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SER-300 - Introdução ao Geoprocessamento Laboratório 1- Modelagem de Base de Dados Barbara Hass Miguel INPE São José dos Campos 2016

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SER-300 - Introdução ao Geoprocessamento

Laboratório 1- Modelagem de Base de Dados

Barbara Hass Miguel

INPE

São José dos Campos

2016

1. Introdução

Este relatório visou elaborar, modelar e implementar no SPRING uma base de dados

do Plano Piloto de Brasília para responder as seguintes questões:

• Identificar usos e cobertura na região do Plano Piloto;

• Cadastrar e identificar as classes de utilização das quadras da asa norte e sul do

Plano Piloto;

• Identificar as áreas em cotas altimétricas;

• Verificar as condições de acesso no Plano Piloto;

***Computar a declividade média dentro de cada quadra do plano piloto.

Analisando os dados disponíveis e o modelo OMT-G, foi criado um banco “Curso”, um

projeto “DF” e categorias e classes (quando temático) que permitem armazenar os

Planos de Informações relacionados à obtenção dos mapas propostos que possibilitarão

responder as perguntas acima. Os nomes das categorias criadas foram: · Fusão do Quick

Bird (Imagem_Quick_Bird) : Modelo IMAGEM · Bandas 3,4,5 do Landsat (Imagem_ETM)

: Modelo IMAGEM · Mapas de Estradas (Vias_acesso) : Modelo REDE· Mapa de

Barragens, lagos e lagoas (Corpos_Agua) : Modelo TEMÁTICO · Mapa de Rios (Rios) :

Modelo CADASTRAL · Mapa de Regiões Administrativas (Unidade_Politica) : Modelo

CADASTRAL · Mapa de Escolas (Cad_Escolas) : Modelo CADASTRAL · Mapa de Quadras

(Cad_Urbano) : Modelo CADASTRAL· Mapa Altimétrico (Altimetria) : Modelo NUMÉRICO

- MNT · Grade Numérica de Declividade (Grades_Numericas) : Modelo - MNT · Mapa de

Declividade (Declividade) : Modelo TEMÁTICO · Limite do Distrito Federal (Limites) : Modelo TEMÁTICO · Mapa de Uso da Terra (Uso_Terra) : Modelo TEMÁTICO

A elaboração de bases de dados com objetos geográficos e descritivos permite gerar

informações importantes para a inferência geográfica, sendo suporte para tomadas de

decisão na área de estudo. Este relatório mostra o passo a passo, por meio de

demonstrações e figuras, de como foi elaborada a base de dados no SPRING 5.2.7,

atingindo os objetivos propostos na atividade, contendo assim, o desenvolvimento das

atividades e as considerações finais nas próximas seções (15 seções ao todo).

2. Desenvolvimento

O Modelo proposto para o Plano Piloto de Brasília trata-se do Banco OMT-G, presente

na Figura 1, implementado no SPRING.

Exercício 1 – Modelagem do Banco – OMT-G p/ SPRING

Passo 1 – Criar o Banco de Dados

Figura 1: Criação de banco de dados

Passo 2 – Criar o Projeto

Figura 2: Criação do projeto.

Passo 2 - Criar categorias e classes. Alterando o visual das classes

temáticas

Figura 3: Criação das categorias e classes.

Figura 4: Inserção de graus de declividade.

Figura 5: Alterando o visual de apresentação de cada classe temática criada conforme a figura anterior.

Exercício 2 – Importando Limite do Distrito Federal

Passo 1 - Converter o arquivo Shape para ASCII-SPRING

A figura abaixo apresenta o processo de conversão do arquivo shapefile com o limite do Distrito Federal para o formato ASCII-SPRING (.spr)

Figura 6: Convertendo arquivo do formato “shapefile” para formato “ASCII-SPRING”

Passo 2 - Importar os arquivos ASCII

Figura 7: Limite do Distrito Federal.

A figura abaixo representa o momento da criação do polígono

Figura 8: Criação do polígono.

Exercício 3 – Importando Corpos de Água

Figura 9: Importação dos corpos d’água.

Figura 10: Criação dos polígonos.

Exercício 4 – Importando Rios de arquivo Shape

Os rios do tipo shapefile da área de estudo são apresentados na Figura abaixo:

Figura 11: Importação de arquivos Rios.

Figura 12: Importação de arquivos Rios e polígonos.

Figura 13: Mudança no visual (cor).

Exercício 5 – Importando Escolas de arquivo Shape

Figura 14: Importação do arquivo Escolas.

Exercício 6 – Importando Regiões Administrativas de arquivos ASCII-SPRING

As Regiões Administrativas estão representadas na figura abaixo:

Figura 15: Importação das Regiões Administrativas.

Figura 16:Polígonos das Regiões Administrativas.

Figura 17: Tabela da associação das Regiões Administrativas.

Exercício 7 – Importando Rodovias de arquivos ASCII-SPRING

Figura 18: Importação de Rodovias.

Figura 19: Tabela da associação das Rodovias

Exercício 8 – Importando Altimetria de arquivos DXF

Os arquivos de altimetria do Plano Piloto de Brasília são apresentados na Figura abaixo, através de isolinhas e pontos da categoria MNT

Passo 1 - Importar arquivo DXF com isolinhas num PI numérico

Figura 20: Importação do arquivo de altimetria

Passo 2 - Importar arquivo DXF com pontos cotados no mesmo PI das

isolinhas

Figura 21: Arquivo DXF.

Passo 3 - Gerar toponímia para amostras

Figura 22: Topomínia para as amostras de altimetria.

Exercício 9 - Gerar grade triangular- TIN

Passo 1 - Importar a drenagem de arquivo DXF para PI temático

Figura 23: Importação da drenagem.

Passo 2 - Gerar grade triangular utilizando o PI drenagem como linha de

quebra

Figura 24: Grade triangular para a drenagem.

Exercício 10 - Gerar grades retangulares a partir do TIN

No exercício 10 foi gerada uma grade retangular a partir da grade TIN do exercício anterior

Figura 25: Grade a partir de TIN.

Exercício 11 - Geração de Grade de Declividade e Fatiamento

Para o exercício 11 foi gerada uma grade de declividade através da grade retangular. As

faixas de declividade foram fatiadas e alocadas em uma categoria temática de acordo

com as classes previamente definidas.

Figura 26: Geração da declividade.

Figura 27: Grade de fatiamento.

Figura 28: Integração da declividade e do fatiamento.

Faixa: 2-4 graus

Figura 29: Declividade 2-4graus.

Exercício 12 - Criar Mapa Quadras de Brasília

Passo 1 - Importar arquivo de linhas para criar mapa cadastral

Figura 30: Mapa de quadras de Brasilía.

Passo 2 - Associação automática de objetos e importação de tabela ASCII

Após importar o arquivo de quadras foi importado o arquivo com as coordenadas X/Y

dos pontos internos a cada polígono de quadras, além dos Rótulos, Nomes e a tabela de

objeto a qual pertence o polígono. Estes pontos são chamados de identificadores. O

objeto importado juntamente com os atributos das quadras do Plano Piloto está

apresentado na Figura abaixo:

Figura 31: Coordenadas dos pontos internos.

Passo 4 - Geração de toponímia dentro de cada polígono

Figura 32: Geração da toponímia de cada polígono.

.

Figura 33: Resultado de alguns polígonos escolhidos.

Passo 5 - Carregar módulo de consulta e verificar tabela

Figura 34: polígonos selecionados na tabela de atributos.

Figura 35: Polígono escolhido em destaque.

CG000046->NUM_IMOV >= 60

Figura 36: Critério de escolha: População maiorr que 60 habitantes.

Exercício 13 – Atualização de Atributos utilizando o LEGAL

Primeiramente um novo atributo chamado de MDECLIV foi criado para o objeto quadras

Passo 1 - Criar um novo atributo para o objeto Quadras

Figura 37:Criação de um novo atributo.

Passo 2 - Atualizar atributo pelo operador de média zonal

Figura 38: Linguagem de programação LEGAL para atualização do produto

Exercício 14 – Importação de Imagem Landsat e Quick-Bird

A imagem Landsat contendo as bandas 3, 4 e 5 foram importadas e estão na Figura abaixo:

Figura 39: Imagem Landsat.

Figura 40: Importação da imagem QuickBird.

Exercício 15 - Classificação supervisionada por pixel

Neste exercício foi realizada uma classificação do uso e ocupação da terra com base nas

bandas do sensor ETM+ para toda a área do projeto DF.

Passo 1 – Criar uma imagem sintética de fundo:

Figura 41: Criação de imagem sintética de fundo

Passo 2 - Criação de um arquivo de contexto:

Figura 42: criação de um arquivo de contexto.

Passo 3 - Treinamento:

Figura 43: Treinamento.

Passo 4 - Análise das amostras:

Figura 44: Mapa temático resultante da classificação supervisionada.

3.Conclusão

Este trabalho buscou aprofundar os conhecimentos sobre as diversas funcionalidades e

categorias presentes em um SIG (Spring para esse trabalho). Através da manipulação de

dados, obteve-se produtos finais como mapas de declividade, cadastro de quadras,

mapa de uso da terra, dentre outros. O conhecimento adquirido é uma base que pode ser utilizada para realizar outros projetos de geoprocessamento.