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Metodologias para Aplicações Ambientais Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos.

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1 Metodologias para Aplicações Ambientais Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)

2 Aquisição de Dados Aquisição de Dados –Dados espaciais –Dados não espaciais Sistematização do Processo Decisório Sistematização do Processo Decisório Modelagem Conceitual Modelagem Conceitual Modelagem Espacial Modelagem Espacial –Pré-processamento –Desenvolvimento do Modelo –Implementação Avaliação de resultados Avaliação de resultados ConteúdoConteúdo

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4 Aquisição de Dados Aquisição de Dados –Dados espaciais –Dados não espaciais Sistematização do Processo Decisório Sistematização do Processo Decisório Modelagem Conceitual Modelagem Conceitual Modelagem Espacial Modelagem Espacial –Pré-processamento –Desenvolvimento do Modelo –Implementação Avaliação de resultados Avaliação de resultados ConteúdoConteúdo

5 Exemplos de dados em Geoprocessamento Exemplos de dados em Geoprocessamento Mapas Mapas Tabelas (planilhas) Tabelas (planilhas) Imagens de Satélite Imagens de Satélite Fotos Aéreas Fotos Aéreas Cadastros Multifinalitários Cadastros Multifinalitários Relatórios Relatórios Textos Textos Aquisição de Dados

6 Os dados podem ser: Os dados podem ser: Analógicos Analógicos –Ex: relatórios impressos, livros, fichas cadastrais, etc; Digitais Digitais –Ex: disponíveis na internet, cd´s, dvd´s, etc; Empíricos Empíricos –Ex: consultas a especialistas, ponderações, etc;......

7 Cartografia impressa e digital Aquisição de Dados

8 Topografia Sensoriamento Remoto Aerofotogrametria GPS

9 Aquisição de Dados Fontes de dados para geoprocessamento: Fontes de dados para geoprocessamento: Órgãos Públicos Órgãos Públicos Instituições de Pesquisa e Ensino Instituições de Pesquisa e Ensino Internet: Internet: – – – –...

10 Aquisição de Dados Todos os dados relevantes devem ser reunidos, independentes de seus formatos e tipologias; Todos os dados relevantes devem ser reunidos, independentes de seus formatos e tipologias; A informação a ser coletada depende diretamente do problema a ser solucionado ou das decisões a que se pretende dar suporte com o SIG; A informação a ser coletada depende diretamente do problema a ser solucionado ou das decisões a que se pretende dar suporte com o SIG;

11 Aquisição de Dados Nesta fase, órgãos e instituições públicos e privados podem ser consultados, bem como publicações que apresentem algum tipo de informação relevante Nesta fase, órgãos e instituições públicos e privados podem ser consultados, bem como publicações que apresentem algum tipo de informação relevante; Especialistas também podem ser consultados e suas observações sobre os dados armazenadas; Especialistas também podem ser consultados e suas observações sobre os dados armazenadas;

12 Aquisição de Dados Aquisição de Dados –Dados espaciais –Dados não espaciais Sistematização do Processo Decisório Sistematização do Processo Decisório Modelagem Conceitual Modelagem Conceitual Modelagem Espacial Modelagem Espacial –Pré-processamento –Desenvolvimento do Modelo –Implementação Avaliação de resultados Avaliação de resultados ConteúdoConteúdo

13 Inteligência Projeto Escolha As três fases do processo de tomada de decisão segundo Simon (1960) INTELIGÊNCIA: Há um problema ou uma oportunidade para uma mudança?INTELIGÊNCIA: Há um problema ou uma oportunidade para uma mudança? PROJETO: Quais as alternativas?PROJETO: Quais as alternativas? ESCOLHA: Das alternativas existentes, qual é a melhor?ESCOLHA: Das alternativas existentes, qual é a melhor? Sistematização do Processo Decisório

14 Alternativas Definição do Problema Restrições Matriz de decisão Regras de decisão Fase de Inteligência SIG Fase de Projeto SIG Fase de Escolha SIG Preferências do Tomador de Decisão Análise de Sensibilidade Recomendações Avaliação por Critérios Sistematização do Processo Decisório

15 Sistemas de Suporte à Decisão Espaciais Sistemas de Suporte à Decisão Espaciais Capacidade de Gerenciamento de Banco de DadosCapacidade de Gerenciamento de Banco de Dados Recursos de visualização gráfica/espacialRecursos de visualização gráfica/espacial Recursos de Geração de Dados Tabulares e RelatóriosRecursos de Geração de Dados Tabulares e Relatórios Incorporação de Técnicas Analíticas de apoio à decisão (ex: análise multicritério)Incorporação de Técnicas Analíticas de apoio à decisão (ex: análise multicritério) Conhecimento Especializado do tomador (ou tomadores) de decisãoConhecimento Especializado do tomador (ou tomadores) de decisão SIG SSDE Representação Espacial de Preferências, ponderações, conhecimento especializado, experiências, etc. Informações estruturadas Gerenciamento eficiente Gis based SDSS Sistematização do Processo Decisório

16 Inferências Espaciais e Apoio à Decisão Dados de saída = ƒ(dados de entrada) onde f pode ser baseado em: onde f pode ser baseado em: Modelos Teóricos Modelos Empíricos Princípios físicos, químicos, etc. (ex: modelo de circulação de águas de um lago) Modelos baseados em Conhecimento Modelos baseados em dados Análise Booleana, Lógica Difusa, Média Ponderada Métodos estatísticos: Bayesianos e Redes Neurais Sistematização do Processo Decisório

17 Aquisição de Dados Aquisição de Dados –Dados espaciais –Dados não espaciais Sistematização do Processo Decisório Sistematização do Processo Decisório Modelagem Conceitual Modelagem Conceitual Modelagem Espacial Modelagem Espacial –Pré-processamento –Desenvolvimento do Modelo –Implementação Avaliação de resultados Avaliação de resultados ConteúdoConteúdo

18 Modelagem Conceitual Modelo = simplificação da realidade; Modelo = simplificação da realidade; Modelo Conceitual = representação semântica de um problema; Modelo Conceitual = representação semântica de um problema; Independe de um software específico; Independe de um software específico;

19 Modelagem Conceitual A intenção de um modelo é facilitar a real compreensão do problema; A intenção de um modelo é facilitar a real compreensão do problema; Modelagem Conceitual: funciona como um filtro que ajuda a extrair a informação relevante a partir de um grande e complexo volume de dados (Burrough et al., 1996). Modelagem Conceitual: funciona como um filtro que ajuda a extrair a informação relevante a partir de um grande e complexo volume de dados (Burrough et al., 1996).

20 Modelagem Conceitual Representação esquemática de uma informação gerada em um SIG (adaptado de Burrough et al., 1996)

21 Aquisição de Dados Aquisição de Dados –Dados espaciais –Dados não espaciais Sistematização do Processo Decisório Sistematização do Processo Decisório Modelagem Conceitual Modelagem Conceitual Modelagem Espacial Modelagem Espacial –Pré-processamento –Desenvolvimento do Modelo –Implementação Avaliação de resultados Avaliação de resultados ConteúdoConteúdo

22 Modelagem Espacial Pré-processamento Pré-processamento Desenvolvimento do Modelo Desenvolvimento do Modelo Implementação Implementação

23 Modelagem Espacial Pré-processamento Pré-processamento –Escolha da ferramenta computacional: Capacidade instalada Capacidade instalada Custos Custos Funcionalidade Funcionalidade Objetivos Objetivos Várias possibilidades: Softwares Livres, pacotes comerciais, etc. Várias possibilidades: Softwares Livres, pacotes comerciais, etc.

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28 Modelagem Espacial Pré-processamento Pré-processamento –Dados oriundos de diferentes mídias –Definição do formato mais adequado de armazenamento (vetor ou raster); –Único sistema de referência espacial (ou georeferência);

29 Modelagem Espacial Pré-processamento Pré-processamento –Compatibilização de unidades de medida, escala e resolução espacial (dados raster), etc; –Verificação de possibilidades de entrada/saída de dados entre outros programas e o SIG.

30 Modelagem Espacial Desenvolvimento do Modelo Desenvolvimento do Modelo USO DO SOLO VAZIOS URBANOS Selecionar Lotes que não estão ocupados VIAS DE ACESSO RUAS NÃO PAVIMENTADAS Selecionar as ruas não pavimentadas Overlay ÁREAS PERMEÁVEIS Exemplo de modelagem espacial (ou cartográfica) para a obtenção de mapa de áreas permeáveis em uma área urbana.

31 Modelagem Espacial Implementação Implementação –Fase final da modelagem; –É de fundamental importância o domínio das ferramentas computacionais a serem utilizadas; –Flexibilidade da ferramenta=dinamismo e agilidade da implementação

32 Exemplo da implementação (simplificado) da modelagem espacial anterior

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