Aula 2 Representações do Espaço Geográfico Tipos e Estruturas de Dados

Apresentação em tema: "Aula 2 Representações do Espaço Geográfico Tipos e Estruturas de Dados"— Transcrição da apresentação:

1 Aula 2 Representações do Espaço Geográfico Tipos e Estruturas de Dados
PG SER e CAP – 1 Período 2013 SER-300 Introdução ao Geoprocessamento Aula 2 Representações do Espaço Geográfico Tipos e Estruturas de Dados Antonio Miguel V. Monteiro Gilberto Câmara }

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

3 Cartográfo, Desconhecido
O Mapa de Psalter, (Orientação com Leste ao topo) Cartográfo, Desconhecido

4 GLOSSARY OF NATURAL HISTORY AND ABNORMAL PEOPLE
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.

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

6 “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 (

7 “Coexistem acontecimentos do passado e do futuro: a Queda, a Crucificação e o Apocalipse. Eles estão localizados num mundo real, entre Paris e Londres, a Espanha e o Egito.” Fonte MAPAS e Texto: Marcia Siqueira de Carvalho, Depto Geociências, UEL (

8 Uma Idéia-Força... Uma estratégia passa pela construção dos Territórios Digitais, que devem buscar capturar aspectos cada vez mais complexos da realidade brasileira.

9 Uma Idéia-Força... Os Territórios Digitais não são mapas coloridos, mas sim expressões quantitativas de conceitos sobre os diferentes processos físicos e socioeconômicos que se desenrolam nos Territórios reais.

10 Algumas Premissas... Conhecimento como Construção
Dos Conceitos para a Representação Computacional Modelos Inferenciais Quantitativos. Testes de validação e de corroboração com Análise dos dados no Espaço e no Tempo Dinâmica: Padrões e Processos

11 Geoprocessamento: A visão de Ciência
"Geoinformação é o conjunto de tecnologias que utilizam representações computacionais do espaço e do tempo para modelar e analisar fenômenos espaço-temporais".

12 Geoprocessamento: A visão de Ciência
Conceito básico: Territórios Digitais Territórios digitais são representações computacionais do espaço Uso de modelos lógicos, estruturas de dados, algoritmos e linguagens para buscar capturar as diferentes dimensões do espaço geográfico

13 Dos Dados às Representações
Hoje sistemas cartográficos de informação Necessário para amanhã: Futuras gerações de GIS incorporar modelos espaço-temporais suporte para diferentes concepções do “espaço” Novas “cartografias”

14 As Questões das Tecnologias necessárias ao Florescimento dos Territórios Digitais ...

15 Territórios Digitais A Atual Geração de Tecnologias e Usos :
Impõe um modelo cartográfico do espaço Restringe nossa capacidade de construção de novos entendimentos Restringe novas cartografias

16 Habeas Data Territórios Digitais Dado Livre para Além do Sw. Livre!
Disponibilidade de Dados e Observações Habeas Data Dado Livre para Além do Sw. Livre!

17 Processo de Representação Computacional

18 Processo de Representação Computacional
Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Formal: entidades (objetos) x distribuições (campos) Estruturas de dados: matrizes, vetores Implementação: código em linguagem de computador

19 Processo de Representação Computacional
Universo Ontológico Formal Estrutural Implement. lote entidade Poligono Tabela Lista de coord.

20 Universo Ontológico Domínio de aplicação
estabelece conceitos (“visão de mundo”) ex: “refúgio” e “fragmento” em ecologia “concentração de poluentes” Como traduzir os conceitos para o SIG ? Associação formal campos/objetos (e suas especializações) Mensuração levantamento de campo

21 Colocando o Mundo no Computador!?
Real Ontologias Medidas Modelos Formais Conversão Dados Computador Representações Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Modelos de Dados (formais): entidades (objetos) x distribuições (campos) Representações: matrizes, vetores Medidas: censo, GPS

22 Processo de Representação Computacional
Decisões concretas Dados Onde estão os dados ? Qual sua qualidade ? Que formatos ? Que licenças ? Atributos Que medidas caracterizam os dados ?

23 Escalas de Análise Escala de Ocorrência dos Processos
Escala de Captação de Dados Escala de Atuação sobre os Determinantes Slides: Christovam Barcellos,CICT/Fiocruz

24 Unidades Espaciais de Análise

25 Requisitos para adoção de unidades espaciais de análise
Presença nos sistemas de informação Significado popular-organização político-administrativa Homogeneidade interna - heterogeneidade externa Coerência com a escala de análise

26 Tipos de unidades espaciais
Físico-territoriais Bacias hidrográfica Ecossistema Técnicas Micro região geográfica (IBGE) Área de influência de cidades (IBGE) “Região homogênea” (diversos) Populares Bairro Favela

27 Tipos de unidades espaciais
Político-administrativas Estado Município Distrito Operacionais Domicílio (Residência) Setor Censitário (IBGE) Distrito de água e esgoto (Ag. Saneamento) CEP (Correios) Distrito sanitário (SMS) Área de adscrição (ambulatório) Família ???

28 Processo de Representação Computacional
Decisões concretas Análise Que procedimentos de extração/manipulação de informação serão utilizado? Ex: câncer de esôfago e exclusão/inclusão social

29 Estruturas de Dados Computacionais
2D (estático) vetores (ponto, linha, polígono) matrizes de inteiros espaços celulares 2,5 D (estático) malhas triangulares grades regulares (inclui imagens) 2D (dinâmico) representações funcionais no Plano 3D (estático) representações volumétricas 3D (dinâmico) representações funcionais no volume

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

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

32 Representação Vetorial
A representação vetorial é a forma mais precisa de representar feições geográficas.

33 Estruturas de Dados vetoriais
Arcos e Nós Polígonos

34 Estruturas vetoriais Ilha Pontos Pontos Cotados
(tipo especial de polígono) Pontos Pontos Cotados

35 Estruturas de Dados Vetoriais
fonte: Universidade de Melbourne

36 Representações Vetoriais de Regiões 2D
Polígonos fechados As coordenadas de cada polígono são guardadas em separado Vantagens Facilita a inserção num banco de dados geográfico Desvantagens Duplicação de linhas e possíveis erros

37 Representações Vetoriais de Regiões 2D
Estrutura arco-nó (topológica) Cada polígono é uma lista de linhas Vantagens Evita erros e duplicação de linhas Desvantagens Mais complicado de produzir

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”) B A

39 Estruturas de Dados Vetoriais com Topologia
fonte: John Elgy

40 Estruturas de Dados Vetoriais com Topologia
Usamos os centróides para recuperar o polígono Cada linha é guardada individualmente

41 Edição de Polígonos com Topologia
Entrada de linhas produto: “espaguete” Ajustar linhas remover “pontas” Formar polígonos método dos centróides topologia automática Associar atributos A B E C D Polig Solo A B Le Ag

42 Possíveis Problemas com Estruturas Vetorais com Polígonos Fechados
fonte: John Elgy

43 Redes: Topologias Arco-Nó

44 Rede Contém objetos com topologia arco-nó

45 Rede Objetos endereçados no espaço
Exemplo: rede de distribuição elétrica rede primária rede secundária sub-estações, alimentadores postes, transformadores, chaves cadastro urbano cadastro de consumidores

46 Dualidade entre localização e atributos
Vetores + Tabelas Dualidade entre localização e atributos Lotes geoid dono cadastro IPTU 22 Guimarães Caetés 768 endereço 250186 23 Bevilácqua São João 456 110427 24 Ribeiro Caetés 790 271055

47 Ligação entre Geometria e Atributos

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

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

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

51 Estrutura de uma matriz
célula Extensão Resolução fonte: Mohamed Yagoub

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

53 Conversão Vetorial  Matricial
fonte: Mohamed Yagoub 32 34 34

54 Representação Matricial
fonte: Mohamed Yagoub 32 34 34

55 Matrizes x Vetores fonte: Mohamed Yagoub

56 O problema da mistura das células
G B Água domina Maioria Bordas fonte: Mohamed Yagoub

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

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

59 Amazônia em 2015?

60 Representações 2D Vetorial Matricial
Preserva relacionamentos topológicos Preferida quando necessitamos de precisão (e.g. cadastro urbano e rural) Matricial Processos contínuos Preferida quando tratamos com dados de recursos naturais (e.g., geologia, solos, etc..)

61 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.

62 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)

63 Matrizes ou Vetores?

64 Matrizes ou Vetores ?

65 Matrizes ou Vetores? (RADAM x SRTM)

66 Matrizes ou Vetores? (RADAM x LANDSAT)

67 Modelos Numéricos de Terreno
Variação espacial quantitativa São utilizadas para representar uma grandeza que varia continuamente no espaço - altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como aeromagnetismo).

68 Estruturas de Dados para MNT
Grade regular (matriz de reais) elemento com espaçamento fixo valor estimado da grandeza

69 Estruturas de Dados para MNT
Malha triangular (TIN) conexão entre amostras estrutura topológica arco-nó

70 Modelos Numéricos de Terreno
Curvas de nível Triangulação

71 Modelos Numéricos de Terreno
Imagem MNT Relevo sombreado

72 Imagens são Modelos Numéricos de Terreno
Fontes: satélites, fotografias aéreas Elemento de imagem (“pixel”) proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida por área da superfície terrestre

73 Estruturas de Dados para MNT
Malha triangular Grade regular Vantagens 1. Melhor representação de relevo complexo 2. Incorporação de restrições como linhas de crista 1. Facilita manuseio e conversão 2. Adequada para dados não-altimétrico Problemas 1. Complexidade de manuseio 2. Inadequada para Álgebra de mapas 1. Representação de 2. Cálculo de declividade

74 Conversão entre Representações

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

76 Localização - “Onde está ...” Condição - “O que está ..”
Pensar o Espaço Localização - “Onde está ...” “Quais as áreas com declividade acima de 20%? Condição - “O que está ..” “Qual a população desta cidade ?” Tendência - “O que mudou...” “Esta terra era produtiva há 5 anos atrás ?” 7

77 Pensar o Espaço Roteamento - “Qual o melhor caminho...”
“Qual o melhor caminho para o metrô ?” Padrões - “Qual o padrão....?” “Qual a distribuição da dengue em Fortaleza ?” Modelos - “O que acontece se ...?” “Qual o impacto no clima se desmatarmos a Amazônia ?” 8