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