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GeoprocessamentoGraduação em Geografia – 4º ano, 1º Semestre, 2020
Profa. Dra. Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe (Departamento de Cartografia)
RECAPITULANDO O CONTEÚDO DA AULA ANTERIOR
1. O que é Geoprocessamento?
2. O que é SIG?
3. O que é Análise Espacial?
O QUE É GEOPROCESSAMENTO?
1. É o conjunto de tecnologias voltadas a coleta e tratamento de informações
espaciais.
2. As atividades envolvendo o geoprocessamento são executadas por meio de
sistemas específicos, chamados de Sistemas de Informações Geográficas (SIG).
O QUE É SIG?
1. O SIG é um sistema que processa dados geográficos e não geográficos
(alfanuméricos) com ênfase a análises espaciais e modelagens de superfícies.
2. O SIG integra em uma única base de dados informações espaciais provenientes
de dados cartográficos, dados de censo e cadastro urbano e rural, imagens de
satélite, rede e modelos numéricos de terreno.
INPE (2006)
SIG – SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA
Oferece mecanismos para combinar as várias informações, através de algoritmos
de manipulação e análise, para consultar, recuperar e visualizar o conteúdo da
base de dados e gerar mapas
INPE (2006)
APLICAÇÕES DO SIG
1. Ferramenta para produção de mapas;
2. Suporte para análise espacial de fenômenos;
3. Banco de dados geográficos, com funções de armazenamento e recuperação
de informação espacial.
INPE (2006)
O QUE É ANÁLISE ESPACIAL?
Os processos de análise espacial tratam os dados geográficos (expressas como
coordenadas em um mapa) e atributos descritivos (que podem ser representados
em um banco de dados convencional)
INPE (2006)
TIPOS DE DADOS GEOGRÁFICOS
CONTEÚDO DA AULA
Tipos de dados:
1. Dados temáticos
2. Dados cadastrais
3. Redes
4. Modelo Numérico de Terreno – MNT
5. Imagem
PARADIGMA DOS QUATRO UNIVERSOS
UNIVERSO DO MUNDO REAL
UNIVERSO CONCEITUAL
UNIVERSO DE REPRESENTAÇÃO
UNIVERSO DE IMPLEMENTAÇÃO
DADOS TEMÁTICOS
Dados temáticos descrevem a distribuição espacial de uma grandeza geográfica,
expressa de forma qualitativa, como os mapas de pedologia e a aptidão agrícola
de uma região.
Esses dados, obtidos a partir de levantamentos em campo, são inseridos no sistema
por digitalização ou, de forma mais automatizada, a partir de classificação de
imagens.
(CÂMARA et al. 2004)
http://www.iac.sp.gov.br/solossp/pdf/mapa_pedologico_Solos_Estado_de_Sao_Paulo.pdf
http://www.florestal.gov.br/snif/recursos-florestais/os-biomas-e-suas-florestas
Fonte: IBGE, adaptado SFB.
http://www.ciiagro.sp.gov.br/climasp/cartas_climaticas/Mapa_018.jpg
Fonte: IAC
http://www.ciiagro.sp.gov.br/climasp/cartas_climaticas/Mapa_029.jpg
Fonte: IAC
https://confins.revues.org/docannexe/image/6168/img-6.jpg
Fonte: IAC
DADOS CADASTRAIS
Um dado cadastral se distingue de um temático, pois cada um dos seus elementos
é um objeto geográfico, que possui atributos e pode estar associado a várias
representações gráficas.
Exemplo: Lotes de uma cidade são elementos do espaço geográfico que possuem
atributos (dono, localização, valor venal, IPTU etc.) e que podem ter
representações gráficas diferentes em mapas de escalas distintas.
Os atributos são armazenados em um sistema gerenciador de banco de dados.
(CÂMARA et al. 2004)
EXEMPLO DE DADOS CADASTRAIS
Fonte: Câmara et al. (2004)
REDES
Em Geoprocessamento, redes é utilizado para representar objetos geográficos
associados com:
Serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone;
Redes de drenagem (bacias hidrográficas)
Rodovias
REDES
No caso de redes, cada objeto geográfico (e.g.
cabo telefônico, transformador de rede elétrica,
cano de água) possui uma localização
geográfica exata e está sempre associado a
atributos descritivos presentes no banco de
dados.
Mapa viário da cidade de São Paulohttp://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/upload/arquivos/secretarias/desen
volvimentourbano/mapa/02_Rede_viaria.jpg
REDES
As informações gráficas de redes são armazenadas em coordenadas vetoriais,
com topologia arco-nó: os atributos de arcos incluem o sentido do fluxo e os
atributos dos nós sua impedância (custo de percurso).
A topologia de redes constitui um grafo, que armazena informações sobre recursos
que fluem entre localizações geográficas distintas.
http://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/upload/arquivos/secretarias/planejamento/zoneamento/0001/parte_II/v_maria/07-MAPA-MG-02.jpg
http://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/upload/arquivos/secretarias/planejamento/zoneamento/0001/parte_II/lapa/08-MAPA-LA-03.jpg
MODELO NUMÉRICO DE TERRENO
O Modelo Numérico de Terreno (MNT) é utilizado para denotar a representação
quantitativa de uma grandeza que varia continuamente no espaço.
Comumente associados à altimetria, também podem ser utilizados para modelar
unidades geológicas, como teor de minerais, ou propriedades do solo ou subsolo,
como aeromagnetismo.
MODELO NUMÉRICO DE TERRENO
Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;
Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;
Cômputo de mapas de declividade e exposição para apoio a análises de
geomorfologia e erodibilidade;
Análises de variáveis geofísicas e geoquímicas
Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis)
MODELO NUMÉRICO DE TERRENO
Um MNT pode ser definido como um modelo matemático que reproduz uma
superfície real a partir de algoritmos e de um conjunto de pontos (x,y), em um
referencial qualquer, com atributos denotados de z, que descrevem a variação
contínua da superfície.
EXEMPLO DE MODELO NUMÉRICO DE TERRENO
IMAGENS
As imagens são obtidas por sensores, a bordo de plataformas orbitais ou aéreas. As
imagens representam formas de captura indireta de informação espacial.
Armazenadas como matrizes, cada elemento de imagem (denominado “pixel”)
tem um valor proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela
área da superfície terrestre correspondente.
Devido a natureza do processo de aquisição de imagens, os objetos geográficos
estão contidos na imagem, sendo necessário recorrer a técnicas de
fotointerpretação e de classificação para individualizá-los.
IMAGENS
https://earthexplorer.usgs.gov/
Imagem Landsat 8 OLI, de 12 de
setembro de 2017, da cidade de
São Paulo
http://www.intelligence-airbusds.com
Imagem do sensor TerraSAR-X - Olho
do Furacão Irma
IMAGENS
http://www.intelligence-airbusds.com
Imagem do sensor TerraSAR-X -
Iceberg da Antartida
IMAGENS
http://www.intelligence-airbusds.com
Imagem do satélite Pléiades, da
Usina de energia solar Andasol,
Espanha
IMAGENS
REPRESENTAÇÃO DE DADOS
CONTEÚDO
1. Representação digital
2. A representação de que para quem?
3. Objetos discretos e campos contínuos
4. Matrizes e vetores
5. A representação de campos contínuos
6. Fonte de dados espaciais
OBJETIVOS
1. A importância das representações em SIG
2. Os conceitos de campos e objetos e sua importância
3. O que as representações matricial e vetorial implicam e como suas estruturas
de dados afetam muitos princípios, técnicas e aplicações de SIG
4. Por que o mapa impresso é ao mesmo tempo uma instância particular de
produto SIG e uma fonte de dados para SIG
5. Por que os métodos de generalização de mapas são importantes e de que
forma são baseados no conceito de escala e representação
6. A arte e a ciência da representação de fenômenos do mundo real em SIG
REPRESENTAÇÃO GEOGRÁFICA
1. A representação é a construção de um modelo digital de algum aspecto da
superfície terrestre.
2. Esse modelos são estruturas e regras programadas dentro do SIG para
acomodar os dados
REPRESENTAÇÃO GEOGRÁFICA
http://perltricks.com
http://walljozz.com/
http://www.guiachapadadiamantina.com.br
REPRESENTAÇÃO DO QUE PARA QUEM?
Mapa de Pierre Descelliers (1546)http://www.novomilenio.inf.br/santos/mapa16.htm
http://www.guiageo-mapas.com/
https://pt.wikipedia.org
REPRESENTAÇÃO GEOGRÁFICA
1. Qualquer aplicação SIG requer uma clara atenção para o que pode ser
representado e como.
2. Existem várias maneiras de representar o mundo geográfico de forma digital,
nenhuma das quais é perfeita e nenhuma que seja ideal para todas as
aplicações.
3. O que relatar e o que omitir?
(LONGLEY et al. 2013)
PROBLEMA FUNDAMENTAL
1. Os problemas cruciais de representação nos SIG são o que representar e como
fazê-lo.
2. Dados geográficos vinculam lugar, tempo e atributo. Por exemplo, a
temperatura ao meio-dia local na latitude 22º10’S e longitude 51º24’W.
TEMPO
1. Tempo geológico (estático
ou lento), dinâmica do
fenômeno representado.
2. Desmatamento para
venda de madeira,
implantação de atividade
agropecuária
http://g1.globo.com
ATRIBUTOS GEOGRÁFICOS
Os atributos geográficos podem ser classificados como:
• Nominais;
• Ordinais;
• De intervalo;
• Razão; e
• Cíclicos
Densidade de pontos de internet (Longley et al. 2013) https://noticias.uol.com.br/meio-ambiente/ultimas-noticias/redacao/2014/11/13/qualidade-da-agua-no-rio-de-janeiro.htm
http://www.florestal.gov.br/snif/recursos-florestais/os-biomas-e-suas-florestas
http://g1.globo.comFonte: SSP, 2016
FORMAS DE REPRESENTAÇÃO
As duas formas fundamentais de representação geográfica são:
• Objetos discretos; e
• Campos contínuos.
OBJETOS DISCRETOS
Uma característica dos objetos discretos é que podem ser contados.
A visão de objetos discretos representa o mundo geográfico como objetos com
limites bem definidos sobre um espaço vazio.
OBJETOS DISCRETOS
Exemplo
OBJETOS DISCRETOS
• Objetos que ocupam área: bidimensional (2D)
Exemplo: lotes, países, municípios - polígonos
• Objetos lineares: unidimensionais (1D)
Exemplo: rodovias, linhas de transmissão – linhas
• Objetos pontuais: adimensionais (0D)
Exemplo: animais, postes - pontos
CAMPOS CONTÍNUOS
• A visão de campo contínuo representa o mundo real como um número finito de
variáveis, cada qual definida em cada posição possível.
• Campos contínuos podem ser distinguidos em termos do que varia e o quão
gradualmente isso ocorre
• Exemplo: densidade populacional (número de habitantes/unidade de área), uso
da terra etc.
REPRESENTAÇÃO DE CAMPOS CONTÍNUOS
https://brasilemsintese.ibge.gov.br/territorio/densidade-demografica.html
MATRIZES E VETORES
Campos contínuos e objetos discretos definem duas visões conceituais dos
fenômenos geográficos, mas não resolvem o problema da representação digital.
Dois métodos são utilizados para reduzir os fenômenos geográficos a formas que
possam ser codificadas em bases de dados, denominados como matricial e
vetorial
REPRESENTAÇÃO MATRICIAL
Na representação matricial, o
espaço é dividido em uma malha
regular de células. Toda variação
geográfica é expressa atribuindo
propriedades ou atributos a essas
células, também chamadas de
pixels.
REPRESENTAÇÃO MATRICIAL
Métodos de generalização são usados
para remover detalhes desnecessários
de uma aplicação, com o objetivo de
reduzir o volume de dados e agilizar as
operações.
REPRESENTAÇÃO VETORIAL
Na representação vetorial, todas as
linhas são capturadas, como pontos
ligados por linhas perfeitamente retas.
Uma área é capturada como uma série
de pontos ou vértices conectados por
linhas retas.
VANTAGENS RELATIVAS AS REPRESENTAÇÕES MATRICIAL E VETORIAL
Aspecto Matricial Vetorial
Volume de dados Depende do tamanho da célula Depende da densidade de vértices
Fontes de dados Sensoriamento remoto, imagens Dados sociais e ambientais
Aplicações Recursos naturais, ambientais Sociais, econômicas, administrativas
Software SIG matricial, processamento de imagens
SIG vetorial, cartografia automatizada
Resolução Fixa Variável
ARQUIVOS DE EXTENSÃO MAIS COMUNS
Matricial: jpeg, tiff, geotiff, bitmap, png, etc.
Vetorial: shp, dxf, dwg, ascii, etc.
MAPA IMPRESSO
Na representação vetorial, todas as
linhas são capturadas, como pontos
ligados por linhas perfeitamente
retas.
Uma área é capturada como uma
série de pontos ou vértices
conectados por linhas retas.
DETALHAMENTO E GENERALIZAÇÃO
O mundo é infinitamente complexo, mas sistemas computacionais são finitos. As
representações devem, de alguma maneira, limitar a quantidade de detalhes
capturados.
ERRO E PRECISÃO GRÁFICA
A escala de representação está ligada a um conceito de evolução espacial e de precisão
de observação.
O menor comprimento gráfico que se pode representar em um desenho (perceptível ao
olho humano) é de 0,2 mm.
Este valor de 0,2 mm é adotado como a precisão gráfica percebida pela maioria dos
usuários e caracteriza o erro gráfico vinculado à escala de representação.
Erro de medição permitido (𝑒_𝑚):
Sendo:
𝒆_𝒎= erro tolerável em metros;
N = denominador da escala.
E =𝟏
𝑵
𝑒𝑚 = 0,0002*N
ERRO E PRECISÃO GRÁFICA
Dessa forma, a precisão gráfica de um mapa está diretamente ligada a este valor fixo (0,2
mm), estabelecendo-se, em função direta da escala, a precisão das medidas da carta, por
exemplo:
E = 1/10.000 𝑒_𝑚= 2 m
E = 1/20.000 𝑒_𝑚= 4 m
E = 1/40.000 𝑒_𝑚= 8 m
E = 1/100.000 𝑒_𝑚= 20 m
Quanto menor for a escala, maior será o erro admissível.
Dimensões menores que os valores de 𝑒_𝑚 não serão representados graficamente.
ONDE ADQUIRIR DADOS GEOGRÁFICOS
• Imagens
• Dados de elevação
• Dados meteorológicos
• Dados cadastrais, redes, temáticos etc
LEITURA
LEITURA DO CAPÍTULO 2 DO LIVRO:
CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M. V. (Ed.). Introdução à ciência da
geoinformação. São José dos Campos: INPE, 2004. Disponível em:
<http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/introd/>. Acesso em: 08 jul. 2016.
LEITURA DO CAPÍTULO 1 DO LIVRO:
LONGLEY, P. A.; GOODCHILD, M. F.; MAGUIRE, D. J.; RHIND, D. W. Geographic
information systems and science. 3rd ed. Hoboken: Wiley, 2011.
LEITURA
CAPÍTULO 3 DO LIVRO:
LONGLEY, P. A.; GOODCHILD, M. F.;
MAGUIRE, D. J.; RHIND, D. W. Geographic
information systems and science. 3rd ed.
Hoboken: Wiley, 2011.
REFERÊNCIA
CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M. V. (Ed.). Introdução à ciência da
geoinformação. São José dos Campos: INPE, 2004. Disponível em:
<http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/introd/>. Acesso em: 08 jul. 2016.
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS – INPE. Tutorial de
geoprocessamento. Disponível em:
http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_geo.html.
LONGLEY, P. A.; GOODCHILD, M. F.; MAGUIRE, D. J.; RHIND, D. W. Geographic
information systems and science. 3rd ed. Hoboken: Wiley, 2011.