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MODELOS DE DADOS Rosangela Sampaio Reis

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MODELOS DE DADOS

Rosangela Sampaio Reis

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Modelos de dados

Conversão de dados geográficos reais em objetos discretos

Sempre exige simplificação (lembrem-se do processo de generalização)

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

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Dados matriciais

Dados vetoriais

Modelo Numérico de Terreno

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Tópicos

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Ponto

Linha

Polígono

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Dados vetoriais X matriciais

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Representação da localização e aparência gráfica dos objetos por um ou mais pares de coordenadas.

Não preenchem, necessariamente, todo o espaço.

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Dados vetoriais

Pontos: localizações discretas de feições pequenas. As características geométricas são desprezadas. Ex.: poços, postes, edifícios

Linhas: representação de objetos em que o comprimento é muito superior à largura. Ex.: rios, rodovias, linhas de tensão

Polígonos: região limitada por poligonal fechada. Representa a forma e a localização de feições homogêneas. Ex.: estados, talhões, pedologia

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Junção de polígonos

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Operações vetoriais

Recortar um tema baseado em outro

Interseção de temas

União de temas

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Operações matriciais

Agrupar valores em classes.

4 classes 8 classes

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Operações matriciais

Assinalar novo valor às células manualmente ou por função matemática.

Tema original Tema reclassificado

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Operações matriciais

Álgebra de mapas Z = X + Y soma grids

Z = X * Y multiplica grids

Z = (X + Y)/2 calcula a média

Z = max(X,Y) valor de saída é o maior dos valores de entrada

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Operações matriciais

Operações matriciais lógicas Quais células possuem atributos A e 7?

Recla

ssifica

rR

ecla

ssifica

r

Multiplicar

Resultado

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Operações matriciais

Operações matriciais com zonas Zonas: grupo de pixels adjacentes que

possuem o mesmo valor de atributo. compara pixels adjacentes; identifica regiões que possuem o mesmo

valor; designa cada região com um número

exclusivo.

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Operações matriciais

Operações matriciais morfométricas Características morfométricas

área; perímetro; distância à margem; densidade de drenagem; ordem dos rios; forma...

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Modelo Numérico de Terreno - MNT

Modelo Digital de Elevação de um bairro, ilustrando a disposição dos lotes no relevo.

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Modelo Numérico de Terreno - MNT

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Modelagem Numérica de Terreno

Definição: Um Modelo Numérico de Terreno (MNT) é

uma representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre.

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Modelagem Numérica de Terreno

A criação de um modelo numérico de terreno corresponde a uma nova maneira de enfocar o problema da elaboração e implantação de projetos;

A partir dos modelos (grades) pode-se: calcular diretamente volumes e áreas; desenhar perfis e secções transversais; gerar imagens sombreadas ou em níveis de cinza; gerar mapas de declividade e aspecto; gerar fatiamentos nos intervalos desejados e gerar perspectivas tridimensionais.

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Modelagem Numérica de Terreno

Exemplos de fenômenos representados por um MNT: Dados de relevo; Dados geológicos; Levantamentos de profundidades do mar ou

de um rio ou de um açude ou de um aqüífero; Dados meteorológicos; Dados geofísicos e geoquímicos.

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Mapa batimétrico

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Modelagem Numérica de Terreno

Principais usos de MNT: Armazenamento de dados de altimetria para

gerar mapas topográficos; Análises de corte-aterro para projeto de

estradas e barragens; Elaboração de mapas de declividade e

exposição para apoio a ánalise de geomorfologia e erodibilidade;

Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).

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Modelagem Numérica de Terreno: etapas de geração

Aquisição das amostras ou amostragem Geração do modelo ou interpolação Avaliação do modelo gerado –

(ajustamento de observações) Aplicações

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Amostragem

A amostragem compreende a aquisição de um conjunto de amostras representativas do fenômeno de interesse;

Geralmente essas pontos amostras estão representadas por curvas de isovalores ou tridimensionais (x, y, z).

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Amostragem

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

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Amostragem

Deve-se considerar a quantidade e também o posicionamento das amostras em relação ao comportamento do fenômeno: Uma superamostragem de altimetria numa

região plana

= redundância de informação Poucos pontos em uma região de relevo

movimentado

= escassez de informações.

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Amostragem: classificação

Quanto a posição relativa das amostras: Regular: posição espacial (x, y) das amostras

mantém uma regularidade de distribuição Semi-regular: preservam a regularidade de

distribuição espacial na direção x ou y mas nunca nas duas ao mesmo tempo. Ex: amostragem por perfis (regularidade em uma direção pre-estabelecida)

Irregular: distribuição espacial completamente irregular

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Amostragem: cuidados

O cuidado na escolha dos pontos e a quantidade de dados amostrados estão diretamente relacionados com a qualidade do produto final de uma aplicação sobre o modelo;

Para aplicações onde se requer um grau de realismo maior, a quantidade de pontos amostrados, bem como o cuidado na escolha desses pontos, ou seja a qualidade dos dados, são decisivos.

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Amostragem: cuidados

Número de amostras: Quanto maior a quantidade de pontos representantes

da superfície real, maior será o esforço computacional para que estes sejam armazenados, recuperados e processados, até que se alcance o produto final da aplicação.

Qualidade das amostras: Quanto maior o número de amostras, melhor tende a

ser o resultado final. Contudo, a qualidade das amostras deve sempre ser considerada. Eventualmente, é melhor eliminar amostras de baixa qualidade (ex. pixels para registro de imagens), de forma a aumentar a qualidade do produto final.

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Amostragem: redução de amostras

A entrada de isolinhas na modelagem numérica produz muitas vezes um número excessivo de pontos para representar a isolinha;

O espaçamento ideal entre pontos de uma mesma isolinha deve ser a distância média entre a isolinha e as isolinhas vizinhas;

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Amostragem: redução de amostras

Os pontos em excesso, ao longo de uma linha, podem ser eliminados utilizando um procedimento de simplificação;

O problema de simplificação de linhas consiste em obter uma representação formada por menos vértices, e portanto mais compacta de uma isolinha.

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Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID)

A grade regular é um modelo digital que aproxima superfícies através de um poliedro de faces retangulares;

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O espaçamento da grade, ou seja, a resolução em x ou y, deve ser idealmente menor ou igual a menor distância entre duas amostras com cotas diferentes;

Ao se gerar uma grade muito densa (distância entre os pontos pequena), existirá um maior número de informações sobre a superfície analisada, porém necessitará maior tempo para sua geração;

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID)

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Considerando distâncias grandes entre os pontos, será criada uma grade “grosseira”, que poderá acarretar perda de informação;

Uma vez definida a resolução e conseqüentemente as coordenadas de cada ponto da grade, pode-se aplicar um método de interpolação para calcular o valor aproximado da elevação.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID)

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Representa a superfície através de um conjunto de faces triangulares interligadas;

Para cada um dos três vértices do triângulo são armazenadas as coordenadas de localização (x,y) e do atributo z;

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Estrutura de dados em MNT: Grades Irregulares (TIN)

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Esta modelagem permite que as informações morfológicas importantes, como as descontinuidades representadas por feições lineares de relevo (cristas) e drenagem (vales), sejam consideradas durante a geração da grade;

Modela o terreno preservando as feições geomórficas da superfície.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Estrutura de dados em MNT: Grades Irregulares (TIN)

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A transformação de um modelo de grade triangular em retangular é útil quando se quer visualizar o modelo em projeção planar e o único modelo que se dispõe é o de grade triangular;

O processo de visualização do MDT em projeção planar fornece um resultado mais realista quando se usa o modelo de grade regular ao invés da grade irregular.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Estrutura de dados em MNT: TIN X GRID

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Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig apud Felgueiras e Câmara, 2000

Comparação entre modelos de Grades

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As análises desenvolvidas sobre um modelo digital de terreno permitem: visualizar o modelos em projeção geométrica

planar; gerar imagens de nível de cinza, imagens

sombreadas e imagens temáticas; calcular volumes de aterro e corte; realizar análises de perfis sobre trajetórias

predeterminadas; gerar mapeamentos derivados tais como mapas de

declividade e exposição, mapas de drenagem, mapas de curva de nível e mapas de visibilidade.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Análises em MNT

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Os produtos das análises podem, ainda, serem integrados com outros tipos de dados geográficos objetivando o desenvolvimento de diversas aplicações de geoprocessamento: planejamento urbano e rural; análises de aptidão agrícola; determinação de áreas de riscos; geração de relatórios de impacto ambiental e

outros.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Análises em MNT

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Mapeia os valores de cota do fenômeno representado para valores de 1 a 255 da imagem;

O valor de nível de cinza igual a 0 é usado em áreas onde não existe definição do valor de cota para o modelo;

Essa imagem é muito útil para se obter uma percepção qualitativa global da variação do fenômeno representado pelo MNT.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Análises em MNT: imagens em níveis de cinza

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

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É gerada a partir do modelo e do posicionamento, em relação à superfície, de uma fonte de iluminação local;

A imagem sombreada é muito útil como imagem de textura para compor uma projeção geométrica planar utilizando-se o MNT;

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Análises em MNT: imagens sombreadas

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Modelo de grade regular representado como uma imagem sombreada

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O fatiamento de um modelo consiste em se definir intervalos, ou fatias, de cotas com a finalidade de se gerar uma imagem temática a partir do modelo;

Assim, cada tema, ou classe, da imagem temática é associado a um intervalo de cotas dentro dos valores atribuídos ao fenômeno modelado.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Análises em MNT: imagens temáticas

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

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O processo de geração de mapa de contornos é automático e necessita apenas da definição do modelo e das curvas a serem geradas;

As curvas podem ser definidas individualmente ou com espaçamento constante.

Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Análises em MNT: geração de mapas de contorno

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Análises em MNT: geração de mapas de contorno

Geração de uma curva de contorno a partir de um modelo de grade (a) retangular e (b) triangular

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A partir de um MNT pode-se criar gráficos de perfis do fenômeno ao longo de uma trajetória;

Um gráfico de perfil representa a variação do fenômeno estudado em função da distância planar percorrida numa trajetória predefinida.

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Análises em MNT: análise de perfis

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Análises em MNT: análise de perfis

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Análises em MNT: análise de visibilidade

A análise de visibilidade compreende a criação de um mapa de áreas visíveis em relação à uma ou mais posições do terreno;

Pode-se, por exemplo, definir-se áreas de visibilidade para fins de telefonia celular. Nessa aplicação é importante o estudo das áreas de influência de uma ou mais antenas e áreas de superposição entre 2 ou mais antenas;

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Análises em MNT: análise de visibilidade

Análise de visibilidade entre extremos de um perfil:

(a)extremos não visíveis e (b) extremos visíveis.

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Análises em MNT: análise de visibilidade

Ilustração da análise de visibilidade: (a) imagem em nível de cinza do modelo e (b) mapa de áreas visíveis.

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Análises em MNT: cálculo de volumes

A partir de um MNT é possível se calcular volumes dentro de uma região do espaço predeterminada;

Delimitando-se de uma área, dentro de uma região de interesse, e definindo-se um plano horizontal de corte é possível calcular o volume de corte e o volume de aterro referentes a esse plano base.

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Análises em MNT: cálculo de volumes

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Análises em MNT: cálculo de volumes

Aplicações: cálculo do volume de água represado por uma barragem;

O plano horizontal base e a região de interesse são definidos pela altura de enchimento da barragem;

Neste caso o volume de água da barragem é igual ao volume de aterro calculado.

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Análises em MNT: geração de mapas de declividade

Declividade é a inclinação da superfície do terreno em relação ao plano horizontal;

Considerando um MNT de dados altimétricos e traçando um plano tangente a esta superfície num determinado ponto (P), a declividade em P corresponderá a inclinação deste plano em relação ao plano horizontal.

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Análises em MNT: geração de mapas de declividade

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Análises em MNT: geração de mapas de declividade

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Análises em MNT: geração de mapas de declividade

O gradiente é a taxa máxima de variação no valor da elevação, pode ser medido em grau (0 a 90°) ou em porcentagem (%);

A exposição (ou aspecto) é a direção dessa variação medida em graus (0 a 360°);

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Análises em MNT: geração de mapas de declividade

Em algumas aplicações geológicas e geomorfológicas é necessário encontrar regiões pouco acidentadas ou regiões que estejam expostas ao sol durante um determinado período do dia;

Para responder estas questões a declividade conta com duas componentes: o gradiente e a exposição.

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Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

Projeto SRTM Shuttle Radar Topography Mission

NASA (National Aeronautics and Space Administration);

NIMA (National Imagery and Mapping Agency);

DLR (Agência Espacial Alemã) e ASI (Agência Espacial Italiana)

OBJETIVO: gerar um Modelo Digital de Elevação (MDE) da Terra

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Projeto SRTM Shuttle Radar Topography Mission

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