MODELAGEM E CRIAÇÃO DE BANCOS DE DADOS

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1 MODELAGEM E CRIAÇÃO DE BANCOS DE DADOS Anderson Reis Soares Relatório de atividades sobre o Laboratório 1 da disciplina de Introdução ao Geoprocessamento (SER-300) do Curso de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. INPE São José dos Campos 2015 INPE São José dos Campos 2015

2 Introdução A atividade realizada como forma de contato inicial e para uso básico do software SPRING (5.2.7). Este é um software de SIG (Sistema de Informações Geográficas) desenvolvido pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas espaciais) na divisão de processamento de Imagens (DPI). Foram desenvolvidas diversas atividades, entre elas modelagem do banco de dados, importações de dados geográficos, manipulação de dados através de linguagem LEGAL e classificação de imagem. Exercício 1 Modelagem do Banco OMT-G para SPRING Nesta etapa foi realizada a criação do Banco de Dados (Figura 1) e do Projeto, no qual a partir do modelo dados foi criado e os dados inseridos. Figura 1: Criação do banco de dados.

3 Figura 2. Criação das categorias. Exercício 2 Importando Limite do Distrito Federal O limite do Distrito Federal que está no formato Shapefile, foi convertido para ASCII- SPRING, formato proprietário do SPRING. Passo 1 - Converter o arquivo Shapefile para ASCII-SPRING Figura 3. Tela de conversão. Passo 2 Importação do arquivo ASCII-SPRING.

4 Figura 4. Tela de importação e limite representado após a importação. analisada. Em seguida foram realizados processamentos de ajuste e poligonação do limite da área Figura 5. Processo de ajuste. Figura 6. Polígono gerado.

5 Exercício 3 Importação dos Corpos de Água Em seguida foram adicionados os corpos d água, seguido de associação à classe temática (Figura 7). Figura 6. Polígonos dos corpos d água Exercício 4 Importação dos Rios a partir de arquivo Shapefile Os arquivos em shapefile de drenagem principal e secundária foram incorporados em modelo de dados cadastral, de acordo com a Figura 8. Figura 8. Rios

6 Exercício 5 Importação das escolas a partir de arquivo Shapefile Após o processo de importação dos Rios, foram importados a base cadastral contendo informações sobre as escolas do Distrito Federal. Figura 9. Escolas e limite do Distrito Federal. Exercício 6 Importação das regiões administrativas a partir de arquivos ASCII-SPRING administrativas. Em seguida a base cadastral de Unidades Políticas, foram incorporadas a base das regiões Figura 10. Regiões administrativas.

7 Figura 11. Importação do arquivo de identificadores. Figura 12. Polígonos após a importação dos atributos contidos no arquivo.tab. Exercício 7 Importação das Rodovias a partir de arquivos ASCII-SPRING Nesse exercício foram importadas as Rodovias (Figura 13), além de arquivos, contendo os pontos internos as linhas para que fosse possível identificá-las (Rodovia_NETOBJ.spr) e a tabela com atributos descritivos (Rodovia_TAB.spr - Figura 14).

8 Figura 13. Traçado das Rodovias. Figura 14. Informações contidas na linha após importação. Exercício 8 Importação dos dados de altimetria a partir de arquivos DXF Nessa etapa foram importados os dados de altimetria (Figura 15) através de arquivos DXF contendo as curvas de nível e os pontos cotados em seguida foram geradas as toponímias para os dados.

9 Figura 15. Dados de altimetria. Exercício 9 Geração de grade triangular- TIN Com base nos dados altimétricos importados e com a importação da drenagem de arquivo DXF, foi gerado uma grade triangular (Figura 17) a partir deste novo plano de informação como linha de quebra, Figura 16. Figura 16. Processo de geração de TIN com linha de quebra.

10 Figura 17. Processo de ajuste. Exercício 10 Geração de grades retangulares a partir do TIN Nesta etapa a interpolação TIN foi convertida para uma grade regular com espaçamento 20x20m (Figura 18). Figura 18. Grade regular gerada a partir do TIN. Exercício 11 - Geração de Grade de Declividade e Fatiamento Foi criado uma grade de declividade em graus (Figura 19), que seguida foi fatiada para criação de uma imagem classificada de declividade, Figura 20.

11 Figura 19. Grade de declividade Figura 20. Imagem de declividade. Exercício 12 - Criar Mapa Quadras de Brasília Nesta etapa foi inserida a base cadastral com limites das quadras de Brasília (Figura 21), que foi posteriormente, combinada com uma tabela informação, Figura 22.

12 Figura 21. Base cadastral de quadras. Figura 22. Base cadastral após junção tabular. A partir dos dados inseridas algumas manipulações foram realizadas, além disso foram criados gráficos em função das informações contidas nas tabelas (Figuras 23, 24 e 25).

13 Figura 23. Geração de histograma. Figura 24. Geração de gráfico de dispersão.

14 Figura 25. Geração de gráfico de pizza. Exercício 13 Atualização de Atributos utilizando o LEGAL Neste exercício foi gerado um novo atributo na tabela das quadras, Figura 27. Os valores inseridos foram recuperados através de um operador zonal MediaZonal, implementado na linguagem LEGAL (Figura 26). O dado utilizado para obtenção dos dados de declividade foi a grade gerada no exercício 11. Figura 26. Algoritmo LEGAL

15 Figura 27. Resultado após execução do algoritmo. Exercício 14 Importação de Imagem Landsat e Quick-Bird Neste exercício foram importadas ao banco de dados imagens do sensor ETM+ do satélite Landsat-7 e uma imagem sintética do satélite Quick Bird (Figura 28). Figura 28. Sobreposição de imagens ETM+ e Quick Bird. Exercício 15 - Classificação supervisionada por pixel

16 Neste exercício foi realizada uma classificação do uso do solo com base nas imagens do sensor ETM+ importados no exercício 14. Os procedimentos realizados foram: - Criação de uma imagem sintética de fundo, Figura 29; - Criação de um arquivo de contexto; - Treinamento amostragem, Figura 30; - Análise das amostras; - Classificação da imagem; - Pós-classificação; - Mapeamento para o modelo temático, Figura 31. Figura 29. Geração de imagem sintética.

17 Figura 30. Obtenção das amostras. O desempenho geral da classificação foi de 98,88 % e a estatística KHAT foi de 98,53%.

18 Figura 31. Imagem classificada.