Sistema de Informação SIG, Raster, Vector, Notas de estudo de Gestão Ambiental
cristiane-freitas-5
cristiane-freitas-5

Sistema de Informação SIG, Raster, Vector, Notas de estudo de Gestão Ambiental

9 páginas
50Números de download
1000+Número de visitas
100%de 0 votosNúmero de votos
7Número de comentários
Descrição
modelo matricial, modelo vetorial
70 pontos
Pontos de download necessários para baixar
este documento
Baixar o documento
Pré-visualização3 páginas / 9
Esta é apenas uma pré-visualização
3 mostrados em 9 páginas
Esta é apenas uma pré-visualização
3 mostrados em 9 páginas
Esta é apenas uma pré-visualização
3 mostrados em 9 páginas
Esta é apenas uma pré-visualização
3 mostrados em 9 páginas
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SIG MODELO MATRICIAL (RASTER), MODELO VETORIAL (VECTOR) INTRODUÇÃO Até o advento da informática, a manipulação de dados geográficos era feita através de mapas e outros documentos impressos ou desenhados em uma base. Esta característica impunha algumas limitações, como na análise combinada de mapas oriundos de diversas fontes, temas e escalas e na atualização dos dados, neste caso era necessária a reimpressão/redesenho em outra base. A partir da metade do século XX, os dados geográficos passam a serem tratados a por um conjunto de técnicas matemáticas e computacionais, denominadas de Geoprocessamento. Para apud.Câmara et al. (2005), uma nova ciência estaria surgindo, denominada de Ciência da Geoinformação, que teria como objetivo “o estudo e a implementação de diferentes formas de representação computacional do espaço geográfico”, pois trabalhar com a geoinformação “significa, antes de mais nada, utilizar computadores como instrumentos de representação de dados espacialmente referenciados”. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) correspondem às ferramentas computacionais de Geoprocessamento, que permitem a realização de “análises complexas, ao integrar dados de diversas fontes e ao criar bancos de dados georreferenciados” (Câmara etal., 2005). As múltiplas operações apresentadas por um SIG podem ser classificadas em três grupos, de acordo com o fim a que se destinam (adaptado INPE, 2004): e Gerenciamento de banco de dados geográficos - armazenamento, integração e recuperação de dados de diferentes fontes, formatos e temas dispostos em um único banco de dados. e Análises espaciais — a partir de um banco de dados geográficos, são efetuadas combinações e cruzamentos de dados por meio de operações geométricas e topológicas cujo resultado é a geração de novos dados. e Produção cartográfica — operação de edição e configuração da representação gráfica dos dados visando a visualização através da tela ou na forma impressa. OBJETIVO Diferentemente dos sistemas de informação, os sistemas aplicativos utilizados em geoprocessamento não desempenham funções de banco de dados, mas tarefas específicas sobre a base de dados. O objetivo desse trabalho é apresentar o modelo matricial (raster) e o modelo vetorial (vector) utilizados como ferramenta de tratamento e análise de dados em um projeto obtenção de informações através de imagens. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SIG MODELO MATRICIAL (RASTER), MODELO VETORIAL (VECTOR) MODELO VETORIAL Na estrutura vetorial, a localização e a feição geométrica do elemento são armazenadas e representadas por vértices definidos por um par de coordenadas. Dependendo da sua forma e da escala cartográfica, os elementos podem ser expressos pelas seguintes feições geométricas (Figura 1): e Pontos — representados por um vértice, ou seja, por apenas um par de coordenadas, definindo a localização de objetos que não apresentam área nem comprimento. Exemplos: hospital representado em uma escala intermediária ou cidade em uma escala pequena, epicentro de um terremoto. * Linhas poligonais ou arcos — representados por, no mínimo, dois vértices conectados, gerando polígonos abertos que expressam elementos que possuem comprimento ou extensão linear. Exemplos: estradas, rios. * Polígonos - representados por, no mínimo, três vértices conectados, sendo que o primeiro vértice possui coordenadas idênticas ao do último, gerando, assim, polígonos fechados que definem elementos geográficos com área e perímetro. Exemplos: limites políticos-administrativos (municípios, estados), classes de mapas temáticos (uso e cobertura do solo, pedologia). Poligonas Única Figura 1: Representação geométrica dos elementos geográficos. Fonte: ESRI (2004) Os elementos geográficos em uma camada podem ser compostos por um ou mais elementos gráficos. Os rios de uma bacia hidrográfica, por exemplo, formados por um conjunto de linhas poligonais, podem estar agrupados e armazenados como um único elemento. Em uma camada de municípios, aqueles compostos por parte insular e continental são representados por um conjunto de polígonos agrupados formando um único elemento. Há casos em que o elemento é representado por um polígono e outros contidos dentro deste, delimitando “buracos”, como, por exemplo, um corpo d'água no interior de uma mancha de urbana. As feições geométricas (ponto, linha e polígono) utilizadas para representação dos elementos, bem como a sua estrutura de armazenamento, estabelecem as relações espaciais entre os elementos geográficos, ou seja, relações existentes entre si e entre os outros elementos, denominadas de topológicas aput.(Burrough, 1998). As relações espaciais são percebidas intuitivamente pelo leitor; ao analisar um mapa, por exemplo, os elementos que fazem fronteiras com outros elementos são facilmente identificados. Entretanto, como os sistemas computacionais não são capazes de perceber estas relações, para processamento de análises espaciais nos SIG, há necessidade que estas sejam definidas explicitamente nos arquivos digitais que armazenam as feições geométricas dos elementos. A estrutura de armazenamento dos dados vetoriais pode ser topológica ou do tipo spaghetti apud.(RIPSA, 2000). Na estrutura topológica, os relacionamentos espaciais entre os elementos geográficos, representados por nós, arcos e polígonos, estão armazenados em tabelas. (Figura 2) = Nós, são uma entidade unidimensional que representam os vértices inicial e final dos arcos, além das feições pontuais. = Arcos, correspondem a entidades unidimensionais, iniciando e finalizando por um nó, podendo representar o limite de um polígono ou uma feição linear. = Polígonos, que representam feições de área, são definidos por arcos que compõem o seu perímetro. A topologia permite estabelecer as seguintes relações entre os elemento: = Pertinência — os arcos definem os limites dos polígonos fechados definindo uma área; = Conectividade — os arcos são conectados com outros a partir de nós, permitindo a identificação de rotas e de redes, como rios e estradas; = Contigiiidade — os arcos comuns definem a adjacência entre polígonos. as Topologia Polígono: área. Nós conectividade Arco: contisiiida de s . Poligonos Peligono Am os 16 Arcos Amo | ps quesdi o sesta al AD a al, a2, as a aí, az, as az AB D «2, 5, «6 2 «2, wub, «5 as ac e 3, ad, aS 3 adj as, =4 + cv D ad, 24, a6 a 04, as, a6 as pc as En Figura 2: Topologia de polígonos, arcos e nós. Fonte: UNBC GIS LAB (2005) Na estrutura spaghetti, as coordenadas das feições são armazenadas linha a linha, resultando em arquivos contendo uma lista de coordenadas. A simplicidade desta estrutura limita a sua utilização em análises espaciais, já que pode gerar incongruências como as Esbulura spaghets listadas na (Figura 3). Esirubura fopológica (1) arcos sem contigliidade (2) polígonos abertos sem área (3) arcos sem conectivitade devido 20 cruzamento de dojsarcos sem presença de nó (4) polígonos adjsce ntes com sobreposição ou "buracos" Figura 3: Comparação entre a estrutura topológica e spaghetti. Fonte: Adaptado UNBC GIS LAB (2005) MODELO MATRICIAL No modelo matricial, também denominado de raster, o terreno é representado por uma matriz M(i, j), composta por i colunas e j linhas, que definem células, denominadas como pixels (picture cell), ao se cruzarem (Figura 2). Cada pixel apresenta um valor referente ao atributo, além dos valores que definem o número da coluna e o número da linha, correspondendo, quando o arquivo está georreferenciado, às coordenadas x e y, respectivamente. Figura 4: Modelo de representação matricial. Neste tipo de representação, a superfície é concebida como contínua, onde cada pixel representa uma área no terreno, definindo a resolução espacial. Em dois documentos visualizados na mesma escala, o de maior resolução espacial apresentará pixels de menor tamanho, já que discrimina objetos de menor tamanho. Por exemplo, um arquivo com a resolução espacial de 1 m possui maior resolução do que um de 20 m, pois o primeiro discrimina objetos com tamanho de até 1 m, enquanto o segundo de até 20 m (Figura 5). As medidas de área e distância serão mais exatas nos documentos de maior resolução, mas, por sua vez, eles demandam mais espaço para o seu armazenamento. Imagens pancromáticas dos satélites Ikonos-II (A) e LandsayETM+ (B), mostrando os talhões que foram identificados. Figura 5: Imagens IKONOS (Im) e LANDSAT (20 m). http://www .scielo.br/img/revistas/pab/v4 In4/29814f1.jpg O modelo raster é adequado para armazenar e manipular imagens de sensoriamento remoto, ou seja, imagens da superfície terrestre geradas a partir da detecção e do registro, por um sensor transportado em um veículo aéreo ou orbital, da radiação eletromagnética refletida ou emitida por uma área da superfície terrestre. Os atributos dos pixels representam um valor proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela superfície terrestre. Para identificação e classificação dos elementos geográficos, é necessário recorrer às técnicas de processamento digital de imagem e de fotointerpretação. MODELO VETORIAL X MODELO MATRICIAL A eficiência na execução das operações de manipulação e tratamento dos dados em um SIG depende do modelo geométrico utilizado para sua representação, conforme pode ser observado na tabela. Função Representação Vetorial Representação Matricial s entre objetos Relacionamentos topológicos entre Relz s devem ser objetos disponíveis inferidos Ligação com banco de dados Facilita associar atributos a Associa atributos apenas a classes do elementos gráficos mapa io indireta de fenômenos Representa melhor fenômenos com Relações espac: ionamentos espaci Análise, Simulação e Modelagem Represental contínuos variação contínua no espaço Álgebra de mapas é limitada Simulação e modelagem mais fáceis Algoritmos Problemas com erros geométricos Processamento mais rápido e eficiente. Tabela : Funções de acordo com o modelo de representação geométrica. Fonte: Adaptado Câmara et al. (2005). O modelo vetorial permite que os relacionamentos topológicos estejam disponíveis junto com os objetos, já no modelo matricial eles devem ser inferidos no banco de dados. Esta propriedade possibilita que os arquivos vetoriais sejam mais adequados para execução de consultas espaciais. A associação entre o atributo e a componente gráfica também é mais adequada ao vetorial, já que neste modelo um elemento é identificado como único, enquanto no raster este é definido por um conjunto de pixels que possuem um atributo comum. Assim, operações de consultas aos atributos são mais adequadas de serem executadas nos arquivos vetoriais. Por outro lado, a representação da superfície por pixels permite que os fenômenos contínuos sejam adequadamente representados no modelo matricial. No modelo vetorial, para cada variação do fenômeno, há necessidade de criação em um novo elemento. Por isto, que o modelo matricial é utilizado nas imagens de sensoriamento remoto e, também, nos modelos numéricos de terreno (MNT). A representação contínua da superfície facilita a realização de simulação e modelagem, com o uso de MNT, por exemplo, é possível fazer modelagem hidrológica. Este tipo de representação também facilita as operações algébricas entre camadas (operações com matrizes), correspondendo a operações algébricas entre os pixels de camadas sobrepostas corretamente, ou seja, georreferenciadas e com mesma resolução espacial. Este processamento é utilizado na elaboração de mapas de susceptibilidade (potencial/risco); o valor obtido por cada pixel, após as operações algébricas, pode ser classificado em níveis de susceptibilidade (baixo, médio, alto). CONCLUSÃO Ao se adotar o SIG como a ferramenta de tratamento e análise de dados em um projeto, o primeiro passo a ser efetuado é gerar um modelo de análise que represente o objeto de estudo e que seja baseado no objetivo do projeto. Este modelo deve conter entre outros a base de dados. Base de dados — deve ser definida a base de dados necessária para alcançar o objetivo proposto, tanto a componente gráfica quanto os seus atributos. Nesta etapa, também devem ser identificadas: as propriedades cartográficas dos dados (escala, projeção, datum), o modelo geométrico de representação (vetor ou raster), a unidade territorial de integração dos dados (ou análise de dados), as fontes disponíveis de dados e os métodos de coleta. BIBLIOGRAFIAS CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M.V. Introdução à Ciência da Geoinformação. Disponível em: www.dpi.inpe.br/livros.html. FELGUEIRAS, C.A. Modelagem Numérica de Terreno. In: Introdução à Ciência da Geoinformação. Disponível em: www.dpi.inpe.br/livros.html. INPE. Instituto Nacional De Pesquisas Espaciais. SPRING versão 4.1. São Paulo: INPE, 2004. Disponível: www.inpe.br. http://www-.scielo.br/img/revistas/pab/v4 1n4/29814f1 jpg http://www .professores.uff.br/cristiane/Estudodirigido/SIG.htmHESRI
cem% excelente
Panda Pedro
ajudou-me bastante
Material muito bom para quem ainda não entendeu conceitos de geoprocessamento. Abraços Dimas de Assis.
conteúdo excelente
1-5 de 7
Esta é apenas uma pré-visualização
3 mostrados em 9 páginas