MODELOS DE DADOS

1. MODELOS DE DADOS Rosangela Sampaio Reis

2. 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

3. Tópicos • Dados matriciais • Dados vetoriais • Modelo Numérico de Terreno Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

4. Dados vetoriais X matriciais • Ponto • Linha • Polígono Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

5. Dados vetoriais • Representação da localização e aparência gráfica dos objetos por um ou mais pares de coordenadas. • Não preenchem, necessariamente, todo o espaço. • 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 Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

6. Operações vetoriais • Junção de polígonos • Recortar um tema baseado em outro • Interseção de temas • União de temas Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

7. Operações matriciais • Agrupar valores em classes. • 4 classes • 8 classes Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

8. Operações matriciais • Assinalar novo valor às células manualmente ou por função matemática. • Tema original • Tema reclassificado Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

9. 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 Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

10. Operações matriciais • Operações matriciais lógicas • Quais células possuem atributos A e 7? Reclassificar Multiplicar Resultado Reclassificar Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

11. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

12. Operações matriciais • Operações matriciais morfométricas • Características morfométricas • área; • perímetro; • distância à margem; • densidade de drenagem; • ordem dos rios; • forma... Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

13. Modelo Numérico de Terreno - MNT • Modelo Digital de Elevação de um bairro, ilustrando a disposição dos lotes no relevo.

14. Modelo Numérico de Terreno - MNT

15. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

16. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

17. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

22. Mapa batimétrico

24. 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). Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

25. 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 Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

26. 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).

27. Amostragem

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

29. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

30. 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 Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

31. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

32. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

33. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

34. 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; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

35. 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. Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

37. 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; Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig

38. Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID) • 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

39. Estrutura de dados em MNT: Grades Regulares (GRID) • 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

40. Estrutura de dados em MNT: Grades Irregulares (TIN) • 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

41. Estrutura de dados em MNT: Grades Irregulares (TIN) • 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

44. Estrutura de dados em MNT: TIN X GRID • A transformação de um modelo de grade triangular em retangular é útil quando se quer visualizar o modelo em projeção planare 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

46. Comparação entre modelos de Grades Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig apud Felgueiras e Câmara, 2000

47. Análises em MNT • 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

48. Análises em MNT • 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

49. Análises em MNT: imagens em níveis de cinza • 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

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