GEOMARKETING E BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO: ESTUDO DE CASO EM INSTITUIÇÃO PRIVADA DE ENSINO...

Universidade Tiradentes

Diretoria de Graduação Sistemas de Informação

Trabalho de Conclusão de Curso em Informática

UBIRAJARA DE BRITO CRUZ JR.

GEOMARKETING E BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO:

ESTUDO DE CASO EM UMA INSTITUIÇÃO PRIVADA

DE ENSINO SUPERIOR.

Aracaju/SE

2o semestre de 2011



ESTUDO DE CASO EM UMA INSTITUIÇÃO PRIVADA

DE ENSINO SUPERIOR.

Monografia apresentada à Universidade Tiradentes como requisito de obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informações, sob a orientação dos professores:

Orientador: Me Domingos Sávio Alcântara Machado

Coorientador: Me Juan Carlos Córdovez

Aracaju/SE

2o semestre de 2011



ESTUDO DE CASO EM INSTITUIÇÃO PRIVADA DE

ENSINO SUPERIOR.

Monografia apresentada à Universidade Tiradentes como requisito de obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informações, sob a orientação dos professores:

APROVADO EM ___/___/_______.

BANCA EXAMINADORA

_______________________________________________________________

Prof. Me Domingos Sávio Alcântara Machado Universidade Tiradentes

___________________________________________________ Prof. Me Juan Carlos Córdovez

Universidade Tiradentes

___________________________________________________ Me Fernando Henrique Bezerra Cardoso

Membro Externo

Aos meus pais, irmãs e amigos.

AGRADECIMENTOS

Agradeço aos meus pais e queridas irmãs, pelo incentivo, dedicação e

colaboração ao longo da minha vida e durante a minha formação. A minha

linda namorada sem a qual muitas das minhas realizações não seriam

possíveis. Aos meus professores e amigos de curso, em especial ao

orientador e ao coorientador desse trabalho pelo papel essencial exercido

para realização do mesmo.

"Innovation distinguishes between a

leader and a follower."

Steve Jobs

RESUMO

Compreender a realidade de cada local a partir da observação dos dados produzidos

pelos vínculos entre o homem e seu espaço, esse é o desafio a que se propõe o

geoprocessamento, os sistemas de informações geográficas e o Geomarketing. Este

último acrescenta dois fatores à realidade dos demais: a economia e o marketing.

Nesse âmbito, o presente trabalho investiga primeiramente de forma teórica através de

uma revisão bibliográfica e posteriormente explora de forma prática, através de um

estudo de caso, como estabelecer um banco de dados geográfico para consultas

espaciais e uso do geomarketing em uma instituição de ensino, mais especificamente na

Universidade Tiradentes. Quais os principais obstáculos encontrados para tais

atividades, como vencê-los e quais ferramentas utilizar para este fim.

Palavras-chave: Sistemas de Informações Geográficas, Geomarketing, Banco de Dados

Geográfico

ABSTRACT

Understand the reality of each local from the observation of the data produced by the

link between the man and his space, this is the challenge of the Geoprocessing,

Geographic Information Systems and Geomarketing. The last one adds two factors to

the reality of the other ones: the economy and marketing.

In this ambit, this work researches first of theoretical form through a bibliographical

revision and later explores in practice, through a case study, how to establish a

geographic database for spacial queries and use of geomarketing in a education

institution, more specifically at Universidade Tiradentes. Which the main obstacles

found for such activities, as to win them and which tools to use for this end.

Key words: Geographic Information Systems, Geomarketing, Geographic Database

LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Representação Esquemática Geral de Utilização do SIG .................................. 6 Figura 2: Arquitetura de Sistemas de Informação Geográfica .......................................... 8 Figura 3 Aproximação da superfície terrestre através de elipsóide e geóide .................. 11 Figura 4 Sistemas de Projeções Cartográficas ............................................................... 11 Figura 5 Divisão do Brasil em fusos de 6º de longitude ................................................. 13 Figura 6: Mapa em formato matricial com diferentes resoluções ................................... 17 Figura 7 Representação vetorial em duas dimensões ...................................................... 18 Figura 8 Níveis de Especificações de Aplicações Geográficas ....................................... 23 Figura 9 Geo-objetos ....................................................................................................... 26 Figura 10 Geo-campos .................................................................................................... 26 Figura 11 Generalização Espacial ................................................................................... 28 Figura 12 Agregação Espacial ......................................................................................... 29 Figura 13 Relacionamentos Espaciais entre Polígonos ................................................... 29 Figura 14 Tipos de Dados Espaciais do PostGis ............................................................. 32 Figura 15: Áreas que contribuíram com a evolução do Geomarketing ........................... 40 Figura 16: Modelo Conceitual Proposto ......................................................................... 47 Figura 17: Modelo Relacional Proposto ......................................................................... 47 Figura 18: Fluxo do Projeto Proposto no Estudo de Caso .............................................. 49 Figura 19: Descrição de programa para Georreferenciamento ....................................... 50 Figura 20: Excerto da tabela "ALUNOS_TEMP" .......................................................... 51 Figura 21: Utilização do plugin SPIT para QuantumGIS ............................................... 52 Figura 22: Mapa temático resultante da consulta 01 ....................................................... 55 Figura 23: Mapa temático resultante da consulta 02 ....................................................... 56 Figura 24: Mapa temático resultante da consulta 03. ...................................................... 57 Figura 25: Mapa temático resultante da consulta 04. .................................................... 58 Figura 26: Mapa temático resultante da consulta 05. ...................................................... 59 Figura 27: Mapa temático resultante da consulta 06. ...................................................... 60 Figura 28: Mapa temático resultante da consulta 07. ...................................................... 61 Figura 29: Mapa temático resultante da consulta 08. ...................................................... 62 Figura 30: Mapa temático resultante da consulta 09. ...................................................... 63 Figura 31: Mapa temático resultante da consulta 10. ...................................................... 64 Figura 32: Mapa temático resultante da consulta 11. ...................................................... 65 Figura 33: Mapa temático resultante da consulta 12. ...................................................... 66 Figura 34: Mapa temático resultante da consulta 13. ...................................................... 67 Figura 35: Mapa resultante do georreferenciamento das IES ......................................... 68 Figura 36: Mapa de divisão espacial, obtido a partir do Algoritmo de Thiesse na

feramenta OpenJump .............................................................................................. 69

LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Correspondência entre Abstração do Processo, Abstração dos Dados e Camadas de um SGBD ............................................................................................ 23!

SUMÁRIO

1 APRESENTAÇÃO ................................................................................................... 1

2 GEOPROCESSAMENTO E SISTEMAS DE INFORMAÇÕES

GEOGRÁFICAS ............................................................................................................. 2

3 REPRESENTAÇÃO CARTOGRÁFICA ............................................................... 9

3.1 Sistemas de Coordenadas ........................................................................................ 9

3.2 Projeções Cartográficas ......................................................................................... 10

4 TECNOLOGIAS E BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO ............................... 14

4.1 Representação Computacional de Dados Geográficos .......................................... 16

4.2 Banco de Dados Geográficos ................................................................................ 19

4.3 Modelagem Conceitual de Dados Geográficos ..................................................... 24

4.4 Extensão Espacial para Banco de Dados Geográfico (PostGis) ........................... 30

4.5 Consultas Espaciais para Análise dos Dados ........................................................ 35

5 GEOMARKETING ................................................................................................ 38

5.1 Histórico do Geomarketing ................................................................................... 39

5.2 Aplicação dos Modelos ......................................................................................... 42

6 ESTUDO DE CASO ............................................................................................... 44

6.1. Contextualização .................................................................................................. 44

6.2. Planejamento ........................................................................................................ 45

6.2.1 Modelagem dos Dados ................................................................................... 46

6.2.2 Fases do Projeto ............................................................................................. 48

6.3 Entrada de Dados (Fase 1) .................................................................................... 49

6.4 Armazenamento e Análise de Dados (Fase 2) ...................................................... 52

6.5 Informações para Tomada de Decisões (Fase 3) ................................................... 53

CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS ........................................................... 70

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................ 73

Anexo I ........................................................................................................................... 76

Anexo II .......................................................................................................................... 80

Anexo III ........................................................................................................................ 85

Anexo IV ........................................................................................................................ 90

1

1 APRESENTAÇÃO

Apesar do esmaecimento das barreiras geográficas alcançado principalmente pelo

avanço da tecnologia da informação, das telecomunicações e de um mercado cada vez mais

globalizado, de acordo com (CLIQUET, 2006), o espaço é uma das características mais

relevantes e determinantes em nossa sociedade. E ainda, citando o filósofo (FOUCAULT,

1994), "o espaço caracteriza nossa era". Diante dessa apreciação, o objetivo principal do

presente trabalho é investigar a criação de um banco de dados geográfico que possa suprir as

necessidades de investigação de geomarketing e consultas espaciais de uma instituição de

ensino superior (IES) - mais especificamente a Universidade Tiradentes.

No capítulo dois são abordados os conceitos de Geoprocessamento e os Sistemas

de Informações Geográficas. No seguinte são expostos alguns conhecimentos básicos de

cartografia julgados necessários para o melhor entendimento do estudo. Diversos aspectos

relacionados às tecnologias envolvidas no SIG (visto como um processo) e principalmente

aspectos específicos da modelagem e construção de um Banco de Dados Geográfico foram

discutidos no quarto capítulo. Seguido pelo capítulo cinco que apresenta um apanhado sobre

algumas das teorias mais relevantes relacionadas ao geomarketing e uma apresentação sobre

este importante campo de estudo para o mundo dos negócios. No capítulo seis foi elaborado

um estudo de caso que trata da construção de um banco de dados geográfico para UNIT que

viesse a atender a uma demanda posterior de análises espaciais e de geomarketing.

Por fim, no capítulo sete se encontram as observações sobre o trabalho,

principalmente sobre o estudo de caso, e a sugestão para novos trabalhos na área.

2

2 GEOPROCESSAMENTO E SISTEMAS DE INFORMAÇÕES

GEOGRÁFICAS

São muitas as definições e percepções encontradas a respeito dos conceitos de

Geoprocessamento e Sistemas de informações Geográficas. Por serem áreas desenvolvidas

através de diversas disciplinas e necessidades, os termos não são definidos em uníssono pelos

estudiosos do universo do Geoprocessamento e do SIG (Sistema de Informação Geográfica).

Essencialmente o SIG se caracteriza por ser bastante interdisciplinar.

O pesquisador (CÂMARA, 2001) define o termo Geoprocessamento como a

disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o

tratamento das informações geográficas e que vem influenciando de maneira crescente as

áreas de Cartografia, Análise de Recursos Naturais, Transportes, Comunicações, Energia e

Planejamento Urbano e Regional. Com o advento e avanço das tecnologias de

geoprocessamento, a análise espacial vem se tonando uma importante aliada nos diversos

segmentos de investigação. O pesquisador destaca ainda que "Se o onde é importante para o

seu negócio, então Geoprocessamento é a sua ferramenta de trabalho."

Ainda que não seja possível afirmar categoricamente que registros históricos mais

antigos tratavam do uso de Geoprocessamento, eles são vistos como fatos que ilustram bem a

necessidade do homem em tratar informações geográficas para obter algum conhecimento, ou

ao menos inferir, a respeito da realidade que o cerca. Um desses registros é o capitum registra

(registro da terra) onde os romanos empregavam pioneiramente o conceito de registro de

propriedades (BERNHARDSEN, 1999). O outro é o evento histórico massivamente citado em

apresentações do gênero, onde é relatado o caso do doutor John Snow médico britânico que

3

dentre outras façanhas é considerado um dos pais da bioestatística, por ter identificado a

cadeia de transmissão do vibrio cholerea - responsável pela cólera. O mapa encontrado dentre

seus pertences mostravam grupamentos de casos de cólera na epidemia de Londres em 1854.

Um estudo mais recente desse último caso (BRODY; RIP, 2000) ressalta a

importância de outros fatores envolvidos que não somente o mapeamento, alertam para o fato

de que apesar dos SIG e Análises Espaciais possuírem grande potencial para avaliação de

hipóteses biológicas plausíveis, estes não devem servir isoladamente, através de uma

associação geográfica e epidemiológica como prova da hipótese.

Através da história é perceptível que o Geoprocessamento possui uma relação

intrínseca com cartografia, ou mesmo com mapas mais rudimentares. Ao longo do tempo,

esse processo passou a ter um aliado inseparável: a Tecnologia da Informação. E é justamente

nesse momento que o Geoprocessamento passa a ser realizado através de Sistemas de

Informações Geográficas - os SIGs.

Segundo (CÂMARA, 2001), os primeiros SIGs surgiram na década de 60 no

Canadá, como parte de um programa governamental para criar inventário de recursos naturais.

Porém, ressalta que as primeiras tentativas de automatizar parte do processamento de dados

com características espaciais aconteceram na Inglaterra e nos Estados Unidos, nos anos 50,

com o objetivo principal de reduzir os custos de produção e manutenção dos mapas. Ao longo

dos anos 70 foram desenvolvidos novos e mais acessíveis recursos de hardware, tornando

viável o desenvolvimento de sistemas comerciais, segundo (CÂMARA 2001), foi então que a

expressão Geographic Information System foi criada.

Na década de 80, houve um crescente interesse na manipulação de informação

geográfica por computador. E daí em diante, o que aconteceu foi uma maior acessibilidade a

4

ferramentas e programas que possibilitam o tratamento ou mesmo a visualização de

informações espaciais, como ilustram diversos serviços de mapas disponíveis na internet -

Yahoo! Maps1, Google Maps2, Bing Maps3, OpenStreetMaps4, Virtual Earth5, MapQuest6,

etc. Para maior conhecimento do desenvolvimento da disciplina do Geoprocessamento no

Brasil é recomendável a leitura de (CÂMARA, 2001).

São muitos os objetivos que norteiam o SIG, e estes surgem a todo instante. Em

(MIRANDA, 2005) é possível elencar, dentre outras, algumas das principais demandas que

fomentaram a tecnologia do SIG:

! O emergente interesse no manejo de recursos naturais - um SIG pode

auxiliar na avaliação de impactos ambientais e fazer simulações de

cenários alternativos, além de mapear e monitorar mudanças ambientais

(com auxílio de satélites de sensoriamento remoto).

! Planejamento urbano e regional, cadastro e taxação de propriedades - um

SIG tem a capacidade de fornecer uma visão macro dos cenários

estabelecidos em cidades, vinculando determinadas regiões a atributos

qualitativos e quantitativos, além de permitir diversas outras avaliações de

espaço e sociedade (zonas de expansão, zonas de maior densidade de

crimes, etc).

! Gerência de serviços públicos (telefonia, eletricidade, gás, etc) - a título

de exemplo, atualmente um SIG denominado Geovias - Sistema de 1 http://maps.yahoo.com 2 http://maps.google.com 3 http://www.bings.com/maps/ 4 http://www.opeenstreetmap.org 5 http://virtualearth.com/ 6 http://www.mapquest.com/

5

Gestão de Obras em Vias Públicas, está sendo implantado na cidade do

Rio de Janeiro que permitirá o acesso de diversas empresas a situações e

mapas desses tipos de rede de serviços, o que deverá melhorar o

atendimento à população e evitará imprevistos causados pela falta de

conhecimento de uma rede para com outras no mesmo espaço. (DA

SILVA, 2011)

De uma forma geral, o SIG diferencia-se de um sistema de informação

convencional por sua capacidade de armazenar e trabalhar tanto atributos descritivos como

geometrias de diferentes tipos geográficos. O primeiro aspecto de fundamental importância

para compreender a atuação do SIG é visualizar de forma clara o desafio a que se presta a

ferramenta de SIG, que nada mais é que um processo de modelagem do Mundo Real.

"As fontes de dados são interpretações da realidade, uma vez que

foram obtidas do mundo real. No SIG ocorrem os processos de entrada de dados,

gerenciamento de dados, armazenamento e análise de dados, que substituem os

métodos tradicionais de tratamento de dados geográficos. A partir daí, são geradas

informações, que em sua forma mais usual, são produtos cartográficos, como mapas,

gráficos e tabelas, que auxiliam ou dão subsídio aos usuários para uma tomada de

decisão. Com o consenso na decisão escolhida, ela é então colocada em ação, agindo

sobre o mundo real e eventualmente modificando-o, necessitando, então, de novas

aquisições de dados de uma realidade diferente. E assim por diante." (HAMADA,

2007)

A figura a seguir ilustra esse processo de realização em um SIG descrito no trecho

supracitado:

6

Figura 1: Representação Esquemática Geral de Utilização do SIG

Fonte: (HAMADA, 2007)

E esse não é um processo tão simples quanto pode parecer à primeira vista, e por

isso, o desafio de representar dados geográficos no computador move inúmeras pesquisas e

um mercado ainda em ascensão. Uma visão mais formal desse processo pode auxiliar bastante

seu entendimento antes do uso deliberado de qualquer ferramenta de SIG. Uma delas pode ser

vista em (CASANOVA, 2005), através da conceituação de quatro universos:

Universo Ontológico ! Universo Formal ! Universo Estrutural ! Universo

Implementação

De forma simples é possível abstrair a conceituação desses universos no seguinte

excerto do mesmo autor:

"...O Universo Ontológico é onde se incluem os conceitos de realidade

a serem representados no computador; o Universo Formal incluem modelos lógicos

ou construções matemáticas que generalizam os conceitos do universo ontológico; o

Universo Estrutural é onde as diversas entidades dos modelos formais são mapeadas

para estruturas de dados geométricas e alfanuméricas, e algoritmos que realizam

operações; o Universo da Implementação completa o processo de representação

7

computacional - fazendo escolhas como arquiteturas, linguagens e paradigmas de

programação." (CASANOVA, 2005)

Outro aspecto que elucida de forma consistente a visão de um SIG é sua

arquitetura ou os componentes que compõe esse tipo de sistema. Embora, muito comumente,

um SIG seja interpretado como um elemento único de software ele possui de fato, como

característico a composição de uma variedade de diferentes componentes (HAMADA, 2007).

Segundo (CASANOVA, 2005), esses componentes podem ser separados em três níveis:

• Um nível mais próximo ao usuário, onde situa-se a interface homem-máquina

que define como o sistema pode ser operado e controlado;

• Um nível intermediário composto de mecanismos de processamento de dados

espaciais - ou seja, entrada e padronização de dados, algoritmos para suportar

análises e consultas espaciais, etc;

• Finalmente um nível mais interno do sistema que segundo o autor é

essencialmente estabelecido com um Sistema Gerenciador de Banco de Dados

Geográfico - que oferece armazenamento e recuperação de dados espaciais e

seus atributos. Mas também pode ser encontrado com tipos de arquivos que

suportem a representação computacional de dados geográficos.

8

Esses três níveis podem ser encontrados na Figura 2, exemplificando seus fluxo e

seus principais componentes:

Figura 2: Arquitetura de Sistemas de Informação Geográfica

Fonte: (CASANOVA, 2005)

!" #"""$%&'%(%)*+,-."/.0&1*+/2.)+3"4%"4+4.("5%.5'672/.("

!

Interface

Consulta e Análise Espacial

Entrada e Integr.Dados

VisualizaçãoPlotagem

Gerência Dados Espaciais

Banco de DadosGeográfico

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9

3 REPRESENTAÇÃO CARTOGRÁFICA

Segundo (HAMADA, 2007), em geral qualquer fenômeno geográfico pode ser

representado utilizando três elementos: pontos, linhas e áreas e esses tipos de representação

(pontos, linhas e áreas) consideram apenas a dimensão topológica, ou seja, a ideia normal de

dimensão da observação dos objetos espaciais e não a sua forma intrínseca (ABRANTES,

1998), desta forma, eles são condicionados pela escala adotada para a sua representação

cartográfica. A escala é a relação entre o tamanho dos elementos representados em um mapa

ou carta e o tamanho correspondente, medido sobre a superfície da Terra.

"Definir a escala de trabalho em um projeto de SIG é muito

importante. A sua escolha depende principalmente da informação que se deseja

trabalhar e do nível de detalhamento necessário para se atingir os objetivos do

estudo, pois, por exemplo, quando se diminui a escala de um mapa ou carta, é difícil,

ou mesmo impossível, manter o nível de detalhe com que os objetos são repre-

sentados... A escala numérica ou fracionária é apresentada por uma fração, cujo

denomina- dor representa a dimensão natural ou real e o numerador a dimensão que

corresponde no mapa. Por exemplo, a escala 1:50.000 ou 1/50.000, indica que uma

unidade de medida no mapa (1 cm no mapa) equivale a 50.000 unidades da mesma

medida sobre o terreno (50.000 cm no terreno ou 500 metros)." (HAMADA, 2007,

p. 20)

3.1 Sistemas de Coordenadas

Segundo (MIRANDA, 2005), um sistema de coordenadas ou de referência serve

essencialmente para localizar um objeto no espaço terrestre. Para localizar um objeto no plano

o sistema mais comum é o cartesiano. De acordo com (HAMADA, 2007) os sistemas de

coordenadas dividem-se em sistemas de coordenadas geográficas ou terrestres e sistemas de

coordenadas planas ou cartesianas.

10

No caso de localização de objetos na superfície da Terra, o sistema apresenta um

complicador devido a esfericidade do planeta. Nesse aspecto medidas angulares são

adicionadas aos elementos do sistema cartesiano e utilizam uma escala “sexagesimal”, ou

seja, a divisão do círculo em 360 graus, cada grau em 60 minutos e cada minuto em 60

segundos.

No sistema de coordenadas geográficas, cada ponto da superfície terrestre é

localizado na interseção de um meridiano com um paralelo desse modo esse sistema

representa um ponto na superfície terrestre por um valor de latitude e longitude. A longitude é

a distância angular entre um ponto qualquer da superfície terrestre e o meridiano de origem, a

latitude é a distância angular entre um ponto qualquer da superfície terrestre e a linha do

Equador.

Para medidas geográficas da Terra, esse é o sistema mais utilizado. A longitude é

uma medida mais ou menos arbitrária, definida por meio de convenção internacional (mas

representando sobre a terra distâncias entre eixos verticais) e a latitude é uma coordenada

natural, relacionada à rotação da Terra em torno do seu eixo (representando distância entre

eixos horizontais, mais precisamente entre a linha do Equador e um dos pólos). Para quem

pretende lidar com SIG é de extrema importância conhecer também as projeções de mapas.

3.2 Projeções Cartográficas

As projeções de mapas terrestres tentam minimizar as distorções existente no

momento de planificar a superfície terrestre de determinado lugar. A superfície terrestre como

a enxergamos em perfil é chamada forma geodésica, ou seja é um geóide, porém para

construção do mapa é escolhido uma elipsóide de referência que aproxime-se melhor desse

11

geóide, como pode ser visto na figura 3. Várias elipsóides de referência podem ser usadas, a

depender da região do planeta: América do Sul 1969, Clarke 1866, Internacional 1924, etc.

Figura 3 Aproximação da superfície terrestre através de elipsóide e geóide

Fonte: (MIRANDA, 2005)

Além disso, depois de aproximar determinada superfície para uma elipsóide existe

o processo de planificação da Terra como um todo. Para tanto deve ser usado uma projeção

Plana, Cilíndrica ou Cônica, com é visto na figura 4.

Figura 4 Sistemas de Projeções Cartográficas

Fonte: (MIRANDA, 2005)

12

O Sistema de Referência pode ser pensado como uma maneira sistemática na qual

as coordenadas planas da folha do mapa podem ser relacionadas de volta às coordenadas

geodésicas das posições medidas na Terra. Esse sistema pode ser: em grade ou reticulado,

depender de uma projeção, ser dotado de coordenadas cartesianas planas para serem

sobrepostas na projeção e possuir origem para orientar o sentido da grade de projeção como

também o uso do datum no geóide. Esse datum nada mais é que um modelo - elipsóide de

referência específica da Terra - usado para cálculos geodésicos e com a finalidade de

estabelecer uma superfície de referência permanente.

A Projeção Universal Transversa de Mercator (UTM) é um sistema de referência

baseado na projeção cilíndrica transversa proposta nos EUA em 1950 com o objetivo de

abranger todas as longitudes. O sistema de referência UTM é o mais usado no Brasil e

existem normas cartográficas para o seu uso de responsabilidade do Serviço Geográfico

Brasileiro. Geralmente durante a utilização de um SIG é necessário informar esse sistema de

referência UTM bem como o datum específico daquela região. O trecho abaixo traz

informações mais detalhadas sobre o funcionamento do sistema UTM, principalmente no

Brasil:

"O sistema UTM possui como característica a projeção conforme, na

qual conserva os ângulos e a forma de pequenas áreas. Nesse sistema a Terra é

dividida em 60 fusos de 6o de amplitude longitudinal, limitados ao norte pelo

meridiano 84o N e, ao sul, pelo meridiano 80o S. Cada um desses fusos, numerados

de 1 a 60 no sentido leste começando no meridiano 180o, é gerado a partir de uma

rotação do cilindro de forma que o meridiano de tangência divide o fuso em duas

partes iguais de 3o de amplitude. O Brasil está localizado entre os fusos 18 e 25, nas

latitudes de 6o N a 34o S e longitudes 74° O a 34o L"(HAMADA, 2007)

13

A figura a seguir apresenta essa retificação obtida através do sistema UTM,

usualmente no Brasil:

Figura 5 Divisão do Brasil em fusos de 6º de longitude

Fonte: (HAMADA, 2007) modificado de (CÂMARA, 2001)

14

4 TECNOLOGIAS E BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO

Segundo (CÂMARA, 2001), as ferramentas computacionais para

Geoprocessamento, chamadas de Sistemas de Informação Geográfica, permitem realizar

análises complexas, ao integrar dados de diversas fontes e ao criar bancos de dados geo-

referenciados, possibilitando a automatização e a produção de documentos cartográficos.

Atualmente é observada uma tendência ao trabalho, aquisição de dados, e

exposição de dados de uma forma puramente digital, se fazendo cada vez menos uso de

mapas em papel, e por consequência disto existe uma forte demanda por programas ou

serviços voltados para a web que forneçam todo o suporte necessário para a exposição e

manipulação desses dados geográficos. Vale a pena destacar também o papel fundamental de

artefatos e ferramentas utilizadas em trabalho de campo para coleta de dados, e também essa

coleta: GPS, Scanners, Estações Totais, Teodolítos, Níveis, Mesas digitalizadoras,

Restituidores Fotogramétricos, Plotters, Impressoras, Internet, etc.

Diversos artefatos tecnológicos e ferramentas computacionais são utilizados no

geoprocessamento. O autor (MIRANDA, 2005) os classifica em equipamentos de entrada e

equipamentos de saída de dados, equipamentos mais gerais e programas. Equipamentos de

entrada de dados são dispositivos que convertem dados analógicos e mapas impressos em

papel em informação digital, são exemplos desse tipo de equipamento as mesas

digitalizadoras e escaneadores óticos (scanners). Os equipamentos de saída de dados são

aqueles que permitem a exteriorização dos dados - uma vez digitalizados -para o exterior do

mundo digital (materializados ou simplesmente expostos para visualização), são exemplos

desse tipo de equipamento os monitores, as impressores e plotters. E por último, os

equipamentos de uma forma geral e programas, que são justamente todo o suporte tecnológico

15

necessário para o processamento de informações espaciais, todo o equipamento (hardware)

utilizado na arquitetura de um SIG se encaixa justamente nesse tópico, onde não só é

enfrentado o desafio de se processar informações espaciais, mas também representá-la e exibí-

la.

Nesse sentido dois passos são fundamentais para estabelecer um ambiente que

propicie as consultas de dados espaciais. O primeiro passo é com certeza a coleta desses

dados. Estes devem estar georreferenciados - devem possuir suas características vinculadas à

um lugar no espaço territorial de acordo com algum sistema de referência espacial.

O segundo passo é optar por uma forma de trabalhar com esses dados em um

SIG, através de arquivos padronizados ou através de um Banco de Dados Geográfico. A

opção por um Banco de Dados Geográfico criado sobre um SGBD relacional (Software

Gerenciador de Banco de Dados) traz consigo todas as vantagens pertencentes à plataforma.

Por exemplo: controle de redundância, restrição de acesso não autorizado, compartilhamento

de dados entre vários usuários e aplicações, facilidade da manutenção dos dados, etc

(ELMASRI, 2000). Estabelecido o Banco de Dados Geográfico é possível através de um SIG

ou de um outro software específico realizar as desejadas análises espaciais. Para tanto, basta

que ele seja dotado de algumas características especiais que possibilitem o armazenamento de

informações no mesmo, como também, possuir algum mecanismo ou mesmo tabela que

forneça ou represente os diversos Sistemas de Coordenadas existentes e ainda conseguir

representar computacionalmente os dados geográficos ou geométricos.

16

4.1 Representação Computacional de Dados Geográficos

Segundo (HAMADA, 2007), a estrutura de dados é o modo pelo qual as entidades

geográficas são representadas e armazenadas em uma Base de Dados. São representadas por

dois tipos de estruturas de dados: no formato raster ou matricial e no formato vetorial.

Ainda segundo a autora, no formato matricial:

"O espaço é representado por uma malha ou grade de células quadradas ou retangulares, de valor numérico único. A dimensão da malha (ou grade) é definida por um número de linhas e colunas. A célula (ou “pixel”) indica a unidade elementar (unidade de observação) da superfície do objeto de estudo. O tamanho dessa unidade elementar é denominada de resolução espacial, ou seja, a área de cada célula relativa à superfície da Terra. Os documentos matriciais são mais empregados em imagens de satélite, cartas escaneadas, modelos numéricos do terreno, etc."(HAMADA, 2007, p. 33)

A representação matricial pode ser interpretada como uma matriz de linhas e

colunas, onde cada célula possui uma referência a essa linha e coluna e um valor

correspondente ao atributo estudado, sendo cada célula individualmente acessada pelas suas

coordenadas (CÂMARA, 2007). E para tanto, o espaço deve ser tratado como uma superfície

plana.

17

Figura 6: Mapa em formato matricial com diferentes resoluções

Fonte: (CÂMARA, 2001)

Já sobre o formato vetorial, (HAMADA, 2007) explana:

"O elemento fundamental de representação é o ponto. Um objeto pontual é descrito por um ponto. Uma linha, por sua vez, é descrita por uma sucessão de pontos, com um ponto inicial e um ponto final e um polígono é representado por uma linha fechada com os pontos inicial e final superpostos. Os atributos (dados temáticos) são geralmente descritos em um Sistema de Gerenciamento de Base de Dados (SGBD) e o SIG permite a ligação entre os objetos espaciais e os atributos. A estrutura dos arquivos é bastante compacta." ."(HAMADA, 2007, p. 33)

Segundo (MIRANDA, 2005) para a Estrutura Vetorial há uma combinação entre

entidade dados espaciais com o seu atributo dado não espacial e geralmente esse atributo é

mantido separado em arquivo ou mesmo em um sistema gerenciador de banco de dados.

As estruturas de dados vetoriais são usadas para representar coordenadas de

entidades geográficas de três formas básicas: pontos, linhas, e áreas (ou polígonos). Estas,

podem ser definidas em coordenadas cartesianas.

18

Figura 7 Representação vetorial em duas dimensões


Cada forma básica exemplificada possui suas definições conhecidas pela

geometria básica. Porém, é importante atentar para a correspondência de cada forma para uma

entidade no universo ontológico (vide p. 6). Por exemplo, um ponto ou um conjunto de vários

pontos pode representar a incidência de algum evento como ocorrência de doença, localização

de espécie vegetal, ou simplesmente um local de interesse em uma cidade. Já uma linha pode

ter sua correspondência no universo ontológico ao representar o curso de um rio, uma rua de

uma cidade, etc. E os polígonos podem formar representações de setores censitários, distritos,

zonas (como uma zona de fragmentos em uma área florestal).

Há ainda, dois termos importantes estritamente ligados com a estrutura de dados

vetoriais: a topologia – campo da matemática que investiga propriedades das configurações

que permanecem invariante nas transformações de rotação, translação e escala; e a hierarquia

das estruturas vetoriais. O primeiro termo é útil para o estudo de dados geográficos ao

determinar relações como adjacência, pertinência, intersecção e cruzamento. O segundo termo

traz um entendimento de que composições geométricas são formadas anteriormente por

formas geométricas mais primitivas.

19

4.2 Banco de Dados Geográficos

A opção por um Banco de Dados Geográfico criado sobre um SGBD relacional

(Software Gerenciador de Banco de Dados) traz consigo todas as vantagens pertencentes à

plataforma. Por exemplo: controle de redundância, restrição de acesso não autorizado,

compartilhamento de dados entre vários usuários e aplicações, facilidade da manutenção dos

dados ou ainda facilidade nas consultas, manipulações e atualizações dos dados persistidos na

base de dados.(ELMASRI, 2000)

De acordo com (CASANOVA, 2005), existem basicamente três arquiteturas de

SIGs que utilizam os recursos de um SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados):

• Dual - baseada em SGBDs relacionais para armazenar os atributos

convencionais dos objetos geográficos (na forma de tabelas) e arquivos para guardar

as representações geométricas destes objetos.

• Integrada- baseada em SGBDs relacionais - utiliza campos longos,

chamados de BLOBs (binary large objects) no SGBD para armazenar a componente

espacial do dado referido.

• Integrada- baseada em SGBDs objeto-relacionais (SGBDOR), se

utilizando de extensões espaciais - estas extensões contêm funcionalidades e

procedimentos que permitem armazenar, acessar e analisar dados espaciais de formato

vetorial ( e raster também, mas de forma um pouco mais complexa).

Em se tratando de Sistemas de Informações Geográficas mais robustos tanto a

literatura quanto a atual tendência dos diversos SIGs em uso apontam para uma consolidação

cada vez maior da última arquitetura citada. Os problemas das demais arquiteturas podem ser

exemplificados como:

20

• Dual - dificuldades no controle e na manipulação dos dados espaciais;

dificuldade em manter a integridade entre componentes espaciais e alfanuméricos;

consultas mais lentas, pois são processadas separadamente; falta de interoperabilidade

entre os dados (cada sistema muitas vezes produz seu próprio arquivos proprietário

sem seguir um padrão)

• Integrada baseada em BLOBS - não captura a semântica de dados

espaciais (como o campo longo em cadeia binária não é possível conhecer a semântica

do seu conteúdo e tampouco não oferece mecanismos satisfatórios para o seu

tratamento); limitações da SQL (Structured Language Query), que oferece recursos

limitados para o tratamento de BLOBs.

Ainda que a arquitetura integrada sobre SGBDOR também apresente dificuldades

como: falta de mecanismos de controle de integridade sobre dados espaciais e a falta de

padronização das extensões da linguagem SQL, essa arquitetura fomenta a maioria das

extensão comerciais disponíveis no mercado. Como por exemplo: IBM DB2 Spatial

Extender7, Informix Spatial Datablade8, SQL Server 2008 R2 9(recentemente incluiu suporte

espacial) o mais novo SpatialLite10 (módulo baseado no SQLite), o Oracle Spatial11 e o

PostGIS12. Esses dois últimos, na maioria da literatura disponível são apontados como as

ferramentas mais maduras no universo de módulos espaciais (ou extensões) para SGBDs

objeto-relacionais.

7 http://www-01.ibm.com/software/data/spatial/db2spatial/ 8 http://www-01.ibm.com/software/data/informix/blades/spatial/ 9 http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/pt/br/spatial-data.aspx 10 http://www.gaia-gis.it/spatialite/ 11 http://www.oracle.com/br/products/database/options/spatial/index.html 12 http://postgis.refractions.net/

21

O nascimento e melhoria dessas extensões espaciais têm uma relação direta com a

história dos SIGs. Durante a Primeira Geração de SIGs o que existia eram sistemas

habitualmente do tipo desktops - ou simplesmente clientes. Com suporte limitado aos bancos

de dados e cujo paradigma de trabalho principal era chamado Cobertura ou Plano de

Informação. Logo em seguida, na década de 90, quando se inicia a segunda geração de SIGs,

o ambiente ou arquitetura é chamada de cliente-servidor com os chamados enterprise-oriented

GIS (Geographic Informational Systems). Já a terceira geração dos SIGs é caracterizada por

grande bases de dados geográficos com acesso de redes locais ou remotas através da World

Wide Web, afeiçoando-se agora como uma biblioteca geográfica digital. Durante todo esse

tempo e dai em diante é esperado que esses módulos evoluam de maneira suficiente para

suprir as necessidades diversificadas do geoprocessamento.

Em se tratando da disciplina de Banco de Dados, é comum encontrar a distinção

do ambiente de SGBDs em até quatro níveis (ELMASRI, 2000):

• Nível físico - Trata das estruturas de armazenamento ou persistência de

dados, esquemas internos de armazenamento;

• Nível Lógico - O nível conceitual é traduzido para uma linguagem

específica de um SGBD, através de uma DDL (Data Definition Language).

• Nível Conceitual - Trata da representação dos dados proposta pelo

usuário, onde consta o DER (Diagrama Entidade-Relacionamento);

• Nível Externo - Corresponde a uma visão parcial do banco de dados

fornecida em uma aplicação particular.

22

As divisões assemelham-se com os níveis de abstração de dados geográficos

utilizados nas aplicações geográficas , já citadas no primeiro capítulo com a denominação de

Universos Formais. A seguir é abordada uma segunda classificação:

• Nível do Mundo Real - contem os fenômenos geográficos reais a serem

representados. Tem sua correspondência no Universo Ontológico;

• Nível Conceitual - conjunto de conceitos formais que modela as

entidades geográficas de alto nível. Determina classes básicas que serão criadas no

banco de dados e possui correspondência no Universo Formal;

• Nível de Representação - as entidades formais definidas no nível

conceitual são associadas às classes de representação espacial. Uma determinada

classe é associada a sua melhor representação geométrica, correspondendo ao

Universo Estrutural;

• Nível de Implementação - neste nível estão presentes os padrões e

formas de armazenamento e estrutura de dados para implementar cada tipo de

representação, trata-se da estrutura física de arquivos contidos no computador,

correspondendo ao também denominado Universo de Implementação.

Fazendo uma correspondência entre os níveis de abstração de dados, os Universos

de abstração de processos do SIG e as camadas em geral de um SGBD - como descrito em

(LISBOA, 1997) - é possível perceber (vide tabela 1) que nos níveis conceitual/lógico do

SGBD encontram-se os Universos Formais e Estruturais como também os níveis Conceituais

e de Implementação.

23

ABSTRAÇÃO DO PROCESSO

ABSTRAÇÃO DOS DADOS

CAMADAS DE UM SGBD

Universo Ontológico Nível Real Nível Externo ou de Visão Universo Formal Nível Conceitual Nível Conceitual Universo Estrutural Nível de Representação Nível Lógico Universo de Implementação Nível de Implementação Nível Físico

Tabela 1: Correspondência entre Abstração do Processo, Abstração dos Dados e Camadas de um SGBD

Para (LISBOA, 1997) essa divisão em níveis torna evidente que a dicotomia entre

visão de campos e objetos é considerada nos níveis conceitual e de representação, e a

dicotomia entre estruturas vetoriais e matriciais é uma questão inerente ao nível de

implementação. Toda essa questão pode ser melhor compreendida através da figura 8.

Figura 8 Níveis de Especificações de Aplicações Geográficas


É precisamente no nível conceitual das camadas do SGBD que reside o desafio da

modelagem dos dados geográficos. E desse aspecto depende o sucesso de um Sistema de

Informação, já que a qualidade da transposição de entidades do mundo real para um banco de

dados informatizado é determinante.

24

4.3 Modelagem Conceitual de Dados Geográficos

Modelo de dados é um conjunto de conceitos que podem ser usados para

descrever a estrutura e as operações em um banco de dados (ELMASRI, 2000). São vários os

modelos de dados semânticos e orientados a objetos que servem como auxílio fundamental

para construção de aplicações. Dois desses modelos são mais conhecidos e utilizados: ER13

(Entity-Relationship) e UML14 (Unified Language Model).

Modelos de dados para aplicações geográficas têm necessidades adicionais, seja

com relação ao tipo de entidades representáveis e suas características ou com relação aos seus

inter-relacionamentos (CÂMARA, 2001). Existem diversos modelos que estendem os já

utilizados em aplicações de uso geral incorporando recursos geográficos. Para escolha

adequada de um desses modelos convém observar algumas características como: níveis de

abstração de dados geográficos, requisitos do modelo de dados geográficos e adequação do

modelo ao que se pretende representar.

Observando os aspectos e dificuldades relativos à modelagem de aplicações

geográficas foi proposto o modelo de dados Geo-OMT ou OMT-G (Object-Modelling

Technique - Geographic) , método de projeto e modelagem orientado a objetos publicado nos

anos 90. Esse modelo, segundo (CASANOVA, 2005), parte das primitivas definidas para o

diagrama de classes15 da UML introduzindo primitivas geográficas propostas por diversos

autores e estende o modelo de objetos OMT fornecendo a sua capacidade de representar

aspectos semânticos de uma aplicação, de adotar a abordagem orientada a objetos e aplicar 13 Entidade - Relacionamento: ferramenta básica de modelagem para o projeto lógico de Banco de Dados.

(BOOCH, 2005) 14 Linguagem Unificada de Modelagem: linguagem gráfica para visualização, especificação, construção e

documentação de artefatos para sistemas complexos de software. (BOOCH, 2005) 15 Diagrama de Classes: representa um conjunto de classes, interfaces e colaborações e seus relacionamentos.

Modela uma visão estática do sistema. (BOOCH, 2005)

25

amplo uso na modelagem de aplicações geográficas. O modelo é baseado em três conceitos

principais: classes16, relacionamentos17 e restrições de integridade18 espaciais. Este último

conceito amplia as restrições de integridade usuais de Banco de Dados - restrição de domínio,

de chave, de integridade referencial e de integridade semântica descritas em (ELMASRI,

2000) - passando a tratar as peculiaridades dos dados espaciais - restrições topológicas

(limitando a forma da feição), restrições semânticas (respeitando o significados dessas

feições) e outras restrições definidas pelo usuário.

O OMT-G situado no nível conceitual ou de representação propõe o uso de três

diferentes diagramas no processo de desenvolvimento da aplicação geográfica: diagrama de

classes, diagrama de transformação e diagrama de apresentação. As classes do primeiro

diagrama tratam de classes que podem ser georreferenciadas ou convencionais - a

georreferenciada distingui-se da convencional pelo fato de descrever um conjuntos de objetos

que possuem representação espacial e estão associadas a regiões da superfície da terra. Esses

tipos especiais de classes são subdivididas ou especializadas em Classes geo-campo e Classes

geo-objeto - como proposto por (GOODCHILD, 1992):

"Classes geo-campo representam objetos e fenômenos distribuídos

continuamente no espaço, correspondendo a variáveis como tipo de solo, relevo e

geologia. Classes geo-objeto representam objetos geográficos particulares,

individualizáveis, associados a elementos do mundo real, como edifícios, rios e

árvores."(CÂMARA, 2001)

16 Classes: descrição de conjuntos de objetos que compartilham os mesmos atributos, operações,

relacionamentos, e semântica. (BOOCH, 2005) 17 Relacionamentos: diferentes formas de reunir Classes ou outros Itens Estruturais de um projeto de software. 18 Restrições de Integridade: mecanismos que garantem a consistência e exatidão dos dados um Banco de Dados

Relacional. (ELMASRI, 2000)

26

Esse classes são ainda subdivididas em outros tipos mais detalhados, de acordo

com o que representam no Nível Real. As figuras a seguir exemplificam o entendimento

desses tipos de classes.

Figura 9 Geo-objetos


Figura 10 Geo-campos


Geo-campos representam objetos e fenômenos distribuídos continuamente no

espaço. Geo-objetos representam objetos geográficos particulares, individualizáveis,

associados a elementos do mundo real. De acordo com (DAVIS, 2000):

"São definidas cinco classes descendentes de geo-campo (isolinhas,

polígonos adjacentes, tesselação, amostragem e rede triangular irregular) e duas

classes descendentes de geo-objeto, geo-objeto com geometria e geo-objeto com

geometria e topologia, sendo que da primeira descendem as classes ponto, linha e

27

polígono, e da segunda descendem as classes nó de rede, arco unidirecional e arco

bidirecional."(DAVIS, 2000; p. 3)

A respeito dos relacionamentos entre as classes do OMT-G, principalmente em se

tratando de classes georreferenciadas, o presente trabalho procura não se aprofundar ainda

mais no modelo OMT-G, por julgar como não prioritário para o entendimento do mesmo.

Porém é altamente aconselhado a leitura de material relacionada na bibliografia,

especialmente o (DAVIS, 2000), que trata com maior detalhe as questões de relacionamento

que se diferenciam da UML tradicional. Mas vale ressaltar que o OMT-G segue as primitivas

da UML e somente a complementa em alguns casos para abarcar características geográficas.

Porém, ainda com relação aos relacionamentos entre as classes georreferenciadas,

o modelo OMT-G representa três tipos de relacionamentos entre suas classes: associações

simples, relacionamentos topológicos em rede e relacionamentos espaciais. Associações

simples representam relacionamentos estruturais entre objetos de classes diferentes,

convencionais ou georreferenciadas. Relacionamentos espaciais representam relações

topológicas, métricas, de ordem e fuzzy. Os relacionamentos de rede são relacionamentos

entre objetos que estão conectados uns com os outros. No modelo OMT-G, associações

simples são representadas graficamente com linhas contínuas, enquanto relacionamentos

espaciais são representados com linhas pontilhadas que facilita a distinção visual entre

relacionamentos baseados em atributos alfanuméricos e baseados na localização e geometria

dos objetos.

No modelo OMT-G as abstrações de generalização19 e especialização20 se

aplicam tanto às classes georreferenciadas quanto às classes convencionais, seguindo as

19 Generalização: definição de classe mais genérica (superclasse). 20 Especialização: processo inverso da generalização - definição de classes mais específicas (subclasses).

28

definições e a notação propostas na UML e se aplicam tanto as classes convencionais quanto

às georreferenciadas. No entanto, se as propriedades gráficas variarem nas subclasses é

utilizada a generalização espacial para fazer uma distinção visual entre as subclasses.

Figura 11 Generalização Espacial


Na figura 11 são vistos relacionamentos onde as classes superiores são

superclasses que generalizam as subclasses inferiores. De tal forma que no exemplo de Unid.

Ambiental, pela necessidade gráfica de se diferenciar parque de uma reserva ( o que, de

acordo com o projeto, será feito utilizando uma diferenciação da hachura da reserva em

amarelo) se estabeleceu a especialização/generalização da classe.

Outra importante abstração que pode ocorrer entre classes convencionais e

georreferenciadas é a Agregação. Essa trata de uma forma especial de associação entre

objetos, onde um deles é considerado composto por outros. As relações contém/dentro de

(contido) são tratadas como um tipo de Agregação Espacial. São relacionamentos topológicos

explicitados como "todo-parte". Esse tipo de agregação impõe restrições de integridade

espacial no objeto agregado e seus sub-objetos e esta deverá ser respeitada quando em questão

em um Banco de Dados.

29

Figura 12 Agregação Espacial Fonte: (CASANOVA, 2005)

É válido também elencar as relações espaciais entre as classes georreferenciadas

consideradas pelo OMT-G: disjunto, contém, dentro de (contido), toca (encontra), cobre,

coberto por, sobrepõe, adjacente, perto de , acima (mais alto que sobre), abaixo (mais baixo

que sob), sobre, sob, entre, coincide, cruza, atravessa, em frente a, à esquerda, à direita.

Algumas dessas relações podem ser vistas na figura seguinte:

Figura 13 Relacionamentos Espaciais entre Polígonos


Passando ao diagrama de transformação do modelo OMT-G, este assemelha-se

aos diagramas de estados e de atividades da UML, e é usado para especificar transformações

entre classes. O diagrama de apresentação do modelo OMT-G pertence ao nível de

apresentação. O termo apresentação é usado no sentido de determinar o aspecto visual ou

gráfico (envolvendo parâmetros como cor, tipo de linha, espessura da linha e padrão de

hachura), de geo-objetos e geo-campos, no papel ou na tela do computador. Esses dois

últimos podem ser melhor explorados nos trabalhos relacionados na bibliografia.

30

4.4 Extensão Espacial para Banco de Dados Geográfico (PostGis)

Como já citado no presente capítulo, a arquitetura Integrada fazendo uso de um

SGBD Objeto-Relacional é a escolha de manejo para dados espaciais mais coerente quando

,anteriormente, se opta pelo benefício das características de um Banco de Dados com SGBD

ao invés de trabalhar somente com arquivos. O PostgreSQL21 é um sistema de gerência de

banco de dados objeto-relacional, gratuito e de código fonte aberto bastante difundido no

mercado. Foi desenvolvido a partir do projeto Postgres, iniciado em 1986, na Universidade da

Califórnia em Berkeley. Segundo (CASANOVA, 2005), um dos pontos fortes desse SGBD é

seu potencial de extensibilidade, o que possibilitou o desenvolvimento de uma extensão

geográfica mais completa, chamada PostGIS. Pode-se dizer que esse é um dos motivos

principais para o nível de amadurecimento da ferramenta com relação aos esforços para

vencer os complicados desafios de manipulação de dados espaciais.

Um Banco de Dados objeto-relacional é um tipo de SGBD dotado da capacidade

de armazenar objetos mais complexos em suas colunas de tabelas, ou relações como são

chamadas formalmente. Ao invés de ser possível somente o armazenamento de dados

alfanuméricos como: datas, números e textos, o SGBDOR permite ao usuário definir tipos

customizados de dados, funções e operadores especiais para esses dados customizados

(REGINA, 2011). Dotar um banco de dados dessas funções e operadores especiais e permitir

o armazenamento de objetos de tipo complexo (como geometrias) é precisamente o que um

módulo como o PostGis para o banco PostgreeSQL faz, como também o módulo Spatial

estende o modelo objeto-relacional do SGBD Oracle. Dessa forma esses módulos espaciais

conduzem o Banco de Dados a ser denominado Banco de Dados Espacial, fornecendo assim

21 http://www.postgresql.org

31

não só uma ferramenta centralizada de armazenamento como também uma ferramenta de

auxílio à análise.

As possibilidades que podem ser alcançadas através desses módulos - dentro do

Universo Conceitual e não ainda avaliando o impacto no Universo Ontológico (ou realidade) -

são, de acordo com (REGINA, 2011), basicamente três:

• Consulta Espacial - consultas no banco de dados que utilizam

funções geométricas para responder questões sobre o espaço geográfico e

objetos situados nele. O PostGis por exemplo, adiciona um corpo de funções

ao padrão de linguagem SQL22 .

• Processamento Espacial e Análise Espacial - para ser capaz de

responder questões a respeito do uso do espaço, o corpo de funções do PostGis

possibilita a criação e modificação de objetos no espaço. Esses objetos são na

verdade geometrias e análise espacial que só é possível devido a

funcionalidade de processamento espacial.

O módulo PostGis segue os padrões de interoperabilidade da OGC (Open

Geospatial Consortium) e por consequência suporta todos objetos e funções previstos pela

especificação SFS (Simple Features for SQL) da OGC. De acordo com (REGINA, 2011) os

tipos espaciais suportados pelo PostGis embutidos na SQL do PostgreeSQL são:

22 SQL - Structured Query Language, linguagem padrão utilizada pela massiva maioria dos SGBDs para

realização de consultas em seus dados.

32

Figura 14 Tipos de Dados Espaciais do PostGis


É válido ressaltar a correspondência desses tipos de Abstrações de Dados no Nível

de Representação com suas equivalências no Nível Real (ou Universo Ontológico): tipos

POINT e MULTIPOINT tornam-se localidades específicas (como um simples endereço de

um objeto espacial de interesse); LINESTRING tornam-se ruas, cursos de rios, etc;

POLYGON ou MULTIPOLYGON tornam-se municípios, países, lotes, ou outras geometrias

a depender do interesse de estudo no espaço em questão.

Na figura 14, consta também na raiz dos tipos de dados espaciais suportados o

tipo Geometry. Para o módulo PostGis são dois os tipos de objetos tratados ou disponíveis

para a abstração espacial:

! Geometry - seguindo o padrão da OGC, faz uso de um sistema

de coordenadas planas e de qualquer sistema de referência desde que seja

informado o tipo de sistema de referência foi adotado para a geometria;

! Geography - tipo de dado que armazena seus dados seguindo o

sistema de referência WGS 84 Lon Lat, portanto não precisa indicar o sistema

adotado (já que é padrão), ele geralmente é adotado em regiões que seguem esse

33

padrão ou para distâncias realmente grandes em relação à superfície terrestre. Tem

a vantagem de adotar os conhecidos valores em latitude e longitude, além de

trabalhar com as unidades de medidas em metros.

Segundo (REGINA, 2011), o segundo formato apresenta dentre as principais

desvantagens: menor precisão em determinadas regiões do que um sistema de referência

específico, menor conjunto de suporte às funções do PostGis e, além disso, uma maior

lentidão na execução dessas funções.

Desta forma, na maioria dos trabalhos visualizados nesta pesquisa, o objeto do

tipo geometry constava como pivô das ações. A maneira como se cria um objeto deste tipo no

banco é bastante esclarecedora quanto ao conjunto de funções, operadores e tabelas criadas

pelo módulo PostGis. Tendo em mente que o padrão SQL, mais especificamente o uso de

Data Definition Language - DDL, para criação de uma nova tabela no banco se apresenta

basicamente da seguinte forma:

CREATE TABLE nome_da_tabela ( nome_da_coluna_1 tipo_de_dado, nome_da_coluna_2 tipo_de_dado, ... )

Em determinado momento, se o que se deseja é criar uma coluna que abrigue

valores de um objeto geometry, faz-se uso da função AddGeometryColumn adicionada pelo

módulo:

SELECT addGeometryCoumn(<nome_do_schema>,<nome_da_tabela>,<nome_da_coluna>, <srid>,<type>,<dimension >); ... )

34

Onde, "nome_do_schema" representa uma estrutura lógica muito comum em

diversos SGBD que agregam diversas funcionalidades como grupos de usuário, grupos de

acesso, procedimentos visões, índices, entre outros. Já "nome_da_tabela" e

"nome_da_coluna" são exatamente o que os termos significam. Porém os próximos três

campos a serem substituídos por valores dizem muito a respeito da estrutura do PostGIs.

O primeiro "srid" , que quer dizer Identificador de Sistema de Referência, trará

um código que representa algum sistema de referência armazenado na tabela auxiliar

spatial_ref_system (criada pelo PostGis). O código 29194, por exemplo, faz referência ao

EPSG:29194 (Universal Transversor Mercator Projection, South American Datum 1969,

zone: south 24).

O segundo termo, "type", é justamente o tipo de geometria de que se trata a coluna

da tabela a ser criada e preenchida, podem ser todos os tipos já citados anteriormente na figura

14. O terceiro e último termo, "dimension", trata simplesmente da dimensão da geometria a

ser criada, se constará em uma geometria de duas ou três dimensões.

Cada um desses três termos deve gerar uma restrição a ser respeitada pelo banco,

de tal forma que depois de criada a coluna que abriga as geometrias não seja possível inserir

outras que não sejam do mesmo tipo (type), do mesmo sistema de referência (srid) ou da

mesma dimensão, mas essas são restrições que o próprio módulo se encarrega de criar logo

após a utilização da função AddGeometryColumn.

Se o intuito for, por exemplo, criar uma coluna geometria para uma tabela Bairros

pré-existente, o seguinte código seria suficiente:

SELECT AddGeometryColumn('','Bairros','geometria','29194','MULTIPOLYGON',2);

E o próprio módulo PostGis se encarrega de criar as restrições:

35

CONSTRAINT enforce_dims_the_geom CHECK (st_ndims(geometria) = 2), CONSTRAINT enforce_geotype_the_geom CHECK (geometrytype(geometria) = 'POLYGON'::text OR the_geom IS NULL), CONSTRAINT enforce_srid_the_geom CHECK (st_srid(geometria) = (-1))

Outro fato importante, segundo (CASANOVA, 2005) é que as colunas com tipos

ou objetos espaciais podem ser indexadas23 através de uma estrutura de dados conhecida

como R-Tree no topo do Gist24. Criado o campo, ainda resta inserir as tais geometrias em seus

campos, porém esses dados são demasiado extensos e obtidos, na grande maioria das vezes, a

partir de outros formatos como o ESRI shapefile, ou a partir de coordenadas obtidas de outras

fontes e adaptadas a partir de funções também provenientes do módulo PostGis. Esses campos

geometry serão por fim povoados com extensas cadeias de caracteres (números e letras) que

representam para o SGBD a geometria ou feição correspondente.

Alguns exemplos mais elucidativos do uso dessas funcionalidades poderão ser

vistos no estudo de caso no capítulo 6 e para um melhor aprofundamento no software

específico é recomendável a leitura da bibliografia relacionada no trabalho.

4.5 Consultas Espaciais para Análise dos Dados

Todo o processo de geoprocessamento já demonstrado na figura 1 tem como

finalidade prover informações para tomada de decisão. Mas, após a aquisição, entrada e

23 A indexação de um campo ou coluna para o SGBD é traduzido na prática como uma operação para se criar

atalhos de acesso àquele campo, tornando as buscas mais rápidas. 24 GiST é uma abreviação de Generalized Search Trees, consistindo em um índice de árvore balanceada que pode

fornecer tanto as funcionalidades de uma estrutura de dados B-Tree quanto de uma R-Tree e suas

variantes.(REGINA, 2011)

36

armazenamento dos dados o passo fundamental é a análise desses dados. Isso se dá

essencialmente em duas perspectivas: a primeira através de funções armazenadas pelo módulo

espacial do SGBD em questão e a segunda através de softwares que permitem a visualização e

operações sobre dados espaciais. São exemplos desses softwares o ArcGis, o MapInfo, o

QuantumGIS e o OpenJump (os dois primeiros proprietários e os dois últimos abertos). Essas

duas perspectivas estão situadas em um nível intermediário quanto a arquitetura de SIG já

retratada na Figura 2.

A partir do momento em que os dados encontram-se consolidados em um banco

de dados é possível realizar consultas espaciais - as quais são o insumo das análises espaciais

- através de consultas SQL padrão munidas de funções extras disponibilizadas pelo módulo

espacial do SGBDOR. Em (REGINA, 2011) é notável a subdivisão de tipos de funções e

operadores do PostGis em sete conjuntos distintos: Constructors, Outputs, Accessors

functions, Measurement functions, Composition e Simplification, do conjunto total que

abarcar mais de trezentas funções e operadores. Porém, a análise espacial realmente toma

forma quando as funções permitem não somente extrair alguma informação de uma geometria

mas, principalmente, do relacionamento dela com outras, de outras tabelas. Afinal, esse é o

grande ganho obtido com a SQL e a álgebra relacional sobre o banco de dados, e estender

essas consultas do SQL padrão e permitir realizar questionamentos aos dados de teor espacial

é o ganho obtido com o SGBD Espacial.

No PostGis as funções de relacionamento espaciais aceitam duas geometrias ou

objetos geométricos como entrada e retornam um valor booleano ou uma outra geometria.

Algumas dessas funções principais do PostGis são exemplificadas abaixo e descritas

conforme (REGINA, 2011):

37

! Intersects: duas geometrias se interceptam quando compartilham

do mesmo espaço.

! Contains/Within: "se A within B então B contains A", diz

respeito aos relacionamentos contém e está contido a respeito das geometrias.

! Touches: duas geometrias se "tocam" quando possuem ao menos

algum ponto em comum entre as duas, porém nenhum desses pontos está no

interior de um das geometrias.

! Crosses: duas geometrias se "cruzam" quando possuem alguns

pontos de seu interior em comum, mas não todos.

! Disjoint: o inverso de intersects, significa que duas geometrias

não possuem seus interiores ou limites em comum.

São muitas as funções de relacionamento além das citadas, e seus detalhes de uso

também fogem do escopo deste trabalho. Vale ressaltar que são encontradas funções bastante

parecidas às descritas para o PostGis para o Oracle Spatial em (KOTHURI, 2007).

O cerne da questão é esclarecer que esses tipos de funções, bem como outras

funcionalidades bem específicas encontradas em SIGs, são a base para realização da análise

espacial que permitirá responder questionamentos como os listados também em (KOTHURI,

2007): identificar consumidores que estão mais próximos do estabelecimento do concorrente;

otimizar uma rede de distribuição; identificar rotas de entrega para as localidades dos

consumidores; visualizar as áreas mais propícias para um novo estabelecimento cruzando as

localidades dos estabelecimentos atuais com a população do local e, finalmente, visualizar a

tabulação dos dados com seus mapas de análise como mapas de entregas, de clientes e

produzir uma informação rica a respeito dos cenários em questão. E essas, pode-se dizer, são

questões pertinentes a uma área de estudo denominada Geomarketing.

38

5 GEOMARKETING

O geomarketing, assim como a área de geoprocessamento como um todo, não

possui uma definição única sobre seus objetivos e campo de trabalho. De forma limitada, ele

pode ser tratado como o estudo das relações existentes entre o marketing (suas estratégias e

ações) e o espaço geográfico. Em uma abordagem mais abrangente, segundo (CAVION,

2006) um dos propósitos do geomarketing é conhecer e compreender a realidade de cada local

a partir da observação dos dados produzidos pelos vínculos entre o homem e seu espaço. Esse

objetivo exige que o geomarketing assuma a multidisciplinaridade, relacionando e

coordenando três disciplinas e suas técnicas de pesquisa sobre o indivíduo: a cartografia, a

geografia e o marketing.

Além disso, de acordo com o caráter multidisciplinar existente também no campo

do marketing, este acaba quase sempre incorporando elementos de outras disciplinas. Uma

dessas inserções, como mostra (YRIGOYEN, 2003) é a geografia que leva ao marketing a

dimensão espacial dos fenômenos que analisa. Desse modo, essas análises geográficas da

realidade econômica e social permitem então abordar questões críticas e habituais

relacionadas ao comércio.

Pesquisas de mercado, potencial de mercado, segmentação de mercado,

localização atual de clientes, prospecção de clientes, localização de filiais, localização de

fornecedores, estes e outros aspectos, podem encontrar nas ferramentas de SIG e análises

espaciais grandes aliados, e quando isso ocorre, possivelmente, se está diante de uma

atividade de geomarketing.

39

Facilitar a visualização de oportunidades e tendências talvez seja o principal

objetivo do campo, o autor Cavion aborda o tema inicialmente da seguinte maneira:

"O geomarketing tradicional teve sua aplicação inicial nas abordagens

mercadológicas. Ele auxilia na determinação de quais produtos e promoções podem

ser oferecidos ao consumidor, tendo em vista o seu modo de ser, seus padrões de

compra e sua localização geográfica. Além disso, ele ajuda a definir os limites de

atuação de uma empresa e a identificar pontos de venda para fazer análises espaciais

de concorrentes, etc." (CAVION, 2006, p. 3)

Porém, a partir da conceituação do termo 'Marketing de Lugares', o termo

geomarketing se insere dentro de um contexto de desenvolvimento local e regional, de

posição econômica-geográfica e de conhecimento ambiental da população. Nesse sentido é

muito comum encontrar também os termos substitutos Marketing Geográfico ou Geografia de

Mercado, quando se trata de uma análise de um "homo economicus" como ente que passa a

contar também com uma dimensão espacial. Dessa forma, é correto afirmar que a disciplina

do geomarketing, quando aplicada em um domínio distinto do puramente comercial para

também um ambiente econômico, é uma forma legítima do seu uso tratando-se apenas de

uma inconsistência no uso etimológico da palavra.

5.1 Histórico do Geomarketing

O desenvolvimento do geomarketing tem relação intrínseca com quatro outras

áreas: teorias econômicas, marketing, geografia e SIG. Essa relação ao longo de sua origem é

vista na figura 15 a seguir:

40

Figura 15: Áreas que contribuíram com a evolução do Geomarketing

Fonte: (CAVION, 2006)

Como é visto na figura 15, um dos primeiros estudos econômicos que

influenciaram fortemente o geomarketing foi desenvolvido por Von Thunen que propunha a

releitura da análise econômica sobre o espaço geográfico a partir dos estudos da localização

dos principais tipos de culturas agrícolas, distâncias dos mercados e custos dos transportes. A

teoria mais valioza decorrente do estudo de Thunen é a Bid Rent Theory, que segundo

(ARANHA, 2011) parte do princípio que a urbanização é um fenômeno econômico, e que,

portanto, a forma como o espaço se estrutura é resultado da ação das forças de mercado, isto

é, da demanda e da oferta (por lotes de terra, no caso), onde a terra ou espaço geográfico

sofreria uma demanda de acordo com seu melhor uso - o que acaba sugerindo que os centros

possuem o potencial máximo de aproveitamento comercial, e aqueles negócios que dependem

mais dessa prerrogativa estão dispostos a pagar mais sobre o valor desse espaço. Trata-se mais

de uma teoria descritiva do que útil para alguma análise.

Após essa primeira abordagem, surgiu Weber contribuindo com a transposição

das análises espaciais para o setor industrial, até que a primeira Teoria com maior

expressividade surgiu.

41

A Lei Gravitacional de Reilly foi inspirada na Lei de Gravidade de Isaac Newton

e tinha como finalidade calcular, através de uma fórmula, a área de atuação de um ponto

comercial sobre os seus clientes em relação aos seus competidores. Foi um dos primeiros

estudos econômicos realmente capaz de ser expandido até a utilidade do marketing

geográfico. Como pode ser visto no trecho abaixo:

"A lei de Reilly foi incorporada a novos modelos que integram a

Teoria da Interação Geral. Estes modelos procuram identificar variáveis que afetam

a interação entre os centros e suas áreas comerciais, sendo mais uma teoria do

movimento populacional do que uma teoria de localização de empresas. Entre as

variáveis utilizadas estão a migração populacional, fluxos de tráfego e viagens de

compra. Os modelos gravitacionais, de uma forma geral, medem a preferência do

consumidor por um ponto comercial baseando-se, ao menos, em dois fatores: a

atratividade que a localização tem para atender às necessidades do consumidor e a

facilidade de acesso ao ponto a partir do local onde o consumidor está. "(ARANHA,

2011, p. 22):

Outras formulações desenvolvidas por Lösch e Christaller ficaram conhecidas, em

conjunto, como Teoria do Lugar Central (TLC). Segundo (ARANHA, 2011) os principais

aspectos da teoria são:

- A demanda por um tipo particular de produto diminui conforme aumenta a

distância entre o mercado consumidor e a localização do fornecedor. A distância máxima que

os consumidores estão dispostos a percorrer na busca por um produto chama-se “área de

influência” ou “amplitude” do bem;

- O raio da menor área de captac !ão em torno de um ponto de venda que ainda

viabiliza a disponibilizac !ão de um produto chama-se “limiar” do produto, este limiar e !

diferente de uma categoria de produto para outra. Quando a amplitude e ! maior que o limiar, o

produto e! comercializado;

42

- Os ofertantes de cada nível estarão homogeneamente distribuídos no espaço,

formando uma retícula triangular equiespaçada onde cada ofertante estará no centro de

uma área de influência de forma hexagonal, cuja amplitude reflete o nível do bem.

Quando a organização espacial dos diversos níveis é sobreposta, surge a famosa

hierarquia dos centros de comércio;

Outros autores também tiveram uma forte contribuição sobre a evolução do

Geomarketing como: Hotelling com seu modelo de mínima diferenciação - explanando a

respeito das aglomerações comerciais; Applebaum e Nelson com uma abordagem empírica

baseada em check lists e respeitando algumas premissas - muito utilizada até hoje; e um dos

modelos mais usados no meio comercial, o modelo de Huff.

Huff elaborou um modelo de interação espacial utilizado para medir a

probabilidade de consumidores serem atraídos para um centro comercial específico e

atualmente este modelo é comercializado em conjunto com alguns SIG. Ele pode ser

utilizado, por exemplo, para estimar a participação de mercado, analisar impacto de novas

lojas, encontrar novos pontos comerciais.

5.2 Aplicação dos Modelos

Na grande maioria dos modelos encontrados, as premissas para abordagem de

um problema de acordo com o modelo são bastante semelhantes às premissas das leis

estudadas no ambiente microeconômico. Algumas dificuldades podem surgir em suas

aplicações, enquanto alguns dos modelos precisam da coleta de dados empíricos (como é

o caso do Huff) ou de estimativas muito generalizadas.

43

De acordo com (CLIQUET, 2006) a geografia dos mercados constituem um

conjunto de importantes elementos por duas razões principais: a demanda e a oferta

variam de acordo com o espaço disponível e a grande maioria das atividades comerciais

se utilizam do espaço geográfico e este tem um custo. Ainda segundo o mesmo autor, a

introdução do espaço nas decisões de marketing abrangem ao menos três domínios

diferentes do marketing:

• Comportamento do consumidor (fluxo de clientes);

• Localização de ponto de venda ou serviço (melhor localização, cadeia e

fornecedores);

• Administração de marketing (precificação, comunicação com

consumidores, escolha de oferta de produtos, marketing mix).

Todas essas teorias, em conjunto, podem servir tanto como um modelo fechado

para aplicação direta de uma pesquisa, quanto para simplesmente nortear alguma análise

espacial que se deseja fazer a respeito de uma demanda específica, (como feito no estudo de

caso, que não se limitou a um modelo ou aplicou alguma Lei conhecida de um dos modelos).

44

6 ESTUDO DE CASO

6.1. Contextualização

A Universidade Tiradentes – UNIT - é uma instituição de ensino superior privada

com cinco campi localizados nas cidades de Aracaju, Itabaiana, Propriá e Estância. No início

deste ano a UNIT criou uma nova diretoria chamada Inteligência Competitiva (IC), com os

seguintes objetivos:

- Definir um conjunto de processos e ferramentas para selecionar, analisar,

comunicar e gerenciar as informações externas que serão utilizadas no processo de tomada de

decisão;

- Criar uma estratégia para a empresa descobrir o que se passa no ambiente de

negócios do seu setor, dando aos executivos condições de tomar atitudes que forneçam à

empresa uma vantagem sobre seus concorrentes.

- Investigar o ambiente com o propósito de descobrir oportunidades e reduzir os

riscos, bem como diagnosticar o ambiente interno organizacional, visando ao estabelecimento

de estratégias de ação de curto, médio e longo prazo.

Uma das atividades de responsabilidade da IC é elaborar estudos utilizando as

técnicas de geomarketing. Como o trabalho era realizado de forma manual, a diretoria da IC

sugeriu como tema do TCC criar um modelo automatizado para realizar consultas

georreferenciadas.

45

6.2. Planejamento

Inicialmente foram realizadas três reuniões para definir as diretrizes do Estudo de

Caso que iria ser realizado. Essas reuniões foram feitas entre o aluno Ubirajara de B. C. Jr. e o

Diretor do departamento de Inteligência Competitiva (e também orientador deste trabalho),

prof. Domingos Sávio. Ficou definido que o estudo seria feito cruzando dados provenientes

do IBGE(ano 2000) e dados do sistema legado da Universidade Tiradentes. O estudo deveria

averiguar as necessidades e dificuldades encontradas no processo de junção dessas duas

fontes distintas e desenvolver um modelo básico que sirva para a realização de algumas

consultas por parte do dep. de Inteligência Competitiva da UNIT.

Ao entender e superar este desafio, é esperado que os passos descritos na

realização do trabalho sirvam como direcionamento para outros trabalhos e para uma

iniciativa de melhorar e implantar o modelo de Geoprocessamento a serviço do departamento

referido da UNIT. Desde o início não ficou estabelecido que algum modelo específico de

aplicação de Geomarketing seria utilizado, mas sim que o trabalho faria uma investigação das

teorias do Geomarketing relacionadas e construiria uma Base de Dados Geográfica que

pudesse vir a servir a esse objetivo ou mesmo outros como Pesquisas de Mercado.

Todo o estudo de caso foi realizado em um computador Macbook - processador

2.26 Ghz Intel Core Duo, memória RAM de 4Gb 1067 Mhz DDR3 com o sistema operacional

Mac OS X 10.6.8. As principais ferramentas utilizadas foram:

• PostgreSQL 9.0.1 + módulo PostGis 1.5 (Banco de Dados);

• Oracle SQL Developer Data Modeler 3.0.0.665

• PL/PGSQL (Ling. de Programação)

• QuantumGis 1.7.0 (SIG);

46

• OpenJump 1.4.2 (SIG);

• Python 2.7 (Ling. de Programação);

• MacVim 7.3 (Editor de Texto);

• BrOffice 3 (editor de planilhas);

A arquitetura proposta é integral, baseada em um SGBD objeto-relacional, o

SGBD PostgreSQL, com o módulo espacial PostGis instalado. O processo de realização do

SIG segue o esquema sugerido por (HAMADA, 2007) já exposto na figura 1.

6.2.1 Modelagem dos Dados

A partir da análise inicial dos dados das duas fontes principais desse estudo - o

IBGE e a UNIT - foi feita a modelagem dos dados em UML com algumas adaptações e

estendida pelo modelo já descrito OMT-G com o auxílio de edições de algumas figuras. A

modelagem conceitual desses dados segue na figura 16. A partir desse modelo foi elaborado

outro modelo relacional adaptado do Oracle Data Modeler para ser compatível com o

PostgreSQL, esse ficou como descrito na figura 17, seus códigos para criação de tabelas

(DDLs) podem ser vistos no Anexo II.

47

Figura 16: Modelo Conceitual Proposto

Fonte: Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

Figura 17: Modelo Relacional Proposto


48

6.2.2 Fases do Projeto

Diante do objetivo de alimentar o modelo proposto supracitado com dados de

fontes distintas surge a divisão do estudo de caso em fases. Antes de apresentar cada fase do

projeto, cabe explicação de como foi realizada a aquisição dos dados (Fase 0). Nesse sentido,

inicialmente um arquivo de extensão ".csv" proveniente da Universidade Tiradentes, contendo

dados referentes aos alunos como: situação do aluno (matriculado, trancado, dentre outros),

curso do aluno, campus em que o aluno estuda, bairro e CEP do mesmo. É importante

destacar que os dados enviados sofreram um processo de mascaramento das informações dos

alunos (Matrícula e CPF) e redução do número de linhas dos registros para preservar o sigilo

das informações e a privacidade dos alunos. Trabalho este realizado pela própria Universidade

Tiradentes.

Os outros arquivos adquiridos são do tipo shapefile ( bastante conhecido na área

de geoprocessamento) provenientes diretamente do servidor FTP (File Transfer Protocol) do

IBGE, arquivos que, quando necessário, foram manipulados para adicionar mais alguma

informação (também proveniente do IBGE). Foram três os conjuntos de arquivos montados

nesse sentido, bairros_aju, municipios_se, estado_se, para suprir as necessidades do modelo.

O arquivo referente às instituições de ensino superior (IES) foi montado de outra forma,

necessitando da elaboração de um programa para georreferenciar seus endereços. Os três

passos seguintes: Entrada de Dados (FASE 1), Armazenamento e Análise de Dados (FASE 2)

e Informações para Tomada de Decisões (FASE 3) estão representados na figura a seguir:

49

Figura 18: Fluxo do Projeto Proposto no Estudo de Caso


6.3 Entrada de Dados (Fase 1)

Essa fase se caracteriza, essencialmente, pela passagem dos arquivos shapefiles ou

de extensão .csv (no caso de dados dos alunos) para uma tabela temporária no banco de dados.

Nesse momento o objetivo é simplesmente inserir os dados que serão tratados e utilizados

posteriormente no banco em uma área que pode ser considerada temporária (no estudo foi

chamada de Staging Area - pela abordagem semelhante à modelagem dimensional). No caso

especial da localização das IES foi desenvolvido um script que cria o arquivo shapefile a

partir de um arquivo .txt fornecido dotado com endereços normais. Esse script pode ser visto

50

no Anexo I deste trabalho e corresponde na Fase 1 da figura 18 ao passo descrito como

georreferenciamento. A figura 19 a seguir aborda especificamente esse processo:

Figura 19: Descrição de programa para Georreferenciamento Fonte: Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

O programa, pode-se afirmar, encontra-se em um nível bastante simples de

implementação, que apenas ilustra uma possibilidade para resolver o problema da

georreferenciamento que é recorrente em trabalhos desse tipo, mas serve como artefato inicial

para construção de uma solução mais elaborada, genérica e desacoplada. Porém, cumpre com

o objetivo de georreferenciar endereços no padrão em que se encontrava a tabela das IES.

No caso dos dados dos alunos, estes foram inseridos na tabela denominada

ALUNOS_TEMP diretamente, inicialmente sem nenhum tratamento, apenas a passagem do

arquivo .csv para o Banco através do comando \copy. A figura 20 a seguir traz uma fotografia

de parte dessa tabela:

51

Figura 20: Excerto da tabela "ALUNOS_TEMP" Fonte: Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

As demais entradas de dados (mapas manipulados provenientes do IBGE) podem

ser inseridas no banco através de dois caminhos: utilizando um aplicativo em linha de

comando denominado shp2pgsql ou através do plug-in SPIT para o QuantumGIS. Este último

foi escolhido para realização do estudo durante o trabalho e a seguir uma imagem ilustra esse

procedimento:

52

Figura 21: Utilização do plugin SPIT para QuantumGIS Fonte: Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

Nesse momento é possível visualizar que o SRID adotado foi o 4326, compatível

com dados provenientes do Google (lat, long) e bastante próximo dos dados adquiridos no

IBGE que seguem o sistema de referência SIRGAS 2000.

6.4 Armazenamento e Análise de Dados (Fase 2)

Nessa etapa, todas as tabelas criadas na fase anterior foram passadas para o

modelo final elaborado durante o planejamento.

O script de inserção de dados nas tabelas do modelo pode ser visto no Anexo III.

Porém, uma dessas tabelas é justamente ponto crítico de todo o projeto: a tabela Alunos. A

tabela ALUNOS_TEMP, insumo para inserção dos dados na tabela Alunos, precisou ainda de

um outro tratamento para se adequar ao modelo - esse tratamento pode ser visto no script do

Anexo IV. Esse tratamento também consome boa parte do tempo do projeto, por necessitar de

uma análise meticulosa dos campos originais "CIDADE" e "BAIRRO" que possuíam muitas

53

inconsistências. Através do código é possível observar quais adoções foram feitas para nomes

não compatíveis.

Esse tratamento se deu em inicialmente sobre o resultado de uma consulta

agrupada por "CIDADE" e "BAIRRO" que trazia todas as possibilidades de combinação

desses dois campos encontradas nos 23231 registros da tabela:

Essa consulta deu origem a 693 possibilidades encontradas que foram

investigadas uma a uma para geração do script do Anexo III. Esse tratamento deu origem

ainda à tabela "ALUNOS_TEMP2", na área temporária, que foi utilizada para povoar o

modelo final.

6.5 Informações para Tomada de Decisões (Fase 3)

Nesta fase todos os dados já estão consolidados no modelo e o objetivo agora é

fornecer as informações valiosas àqueles que necessitam realizar análises e consultas

espaciais. A seguir, são demonstradas algumas das consultas possíveis no modelo, essas

consultas (básicas) foram realizadas de acordo com a necessidade inicial do Departamento de

Inteligência Competitiva da UNIT. Consultas mais elaboradas são possíveis a partir do

modelo mas, a título de ilustrar o potencial do modelo, as que se seguem são bastante

esclarecedoras. A cada consulta será possível visualizar o código SQL responsável pelo

select "CIDADE", "BAIRRO" from sa."ALUNOS_TEMP" group by "CIDADE", "BAIRRO"

54

resultado e será mostrado também o mapa temático resultante da consulta e manipulado no

SIG QuantoGis.

Nas seis primeiras consultas o espaço em questão é o estado de Sergipe, nas

restantes o espaço é o município de Aracaju. Em todos os casos a estratificação adotada e

mostrada na legenda foi feita de forma livre, a fim de estabelecer uma boa visualização da

relação entre as variáveis em questão nas consultas e o espaço de análise. É válido lembrar

que os dados não possuem uma correspondência total com a realidade (a pedido da

instituição), e não foram expostos com maior profundidade.

A consulta de número 15 demonstra uma aplicação do algoritmo de Thiessen

sobre o município de Aracaju, levando em consideração os pontos das IES. O que esse

algoritmo faz é dividir cada polígono correspondente a uma IES, de forma que qualquer ponto

dentro desse polígono encontra-se mais próximo da IES correspondente que de qualquer outra

fora do polígono.

55

• Consulta 01:

Número de Alunos Matriculados na UNIT por Município:

Figura 22: Mapa temático resultante da consulta 01 Fonte: Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

SELECT m.gid_mun, count(a.matricula) AS count, m.nm_mun, m.geom FROM alunos a JOIN

municipios m ON a.gid_mun = m.gid_mun JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit WHERE s.nm_sit =

'Matriculado' GROUP BY m.gid_mun, m.nm_mun, m.geom

56

• Consulta 02:

Número de Alunos Matriculados na UNIT (Campus Farolândia) por Município:

Figura 23: Mapa temático resultante da consulta 02



municipios m ON a.gid_mun = m.gid_mun JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c ON

a.cod_cam = c.cod_cam WHERE s.nm_sit = 'Matriculado' AND c.nm_cam = 'Campus Aracaju - Farolândia'

GROUP BY m.gid_mun, m.nm_mun, m.geom

57

• Consulta 03:

Número de Alunos Matriculados na UNIT (Campus Centro) por Município:

Figura 24: Mapa temático resultante da consulta 03.



municipios m ON a.gid_mun = m.gid_mun JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c ON

a.cod_cam = c.cod_cam WHERE s.nm_sit = 'Matriculado' AND c.nm_cam = 'Campus Aracaju - Centro'

GROUP BY m.gid_mun, m.nm_mun, m.geom

58

• Consulta 04:

Número de Alunos em Situação de Evasão por Município:



SELECT m.gid_mun, count(a.matricula) AS alunos, m.nm_mun, m.geom FROM alunos a

JOIN municipios m ON a.gid_mun = m.gid_mun JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit WHERE s.nm_sit

IN ('Trancado', 'Abandonado', 'Transferência externa', 'Cancelado') GROUP BY m.gid_mun, m.nm_mun,

m.geom

59

• Consulta 05:

Número de Alunos em Situação de Evasão (Campus Farolândia) por Município:




JOIN municipios m ON a.gid_mun = m.gid_mun JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c

ON a.cod_cam = c.cod_cam WHERE s.nm_sit IN ('Trancado', 'Abandonado', 'Transferência externa',

'Cancelado') AND c.nm_cam = 'Campus Aracaju - Farolândia' GROUP BY m.gid_mun, m.nm_mun, m.geom

60

• Consulta 06:

Número de Alunos em Situação de Evasão (Campus Centro) por Município:




JOIN municipios m ON a.gid_mun = m.gid_mun JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c

ON a.cod_cam = c.cod_cam WHERE s.nm_sit IN ('Trancado', 'Abandonado', 'Transferência externa',

'Cancelado') AND c.nm_cam = 'Campus Aracaju - Centro' GROUP BY m.gid_mun, m.nm_mun, m.geom

61

• Consulta 07:

Número de Alunos Matriculados na UNIT por Bairro:



SELECT b.gid_bai, count(a.matricula) AS alunos, b.nm_bai, b.geom FROM alunos a JOIN bairros b ON

a.gid_bai = b.gid_bai JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit WHERE s.nm_sit = 'Matriculado' GROUP

BY b.gid_bai, b.nm_bai, b.geom

62

• Consulta 08:

Número de Alunos Matriculados na UNIT (Campus Farolândia) por Bairro:



SELECT b.gid_bai, count(a.matricula) AS alunos, b.nm_bai, b.geom FROM alunos a JOIN

bairros b ON a.gid_bai = b.gid_bai JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c ON

a.cod_cam = c.cod_cam WHERE s.nm_sit = 'Matriculado' AND c.nm_cam = 'Campus Aracaju - Farolândia'

GROUP BY b.gid_bai, b.nm_bai, b.geom

63

• Consulta 09:

Número de Alunos Matriculados na UNIT (Campus Centro) por Bairro:



SELECT b.gid_bai, count(a.matricula) AS alunos, b.nm_bai, b.geom FROM alunos a JOIN

bairros b ON a.gid_bai = b.gid_bai JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c ON

a.cod_cam = c.cod_cam WHERE s.nm_sit = 'Matriculado' AND c.nm_cam = 'Campus Aracaju - Centro'

GROUP BY b.gid_bai, b.nm_bai, b.geom

64

• Consulta 10:

Número de Alunos em Situação de Evasão na UNIT por Bairro:




a.gid_bai = b.gid_bai JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit WHERE s.nm_sit in ('Trancado',

'Abandonado', 'Transferência externa', 'Cancelado') GROUP BY b.gid_bai, b.nm_bai, b.geom ;

65

• Consulta 11:

Número de Alunos em Situação de Evasão na UNIT (Campus Farolândia) por

Bairro:




a.gid_bai = b.gid_bai JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c ON a.cod_cam = c.cod_cam

WHERE s.nm_sit in ('Trancado', 'Abandonado', 'Transferência externa', 'Cancelado') AND nm_cam = 'Campus

Aracaju - Farolândia' GROUP BY b.gid_bai, b.nm_bai, b.geom ;

66

• Consulta 12:

Número de Alunos em Situação de Evasão na UNIT (Campus Farolândia) por

Bairro:




a.gid_bai = b.gid_bai JOIN situacao s ON a.cod_sit = s.cod_sit JOIN campus c ON a.cod_cam = c.cod_cam

WHERE s.nm_sit in ('Trancado', 'Abandonado', 'Transferência externa', 'Cancelado') AND nm_cam = 'Campus

Aracaju - Centro' GROUP BY b.gid_bai, b.nm_bai, b.geom ;

67

• Consulta 13:

Mapa temático de Bairros por Renda Média (em número de salários mínimos):

Figura 34: Mapa temático resultante da consulta 13. Fonte: Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

68

• Consulta 14:

Localização de IES no Município (UNIT em Amarelo):

Figura 35: Mapa resultante do georreferenciamento das IES Elaborado por Ubirajara de B. Cruz Jr.

69

• Consulta 15:

Algoritmo de Thiessen Aplicado Sobre os pontos de IES no Município:

Figura 36: Mapa de divisão espacial, obtido a partir do Algoritmo de Thiesse na feramenta OpenJump


70

CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS

O presente trabalho conseguiu alcançar o seu objetivo principal de investigar a

criação de um Banco de Dados Geográfico para suprir as necessidades de investigação de

Geomarketing e consultas espaciais para uma Instituição de Ensino Superior (IES) -

especificamente da UNIT. Apesar de não cobrir todas as áreas no que tange à análises

específicas aplicando um modelo de Geomarketing, foram vislumbrados os principais

obstáculos que criam entraves no momento de aplicar o geomarketing para IES:

- A falta de precisão dos dados geográficos da IES pode criar um obstáculo muito

grande e não colaborar para uma maior precisão (ou menor granularidade) na aplicação do

modelo de dado, no caso do estudo da UNIT a menor granularidade escolhida foi a região

espacial Bairro.

- O modelo deve estar em consonância com as perguntas que se deseja responder,

para evitar a alteração tardia do mesmo. Além disso, durante o estudo de caso, observou-se

que uma abordagem em modelagem dimensional talvez seja a mais indicada para esse tipo de

uso. Isso pode ser visto tanto na forma como as entidades no modelo EER se comportam,

como também por todo o processo de extração de dados de um banco legado até outro

específico com enfoque de informações estratégicas.

- Um modelo específico de geomarketing (como por exemplo o de Huff) ou

mesmo uso de alguns índices em busca de aglomerados espaciais (como o índice de Moran,

dentre outros) só podem ser utilizados na medida em que se tem variáveis específicas a serem

estudadas, e com certeza dependerão do auxílio de ferramentas SIG mais robustas que

comportem melhor as análises estatísticas.

71

Apesar desses principais obstáculos, as consultas básicas apresentadas durante o

estudo de caso ao departamento de Inteligência Competitiva da universidade obtiveram um

ótimo retorno, demonstrando o valor agregado ao trabalho e, principalmente, o potencial de

extração de informações do modelo.

Foi verificado que talvez não só para a UNIT, mas para as IES em geral, o serviço

oferecido por elas trata-se de um bem de grande impacto social (bem de alto-nível de acordo

com a TLC), de modo que as pessoas estão dispostas a percorrer grandes distâncias para ter

acesso a esse serviço (como pode ser visto por exemplo no espalhamento dos clientes por todo

o município, consultas de 01 a 03). Alguns municípios próximos, ou mesmo localizados na

região metropolitana de Aracaju, como Nossa Sra. do Socorro, podem, em algum tempo,

tornarem-se importantes focos de concentração de clientes. Assim como outros municípios

que possivelmente possuem um elevado nível de urbanização e uma renda compatível.

Nos bairros de Aracaju pôde ser observado (consultas de 07 a 09) uma faixa de

concentração de clientes ao redor do campus da Farolândia, porém apresentando algumas

lacunas no bairro Inácio Barbosa, ou em outros com uma faixa de renda alta como o Salgado

Filho. Bairros esses aparentemente com potencial a ser explorado. Esse mesmo campus possui

seu maior número de clientes no bairro onde se situa (assim como o campus do centro), porém

está a uma distância razoável do centro da cidade e por consequência ( de acordo com

diversas teorias de geomarketing estudadas), distante da concentração de renda e de seus

concorrentes, sendo importante analisar futuramente o quanto isso pode acarretar em uma

perda de competitividade.

São muitas as indagações e possíveis respostas que podem vir à tona diante do

novo modelo e de seu cruzamento com os estudo de mercado e geomarketing. Para trabalhos

futuros é aconselhável não só avançar em relação a ligação entre o banco de dados geográfico

72

e um modelo de geomarketing, como também na utilização de índices estatísticos, funções

espaciais e cruzamento de dados (por exemplo, avaliar a relação entre evasão e renda oposta à

evasão e distanciamento). Além disso é fortemente aconselhável o estudo da melhoria do

automatismo dos processos de carga para o banco e de uma abordagem em modelagem

dimensional para o mesmo, viabilizando também o armazenamento de históricos.

É válido ressaltar que depois deste estudo, o setor de Inteligência Competitiva da

UNIT pretende implantar uma divisão de geomarketing que utilizará como base este trabalho

de conclusão de curso e a experiência adquirida nos últimos quatro meses.

Por fim, o geomarketing e o banco de dados geográfico são importantes

ferramentas de trabalho que podem auxiliar não só o estudo para fins de mercado, como

também o aumento de eficiência de serviços em diversas áreas, inclusive no setor público.

Gerando informações de alto valor para a tomada de melhores decisões com relação a

estratégias e melhorias desses serviços, os dois assuntos abordados no trabalho trazem uma

boa contribuição para a busca de uma organização social mais eficiente.

73

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geomarketing as a tool for promotion of regional sustainable development: the case

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76

Anexo I

80

Anexo II

81

Script de Criação de Tabelas referente ao Modelo do Estudo de Caso

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Anexo III

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Anexo IV

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GEOMARKETING E BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO: ESTUDO DE CASO EM INSTITUIÇÃO PRIVADA DE ENSINO...

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Transcript of GEOMARKETING E BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO: ESTUDO DE CASO EM INSTITUIÇÃO PRIVADA DE ENSINO...