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Mapas cognitivos Orientadores: Ana Paula Dutra Julio DAlge Antônio Miguel Alunos: Danilo Palomo Sérgio Costa.

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1 Mapas cognitivos Orientadores: Ana Paula Dutra Julio DAlge Antônio Miguel Alunos: Danilo Palomo Sérgio Costa

2 Mapas Cognitivos Representação de como se percebe o mundo Partindo da cidade a chega-se em b em 15 minutos e em c em 30 min Qual é mais próxima? Resp: B, levando-se em conta o tempo de viagem Resp: C, levando-se em conta a distancia real entre as cidades ( a-b = 25 km e a-c = 12,5 km). Explicação: a média de velocidade na estrada que liga a-b é 100 Km/h e entre a-c é 25 km/h Objetivo: construir uma nova representação levando em conta o tempo de viagem entre duas cidades, e não mais a sua distância física

3 Visão geral do processo XY Rede UV Grade XYGrade UV 1 – A partir de um conjunto de pontos XY e uma rede, gera um conjunto de pontos UV 2 – Dado 2 conjuntos de pontos XY e UV, e uma grade XY, gera-se uma grade UV. XY – pontos com distancias reais Rede – rede viária com o atributo de velocidade média UV – pontos com as distancias baseadas no tempo de acesso Grade XY – grade regular em XY Grade UV – grade remodelada para acompanhar a deformação de UV

4 1ª fase: Gerando PONTOS UV XY – pontos com distancias reais Rede – rede viária com o atributo de velocidade média UV – pontos com as distancias baseadas no tempo de acesso XY Rede 1 – A partir de um conjunto de pontos XY e uma rede, gera um conjunto de pontos UV UV Tempo = distancia / velocidade

5 PONTOS UV: novas distâncias perímetro tempo velocidade Cognitiva tempo = perimetro / velocidade cognitiva = tempo * 100 Calculo da NOVA distância entre a e b soma da distância percorrida na rede + distancia para se atingir a e b entrar na rede ponto a ponto b ponto de entrada de b na rede Distância de b até a rede, velocidade = 60 Rede com o atributo de perímetro a coluna COGNITIVA

6 PONTOS UV: novas posições d12 novad d13 d23 4º ponto: intersecção dos círculos dos 3 pontos anteriores 3º ponto: intersecção dos círculos dos 2 anteriores 2º ponto: mesmo ângulo em relação ao 1º e com a nova distancia 1º ponto: fixo, mesma posição em xyLegenda: xyuv Pontos xy Pontos uv

7 2ª fase: Deformação da Grade XYUV Grade XYGrade UV 2 – Dado 2 conjuntos de pontos XY e UV, e uma grade XY, gera-se uma grade UV. XY – pontos com distancias reais UV – pontos com as distancias baseadas no tempo de acesso Grade XY – grade regular em XY Grade UV – grade remodelada para acompanhar a deformação de UV

8 Deformação da Grade: método Vetor xyuv Target Value = valor esperado para o ponto da grade Valor para o nó da grade Vetores (0,0) na base do ponto xy Sedes munícipais

9 Deformação da Grade: método Afim local xy uv Valor para o nó da grade Sedes munícipais Transformada Afim uma rotação duas translações dois fatores de escala um fator de não ortogonalidade u, v são as coordenadas ajustadas e x, y as coordenadas observadas Local para cada ponto da rede considera apenas as cidades mais próximas u v

10 Exemplo: Dado Regular

11 Exemplo: Dado Regular Deformado Afim Vetores

12 Dado Real Sedes Municipais e estradas na região norte Pontos XY Pontos UV

13 Dado Real

14 Fig: Método VetoresFig: Método Afim

15 Minas Gerais - Vetores Pontos XY Pontos UV

16 Minas Gerais - Afim Pontos XY Pontos UV

17 Conclusões Melhor decodificação dos dados espaciais Visualização de mapas de viagem Escolha visual da melhor rota

18 Trabalhos Futuros Deformação de outros dados relacionados a transformação Rede viária Limites de município Imagem Seleção de melhores pontos de controle no método Afim Centralizar a transformação em uma cidade desejada


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