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GEOPROCESSAMENTO PARA APLICAÇÕES
AMBIENTAIS E CADASTRAIS
Universidade do Estado de Santa Catarina
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
Profa. Adriana Goulart dos Santos
Aula 2
o INTRODUÇÃO A SIG
o MODELAGEM DE DADOS
Indicação de texto complementar sobre o
assunto da aula 2:
http://www.dpi.inpe.br/gilberto/tutoriais/gis_am
biente/2modelo.pdf
Por que usar Geoprocessamento?
Porque trabalha-se com informações que possuem uma
componente geográfica, ou seja, estão localizadas em
algum ponto da superfícies terrestre
Geoprocessamento representa a área do conhecimento
que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para
tratar a informação geográfica
“Se ONDE é importante para seu negócio,
Geoprocessamento é sua ferramenta de trabalho”
GEOPROCESSAMENTO
Quando os dados espaciais são organizados,
analisados, interpretados e apresentados de
forma útil para um problema de tomada de
decisão específico, se transformam em
informação espacial
Através da ferramenta SIG
Dados espaciais:
Possuem uma natureza dual: localização
geográfica e atributos descritivos
Localização geográfica: representa onde o
fenômeno ocorre na superfície da Terra
Atributos descritivos: descrevem o
fenômeno
SIG
Sistemas de Informação Geográfica (SIG ou GIS) são
as ferramentas computacionais usadas para
Geoprocessamento.
Característica forte é a capacidade de integrar dados
geográficos vindos de diversas fontes em uma mesma
base
O SIG deve oferecer o conjunto mais amplo possível de
estruturas de dados e algoritmos capazes de representar
a grande diversidade de concepções do espaço
Principais características de um SIG:
Inserir e integrar numa base de dados, informações
espacias de diferentes naturezas;
Oferecer mecanismos para manipulação, análise,
consulta, recuperação, visualização e plotagem dos
dados.
Estrutura geral de um SIG:
Funcionalidades de um SIG:
Exemplo motivador: “The Potteries” (“As Ceramistas”)
conjunto de 6 cidades da Inglaterra
com diversas indústrias relacionadas a cerâmica
A região se desenvolveu durante
a revolução industrial inglesa
As comunidades locais produziam
produtos de alta qualidade, mesmo
em condições menos favoráveis
Inventário de recursos:
Dado o patrimônio cultural da área, a indústria local
de turismo é significante
Um SIG pode sobrepor dados
sobre pontos de interesse cultural,
equipamentos de recreação
presentes na região e combiná-los
com detalhes de infraestrutura
de transporte e hospedagem
Análise sobre redes:
Deseja-se encontrar uma rota,
usando as rodovias principais,
para visitar cada cidade
(e o Museu da Cidade) uma vez,
minimizando o tempo de viagem.
É necessário uma rede que diga
o tempo de viagem entre as cidades.
Gerado a partir do tempo médio
de viagem nas vias principais
mostradas no mapa.
Análise sobre redes:
Algoritmo do caixeiro viajante:
Construir uma rota de peso mínimo
que visite cada nó da rede pelo
menos uma vez.
Pode ser dinâmica: associa-se
pesos aos arcos da rede e
calculando a rota ótima
considerando condições
das estradas que podem variar
no tempo.
Sobreposição de camadas:
Determinar o potencial de
diferentes localizações
para a extração de areia e
cascalho
Apresentar e analisar dados de
diferentes fontes:
Geologia
Estrutura urbana
Lençol freático
Rede de transporte
Preço da Terra
Zoneamento
Localização dos depósitos de areia e
cascalho
Análises espaços-temporais:
Consultas espaço-temporais
Quais ruas mudaram de nome?
Quais ruas mudaram sua referência espacial?
Quando foi a última vez que se registrou a existência da
companhia Cobridge Brick Works?
1878 1924
Resumo das análises espaciais:
Localização: Onde está...?
Quais as áreas com declividade acima de 20%?
Condição: Qual é...?
Qual a população desta cidade?
Tendência: O que mudou...?
Esta terra era produtiva há cinco anos atrás?
Resumo das análises espaciais:
Roteamento: Qual o melhor caminho...?
Qual o melhor caminho para a linha do metrô?
Padrões: Qual o padrão...?
Qual a distribuição da dengue em Fortaleza?
Modelos: O que acontece se...?
O que acontece com o clima se desmatarmos a Amazônia?
A fim de executarmos as análises espaciais
em um SIG necessitamos inserir nossos
dados no sistema de maneira organizada
Modelagem de dados
Como traduzir o mundo real para o mundo
computacional ?
Uma proposta de modelagem - Paradigma dos 4 universos:
Mundo Real: fenômenos a serem representados (cadastro urbano,
vegetação, solos)
Universo Conceitual: distinção entre classes formais de fenômenos
contínuos e objetos individualizáveis (campos e objetos)
Universo de Representação: diferentes representações geométricas
(matrizes e vetores)
Universo de implementação: estruturas de dados e linguagens de
programação (R-tree e Quad-tree)
Universo do mundo real
Geoprocessamento manipula dados de diversas
naturezas e obtidos de diferentes fontes
• São organizados na forma de camadas
Podem ser categorizados em:
Dados temáticos
Dados cadastrais
Dados de redes
Modelos numéricos de terreno
Imagens de sensores remotos
Tipo de dados
Temáticos: informações qualitativas sobre o espaço. Ex: Mapa de uso do
solo ou Mapa de vegetação
Numéricos: informações quantitativas sobre o espaço. Ex: Grade com
valores de altimetria
Imagens: informações numéricas obtidas por sensores remotos. Ex:
Fotografias aéreas, imagens de satélites e radares
Cadastrais: informações sobre objetos discretos do mundo. Ex: Lotes
urbanos com sua localização e seus atributos.
Mapa de Redes: informações sobre objetos discretos que forma redes.
Ex. Rede elétrica (postes e linhas de transmissão)
Dados temáticos
Distribuição espacial qualitativa da grandeza ou atributo em estudo
Os valores da grandeza podem ser:
nominal: lista de valores. Ex. possíveis classes de vegetação em um mapa
de vegetação {floresta, cerrado, desmatamento}
ordinal: escala de medida. Ex. fatias de declividade {0-5%, 5-10%, 10-15%,
15-30%, >30%}
Dados cadastrais
Contém informações sobre objetos discretos do mundo
Exemplos: cadastros de países, de lotes, de propriedades rurais
Dados cadastrais
Referência geográfica é dada por uma geometria associada a cada objeto.
Geometrias podem ser nós, arcos ou polígonos
Dados de rede
Em Geoprocessamento, o conceito de "rede" denota as informações associadas
aos seguintes tipos de dados:
• Serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone;
• Redes de drenagem (bacias hidrográficas);
• Rodovias.
Dados numéricos (MNT)
Distribuição espacial quantitativa da grandeza em estudo (altimetria, teor de
minerais no solo, etc..)
Entre os usos de modelos numéricos de terreno, pode-se citar (Burrough, 1986):
(a) Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;
(b) Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;
(c) Cômputo de mapas de declividade e exposição para apoio a análises de
geomorfologia e erodibilidade;
(d) Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas;
(e) Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).
Imagens
Informações numéricas obtidas por sensores remotos.
Ex. imagens de satélites e fotografias aéreas
Elemento de imagem é chamado pixel.
O valor numérico atribuído a cada pixel é proporcional à
energia eletromagnética refletida ou emitida pela área da
superfície terrestre correspondente
Universo conceitual: campo ou geo-campo
Os geo-campos podem ser especializados em:
• TEMÁTICO - dada uma região geográfica R, um geo-campo
temático associa a cada ponto do espaço um tema de um
mapa (p.ex. um geo-campo de vegetação é caracterizado pelo
conjunto de temas {floresta densa, floresta aberta,
cerrado, ...};
• NUMÉRICO - dada uma região geográfica, um geo-campo
numérico associa, a cada ponto do espaço, um valor real
(p. ex. um mapa de campo magnético ou mapa de
altimetria);
• DADO_SENSOR_REMOTO - esta classe é uma
especialização de NUMÉRICO, obtida através de
discretização da resposta recebida por um sensor (passivo
ou ativo) de uma área da superfície terrestre. Geo-campo temático (solos)
Universo conceitual: objeto ou geo-objeto
Geo-objetos
Um geo-objeto pode possuir múltiplas representações dependendo da
projeção cartográfica, escala ou instante de tempo
Universo conceitual: objetos não espaciais
Um objeto não-espacial é um objeto que não possui localizações espaciais
associadas
o Informações não georeferenciada agregada a um SIG
Exemplo de ligação entre geo-objeto e objeto não-espacial.
Resumo do universo conceitual
Universo conceitual
Definições:
Região Geográfica (R) - uma superfície qualquer pertencente ao espaço
geográfico, que pode ser representada num plano vetorial ou reticulado,
dependente de uma projeção cartográfica
Plano de informação - suporte para a representação geográfica de
diferentes tipos de dados geográficos
- É o lugar geométrico de um conjunto de dados geográficos = um geo-campo
ou um mapa de geo-objetos
Banco de Dados Geográficos - composto por conjuntos de planos de
informação, um conjunto de geo-objetos e um conjunto de objetos não-
espaciais
Módulos do SPRING
- Módulos do SPRING
- Modelo de Dados do SPRING
- Procedimentos Iniciais
Módulos do SPRING
- Impima - leitura e conversão de imagens
- Spring - entrada, análise e manipulação dos
dados
- Scarta - elaboração de cartas (layout)
IMPIMA Módulo do Spring
Objetivo: Converter toda ou parte (recortar) de
imagens e salvar no formato SPG para ser registrada.
SPRING Módulo do Spring
SPRING
PARA EXECUTAR OS EXERCÍCIOS DO CURSO:
Instalar o SPRING : arquivo "instala_spr.x.x.exe"
Instalar os dados para os exercícios práticos : arquivo
"Curso_Geo.zip"
Utilizar as imagens dos satélites Landsat7 e CBERS2
que estão respectivamente nas pastas
"Imagens_CBERS" e "Imagens_Landsat_GLCF".
SCARTA Módulo do Spring
Modelo de dados do Spring
Como serão modelados os diversos dados?
Quais tipos de categorias de dados serão criadas?
Qual a área a ser trabalhada?
Quais os mapas (PI’s) da área de trabalho?
Quais as representações dos mapas?
o Depósito de informações do SPRING
SGDB (Access, Dbase, Oracle8i, MySQL, PostgreSQL,
SQLite) para armazenar tabelas do sistema e do usuário
Mapas – Dados espaciais em formato proprietário do
SPRING
o Pode-se definir vários BD (apenas um ativo)
o Um banco não está relacionado a uma área geográfica
o Um BD pode conter vários Projetos o C:\springdb\Banco – um sub-diretório (pasta) no sistema de arquivos.
Banco de dados Modelo de dados do Spring
Nota: O sistema ativa automaticamente o último
banco manipulado ou um pré-determinado
o Define os diversos tipos de dados (ou categorias de dados)
o Agrupa grandezas geográficas semelhantes em um único modelo.
o Uma categoria é comum aos vários Projetos criados no Banco de Dados.
Uso_Terra (Temático), Solo (Temático)
Imagem_TM (Imagem), Foto_8000 (Imagem)
Altimetria (MNT)
Cadastro_Rural (Cadastral)
Logradouros (Rede)
C:\springdb\Banco\Categorias
– arquivos (tabelas) debaixo do diretório do banco
Modelo de dados Modelo de dados do Spring
Define a região de interesse:
Área geográfica definida por um retângulo no espaço
Tem uma projeção cartográfica e
Contém um conjunto de Planos de Informações (PI’s) do mesmo
tamanho ou menor que a região geográfica, em escalas específicas.
C:\springdb\Banco\Projeto
– um sub-diretório (pasta) do diretório do banco
Projeto Modelo de dados do Spring
Nota: O sistema ativa automaticamente o último
projeto manipulado ou um pré-determinado
Representa o espaço geográfico com características básicas comuns
definidas pela categoria do dado
Condição: existência de um Projeto e da Categoria do Dado
Cada PI está associado apenas a uma categoria
Uma categoria define o tipo de dado de vários PI’s
Ex: - Mapas de Uso de 1970 e 1980 (Temático)
- Bandas 3, 4 e 5 do Landsat (Imagem)
- Mapa altimétrico (MNT)
- Mapa de fazendas (Cadastral)
- Mapa de Logradouros (Rede)
C:\springdb\Banco\Projeto\PI.lin
– corresponde a arquivos debaixo do diretório do projeto
* Sempre existirá um PI ativo no Painel de Controle.
Plano de informação Modelo de dados do Spring
NÃO ESPACIAL
Tabela de dados alfanuméricos sem vínculo com geometria, mas que pode se
conectar com uma tabela de objeto por um atributo comum.
Pode ter várias representações gráficas em planos cadastrais e/ou redes.
Objeto e não espacial Modelo de dados do Spring
• Define uma subdivisão específica de uma categoria do modelo temático
• Armazena atributos de apresentação (cor e preenchimento)
Todas as Classes de uma categoria são comuns a quantos projetos existirem no
banco de dados
Classe Temática Modelo de dados do Spring
Ex:
Classes de Uso_Terra (Mata, Capoeira, etc)
Drenagem (Principais, Secundários, etc)
Solo (Podzólico, Latosolo)
* Se alterar o visual de uma classe
temática, todos PI’s de qualquer projeto
do mesmo banco sofrerão a alteração.
Cl 1
Cl 2 Cl 3
Resumo do modelo de dados Spring
Exercício 1.1
Reconhecimento do Universo Real usando o SPRING
Banco: Modelo_Dados
Projeto: Sao_Paulo
Universo de Representação
Define as possíveis representações geométricas que
podem estar associadas aos modelos do universo
conceitual. Podem ser de dois tipos:
Vetoriais
Matriciais
Representação Vetorial
A localização e a aparência gráfica dos objetos são representadas por um
ou mais pares de coordenadas
o Coordenadas e atributos descrevem o elemento
o Elementos da representação vetorial podem ser compostos
Representação Vetorial
• Componentes de uma representação vetorial: ponto, linha, região
• Ex: Região M={1,2,3,4,5}, formada pelas linhas 1, 2, 3, 4 e 5
Topologia: descreve relações espacial entre objetos invariante a rotação e
translação. Ex.: Toulose fica Dentro da região M
• Arco-Nó -Representa uma rede linear conectada -Nó: representa a intersecção entre linhas, são os pontos iniciais e finais -Todas as linhas conectadas • Arco-Nó-Polígono
-Representa elementos gráficos do tipo área ou partições do espaço
Topologia – Estrutura de dados
Representação Matricial
Espaço é representado por uma superfície plana, decomposto em
porções do terreno chamadas de células
Matriz P(m,n): m colunas e n linhas, definindo m x n células,
onde cada célula possui o valor ou tipo do atributo
Dimensão de cada célula é chamada de resolução
• Vetorial o preserva relacionamentos topológicos o associa atributos a elementos gráficos o melhor exatidão e eficiência de armazenamento
• Matricial o fenômenos variantes no espaço o adequado para simulação e modelagem o processamento mais rápido e simples o maior gasto em armazenamento
Comparações entre representações
Representações para MNT
Grade regular (matriz de reais)
elemento com espaçamento fixo
valor estimado da grandeza
Representações para MNT
Grade triangular (TIN)
conexão entre amostras
estrutura topológica arco-nó-polígono
Representações para MNT
Resumo das representações
Universo da representação
Exercício 1.2
Reconhecimento do universo de representação dos mapas
Banco: Modelo_Dados
Projeto: Sao_Paulo
Exercício:
Exercício:
Exercício 1.3
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