GeoprocessamentoGraduação em Geografia – 4º ano, 1º Semestre, 2020

Profa. Dra. Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe (Departamento de Cartografia)

fernanda.watanabe@unesp.br

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.