEIRA, Sergio Amadeu da; CASSINO, João. Software Livre e Inclusão Digital. Conrad Livros, Primeira Edição.