Sistema de Informações Geográficas COM344

Transcrição

1 Sistema de Informações Geográficas COM344 Prof. Tiago Garcia de Senna Carneiro DECOM UFOP 1º semestre de 2008

2 Definição de Geoprocessamento Geoprocessamento é : disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação geográfica

3 Definição de SIG Um Sistema de Informação Geográfica é : qualquer ferramenta computacional para armazenamento, recuperação, visualização e análise de dados espaciais

4 O Geóide

5

6 Dos Dados às Representações X,Y,Z Eventos / Amostras Superfícies / Grades Regulares Dados de Área- Polígonos Redes e Dados de Fluxo X,Y,Z X,Y,Z X,Y,Z X,Y,Z

7 Dos Dados às Representações Hoje sistemas cartográficos de informação Necessário para amanhã: Futuras gerações de GIS incorporar modelos espaço-temporais suporte para diferentes concepções do espaço Novas cartografias

8 Objetivo Introduzir a Ciência da Geoinformação Panorama geral Fundamentos teóricos Aplicações: ambientais, urbanos, sócioeconômicos, e saúde coletiva. O Aluno deverá desenvolver Sistema de geoprocessamento de porte médio em qualquer domínio de aplicação

9 Programa da Disciplina (1) Representações Computacionais do Espaço Geográfico: O problema da representação computacional do espaço Conceitos: Espaço, Escala, Modelo Tipos de Dados Geográficos Estruturas de Dados em SIG Arquiteturas de SIG Ontologias Geográficas Modelagem de Dados Geográficos Entrada e Integração de Dados Espaciais Cartografia para Sistemas de Informação Geográfica Interoperabilidade de Dados Geográficos Sensoriamento Remoto e SIG

10 Programa da Disciplina (2) Analise e Modelagem de Informações Geográficas: Modelagem Numérica de Terreno Introdução à Geoestatística Álgebra de Mapas Inferência Geográfica e Suporte à Decisão Introdução à Estatística Espacial Fundamentos de Modelagem Dinâmica Exemplos de Aplicação: Zoneamento Ecológico-Econômico Prospecção Geológica Saúde Coletiva Gestão Municipal Estudos Ecológico

11 Programa da Disciplina (3) Modelagem de BD geográficos: OMTG Desenvolvimento de BD Geográficos SPRING TerraView Desenvolvimento de Aplicações SIG: A biblioteca TerraLib A ferramenta de modelagem TerraME

12 Livros Texto Câmara, G.; Davis.C.; Monteiro, A.M.; D'Alge, J.C. Introdução à Ciência da Geoinformação. São José dos Campos, INPE, 2001 (2a. edição, revista e ampliada). Câmara, G.; Casanova, M.A.; Medeiros, C. B.; Hemerly, A.; Magalhães, G. Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica. Curitiba, Sagres Editora, Marco Antônio Casanova, Gilberto Câmara, Clodoveu Davis, Lúbia Vinhas, Gilberto Queiroz (ed). Bancos de Dados Geográficos. Curitiba, Editora MundoGEO, 2005.

13 Método de Avaliação Os alunos do curso serão avaliados através de: * (LAB) - 5 (cinco) relatórios de avaliação; * (TP) - 1 (um) trabalho prático. (2 partes: proposta + trabalho) O trabalho prático consta de um projeto de Geoprocessamento, que deverá demonstrar a capacidade do aluno em utilizar a tecnologia de SIG. O trabalho deverá consistir num estudo que envolva entrada de dados, análise espacial e produção de mapas. O Trabalho Prático inclui: * 1 - Apresentação Oral - (TP1) a ser entregue em formato digital. * 2 - Monografia - (TP2), no formato de relatório técnico, que deve ser entregue em formato digital e impresso. * 3 - O Banco de Dados Preparado (Digital) e seu Projeto - (BD) A Nota Final (NF) é uma ponderação dada abaixo: NF = (0.30 * P) + (0.25 * TP * TP2) - (0.20 * LAB) - (0.10 * BD) OBS.: Valor para BD - Entregue - 10 / Não Entregue - 0 Valor para LAB- Todos Entregues - 10 / Pelo Menos 1 Não Entregue - 0

14 Método de Avaliação para aqueles alunos que não atingirem 60% de aproveitamento (somando-se os pontos distribuídos nas listas de exercícios e trabalhos práticos) e que tiverem 75% ou mais da frequência durante o período letivo, será concedido um único exame especial cuja nota deverá ser somada aos pontos obtidos pelo aluno em todas atividades acadêmicas realizadas durante o período e a soma deverá ser dividida por 2. O valor resultante deverá ser superior a 6.0 para que o aluno seja aprovado.este exame constitui-se de uma prova escrita englobando toda a matéria lecionada durante o período letivo. forma de penalização: aqueles alunos que atrasarem a entrega dos trabalhos práticos ou listas de exercícios terão as notas desses trabalhos ou listas reduzidas em 20%.

15 Informações sobre Curso Material didático Dúvidas

16 As Questões das Tecnologias necessárias ao Florescimento dos Territórios Digitais...

17 Territórios Digitais A atual geração de tecnologias e usos : impõe um modelo cartográfico do espaço Restringe nossa capacidade de construção de novos entendimentos Restringe novas cartografias

18 Territórios Digitais Tecnologia como Instrumento Autonomia Tecnológica Princípio do Acesso disponibilidade de software e métodos e sua apropriação (licenças abertas Software PÚBLICO e LIVRE); Princípio da Inovação Capacidade de desenvolvimento de novos métodos e modelos; Princípio da Produtação capacidade de desenvolvimento de novas gerações de GIS,como produtos de software,que incorporem o acervo da inovação; Princípio da co-existência capacidade de envolver atores locais de mercado, empresas pequenas e médias de base tecnológica, para o desenvolvimento de produtos de software com alto valor agregado e com incorporação das inovações ;

19 Territórios Digitais Disponibilidade de Dados e Observações Habeas Data Dado Livre para Além do Sw. Livre!

20 Territórios Digitais Representações Computacionais do Espaço Geográfico

21 Territórios Digitais: Fluxos

22 Territórios Digitais: Exclusão Social em SP iex Exclusão Social 1991 Exclusão Social 2000

23 Territórios Digitais: Densidade de Ocorrências Criminais em Porto Alegre

24 Territórios Digitais: Das Superfícies de Tendência ao Risco Modelo: Modelo A Taxa em cada área é vista como um ruído do verdadeiro sinal, que seria então o Risco de Homicídio em áreas não amostradas, que precisamos resgatar. Como? Construindo o variograma do Risco! Examples of the Semivariograms Rate Measured = Raw Rate Estimated Rate = Corrected Rate -> Global Bayesian Smoother Slides: Eduardo G. Camargo, DPI/INPE, 2005

25 Representações Computacionais do Espaço Objetos Regiões poligonais Topografias Superfícies Imagens Redes Topologia das ligações Modelos funcionais Automata celular Modelos Físicos

26 Integração Localização - Atributos Praia de Boiçucanga Praia Brava Exemplo de Unidade Territorial Básica - UTB

27 Estruturas de Dados vetoriais Arcos e Nós Polígonos

28 Representações 2D Vetorial Preserva relacionamentos topológicos Preferida quando necessitamos de precisão (e.g. cadastro urbano e rural) Matricial Processos contínuos Preferida quando tratamos com dados de recursos naturais (e.g., geologia, solos, etc..)

29 Rede Contém objetos com topologia arco-nó

30 Modelos Numéricos de Terreno Imagem MNT Relevo sombreado

31 Estruturas de Dados para MNT Grade regular (matriz de reais) elemento com espaçamento fixo valor estimado da grandeza

32 Estruturas de Dados para MNT Malha triangular (TIN) conexão entre amostras estrutura topológica arco-nó

33 Estruturas de Dados para MNT 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

34 Conversão entre Representações

35 Experimentos com TerraME São Pedro vai a Cabeça de Boi, MG Tiago Carneiro, DPI/INPE

36 Os Elementos Integrados no Ambiente Computacional Desmatamento como? E1 ambiente proprietário E2 desmata f( floresta, trator) solo exposto renda possui X g( floresta, trator ) pasto é um E3 E4 trator custo capacidade depreciação posição espaço cobertura uso tipo de solo GIS

37 Serra do Espinhaço

38 Minas Gerais Visto do Espaço 2000

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40 Pon to d ev ista

41 Serra do Lobo Pico do Itacolomi do Itambé

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43 chuva chuva Pico do Itacolomi do Itambé N chuva Serra do Lobo

44 Resultado Simulação Powered by

45 Resumo Geoprocessamento Representações Computacionais do Espaço Cada representação computacional Potencial de modelar a natureza Necessidade de combinar representações Dados espaciais Localização + atributos Dependência espacial

46 Scale in TerraME Cellular space Absolute and relative space proximity relations Trajectories are maps of ordered indexes to cells R1 R2 A scale has 3 kinds of sub models: Spatial Model: cellular space + trajetoria + GPM (Generalized Proximity Matrix) Behavioral Model: hybrid automata + situated agents Temporal Model: discrete event simulators

47 Introduction: GEOMA goal Provide computational modeling support for GEOMA research areas: Environmental Physics Wetlands Biodiversity LUCC Population Dynamics Climate GEOMA network Science and Technology Ministry institutions: Deforestation Map 2000 (INPE/PRODES Project) Deforestation Forest Non-forest LNCC-Laboratório Nacional de Computação Científica MPEG-Museu Paraense Emílio Goeldi INPE-Intituto de Pesquisas Espaciais IDSM-Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá IMPA-Instituto de Matemática Pura e Aplicada CBPF-Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas

48 Main requirement: represent and model Amazon region space-time diversity of: Actors Processes Matogrosso State Speedy of change Connectivity relations Rondônia State Mato Grosso State

49 TerraME supports multi-scale model construction Nested resolutions Using Nested Scales Different resolutions in nested environments

50 Allocation Module: different resolution, variables and neighborhoods 1985 Small farms environments: 500 m resolution Categorical variable: deforested or forest One neighborhood relation: connection through roads Large farm environments: 2500 m resolution 1997 Continuous variable: % deforested Two alternative neighborhood relations: connection through roads farm limits proximity 1997

51 Simulation Results 1985 to 1997

52 Behavior is non-homogeneous in space and time