Orientadores: Ana Paula Dutra Julio D’Alge Antônio Miguel Mapas cognitivos Orientadores: Ana Paula Dutra Julio D’Alge Antônio Miguel Alunos: Danilo Palomo Sérgio Costa

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

Visão geral do processo 1 – A partir de um conjunto de pontos XY e uma rede, gera um conjunto de pontos UV Rede XY UV Grade XY 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 2 – Dado 2 conjuntos de pontos XY e UV, e uma “grade XY”, gera-se uma “grade UV”. Grade UV

1ª fase: Gerando PONTOS UV XY Rede 1 – A partir de um conjunto de pontos XY e uma rede, gera um conjunto de pontos UV 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 Tempo = distancia / velocidade

PONTOS UV: novas distâncias tempo = perimetro / velocidade cognitiva = tempo * 100 perímetro 5075.3 76612.1 79374.2 velocidade 80 120 100 tempo 63.44125 638.43417 793.742 Cognitiva 6344.125 63843.417 79374.2 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 Calculo da NOVA distância entre a e b soma da distância percorrida na rede + distancia para se atingir a e b entrar na rede

PONTOS UV: novas posições 1º ponto: fixo, mesma posição em xy Legenda: xy uv 2º ponto: mesmo ângulo em relação ao 1º e com a nova distancia 3º ponto: intersecção dos círculos dos 2 anteriores 4º ponto: intersecção dos círculos dos 3 pontos anteriores d13 d23 Pontos xy Pontos uv 1 1 novad12 d12 2 3 2 4 3 4

2ª fase: Deformação da Grade XY UV Grade XY 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 2 – Dado 2 conjuntos de pontos XY e UV, e uma “grade XY”, gera-se uma “grade UV”. Grade UV

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

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

Exemplo: Dado Regular

Exemplo: Dado Regular Deformado Afim Vetores

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

Dado Real

Dado Real Fig: Método Vetores Fig: Método Afim

Minas Gerais - Vetores Pontos XY Pontos UV

Minas Gerais - Afim Pontos XY Pontos UV

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

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