Programa de Pós-Graduação em Demografia do Cedeplar-UFMG, Belo Horizonte, 08 a 12 de Agosto de 2011 Martin Handford, Where´s Wally? Oficina-Curso: Abordagens.

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2 Programa de Pós-Graduação em Demografia do Cedeplar-UFMG, Belo Horizonte, 08 a 12 de Agosto de 2011 Martin Handford, Where´s Wally? Oficina-Curso: Abordagens Espaciais em Estudos Populacionais: Técnicas de Representação e Métodos Analíticos Aula 1[M1]- Parte 1 Aula 1[M1]- Parte 1 Fundamentos de SIG e Análise Espacial: Entre Territórios e Territórios Digitais Entre Territórios e Territórios Digitais Antônio Miguel Vieira Monteiro Silvana Amaral {miguel, silvana@dpi.inpe.br}

3 Geoprocessamento e SIG Geoprocessamento pode ser visto como o conjunto de métodos, técnicas e metodologias desenvolvidas para trabalhar sobre representações computacionais do espaço que possuem suporte operacional nos SIG- sistema computacional

4 SIG Tecnologia Fronteiriça Convergência de diferentes disciplinas onde o espaço (computacionalmente representado) é a linguagem comum. Convergência de diferentes disciplinas onde o espaço (computacionalmente representado) é a linguagem comum.

5 A pretensa interdisciplinaridade dos SIGs é obtida pela redução dos conceitos de cada disciplina a algoritmos e estruturas de dados utilizados para armazenamento e tratamento dos dados geográficos.

6 Do ponto de vista da aplicação, utilizar esta tecnologia implica em escolher as representações computacionais mais adequadas para capturar a semântica de seu domínio de aplicação. SIG: Visto a Partir da Aplicação

7 Do ponto de vista da tecnologia, desenvolver um SIG significa oferecer o conjunto mais amplo possível de estruturas de dados e algoritmos capazes de representar a grande diversidade de concepções do espaço nas diversas ‘fronteiras’. SIG: Visto a Partir da Tecnologia

8 O Desafio Como representar o espaço geográfico no computador?

9 GeoDado: Posicional O que diferencia um Dado de um Dado Espacial ? LOCALIZAÇÃO ! Dado Espacial  Geometria

10 Teoria miasmática: O lugar como determinante. Distribuir, localizar e associar. Malária em Nápoles, Vento e Mangue Lancisi, 1711 Localização Associou a ocorrência da malária mas não identificou o processo de produção da doença. (Localização) Slides de Luisa Iñiguez Rojas. Centro de Estudios de Salud y Bienestar Humanos. Universidad de La Habana. Cuba

11 (Seaman 1796) febre amarela Localização Associou a ocorrência da febre amarela, mas não identificou o processo de produção da doença (Localização)

12 Geocodificação Homicídios Dolosos, segundo local de residência da vítima Município de São Paulo Fonte: PRO_AIM 2000 20012002 19961997 1998 1999 Marcelo Nery, DPI/INPE – FAPESP, 2005

13 GeoInformação: Relacional Relacionamentos Espaciais observados entre os GeoDados. O Espaço como Categoria Analítica Geometria  Arranjo Espacial

14 Distribuição Espacial: ‘Mapeamento’ de Riscos A epidemia de cólera em Londres, século XIX, Doutor John Snow 1854 Eventos de saúde Eventos de saúde (. ) (mortes por cólera) que se concentram em algumas áreas da cidade - cluster Condições ambientais (x) (bombas de água). Possíveis fontes de risco Ruas situação geral na cidade - contexto Fonte: Barcellos,C.;2001

15 Não se conhecia a etiologia da doença Identificou o processo de ocorrência (Relação)

16 http://www.ph.ucla.edu/epi/snow/Snowpart2_files/frame.htm "…I found that nearly all the deaths had taken place within a short distance of the pump." 10 deaths lived closer to another pump3 deaths were children attending school near the Broad Street pump death 5 deaths always sent to pump in Broad Street "…I found that nearly all the deaths had taken place within a short distance of the pump."

17 Período Endêmico Relação Slides, Izabel Reis – INPE, 2009

18 Período Epidêmico Slides, Izabel Reis – INPE, 2009

19 Relacionamentos Espaciais Dependência espacial Concentrações Persistências Áreas de influência Transições (Dinâmica) Redes Estes relacionamentos podem ter uma expressão quantitativa através do estudo e caracterização das suas formas, estruturas e funções a partir de suas distribuições no espaço e no tempo.

20 Como colocar o Mundo no Computador ??? Medidas Palavras (definições) Imagens Desenhos e Mapas

21 Mapas na idade Média....

22 O Mapa de Henry de Mainz, 1110 (Orientação com Leste ao topo)

23 O Mapa de Psalter, 1225 -1250 (Orientação com Leste ao topo) Cartográfo, Desconhecido

24 O Mapa de Hereford, 1290 (Orientação com Leste ao topo) Cartográfo, Richard de Bello of Haldingham GLOSSARY OF NATURAL HISTORY AND ABNORMAL PEOPLE ANTS. Africa. Here huge ants guard golden sand. Ants dig up gold and guard it.

25 Os Mapas de Al-Idrisi's, 804/1154/1456 (Orientação com Sul ao topo) Cartográfo, Abu Abdullah Mohammed Ibn al-Sharif al-Idrisi

26 O Planisfério de Cantino, cerca de 1502 Cartográfo: Desconhecido

27 “Ele reúne dois elementos aparentemente incompatíveis num mappaemundi medieval: um mapa de referências detalhadas da Europa medieval e uma carta de enciclopédia. Nele a história e a teologia estão projetadas na imagem física do globo.” Fonte MAPAS e Texto: Marcia Siqueira de Carvalho, Depto Geociências, UEL (http://www.geocities.com/pensamentobr/inicio.html) http://www.geocities.com/pensamentobr/inicio.html

28 Hic sunt leones et dragones

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30 Colocando o Mundo no Computador: A Perspectiva Realista O mundo real existe de forma independente de nós, nossa experiência e nossa linguagem. Nós temos acesso ao mundo através de nossos sentidos e de nossos instrumentos de medida. The Construction of the Social Reality fonte: John Searle. The Construction of the Social Reality. New York, The Free Press, 1995.

31 Colocando o Mundo no Computador: A Perspectiva Realista As palavras em nossa linguagem podem ser usadas para referir-se a objetos do mundo real. Nossas afirmações são verdadeiras ou falsas dependendo de sua correspondência aos fatos do mundo. The Construction of the Social Reality fonte: John Searle. The Construction of the Social Reality. New York, The Free Press, 1995.

32 Desafios  Capturar a dependência espacial  Explicitar efeitos de escala

33 Representação Computacional Computadores  capturam modelos formais da realidade  exigem quantificação (visão reduzida)

34 Representação Computacional O que representar?  Aproximações de entidades realmente existentes (e.g. rio) (e.g. rio)  Conceitos abstratos (exclusão social, vulnerabilidade socioecologica)

35 Superfícies / Grades Regulares Dados de Área- Polígonos Geodados Eventos / Amostras Redes e Dados de Fluxo X,Y,Z

36 POPULAÇÃO EM GRADES REGULARES De Pontos, para Áreas e para Superfícies e... E o Tempo??? pontos / amostras superfície contínua / grade dados agrupados por áreas / polígonos X,Y,Z geração de centróides interpolação

37 Representações Computacionais do Espaço Objetos Regiões poligonais “Topografias”SuperfíciesImagensRedes Topologia das ligações Modelos funcionais Autômata celular Modelos Físicos

38 Estruturas de Dados e Topologia Conceito de Topologia Propriedades de um conjunto de dados espaciais que são invariantes a translação, rotação e escala Propriedades Vizinhança (“do lado de”) Pertinência (“dentro de”) Conexao (“ligado a”) A B

39 Vetores + Tabelas Dualidade entre localização e atributos Lotes geoid donocadastro IPTU 22Guimarães Caetés 768 endereço 22 250186 23BevilácquaSão João 456 110427 24 RibeiroCaetés 790 271055 23

40 Ligação entre Geometria e Atributos

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

42 Representações 2D do espaço Matriz Vetor fonte: Mohamed Yagoub

43 Representação Matricial Componentes matriz de células índice espacial para cada elemento cada célula, um ou mais valores Indica o que ocorre em cada lugar do espaço Le Li Aq Ls

44 Estrutura de uma matriz fonte: Mohamed Yagoub

45 O que representamos em uma célula? fonte: Mohamed Yagoub Célula Qualidades: “Alto, baixo” (temático) Quantidades: teor de cobre (numérico)

46 Conversão Vetorial  Matricial

47 Representação Matricial

48 fonte: Mohamed Yagoub Matrizes x Vetores

49 O problema da mistura das células fonte: Mohamed Yagoub

50 Espaço Celular Cada elemento da grade índice espacial para uma tabela Generalização de uma matriz Le Li Aq Ls

51 Modelagem Computacional Espaços celulares Componentes  conjunto de células georeferenciadas  identificador único  vários atributos por células  matriz genérica de proximidade - GPM

52 Amazônia em 2015?

53 Vetores ou Matrizes ? “Os limites desenhados em mapas temáticos (como solo, vegetação, ou geologia) raramente são precisos e desenhá-los como linhas finas muitas vezes não representa adequadamente seu caráter. Assim, talvez não nos devamos preocupar tanto com localizações exatas e representações gráficas elegantes. Assim, talvez não nos devamos preocupar tanto com localizações exatas e representações gráficas elegantes.

54 Vetores ou Matrizes ? Se pudermos aceitar que limites precisos entre padrões de vegetação e solo raramente ocorrem, nós estaríamos livres dos problemas de erros topológicos associados como superposição e intersecção de mapas.” (P. A. Burrough) (P. A. Burrough)

55 Matrizes ou Vetores?

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57 Matrizes ou Vetores? (RADAM x SRTM)

58 Matrizes ou Vetores? (RADAM x LANDSAT)

59 Importante: Importante: Conversão entre Representações

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