Rosangela Sampaio Reis

Apresentação em tema: "Rosangela Sampaio Reis"— Transcrição da apresentação:

1 Rosangela Sampaio Reis
MODELOS DE DADOS Rosangela Sampaio Reis

2 Modelos de dados Conversão de dados geográficos reais em objetos discretos Sempre exige simplificação (lembrem-se do processo de generalização) Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

3 Tópicos Dados matriciais Dados vetoriais Modelo Numérico de Terreno
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

4 Dados vetoriais X matriciais
Ponto Linha Polígono Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

5 Dados vetoriais Representação da localização e aparência gráfica dos objetos por um ou mais pares de coordenadas. Não preenchem, necessariamente, todo o espaço. Pontos: localizações discretas de feições pequenas. As características geométricas são desprezadas. Ex.: poços, postes, edifícios Linhas: representação de objetos em que o comprimento é muito superior à largura. Ex.: rios, rodovias, linhas de tensão Polígonos: região limitada por poligonal fechada. Representa a forma e a localização de feições homogêneas. Ex.: estados, talhões, pedologia Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

6 Operações vetoriais Junção de polígonos
Recortar um tema baseado em outro Interseção de temas União de temas Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

7 Operações matriciais Agrupar valores em classes. 4 classes 8 classes
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

8 Operações matriciais Assinalar novo valor às células manualmente ou por função matemática. Tema original Tema reclassificado Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

9 Operações matriciais Álgebra de mapas Z = X + Y soma grids
Z = X * Y multiplica grids Z = (X + Y)/2 calcula a média Z = max(X,Y) valor de saída é o maior dos valores de entrada Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

10 Operações matriciais Operações matriciais lógicas Reclassificar
Quais células possuem atributos A e 7? Reclassificar Multiplicar Resultado Reclassificar Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

11 Operações matriciais Operações matriciais com zonas
Zonas: grupo de pixels adjacentes que possuem o mesmo valor de atributo. compara pixels adjacentes; identifica regiões que possuem o mesmo valor; designa cada região com um número exclusivo. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

12 Operações matriciais Operações matriciais morfométricas
Características morfométricas área; perímetro; distância à margem; densidade de drenagem; ordem dos rios; forma... Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

13 Modelo Numérico de Terreno - MNT
Modelo Digital de Elevação de um bairro, ilustrando a disposição dos lotes no relevo.

14 Modelo Numérico de Terreno - MNT

15 Modelagem Numérica de Terreno
Definição: Um Modelo Numérico de Terreno (MNT) é uma representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

16 Modelagem Numérica de Terreno
A criação de um modelo numérico de terreno corresponde a uma nova maneira de enfocar o problema da elaboração e implantação de projetos; A partir dos modelos (grades) pode-se: calcular diretamente volumes e áreas; desenhar perfis e secções transversais; gerar imagens sombreadas ou em níveis de cinza; gerar mapas de declividade e aspecto; gerar fatiamentos nos intervalos desejados e gerar perspectivas tridimensionais. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

17 Modelagem Numérica de Terreno
Exemplos de fenômenos representados por um MNT: Dados de relevo; Dados geológicos; Levantamentos de profundidades do mar ou de um rio ou de um açude ou de um aqüífero; Dados meteorológicos; Dados geofísicos e geoquímicos. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

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22 Mapa batimétrico

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24 Modelagem Numérica de Terreno
Principais usos de MNT: Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos; Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens; Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio a ánalise de geomorfologia e erodibilidade; Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis). Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

25 Modelagem Numérica de Terreno: etapas de geração
Aquisição das amostras ou amostragem Geração do modelo ou interpolação Avaliação do modelo gerado – (ajustamento de observações) Aplicações Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

26 Amostragem A amostragem compreende a aquisição de um conjunto de amostras representativas do fenômeno de interesse; Geralmente essas pontos amostras estão representadas por curvas de isovalores ou tridimensionais (x, y, z).

27 Amostragem

28 X=Dose de nitrogênio Y=Lâmina de Irrigação Z=Produtividade do Trigo

29 Amostragem Deve-se considerar a quantidade e também o posicionamento das amostras em relação ao comportamento do fenômeno: Uma superamostragem de altimetria numa região plana = redundância de informação Poucos pontos em uma região de relevo movimentado = escassez de informações. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

30 Amostragem: classificação
Quanto a posição relativa das amostras: Regular: posição espacial (x, y) das amostras mantém uma regularidade de distribuição Semi-regular: preservam a regularidade de distribuição espacial na direção x ou y mas nunca nas duas ao mesmo tempo. Ex: amostragem por perfis (regularidade em uma direção pre-estabelecida) Irregular: distribuição espacial completamente irregular Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

31 Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

32 Amostragem: cuidados O cuidado na escolha dos pontos e a quantidade de dados amostrados estão diretamente relacionados com a qualidade do produto final de uma aplicação sobre o modelo; Para aplicações onde se requer um grau de realismo maior, a quantidade de pontos amostrados, bem como o cuidado na escolha desses pontos, ou seja a qualidade dos dados, são decisivos. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

33 Amostragem: cuidados Número de amostras:
Quanto maior a quantidade de pontos representantes da superfície real, maior será o esforço computacional para que estes sejam armazenados, recuperados e processados, até que se alcance o produto final da aplicação. Qualidade das amostras: Quanto maior o número de amostras, melhor tende a ser o resultado final. Contudo, a qualidade das amostras deve sempre ser considerada. Eventualmente, é melhor eliminar amostras de baixa qualidade (ex. pixels para registro de imagens), de forma a aumentar a qualidade do produto final. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

34 Amostragem: redução de amostras
A entrada de isolinhas na modelagem numérica produz muitas vezes um número excessivo de pontos para representar a isolinha; O espaçamento ideal entre pontos de uma mesma isolinha deve ser a distância média entre a isolinha e as isolinhas vizinhas; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

35 Amostragem: redução de amostras
Os pontos em excesso, ao longo de uma linha, podem ser eliminados utilizando um procedimento de simplificação; O problema de simplificação de linhas consiste em obter uma representação formada por menos vértices, e portanto mais compacta de uma isolinha. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

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37 Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID)
A grade regular é um modelo digital que aproxima superfícies através de um poliedro de faces retangulares; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

38 Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID)
O espaçamento da grade, ou seja, a resolução em x ou y, deve ser idealmente menor ou igual a menor distância entre duas amostras com cotas diferentes; Ao se gerar uma grade muito densa (distância entre os pontos pequena), existirá um maior número de informações sobre a superfície analisada, porém necessitará maior tempo para sua geração; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

39 Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID)
Considerando distâncias grandes entre os pontos, será criada uma grade “grosseira”, que poderá acarretar perda de informação; Uma vez definida a resolução e conseqüentemente as coordenadas de cada ponto da grade, pode-se aplicar um método de interpolação para calcular o valor aproximado da elevação. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

40 Estrutura de dados em MNT: Grades Irregulares (TIN)
Representa a superfície através de um conjunto de faces triangulares interligadas; Para cada um dos três vértices do triângulo são armazenadas as coordenadas de localização (x,y) e do atributo z; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

41 Estrutura de dados em MNT: Grades Irregulares (TIN)
Esta modelagem permite que as informações morfológicas importantes, como as descontinuidades representadas por feições lineares de relevo (cristas) e drenagem (vales), sejam consideradas durante a geração da grade; Modela o terreno preservando as feições geomórficas da superfície. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

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44 Estrutura de dados em MNT: TIN X GRID
A transformação de um modelo de grade triangular em retangular é útil quando se quer visualizar o modelo em projeção planar e o único modelo que se dispõe é o de grade triangular; O processo de visualização do MDT em projeção planar fornece um resultado mais realista quando se usa o modelo de grade regular ao invés da grade irregular. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

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46 Comparação entre modelos de Grades
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig apud Felgueiras e Câmara, 2000

47 Análises em MNT As análises desenvolvidas sobre um modelo digital de terreno permitem: visualizar o modelos em projeção geométrica planar; gerar imagens de nível de cinza, imagens sombreadas e imagens temáticas; calcular volumes de aterro e corte; realizar análises de perfis sobre trajetórias predeterminadas; gerar mapeamentos derivados tais como mapas de declividade e exposição, mapas de drenagem, mapas de curva de nível e mapas de visibilidade. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

48 Análises em MNT Os produtos das análises podem, ainda, serem integrados com outros tipos de dados geográficos objetivando o desenvolvimento de diversas aplicações de geoprocessamento: planejamento urbano e rural; análises de aptidão agrícola; determinação de áreas de riscos; geração de relatórios de impacto ambiental e outros. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

49 Análises em MNT: imagens em níveis de cinza
Mapeia os valores de cota do fenômeno representado para valores de 1 a 255 da imagem; O valor de nível de cinza igual a 0 é usado em áreas onde não existe definição do valor de cota para o modelo; Essa imagem é muito útil para se obter uma percepção qualitativa global da variação do fenômeno representado pelo MNT. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

50 Modelo de grade regular representado como uma imagem em níveis de cinza

51 Análises em MNT: imagens sombreadas
É gerada a partir do modelo e do posicionamento, em relação à superfície, de uma fonte de iluminação local; A imagem sombreada é muito útil como imagem de textura para compor uma projeção geométrica planar utilizando-se o MNT; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

52 Modelo de grade regular representado como uma imagem sombreada

53 Análises em MNT: imagens temáticas
O fatiamento de um modelo consiste em se definir intervalos, ou fatias, de cotas com a finalidade de se gerar uma imagem temática a partir do modelo; Assim, cada tema, ou classe, da imagem temática é associado a um intervalo de cotas dentro dos valores atribuídos ao fenômeno modelado. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

54 Imagem temática gerada a partir do fatiamento de um modelo digital de terreno.

55 Análises em MNT: geração de mapas de contorno
O processo de geração de mapa de contornos é automático e necessita apenas da definição do modelo e das curvas a serem geradas; As curvas podem ser definidas individualmente ou com espaçamento constante. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

56 Análises em MNT: geração de mapas de contorno
Geração de uma curva de contorno a partir de um modelo de grade (a) retangular e (b) triangular Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

57 Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

58 Análises em MNT: análise de perfis
A partir de um MNT pode-se criar gráficos de perfis do fenômeno ao longo de uma trajetória; Um gráfico de perfil representa a variação do fenômeno estudado em função da distância planar percorrida numa trajetória predefinida. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

59 Análises em MNT: análise de perfis
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

60 Análises em MNT: análise de visibilidade
A análise de visibilidade compreende a criação de um mapa de áreas visíveis em relação à uma ou mais posições do terreno; Pode-se, por exemplo, definir-se áreas de visibilidade para fins de telefonia celular. Nessa aplicação é importante o estudo das áreas de influência de uma ou mais antenas e áreas de superposição entre 2 ou mais antenas; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

61 Análises em MNT: análise de visibilidade
Análise de visibilidade entre extremos de um perfil: (a)extremos não visíveis e (b) extremos visíveis. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

62 Análises em MNT: análise de visibilidade
Ilustração da análise de visibilidade: (a) imagem em nível de cinza do modelo e (b) mapa de áreas visíveis. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

63 Análises em MNT: cálculo de volumes
A partir de um MNT é possível se calcular volumes dentro de uma região do espaço predeterminada; Delimitando-se de uma área, dentro de uma região de interesse, e definindo-se um plano horizontal de corte é possível calcular o volume de corte e o volume de aterro referentes a esse plano base. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

64 Análises em MNT: cálculo de volumes
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

65 Análises em MNT: cálculo de volumes
Aplicações: cálculo do volume de água represado por uma barragem; O plano horizontal base e a região de interesse são definidos pela altura de enchimento da barragem; Neste caso o volume de água da barragem é igual ao volume de aterro calculado. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

66 Análises em MNT: geração de mapas de declividade
Declividade é a inclinação da superfície do terreno em relação ao plano horizontal; Considerando um MNT de dados altimétricos e traçando um plano tangente a esta superfície num determinado ponto (P), a declividade em P corresponderá a inclinação deste plano em relação ao plano horizontal. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

67 Análises em MNT: geração de mapas de declividade
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

68 Análises em MNT: geração de mapas de declividade
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

69 Análises em MNT: geração de mapas de declividade
O gradiente é a taxa máxima de variação no valor da elevação, pode ser medido em grau (0 a 90°) ou em porcentagem (%); A exposição (ou aspecto) é a direção dessa variação medida em graus (0 a 360°); Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

70 Análises em MNT: geração de mapas de declividade
Em algumas aplicações geológicas e geomorfológicas é necessário encontrar regiões pouco acidentadas ou regiões que estejam expostas ao sol durante um determinado período do dia; Para responder estas questões a declividade conta com duas componentes: o gradiente e a exposição. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

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72 Shuttle Radar Topography Mission
Projeto SRTM Shuttle Radar Topography Mission NASA (National Aeronautics and Space Administration); NIMA (National Imagery and Mapping Agency); DLR (Agência Espacial Alemã) e ASI (Agência Espacial Italiana) OBJETIVO: gerar um Modelo Digital de Elevação (MDE) da Terra Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

73 Projeto SRTM Shuttle Radar Topography Mission

74 Rosangela Sampaio Reis