Geoprocessamento. Aula 8 SIG: conceitos e exemplos. Maio de 2017 P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI
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- Heitor Dreer Henriques
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1 Geoprocessamento Aula 8 SIG: conceitos e exemplos Maio de 2017 P ROF. JOSÉ ALBERTO QUINTA NILHA P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI
2 Estrutura da Aula Conceitos: ente, atributo, dado, modelo, mapa, abstração cartográfica, escala, topologia Universos: ontológico, formal, estrutural e implementação estrutural: matriz, vetor, topologia
3 Sugestão de Bibliografia BURROUGH, P. A.; MCDONNELL, R. A. Principles of geographical information systems. New York: Oxford University Press, p. CÂMARA, G; DAVIS, C.; MONTEIRO, A.M. (ed). Introdução à Ciência da Geoinformação. São José dos Campos, INPE, (Disponível online: CASANOVA, Marco (Org.) ; CÂMARA, G. (Org.) ; DAVIS, Clodoveu (Org.) ; VINHAS, Lúbia (Org.) ; QUEIROZ, Gilberto Ribeiro (Org.). Bancos de Dados Geograficos. 1. ed. Curitiba: Editora Mundo Geo, v p. (Disponível online: LONGLEY, P. A., GOODCHILD, M. F., MAGUIRE, D. J., & RHIND, D. W. (2013). Sistemas e ciência da informação geográfica. Bookman.
4 O que há de especial em dados geográficos?
5 O que há de especial com dados espaciais? Dados geográficos localização e atributos Localização representar a superfície terrestre relação espacial com outros dados Atributos descrevem o fenômeno representados em um banco de dados Fonte: INPE
6 O Que é SIG? Sistemas que visam a coleta, armazenamento, manipulação, análise e apresentação de informações sobre entes de expressão espacial.* Aqueles para os quais localização, forma, posição, conectividade etc. são relevantes.* 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.** (*) segundo Rodrigues (1986) (**) segundo Câmara (2004) 6
7 O que é SIG 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. (Dangermond) Conjunto de ferramentas para coletar, armazenar, recuperar, transformar e visualizar dados sobre o mundo real com um determinado propósito (Burrough, 1986) 7
8 SIG para Mineração: diferentes camadas de informação Norbert Ott et al. Geosphere 2006;2: La Escondida mining district by Geological Society of America
9 SIG para Mineração Coleta de dados: GPS Dispositivos móveis Internet Gerenciamento, análise e visualização de dados Infraestrutura física: Dutos (oleoduto) Redes de energia Estradas Impactos Ambientais Visualização de dados espacializados: Geofísica Geoquímica Geologia Medidas radiométricas Depósitos minerais 9
10 SIG para Mineração Prospecção Explorar geologia e localizar pontos para exploração. SIG: compilar, visualizar, modelar grandes volumes de dados interdisciplinares. Fonte: Esri 10
11 SIG para Mineração Planejamento: Perfuração Transporte de material Fonte: Esri 11
12 SIG para Mineração SIG na WEB: Compartilhar dados dentro da empresa ou com contratantes Fonte: Esri 12
13 SIG para Mineração 13
14 SIG para Mineração 14
15 SIG para Mineração 15
16 SIG para Mineração 16
17 SIG para Mineração 17
18 SIG para Mineração 18
19 SIG para Mineração 19
20 SIG para Mineração 20
21 SIG para Mineração Cadastral British Columbia e-commerce Aquisição de títulos e direitos de mineração: Indústria de exploração mineral Agentes autorizados Marco Regulatório 21
22 SIG para Mineração 22
23 SIG para Mineração Mineração de ouro Brimstone Mining (Montana/EUA) 1930 top Buscando novas reservas potenciais 3D atributos de elevação e altura Mapas estáticos de vários níveis (1.400 feet) Compilação de múltiplas fontes Direções pouco exploradas Orientação para perfuração Planejar e apresentar para investidores 23
24 SIG para Mineração 24
25 SIG para Mineração 25
26 SIG para Mineração 26
27 CONCEITOS
28 Ente O que existe, o que é. Ser, coisa ou objeto. Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
29 Atributo Qualidade ou característica de um ente Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
30 ? Ente Atributo Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
31 36 metros de cintura, a Árvore de Santa María del Tule, localizada no estado de Oaxaca, México. Fonte: adaptado de Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
32 A sequoia de 82,6 metros de altura, 25,9 metros de diâmetro, toneladas e aproximadamente anos se encontra no Sequoia National Park, California, EUA. Fonte: adaptado de Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
33 Atributo A relevância do atributo não é intrínseca ao ente Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
34 A relevância de um atributo - está na mente de quem observa - está associado a um propósito - está associado a uma representação da realidade Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
35 Dado - É a medida do atributo 82 m Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
36 Ente Atributo Dado Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
37 MODELOS Modelo: representação útil para um dado propósito Heliocentrico Geocentrico Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
38 Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
39 Em sistemas computacionais, o modelo não é uma das maneiras de enxergar o mundo, é a única. MODELADOR COMPUTADOR USUARIO Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
40 MODELOS Conceitos associados: redução (*), abstração, seleção, classificação, definição etc. Tipos de modelo: verbais, gráficos, análogos, matemáticos, computacionais etc. (*) texto Borges Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
41 O que é um mapa? Modelo simplificado da realidade. Uma representação, normalmente em escala, de uma seleção de entidades abstratas relacionadas com a superfície da Terra. Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
42 Tipos de mapa Carta topográfica representação de superfícies Mapas temáticos conceitos qualitativos (uso do solo, clima) Mapas cadastrais e redes localização de objetos do mundo (lotes) Imagens de satélite informação indireta sobre a realidade Fonte: LabGEO EPUSP
43 Mapas Coropléticos São Paulo Renda per Capita 96 distritos São Paulo Renda per Capita 270 zonas OD Fonte: DPI/INPE
44 Superfícies de Tendência iex Exclusão Social 1995 Exclusão Social 2002 Fonte: DPI/INPE
45 Fluxos Fonte: DPI/INPE
46 ABSTRAÇÃO CARTOGRAFICA Seleção das feições do mundo real a serem incluídas Classificação das feições relacionadas em grupos Simplificação de feições Simbolização para representar as diferentes classes de feições Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
47 CONCEITO DE ESCALA Escala: a razão entre distâncias no mapa e a correspondente distância no mundo real Escala grande: mostra detalhes, pequenas feições Ex : 1:5.000 Escala pequena: somente grandes feições Ex : 1: Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
48 CONCEITO DE ESCALA A escala comanda não somente como feições serão mostradas mas quais Escalas variadas para diferentes propósitos Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
49 Uso de Mapas - analise - manutenção - operação - monitoramento - planejamento -... Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
50 Propósito Uso de Mapas - analise - manutenção - operação - monitoramento - planejamento -... Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
51 Modelos CONSTRUÇÃO OPERAÇÃO MANUTENÇÃO LOCAÇÃO... MUNDO REAL MODELO LEVANTAMENTO GEODESICO SENSORIAMENTO PESQUISAS... Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
52 Modelos MUNDO REAL MODELO CONCEITOS METODOS TECNOLOGIA Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
53 Modelos Modelos Digitais de Terreno Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
54 DADOS? ENTES MODELOS ATRIBUTOS SISTEMAS PROPÓSITO Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
55 ENTES PROPÓSITO ATRIBUTOS DADOS MODELOS INFORMAÇÃO Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
56 As maiores árvores bom candidato altura 80 m Árvore alta bom Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
57 ENTES ESPACIAIS PROPÓSITO ATRIBUTOS DADOS MODELOS SIG INFORMAÇÃO Fonte: Marcos Rodrigues, LabGEO EPUSP
58 Representações do mundo real fonte: INPE
59 Representações do mundo real fonte: INPE
60 Representações do mundo real fonte: INPE
61 Representações do mundo real fonte: INPE
62 Representações do mundo real fonte: INPE
63 Representações do mundo real Divisão distrital Zonas OD97 Zonas OD2007
64 Representações do mundo real Renda Emprego Não alfabetizados fonte: INPE
65 Processo de Representação Computacional Decisões concretas Atributos Que medidas caracterizam os dados? Partição geométrica do espaço Que estruturas de dados são necessárias? Escala Qual o nível de detalhe? Análise Que procedimentos de extração de informação serão utilizados? Fonte: DPI / INPE
66 Representação Computacional 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) Fonte: DPI / INPE
67 Processo de Representação Computacional Universo Universo Universo Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Formal: entidades (objetos) x distribuições (campos) Estruturas de dados: matrizes, vetores Implementação: código em linguagem de computador Fonte: DPI / INPE
68 Processo de Representação Computacional Universo Universo Universo Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. lote objeto vetor (poligono, tabela) Lista de coord. Fonte: DPI / INPE
69 Processo de Representação Computacional Universo Universo Universo Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Formal: entidades (objetos) x distribuições (campos) Estruturas de dados: matrizes, vetores Implementação: código em linguagem de computador Fonte: DPI / INPE
70 Ontologias Uma ontologia é uma descrição explícita de um domínio: conceitos propriedades e atributos de conceitos restrições sobre propriedades e atributos Uma ontologia define um vocabulário comum um entendimento compartilhado Fonte: DPI / INPE
71 Diferentes Visões Fonte: DPI/INPE apud Frederico Fonseca
72 Diferentes Conceitualizações Fonte: DPI/INPE apud Frederico Fonseca
73 Processo de Representação Computacional Universo Universo Universo Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Formal: entidades (objetos) x distribuições (campos) Estruturas de dados: matrizes, vetores Implementação: código em linguagem de computador Fonte: DPI / INPE
74 Universo formal Campos (variáveis geográficas contínuas) mapa temático modelo numérico do terreno Imagem Objetos (variáveis geográficas discretas) linhas de transmissão quadras Fonte: DPI / INPE
75 Processo de Representação Computacional Universo Universo Universo Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Formal: entidades (objetos) x distribuições (campos) Estruturas de dados: matrizes, vetores Implementação: código em linguagem de computador Fonte: DPI / INPE
76 Representação: Vetor x Matriz Vetorial relacionamentos topológicos associação de atributos a elementos gráficos eficiência de armazenamento Matricial conjunto de células matriz de células, composta por linhas e colunas, geograficamente referenciadas por um sistema de coordenadas processamento x armazenamento Fonte: adaptado de DPI / INPE
77 Representação: Vetor x Matriz 77
78 Representação Vetorial Fonte: Mohamed Yagoub apud DPI / INPE
79 Representação Matricial Fonte: Mohamed Yagoub apud DPI / INPE
80 Vetorial x Matricial Fonte: Mohamed Yagoub apud DPI / INPE
81 Vetorial x Matricial Fonte: Mohamed Yagoub apud DPI / INPE
82 Vetorial x Matricial Y X,Y X,Y X,Y X,Y X,Y X
83 Conversão entre Representações Fonte: DPI/INPE
84 X,Y,Z X,Y,Z X,Y,Z X,Y,Z PONTOS / AMOSTRAS / OCORRÊNCIA X,Y,Z SUPERFÍCIE CONTÍNUA / MATRICIAL DADOS AGRUPADOS POR ÁREAS / POLÍGONOS REDES / FLUXO Fonte: DPI/INPE
85 GEOBANK
86 Obrigada!!!
87 Bibliografia CÂMARA G., DAVIS C., MONTEIRO A.M.V. Introdução à ciência da geoinformação. (2004). Acesso em Disponível em: LONGLEY, P. A., GOODCHILD, M. F., MAGUIRE, D. J., & RHIND, D. W. (2013).Sistemas e Ciência da Informação Geográfica. Bookman.
88 Bibliografia DAVIS, Clodoveu (Org.) CÂMARA, Gilberto (Org.) ;; MONTEIRO, Antonio M. V. (Org.). Introdução à Geoinformática. INPE. Cap 7: Modelagem Numérica de Terreno Disponível online: GROHMANN, Carlos H; RICCOMINI, Claudio; STEINER, Samar S. Aplicações dos Modelos de Elevação SRTM em Geomorfologia Disponível online: GA.pdf
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