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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE INFORMÁTICA CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO INTRODUÇÃO A SIG - SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS por JUGURTA LISBOA FILHO T.I. nº 491 CPGCC-UFRGS Dezembro 1995 Trabalho Individual I Prof. Dr. Cirano Iochpe Orientador Porto Alegre, dezembro de 1995 2 CIP - CATALOGAÇÃO NA PUBLICAÇÃO LISBOA FILHO, Jugurta Introdução a SIG - Sistemas de Informações Geográficas / Jugurta Lisboa Filho. - Porto Alegre: CPGCC da UFRGS, 1995. 69p. - (TI - 491) Trabalho orientado pelo Prof. Cirano Iochpe 1. Informação Georeferenciada. 2. SIG. 3. Banco de Dados Espacial. 4. Banco de Dados Geográfico. 5. Sistemas de Geoprocessamento. I. Iochpe, Cirano, II. Título. III. Série. 3 SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS ............................................................................................. 6 RESUMO................................................................................................................ 7 ABSTRACT ............................................................................................................ 8 1 INTRODUÇÃO .................................................................................................. 9 1.1 Disciplinas e Tecnologias Envolvidas............................................................. 11 1.2 Principais Áreas de Aplicação........................................................................ 12 1.2.1 Ocupação Humana........................................................................................ 12 1.2.2 Uso da Terra ................................................................................................. 13 1.2.3 Uso de Recursos Naturais.............................................................................. 13 1.2.4 Meio Ambiente .............................................................................................. 13 1.2.5 Atividades Econômicas.................................................................................. 13 2 DADOS GEOGRÁFICOS ................................................................................ 14 2.1 Mapas e Conceitos de Cartografia................................................................. 14 2.2 Natureza dos Dados Geográficos ................................................................... 17 2.3 Fontes de Dados.............................................................................................. 18 2.4 Métodos para Aquisição de Dados................................................................. 19 2.5 Qualidade dos Dados...................................................................................... 20 3 ARMAZENAMENTO DE DADOS EM SIG ................................................... 22 3.1 Conceitos Básicos em BD Espaciais ............................................................... 23 3.1.1 Identidade ..................................................................................................... 23 3.1.2 Entidade........................................................................................................ 23 3.1.3 Objeto ........................................................................................................... 23 3.1.4 Tipo de Entidade ........................................................................................... 23 3.1.5 Tipo de Objeto Espacial ................................................................................ 23 3.1.6 Classe de Objeto............................................................................................ 24 3.1.7 Atributo ......................................................................................................... 24 3.1.8 Valor de Atributo........................................................................................... 24 3.1.9 Camada (layer) ............................................................................................. 24 3.2 Modelos de Dados para SIG........................................................................... 25 3.3 Tipos de Objetos Espaciais............................................................................. 27 4 3.3.1 Dados do Tipo Ponto..................................................................................... 27 3.3.2 Dados do Tipo Linha..................................................................................... 28 3.3.3 Dados do Tipo Área....................................................................................... 29 3.3.4 Representação de Superfícies Contínuas........................................................ 30 3.4 Tipos de Relacionamentos entre Objetos Espaciais ...................................... 31 3.4.1 Exemplos de Relacionamentos Espaciais ....................................................... 32 3.5 Topologia em Banco de Dados ....................................................................... 34 3.6 Modelos de Representação de Dados Georeferenciados ............................... 36 3.6.1 Modelo Matricial (ou Raster) ........................................................................ 38 3.6.1.1 Técnica Run-Length Encoding ................................................................... 39 3.6.1.2 Quadtrees ................................................................................................... 40 3.6.2 Modelo Vetorial............................................................................................. 41 3.6.2.1 Estrutura de Dados para Armazenar Pontos ................................................ 43 3.6.2.2 Estrutura de Dados para Armazenar Linhas ................................................ 43 3.6.2.3 Estrutura de Dados para Armazenar Polígonos ........................................... 44 3.6.3 Comparação entre os Modelos Raster &Vetorial........................................... 46 4 ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS EM SIG.................................................. 48 4.1 Classificação de Funções de Análise .............................................................. 48 4.1.1 Funções de Manutenção e Análise de Dados Espaciais ................................. 49 4.1.1.1 Transformações de Formato........................................................................ 49 4.1.1.2 Transformações Geométricas...................................................................... 50 4.1.1.3 Transformações entre Projeções Geométricas ............................................. 50 4.1.1.4 Casamento de Bordas.................................................................................. 51 4.1.1.5 Edição de Elementos Gráficos .................................................................... 51 4.1.1.6 Redução de Coordenadas............................................................................ 51 4.1.2 Manutenção e Análise de Atributos Descritivos ............................................. 52 4.1.2.1 Edição de Atributos Descritivos.................................................................. 52 4.1.2.2 Consulta a Atributos Descritivos................................................................. 52 4.1.3 Análise Integrada de Dados Espaciais e Descritivos...................................... 52 4.1.3.1 Funções de Recuperação/Classificação e Medidas....................................... 53 4.1.3.2 Funções de Sobreposição de Camadas (overlay) ......................................... 54 4.1.3.3 Funções de Vizinhança ............................................................................... 55 4.1.3.4 Funções de Conectividade .......................................................................... 57 4.1.4 Formatação de Saída..................................................................................... 59 4.1.4.1 Anotações em Mapas.................................................................................. 59 5 4.1.4.2 Posicionamento de Rótulos......................................................................... 594.1.4.3 Padrões de Textura e Estilos de Linhas ....................................................... 59 4.1.4.4 Símbolos Gráficos ...................................................................................... 59 4.2 Um Exemplo de Análise Espacial .................................................................. 60 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................ 64 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................. 67 6 LISTA DE FIGURAS Figura 1.1 - Aspectos Tecnológicos de SIG [ANT 91] ........................................... 12 Figura 2.1 - Exemplo de Mapas Temáticos [RAM 94] ........................................... 15 Figura 3.1 - Tipos Básicos de Objetos Espaciais .................................................... 24 Figura 3.2 - Modelos de Dados - Visão de Campo ................................................. 26 Figura 3.3 - Tabela de Atributos com dados espaciais ............................................ 28 Figura 3.4 - Exemplos de Estrutura de Rede [NCG 90].......................................... 28 Figura 3.5 - Distribuição Espacial de Áreas ........................................................... 29 Figura 3.6 - Distribuição Espacial com "buracos" ou "ilhas" .................................. 30 Figura 3.7 - Elevações em projeção tridimensional ................................................ 31 Figura 3.8 - Processo de Construir Topologia ........................................................ 35 Figura 3.9 - Estrutura de dados com topologia ....................................................... 36 Figura 3.10 - Exemplo de representação raster e vetorial ....................................... 37 Figura 3.11 - Técnica Run-Length Encoding [ARO 89] ......................................... 39 Figura 3.12 - Exemplo de estrutura quadtree [RAM 94]......................................... 41 Figura 3.13 - Estrutura de Dados para Rede [NCG 90]........................................... 43 Figura 3.14 - Representação em Grafos Não-direcionados [LAU 92]..................... 44 Figura 3.15 - Relacionamento de Polígonos Adjacentes [NCG 90]......................... 45 Figura 3.16 - Modelo Raster X Modelo Vetorial.................................................... 47 Figura 4.1 - Classificação de Funções de Análise [ARO 89] .................................. 49 Figura 4.2 - Exemplo de Operação de Redução de Coordenadas ............................ 51 Figura 4.3 - Funções de Generalização .................................................................. 53 Figura 4.4 - Operações de Sobreposição de Camadas............................................. 54 Figura 4.5 - Exemplo de Operação de Interpolação................................................ 56 Figura 4.6 - Exemplo de zonas de buffer ............................................................... 58 Figura 4.7 - Exemplo de BD Geográfico................................................................ 60 Figura 4.8 - Passo 1 - Selecionar Espécies de Pinus ............................................... 61 Figura 4.9 - Passo 2 - Selecionar Solos Bem Drenados .......................................... 61 Figura 4.10 - Passos 3 e 4 - Identificar Áreas Longe de Lago................................. 62 Figura 4.11 - Passo 5 - Selecionar Espécies e Solos Adequados ............................. 62 Figura 4.12 - Passo 6 - Resultado Final do Processo de Análise Espacial ............... 63 Figura 5.1- Tipos de modelos relacionados com SIG ............................................. 65 7 RESUMO Sistemas de Informações Geográficas (SIG) são sistemas computacionais capazes de capturar, armazenar, analisar e imprimir dados referenciados espacialmente em relação à sua localização sobre a superfície terrestre. Os SIG são usados no suporte às aplicações na área de Geoprocessamento, uma área multidisciplinar que engloba conhecimentos de diferentes campos, como Geografia, Cartografia, Geodésia, Sensoriamento Remoto, Ciência da Computação e diversos ramos da Engenharia e Matemática. Este trabalho apresenta um estudo inicial dos diferentes conceitos empregados em SIG, com ênfase nos tipos de dados manipulados, nos métodos de armazenamento de dados usados e nos tipos de operações disponíveis nesses sistemas. PALAVRAS-CHAVE : Informação Georeferenciada, SIG, Banco de Dados Espacial, Banco de Dados Geográfico, Sistemas de Geoprocessamento. 8 ABSTRACT Geographic Information Systems (GIS) are computing systems able to capture, store, analyse, and print spatially referenced data related with their position in the earth's surface. GIS are used to support applications in Geomatics area, a multidisciplinary area which includes knowledge of different fields as Geography, Cartography, Geodesy, Remote Sensing, Computer Science and other branches of Engineering and Mathematics. This work presents a beginning study of different concepts applied to GIS, with emphasis in the manipulated data types, data management methods and the functions of analysis available in these systems. KEYWORDS : Geographically referenced data, GIS, Spatial Database, Geographic Database, Geoprocessing Systems. 9 1 INTRODUÇÃO Sistemas de Informações Geográficas (SIG) são sistemas computacionais capazes de capturar, armazenar, consultar, manipular, analisar, exibir e imprimir dados referenciados espacialmente sobre/sob a superfície da Terra [RAP 92]. Diversas definições são encontradas na literatura, umas mais genéricas, como esta e outras mais específicas, incluindo detalhes das aplicações ou tecnologias empregadas. A seguir são listadas algumas definições encontradas em [NCG 90]: "Um SIG é uma forma particular de Sistema de Informação aplicado a dados geográficos". "Um SIG manipula dados referenciados geograficamente assim como dados não-espaciais e inclui operações para suportar análises espaciais". "Um SIG pode ser visto como um sistema de hardware, software e procedimentos projetados para suportar captura, gerenciamento, manipulação, análise, modelagem e consulta de dados referenciados espacialmente, para solução de problemas de planejamento e gerenciamento". Existem outros sistemas que também manipulam dados espaciais (ex. AutoCad e pacotes estatísticos). Porém, os SIG se caracterizam por permitir ao usuário, a realização de complexas operações de análise sobre os dados espaciais. Uma das vantagens dos SIG é que eles podem manipular dados gráficos e não- gráficos de forma integrada, provendo uma forma consistente para análise e consulta envolvendo dados geográficos. Pode-se permitir, por exemplo, acesso a registros de imóveis a partir de sua localização geográfica. Além disso, podem fazer conexões entre diferentes entidades, baseados no conceito de proximidade geográfica. 10 Normalmente, os SIG são desenvolvidos de forma integrada ou suportados por um SGBD - Sistema Gerenciador de Banco de Dados [ESR 91]. Os dados gerenciados pelos SIG podem ser classificados em três categorias principais: dados convencionais, dados espaciais e dados pictórios [Ooi 90]. Estas estruturas de dados possibilitam o armazenamento de informações sobre a localização geográfica, características estruturais, geométricas e topológicas de entidades pertencentes a um determinado domínio. Pesquisas na área dos SIG tiveram início na década de 60, variando em terminologia de acordo com a área de aplicação a que se destinavam. Termos como Land Information System (LIS), Automated Mapping/Facilities Management (AM/FM), Computer-Aided Drafting and Design (CADD), Multipurpose Cadastre e outros, foram usados para identificar sistemas, em diferentes áreas da atividade humana, que têm como característica comum, o tratamento de informações geográficas, ou seja, informações com atributos associados a uma localização determinada dentro de um sistema de coordenadas. O gerenciamento de informações geográficasteve sua origem na metade do século XVIII, quando, a partir do desenvolvimento da cartografia, foram produzidos os primeiros mapas com precisão. Os SIG começaram a ser pesquisados paralelamente, e de forma independente, em diversos países como EUA, Canadá e Inglaterra. Desde a década de 60, a tecnologia de SIG tem sido utilizada em diferentes setores como agricultura, exploração de petróleo, controle de recursos naturais, sócio-econômicos e controle do uso da terra [ANT 91]. Os primeiros SIG eram dirigidos, principalmente, para o processamento de atributos de dados e análises geográficas, mas possuíam capacidades gráficas rudimentares. A partir das décadas de 70 e 80, o aumento na capacidade de processamento dos computadores, aliado à redução dos custos de memória e hardware em geral influenciaram substancialmente o desenvolvimento dos SIG. Também o desenvolvimento de dispositivos de alta tecnologia, como monitores de vídeo coloridos e "plotters" a jato de tinta, contribuíram para disseminar o uso da tecnologia. Os primeiros sistemas comerciais começaram a surgir no início da década de 80, o sistema ARC/INFO da Environment Systems Research Institute (ESRI) foi um dos primeiros. A integração com a tecnologia de gerenciamento de banco de dados foi outro marco importante no desenvolvimento desses sistemas [ESR 91]. 11 1.1 Disciplinas e Tecnologias Envolvidas O termo Geoprocessamento tem sido usado para caracterizar uma área multidisciplinar, que envolve conhecimentos de diferentes disciplinas, como por exemplo, Geografia, Cartografia, Ciência da Computação, Sensoriamento Remoto, Fotogrametria, Levantamento de Campo, Geodésia, Estatística, Pesquisas Operacionais, Matemática, Engenharia, etc. Sistema de Geoprocessamento classifica os sistemas computacionais capazes de capturar, processar e gerenciar dados geo-espaciais (ou georeferenciados), isto é, objetos com atributos contendo informações sobre sua localização geográfica em relação a um sistema de coordenadas. Como exemplos de sistemas de Geoprocessamento podemos citar: Sistemas de Cartografia Automatizada (CAC), Sistemas de Processamento de Imagens, Sistemas de CAD e principalmente, os SIG. Bancos de Dados Espaciais é o nome atribuído aos sistemas capazes de gerenciar dados com representação geométrica. São utilizados em diversas áreas não só as ligadas a Geoprocessamento, como também Medicina, Astronomia, etc [MED 94]. O termo Banco de Dados Geográficos caracteriza os sistemas de Banco de Dados Espaciais utilizados em aplicações de Geoprocessamento, ou seja, são uma especialização dos sistemas de Banco de Dados Espaciais [CAM 94]. O termo Geomatics, usado no Canadá, é um termo "guarda-chuva" que engloba assuntos relacionados a cadastro, levantamento, mapeamento, sensoriamento remoto e SIG [BEA 95]. Segundo [GEO 95], Geomatics é o campo de atividades que, utilizando uma abordagem sistêmica, integra todos os meios empregados na aquisição e gerenciamento de dados espaciais usados em aplicações científicas, administrativas, legais e técnicas, envolvidas no processo de produção e gerenciamento de informação espacial. No Brasil, o termo equivalente para Geomatics seria Geoprocessamento, que também engloba diversas disciplinas relacionadas a dados referenciados geograficamente. Segundo [ANT 91], os SIG constituem-se na integração de três aspectos distintos da tecnologia computacional (Figura 1.1): Gerenciamento de Banco de Dados (dados gráficos e não gráficos), Procedimentos para obtenção, manipulação, exibição e impressão de dados com representação gráfica e, por último, Algoritmos e técnicas para análise de dados espaciais. 12 SIG Gerenciamento de Banco de Dados Ferramentas para Análise Espacial Capacidades Gráficas Figura 1.1 - Aspectos Tecnológicos de SIG [ANT 91] Dentro da área de Computação participam ainda, diversos outros domínios, como por exemplo, Processamento de Imagens, Computação Gráfica, Banco de Dados, Algoritmos, Interface com Usuário, Inteligência Artificial, Sistemas Distribuídos e Engenharia de Software. 1.2 Principais Áreas de Aplicação O universo de problemas onde os SIG podem atuar com contribuições substanciais é muito vasto. Atualmente, estes sistemas têm sido utilizados principalmente em órgãos públicos nos níveis federal, estadual e municipal, em institutos de pesquisa, empresas de prestação de serviço de utilidade pública (ex. companhias de água, luz, telefone, etc), na área de segurança militar e em diversos tipos de empresas privadas. A seguir listamos diversas áreas de aplicação, classificadas em cinco grupos principais, segundo [RAM 94]. 1.2.1 Ocupação Humana Planejamento e Gerenciamento Urbano - Redes de infra-estrutura como água, luz, telecomunicações, gás e esgoto, Planejamento e supervisão de limpeza urbana, Cadastramento territorial urbano e Mapeamento eleitoral; Saúde e Educação - Rede hospitalar, Rede de ensino, Saneamento básico e Controle epidemiológico; 13 Transporte - Supervisão de malhas viárias, Roteamento de veículos, Controle de tráfego e Sistema de informações turísticas. Segurança - Supervisão do espaço aéreo, marítimo e terrestre, Controle de tráfego aéreo, Sistemas de cartografia náutica, Serviços de atendimentos emergenciais. 1.2.2 Uso da Terra Planejamento agropecuário; Estocagem e escoamento da produção agrícola; Classificação de solos e vegetação; Gerenciamento de bacias hidrográficas; Planejamento de barragens; Cadastramento de propriedades rurais; Levantamento topográfico e planimétricos; e Mapeamento do uso da terra. 1.2.3 Uso de Recursos Naturais Controle do extrativismo vegetal e mineral; Classificação de poços petrolíferos; Planejamento de gasodutos e oleodutos; Distribuição de energia elétrica; Identificação de mananciais e Gerenciamento costeiro e marítimo. 1.2.4 Meio Ambiente Controle de queimadas; Estudos de modificações climáticas; Acompanhamento de emissão e ação de poluentes; e Gerenciamento florestal de desmatamento e reflorestamento. 1.2.5 Atividades Econômicas Planejamento de marketing; Pesquisas sócio-econômicas; Distribuição de produtos e serviços; Transporte de matéria-prima e insumos. Os capítulos seguintes estão organizados da seguinte forma: o capítulo 2 descreve os tipos de dados manipulados em SIG e também faz uma revisão dos principais conceitos relacionados a Cartografia, que são freqüentemente mencionados na literatura de Geoprocessamento. O capítulo 3 trata do armazenamento de dados, descrevendo os diferentes modelos de dados conceituais e lógicos, utilizados nos SIG. O capítulo 4 é dedicado à utilização dos SIG, onde são descritas as principais funções de análise espacial. Por último algumas conclusões são apresentadas. 14 2 DADOS GEOGRÁFICOS Dados geo-espaciais (ou georeferenciados) é o nome atribuído às informações utilizadas pelas aplicações de Geoprocessamento. Conforme dito anteriormente, estes dados recebem esta denominação, por possuírem atributos relacionados a sua localização geográfica dentro de um sistema de coordenadas. Devido às características das aplicações de Geoprocessamento, a obtenção dos dados é feita, em sua maioria, a partir de fontes brutas de dados, ou seja, as aplicações tratam com entidades ou objetos físicos distribuídos geograficamente como, por exemplo rios, montanhas, ruas, lotes, etc. Isto torna o processo de obtenção de dados uma das tarefas mais difíceis e importantes no desenvolvimento destes sistemas. Um SIG pode ser alimentado por informações de diversas fontes, empregando tecnologias como digitalização de mapas, aerofotogrametria, sensoriamento remoto, levantamento de campo, etc [ROD 90]. Nas seções seguintes, estão descritos diversos conceitos relacionados com os dados georeferenciados, que são normalmente empregados em SIG. Inicialmente são apresentados os conceitos herdados da Cartografia, seguindo-se uma caracterização dos tipos de dados georeferenciados. Uma descrição das principais fontes de dados e dosmétodos de aquisição empregados é dada a seguir e por último são descritos os problemas relacionados com as imprecisões dos dados, decorrentes dos processos de aquisição e representação. 2.1 Mapas e Conceitos de Cartografia Os mapas, tradicionalmente, têm sido as principais fontes de dados para os SIG. Um mapa é uma representação, em escala e sobre uma superfície plana, de uma seleção de características abstratas sobre ou em relação à superfície da terra [NCG 90]. 15 A confecção de um mapa requer, entre outras coisas, a seleção das características a serem incluídas no mapa, a classificação dessas características em grupos, a simplificação para representação, a ampliação de certas características para que possam ser representadas e a escolha de símbolos para representar as diferentes classes. Mapas topográficos têm sido tradicionalmente elaborados com o objetivo de atender a uma infinidade de propósitos, enquanto que os mapas "temáticos" são elaborados com objetivos mais específicos, como por exemplo para representar a hidrografia de uma região, estradas de rodagem, tipos de solos, etc [BUR 86]. Em um SIG, a idéia de mapas "temáticos" é implementada empregando-se o conceito de camadas, onde, para uma mesma região podem ser criadas diversas camadas de dados, uma para cada tema a ser representado (Figura 2.1). Isto facilita a realização de operações de análise. Por exemplo, os SIG fornecem ferramentas de análise que são capazes de obter resultados para consultas do tipo: "Identifique todas as áreas com um determinado tipo de solo e que estejam acima de uma determinada altitude", o que seria feito a partir da combinação de dois mapas temáticos, um sobre tipos de solos e outro sobre altimetria. 35363738 39 R.1R.2 solo zoneamento infraestrutura propriedades controle topográfico planimetria controle geodésico distritamento político-administrativo Realidade Geo-Espacial Figura 2.1 - Exemplo de Mapas Temáticos [RAM 94] 16 Dois conceitos relacionados com a construção de mapas, que são a escala e a projeção utilizadas, precisam ser bem compreendidos. A escala de um mapa é a razão entre as distâncias no mapa e suas correspondentes distâncias no mundo real. Por exemplo, em um mapa de escala 1:50.000, um centímetro no mapa corresponde a 50.000 cm (ou 500m) na superfície da terra. Uma escala grande como a de 1:10.000 (1cm no mapa corresponde a 100m reais), é suficiente para representar o traçado urbano de ruas em uma cidade. Porém, é insuficiente caso a aplicação necessite manipular informações a nível de lotes urbanos. Já em uma escala pequena, tipo 1:250.000 ( 1cm no mapa corresponde a 2,5Km reais), somente grandes características podem ser representadas, como por exemplo, tipos de solos, limites municipais, rodovias, etc. A superfície curva da terra, tem que ser representada em mapas, que normalmente são confeccionados sobre uma superfície plana, o que inevitavelmente ocasiona distorções. Projeção é um método matemático, pelo qual a superfície curva da terra é representada sobre uma superfície plana. Existem diferentes tipos de projeções utilizadas na confecção de mapas, estas projeções atendem a objetivos distintos, podendo preservar a área (projeção equivalente) das características representadas, a forma das características (projeção conformal) ou mesmo a distância ( projeção eqüidistante) entre pontos no mapa [NCG 90]. Mapas podem ser usados para diferentes propósitos, sendo que os mais comuns são: para exibição e armazenamento de dados (ex.: uma folha de mapa comum pode conter milhares de informações que podem ser recuperadas visualmente); como índices espaciais (ex.: cada área delimitada em um mapa pode estar associada a um conjunto de informações em um manual separado); como ferramenta de análise de dados (ex.: comparar a localizar áreas de terras improdutivas); ou mesmo como objeto decorativo (ex.: mapas topográficos, mapas temáticos, mapas turísticos, etc são muitas vezes usados para decorar ambientes em repartições, escolas, etc). A Cartografia Computadorizada ("AM-Automated Mapping") tem como meta principal a confecção de mapas, utilizando-se ferramentas sofisticadas para criação de "layouts", posicionamento de rótulos, uso de bibliotecas de símbolos, etc. Porém, estes sistemas diferem dos SIG porque não precisam armazenar os dados de forma a permitir operações de análise. 17 2.2 Natureza dos Dados Geográficos Segundo Aronoff [ARO 89], os dados georeferenciados possuem quatro componentes principais, que armazenam informações sobre o que é a entidade, onde ela está localizada, qual o relacionamento com outras entidades e em que momento ou período de tempo a entidade é válida. São eles: 1) Atributos qualitativos e quantitativos - armazenam as características das entidades mapeadas, podendo ser representados por tipos de dados alfanuméricos. Estes atributos possuem aspectos não-gráficos e podem ser tratados pelos SGBDs convencionais. 2) Atributos de localização geográfica - diz respeito à geometria dos objetos e envolve conceitos de métrica, sistemas de coordenadas, distância entre pontos, medidas de ângulos, posicionamento geodésico, etc. 3) Relacionamento topológico - representam as relações de vizinhança espacial interna e externa dos objetos. Este aspecto requer a existência de modelos e métodos de acesso não-convencionais para sua representação nos SGBDs. 4) Componente tempo - diz respeito à características temporais, sazonais ou periódicas dos objetos. O aspecto temporal em SGBD, segundo [NEW 92], inclui suporte para três tipos de medida de tempo: instante de tempo, intervalo de tempo e relacionamentos envolvendo o tempo, como noções de antes, depois, durante, simultaneamente, etc. Dentro de um SIG, estes componentes podem ser classificados em três categorias principais [OOI 90]: dados convencionais - atributos alfanuméricos usados para descrever os objetos (ex.: nome e população de uma cidade); dados espaciais - descrevem a geometria, a localização e os relacionamentos topológicos dos objetos geográficos; e dados pictórios - atributos que armazenam imagens (ex.: fotografia de uma cidade). 18 2.3 Fontes de Dados A obtenção de dados em aplicações de Geoprocessamento é um processo bem mais complexo quando comparado com a maioria das aplicações convencionais [ARO 89]. Isto se deve ao fato da entrada de dados não se limitar a simples operações de inserção. As dificuldades surgem por duas razões: primeiro por se tratar de informações gráficas, o que naturalmente já é uma tarefa mais complexa do que a entrada de dados alfanuméricos, embora os SIG também manipulem dados alfanuméricos. A segunda razão, e principal, é devido a natureza das fontes de dados dessas aplicações. As fontes de dados variam de acordo com o tipo de aplicação. Como exemplo, podemos pensar nas seguintes aplicações: Sistema de suporte a uma companhia de distribuição de água, onde as entidades a serem representadas são canos, válvulas e conexões de diversos tipos; Sistema de roteamento intermunicipal de veículos, que manipula estruturas de rede, onde os nós representam as cidades e as ligações representam possíveis caminhos entre duas cidades; ou um Sistema de gerenciamento marítimo da costa brasileira, para o qual torna-se necessário o armazenamento dos mapas de toda a costa brasileira, provavelmente em uma escala muito menor do que as demais aplicações. Como se pode notar, algumas vezes os dados precisam ser obtidos diretamente da realidade (fontes brutas), uma vez que nem sempre existe um mapa pronto, na escala apropriada. Os dados manipulados em um SIG podem ser entidades ou fenômenos geográficos distribuídos sobre a superfície da terra, podendo pertencer a sistemas naturais ou criados pelo homem, tais como tipos de solos, vegetação, cidades, propriedades rurais ou urbanas, redes de telefonia, escolas, hospitais, fluxo de veículos, aspectos climáticos, etc. Podem ser também objetos resultantes de projetosenvolvendo entidades que ainda não existam, como por exemplo, o planejamento de uma barragem para a construção de uma usina hidroelétrica [RAM 94]. Os processos de coleta de dados são baseados em tecnologias tipo fotogrametria, sensoriamento remoto e levantamento de campo, ou seja, os mesmos já empregados há muito tempo em diversas áreas da Geociências e da Engenharia. Com isto, os produtos resultantes desses processos de coleta de dados é que são as verdadeiras fontes de dados dos SIG [ROD 90]. Os SIG possuem dispositivos de interface que permitem que esses resultados sejam transferidos para um meio de armazenamento digital. 19 Até hoje, os mapas têm sido a principal fonte de dados para SIG, e o levantamento de campo, o principal processo de coleta de dados. Porém, em um futuro próximo, a aerofotogrametria e o sensoriamento remoto devem tornar-se cada vez mais utilizados como tecnologia de coleta de dados geo-espaciais [ANT 91]. O problema da entrada de dados em SIG, é muito importante porque é a partir destes dados que as análises são executadas e, consequentemente, as decisões são tomadas. A transferência dos dados do meio externo (fontes brutas) para o meio interno (representação digital) é apenas um passo no processo de aquisição dos dados. Muitas operações posteriores são geralmente realizadas como, por exemplo, a associação entre os objetos gráficos e seus atributos não-gráficos, operações para corrigir e padronizar os dados com relação a projeções, escalas, sistemas de coordenadas, etc. 2.4 Métodos para Aquisição de Dados Os métodos mais comuns de aquisição de dados são: a digitalização manual, a leitura ótica através de dispositivos de varredura tipo "scanner", a digitação via teclado e a leitura de dados provenientes de outras fontes de armazenamento secundário (ex. fitas magnéticas, discos óticos, teleprocessamento, etc) [ARO 89]. Estes métodos permitem a transferência dos dados obtidos através dos mecanismos de captura tipo levantamento de campo, sensoriamento remoto, imagens de satélites, etc, para a base de dados dos SIG. A digitalização é o método no qual uma folha de papel contendo um mapa é colocada sobre uma mesa digitalizadora e, através de um dispositivo de apontamento (ex. caneta ótica) um operador vai assinalando diversos pontos, que são calculados e interpretados como pares de coordenadas x e y. Normalmente, no início do processo de digitalização, três ou mais pontos de coordenadas conhecidas são cadastrados no sistema para serem utilizados como pontos de referência no cálculo das coordenadas dos pontos digitalizados [PAR 94]. A eficiência do processo depende da qualidade do software de digitalização e da experiência do operador. Além da digitalização de pontos, outras tarefas também são realizadas, como por exemplo, o ajuste de nós, a construção de topologia, a identificação de objetos, etc. Digitalização é uma tarefa muito cansativa, normalmente consome muito tempo e podem ocorrer erros. Por isso, os softwares de digitalização fornecem 20 mecanismos que auxiliam o operador a identificar e corrigir os possíveis erros introduzidos. O método de leitura ótica através de dispositivos de varredura ("scanner"), permite a criação de imagens digitais a partir da movimentação de um detetor eletrônico sobre um mapa. É um processo bem mais rápido que a digitalização, mas não é adequado a todos os tipos de situações. Um mapa, para ser lido por um "scanner", precisa apresentar algumas características que vão permitir a geração de imagens de boa qualidade. Por exemplo, alguns textos podem ser lidos acidentalmente como se fossem entidades, linhas de contorno podem ser quebradas por textos ou símbolos do mapa, etc [NCG 90]. A digitação via teclado é usada para a inserção dos atributos não-gráficos. Informações provenientes de levantamento de campo normalmente são inseridas no banco de dados via teclado. Outro meio, também usado, é o emprego do GPS ("Global Positioning Systems"), um sistema de posicionamento geodésico, baseado em uma rede de satélites. Este sistema possibilita a realização de levantamentos de campo, com alto grau de acurácia (ver seção seguinte) e com o registro dos dados podendo ser realizado diretamente em meio digital. Segundo [ARO 91], o custo inicial de construção da base de dados de um SIG, muitas vezes é maior que o custo total de investimentos realizados na aquisição dos componentes de hardware e de software. Para diminuir estes custos, a tendência atual tem sido o compartilhamento de dados geo-espaciais já disponíveis em meio digital. Diversos padrões de armazenamento de dados têm sido adotados para possibilitar a troca desse tipo de informação. Algumas empresas se especializaram em produzir e comercializar dados para SIG. 2.5 Qualidade dos Dados Dados com erros podem surgir nos SIG, mas precisam ser identificados e tratados. Os erros podem ser introduzidos no banco de dados de diversas formas: serem decorrentes de erros nas fontes originais, serem adicionados durante os processos de obtenção e armazenamento, serem gerados durante a exibição ou impressão dos dados ou surgirem a partir de resultados equivocados em operações de análise dos dados [BUR 86]. 21 Acurácia pode ser definida como a estimativa dos valores serem verdadeiros, ou como a probabilidade de uma predição estar correta. Sempre existe, em algum grau, um erro associado com todas as informações espaciais. O objetivo quando se trata de identificar erros nem sempre é o de eliminá-los, mas sim de gerenciá-los [ARO 89]. Embora todos os dados espaciais sejam representados com erro em algum grau, eles geralmente são representados computacionalmente com alta precisão. Precisão é definida como o número de casas decimais ou dígitos significativos em uma medida. Se um objeto espacial possui atributos de posicionamento com vários dígitos significativos não implica que esta informação seja acurada [NCG 90]. A acurácia dos dados é crucial para que os usuários confiem no sistema. Dados com erros significativos podem afetar os resultados de análises por diversos anos, antes de serem descobertos [GRU 92]. A qualidade dos dados pode ser medida a partir da análise dos seguintes componentes: acurácia posicional, acurácia dos atributos, consistência lógica (relacionamentos topológicos), resolução da imagem, completude de informações, fator tempo e histórico do processo de obtenção dos dados [ARO 89]. 22 3 ARMAZENAMENTO DE DADOS EM SIG Os SIG precisam armazenar grandes quantidades de dados e torná-los disponíveis para operações de consulta e análise. Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SBGD) são ferramentas fundamentais para os SIG, embora muitos ainda utilizem sistemas de arquivos para fazer o gerenciamento dos dados. Isto dificulta por exemplo, o intercâmbio de dados e ainda obriga os usuários a conhecerem as estruturas de armazenamento de dados [FRA 88]. Grande quantidade de pesquisa tem sido realizada por parte da comunidade de banco de dados, sob o tema de banco de dados espaciais, com o objetivo de buscar soluções adequadas para o problema de gerenciamento de dados georeferenciados [MED 94]. Atualmente, a arquitetura mais empregada na construção dos SIG é a que utiliza um sistema dual, onde o SIG é composto de um SGBD relacional, responsável pela gerência dos atributos não-gráficos, acoplado a um componente responsável pelo gerenciamento dos atributos espaciais [CAM 94]. Neste capítulo são apresentados diversos assuntos relacionados com o emprego de SGBDs em SIG. Na primeira seção são apresentadas algumas definições padrão, conforme o proposto pelo US National Digital Cartographic Standart. Em seguida são identificados os principais modelos de dados usados em SIG. Uma caracterização dos tipos de objetos espaciais manipulados pelos SIG é feita na seção 3 e uma relação dos tipos de relacionamentos existentes entre os objetos espaciais é descrita na seção 4. A seção 5 caracteriza as diferençasentre banco de dados cartográfico e banco de dados topológico e por último, na seção 6 são apresentados os modelos de representação de dados mais utilizados, que são os modelos matricial (raster) e vetorial. 23 3.1 Conceitos Básicos em BD Espaciais O conjunto de definições a seguir, é o resultado de um trabalho de padronização de termos, que foi proposto pelo US National Digital Cartografic Standart. Estas definições foram extraídas de [NCG 90]. Neste trabalho, procurou-se empregar os conceitos de acordo com estas definições. 3.1.1 Identidade Elementos da realidade modelados em um banco de dados geográfico têm duas identidades: o elemento na realidade, denominado entidade e o elemento representado no banco de dados, denominado objeto. Uma terceira identidade usada em aplicações cartográficas é o símbolo usado para representar entidades/objetos como uma feição no mapa. 3.1.2 Entidade É um fenômeno de interesse na realidade que não pode ser subdividido em fenômenos do mesmo tipo. Por exemplo, uma floresta pode ser dividida em florestas menores, enquanto que uma cidade se for dividida, suas partes não serão cidades e sim bairros ou distritos. 3.1.3 Objeto É a representação digital de uma (ou parte de uma) entidade. A representação digital varia de acordo com a escala utilizada (ex.: um aeroporto pode ser representado por um ponto ou uma área, dependendo da escala em uso). 3.1.4 Tipo de Entidade É a caracterização de um agrupamento de entidades similares que podem ser representadas por objetos armazenados de maneira uniforme (ex: o conjunto das estradas de uma região). Fornece uma estrutura conceitual para a descrição dos fenômenos. 3.1.5 Tipo de Objeto Espacial Cada Tipo de Entidade em um Banco de Dados Espacial é representado de acordo com um tipo de objeto espacial apropriado. A Figura 3.1 mostra os tipos básicos 24 de objetos espaciais, definidos pelo US National Digital Cartografic Standart e classificados segundo suas dimensões espaciais: dimensão tipo descrição 0D ponto Um objeto com posição no espaço, mas sem comprimento 1D linha Um objeto tendo comprimento. Composto de 2 ou mais objetos 0D 2D área Um objeto com comprimento e largura. Limitado por pelo menos 3 objetos 1D 3D volume Um objeto de comprimento, largura e altura. Limitado por pelo menos 4 objetos 2D Figura 3.1 - Tipos Básicos de Objetos Espaciais 3.1.6 Classe de Objeto Descreve um conjunto de objetos que representa um conjunto de entidades (ex.: o conjunto de pontos que representam um conjunto de nascentes, postes, etc ou o conjunto de áreas representando lotes urbanos). 3.1.7 Atributo Descreve características das entidades, normalmente de forma não-espacial. Exemplos são o nome da cidade, diâmetro de um duto, etc. 3.1.8 Valor de Atributo Valor quantitativo ou qualitativo associado ao atributo. (ex.: nome da cidade = 'Porto Alegre', Diâmetro do duto = 1 ½"). 3.1.9 Camada (layer) Os objetos espaciais em um BD Geográfico podem ser agrupados e dispostos (apresentados) em camadas (ou temas). Normalmente, uma camada contém um único tipo de entidade ou um grupo de entidades conceitualmente relacionadas (ex.: uma camada pode representar somente as rodovias de uma região, ou pode representar também as ferrovias). 25 3.2 Modelos de Dados para SIG Um Banco de Dados Geográfico é uma coleção de dados referenciados espacialmente, que funciona como um modelo da realidade. Um banco de dados é um modelo da realidade por representar um conjunto selecionado de fenômenos da realidade, que podem estar associados a diferentes períodos de tempo (passado, presente ou futuro) [BAR 91]. Modelagem de dados geográficos é o processo de discretização que converte uma realidade geográfica complexa em um conjunto finito de registros ou objetos de um banco de dados [GOO 92]. Os modelos de dados existentes para SIG estão relacionados com as diferentes formas de percepção da realidade que podem ser empregadas. Para Goodchild [GOO 90], estes modelos de dados podem ser divididos segundo duas visões: visão de campo e visão de objetos. Quando a realidade observada possui uma distribuição contínua no espaço, como por exemplo temperatura ou relevo, os objetos do banco de dados são, na verdade, criações do processo de modelagem e são representados usando-se o modelo de campos. Por outro lado, muitas entidades existem independentemente de qualquer processo de modelagem, como por exemplo, uma rua, que possui dimensões bem definidas. Além disso, algumas vezes é necessário representar situações onde mais de um objeto compartilha uma mesma posição geográfica (ex. um cruzamento de avenidas), o que não é possível no modelo de campo. O modelo de objetos permite a representação destes tipos de dados. Goodchild [GOO 91] descreve seis tipos diferentes de modelos de dados baseados na visão de campos, que são usados em SIG (Figura 3.2). São eles: a) Amostragem Irregular de Pontos - o banco de dados contém um conjunto de tuplas <x,y,z> representando valores coletados em um conjunto finito de localizações irregularmente espaçadas. (ex.: estações de medição de temperatura) b) Contornos - o banco de dados contém um conjunto de linhas, cada uma com um valor z associado. (ex.: curvas de nível) 26 c) Polígonos - a área é particionada em um conjunto de polígonos, onde cada localização pertence a exatamente um único polígono. Cada polígono tem um valor que é único em todas as posições dentro do polígono. Os limites dos polígonos são descritos por pares ordenados de coordenadas x e y. (ex.: tipos de solos) d) Amostragem Regular de Pontos - como no item a, porém com pontos distribuídos regularmente. (ex.: Modelo de elevação de terreno) e) Grade de Células - a área é particionada em uma grade regular de células, onde o valor da cada célula corresponde ao valor da variável para todas as posições dentro da célula. (ex.: imagens de satélites) f) Rede Triangular Irregular - a área é particionada em triângulos irregulares. O valor da variável é definido em cada vértice do triângulo e varia linearmente sobre o triângulo. (ex.: TIN - rede irregular triangularizada) a) Amostragem Irregular b) Curvas de nível c) Polígonos d) Amostragem Regular e)Grade Regular f) Rede Triangular Irregular (TIN) Figura 3.2 - Modelos de Dados - Visão de Campo 27 Cada um desses modelos pode ser representado em um banco de dados como um conjunto de pontos, linhas, áreas ou células. Normalmente, os modelos d e e são mapeados no modelo matricial, enquanto os demais são mapeados no modelo vetorial [GOO 91]. Os modelos de representação matricial e vetorial estão descritos na seção 3.6. No Modelo de Objetos, os objetos são representados como pontos, linhas ou áreas. Dois objetos podem estar localizados na mesma posição geográfica, ou seja, podem possuir coordenadas idênticas. Muitas implementações não fazem distinção no banco de dados, entre modelos de objetos e de campos. Por exemplo, um conjunto de linhas pode representar contornos (modelo de campos) ou estradas (modelo de objetos), embora as implicações das interseções sejam muito diferentes nos dois casos. O modelo de objetos é mais adequado para aplicações sócio-econômicas, que tratam com entidades criadas pelo homem (ex. rede de transporte, monumentos, escolas, etc), enquanto que os modelos de campo são mais adequado para aplicações ambientais. 3.3 Tipos de Objetos Espaciais Os objetos espaciais são as representações das entidades do mundo real, armazenadas no BD Geográfico. A seguir, é descrito como os objetos primitivos (pontos, linhas, áreas e superfícies) são usados para representar as complexas entidades da realidade. 3.3.1 Dados do Tipo Ponto A escolha das entidades que podem ser representadas como pontos depende da escala em uso. Por exemplo, em um mapa de escala grande, uma escola poderia ser representada como um ponto, já em um mapa de escala pequena, um ponto seria usado para representar a localização central da cidade ondeessa mesma escola está localizada. As coordenadas dos objetos tipo ponto podem ser armazenadas como dois atributos extras na tabela de atributos da entidade. Por exemplo, as coordenadas dos pontos representando a localização de escolas municipais (Figura 3.3a) podem ser armazenadas em uma tabela junto com os demais atributos descritivos (Figura 3.3b). 28 1 2 3 4 5 (a) Posição geográfica das escolas ID Coord.X Coord.Y Nome da Escola Diretora Fundação N.alunos 1 4673000 252500 E.E.Sto Antonio Maria José 01/05/35 240 2 4674000 254500 E.E. Prof. Rambo Jose Silva 05/08/35 1100 3 4671000 253500 E.M. Imigrantes Rita reis 07/06/57 740 4 4667000 253500 E.E.Gabriela Mistral Rosa Maria 04/04/46 1250 5 4668000 254000 Instituto de Educação Ana Maria 28/05/68 2600 Figura 3.3b - Tabela de Atributos com dados espaciais 3.3.2 Dados do Tipo Linha Linhas e pontos são usados para representar entidades cujas características se baseiam em estruturas de redes (Figura 3.4). Aparecem normalmente em aplicações de infra-estrutura (redes viárias), redes de utilidade pública (gás, eletricidade, água, etc), linhas de tráfego aéreo, redes hidrográficas, etc. As redes são formadas basicamente por dois construtores que são os nós (junções e terminadores) e as ligações (arcos entre dois nós). Denota-se por valência de um nó, o número de ligações no nó. ligação nó valência 3 valência 4 Figura 3.4 - Exemplos de Estrutura de Rede [NCG 90] 29 Os atributos dos dados em uma rede podem estar relacionados aos nós ou às ligações. Como exemplo de atributos de ligações podemos citar: direção do sentido do tráfego em uma rua, distância entre duas cidades, diâmetro de uma tubulação, voltagem da rede elétrica, etc. Para atributos associados aos nós da rede podemos citar: existência de semáforo em um cruzamento, tipo de válvula em um nó de rede de água, existência de um transformador de voltagem em uma rede elétrica, etc. 3.3.3 Dados do Tipo Área Entidades com características bidimensionais são representadas por objetos do tipo área. Os limites das entidades podem ser definidos originalmente pelos próprios fenômenos (ex. limites de um lago, região costeira, etc), ou podem ter sido criados pelo homem (ex.: limites de um município, área de reserva florestal, etc). Quanto à distribuição no espaço, as entidades podem ser representadas por áreas isoladas com possibilidade de sobreposição, como mostra a Figura 3.5a (ex. área usada para cultivo de cana-de-açúcar nas últimas décadas), ou cada posição pertence a exatamente uma única entidade, exemplificado pela Figura 3.5b (ex. propriedades rurais/urbanas). 1970 1980 1990 1960 125 126 129 130 127 128 131 (a) (b) Figura 3.5 - Distribuição Espacial de Áreas Uma entidade pode conter "buracos" ou outras entidades completamente inseridas dentro da sua área, como mostra a Figura 3.6. Alguns sistemas permitem que uma entidade possa ser representada por um objeto composto por mais de uma primitiva de área, porém com um único conjunto de argumentos [NCG 90]. 30 A B C E D D Figura 3.6 - Distribuição Espacial com "buracos" ou "ilhas" A representação dos dados do tipo área, segundo as diferentes visões quanto a distribuição no espaço, depende do modelo de dados suportado pelo sistema. 3.3.4 Representação de Superfícies Contínuas Alguns fenômenos da natureza, como por exemplo, elevação de terreno, pressão atmosférica, temperatura, densidade populacional, etc, são caracterizados por possuírem variação contínua no espaço. Segundo Burrough [BUR 86], a variação da elevação sobre uma área pode ser modelada de diversas maneiras. Modelos de Elevação Digital, ou Modelos Digitais de Terreno podem ser representados tanto por superfícies definidas matematicamente (ex.: séries de Fourier) ou através de imagens de pontos/linhas. As representações mais conhecidas, baseadas em imagens de pontos, são as matrizes de altitude, onde os dados são coletados em intervalos regulares de pontos (Figura 3.2d). Esta abordagem tem a desvantagem de introduzir redundância de dados, quando a área observada possui comportamento estável e pode perder informações, quando a área é muito acidentada. Outra abordagem, também baseada em imagens de pontos (ou áreas, segundo [NCG 90]), é o modelo de Rede Irregular Triangularizada ("TIN - Triangulated Irregular Network"), onde os pontos são coletados mais densamente em áreas com maior variação acidental e mais esporadicamente nas outras áreas (Figura 3.2f). Os pontos são conectados formando faces triangulares, onde os valores coletados ficam associados aos vértices dos triângulos. O tipo de modelo de terreno mais utilizado, é formado por um conjunto de linhas de contorno (linhas isométricas), que representam pontos de mesma elevação (Figura 3.2b). 31 Dentro de um SIG, os dados referentes à elevação podem ser convertidos de um modelo para outro, mas podem ocorrer perdas de informações, reduzindo os detalhes da superfície topográfica [ARO 89]. Projeções tridimensionais podem ser usadas para permitir uma melhor visualização do relevo da área observada (Figura 3.7). Figura 3.7 - Elevações em projeção tridimensional 3.4 Tipos de Relacionamentos entre Objetos Espaciais Os objetos de um banco de dados espacial representam as entidades no mundo real através do armazenamento de seus atributos (espaciais e não-espaciais) e seus relacionamentos. A grande vantagem dos SIG está em possibilitar operações de análise sobre os dados armazenados. Para isto, além da manutenção dos dados propriamente dita, é necessário manter os diferentes tipos de relacionamentos envolvendo esses dados. Existe uma enorme variedade de relacionamentos possíveis. Alguns são mantidos através de estruturas de dados dos SIG, como por exemplo, os relacionamentos de conectividade entre linhas e de adjacência entre áreas (polígonos), enquanto que outros normalmente são calculados durante a execução das operações de análise espacial, como por exemplo, o relacionamento de continência entre um ponto e uma área. Uma entidade pode estar relacionada com outras entidades do mesmo tipo, como por exemplo, dois bairros vizinhos em uma cidade, ou pode estar relacionada com 32 entidades de outros tipos, como por exemplo, bairros localizados num raio de 10 Km de um centro de atendimento emergencial. Segundo [NCG 90], existem três tipos de relacionamentos entre objetos espaciais, são eles: 1) Relacionamentos usados para a construção de objetos complexos, a partir de objetos mais simples. Exemplo, os polígonos são formados por um conjunto de linhas, enquanto que uma linha é composta de um conjunto de pares ordenados de coordenadas, que são os pontos. 2) Relacionamentos que podem ser calculados a partir das coordenadas dos objetos. Por exemplo, se duas linhas se cruzam, se um ponto está dentro de uma área, se duas áreas estão sobrepostas, etc. 3) Relacionamentos que precisam ser fornecidos no momento da entrada dos dados. Por exemplo, duas linhas podem se cruzar, mas as rodovias representadas por elas podem não estar conectadas devido a existência de uma passagem elevada (um viaduto). 3.4.1 Exemplos de Relacionamentos Espaciais A seguir são listados diversos tipos de relacionamentos entre objetos espaciais e mostrados exemplos de consultas espaciais, que poderiam ser solucionadas através desses relacionamentos. A) Relacionamentos entre Pontos - "vizinhança" - liste todos os postos de gasolina (representados por pontos) existentes num raio de 20 Km de um quartel de bombeiros. - "o mais próximo" - identifique o posto da policia rodoviária federal mais próximo do local de um acidente. 33 B) Relacionamentos entre Ponto-Linha - "termina em" - identificar o tipo de válvula existente nas extremidades de um oleoduto. - "o mais próximo" - identifique a rodovia mais próxima ao local da queda de um avião. C) Relacionamentos entre Ponto-Área - "está contido" - identifique as escolas estaduais que se localizam em um determinadobairro. - "visibilidade" - calcule o número de agências bancárias que podem ser alcançadas por uma torre de transmissão de microondas. D) Relacionamentos entre Linhas - "cruza" - verificar se duas rodovias se cruzam em algum ponto. - "flui para/desemboca" - identificar quais os rios que deságuam em um rio específico. E) Relacionamentos entre Linha-Área - "cruza" - identifique todas as linhas de ônibus que passam por um determinado bairro. - "limites/fronteira" - calcular se um rio faz parte da divisa de um município. F) Relacionamentos entre Áreas - "sobrepõe" - verificar se a área de incidência de doenças sobrepõe-se a uma área sem infra-estrutura de água e esgoto. - "mais próximo" - encontrar o lago mais próximo à área de incêndio florestal. - "é adjacente" - identificar os bairros adjacentes ao bairro Sant'Anna. 34 3.5 Topologia em Banco de Dados Uma das características mais importantes dos SIG, é a capacidade desses sistemas possuírem estruturas para o armazenamento dos relacionamentos (vizinhança, proximidade e pertinência) entre os objetos espaciais [ARO 89]. Estes relacionamentos são fundamentais para possibilitar a realização de diversos tipos de operações de análise espacial. Quando um mapa de uma região que está sobre a superfície curva da Terra, é construído sobre uma superfície plana (ex.: folha de papel), algumas propriedades são alteradas (ex.: ângulos e distâncias), enquanto que outras permanecem (ex.: adjacências e pertinências). Estas propriedades que não se alteram quando o mapa sofre uma transformação são conhecidas como propriedades topológicas [KEM 92]. O termo topologia é atribuído às estruturas de relacionamentos espaciais que podem, ou não, ser mantidas no banco de dados. Um banco de dados espacial é dito topológico se ele armazena a topologia dos objetos. Por outro lado, um banco de dados é dito cartográfico se os objetos são vistos e manipulados somente de forma independente [GOO 90]. Banco de dados cartográficos são usados em muitos pacotes para confecção de mapas, onde as operações de análise são menos importantes do que rotinas que auxiliam no posicionamento de rótulos, bibliotecas de símbolos cartográficos, etc. Um banco de dados cartográfico pode ser convertido em um banco de dados topológico através do cálculo e identificação dos relacionamentos entre objetos. Este processo é conhecido como Construir Topologia (Building Topology) [LAU 92]. O processo de Construir Topologia é usado também, para identificar os objetos em um mapa, a partir das linhas digitalizadas. Este processo é feito empregando-se o conceito de Restrição Planar (Planar Enforcement), que consiste na aplicação de duas regras, sobre os objetos usados para descrever a variação espacial. Basicamente, as regras de Restrições Planar são as seguintes: Regra 1: Dois objetos do tipo área não podem se sobrepor. Regra 2: Cada posição no mapa pertence a uma única área, ou a um limite entre áreas adjacentes. 35 O processo de Construir Topologia, exemplificado na Figura 3.8, começa com um conjunto de segmentos de linha não relacionados (a). Cada interseção de linhas ou nodo terminal (nós) é identificado (b). Em seguida, cada segmento de linha existente entre dois nós consecutivos (arestas) é identificado. Finalmente, cada polígono resultante recebe um identificador, inclusive o polígono externo que pode receber um identificador diferenciado (c). 1 2 3 4 5 6 78 9 10 A B C D 11 121314 15 16 17 18 19 (a) (b) (c) 0 Figura 3.8 - Processo de Construir Topologia Os pontos, as linhas e os polígonos identificados durante o processo de construção da topologia são armazenadas em estruturas de dados adequadas, que variam de acordo com a implementação de cada sistema. A Figura 3.9 mostra uma estrutura de dados para armazenamento de topologia, que é utilizada no sistema ARC/INFO [MOR 92]. A primeira tabela contém, para cada polígono, o número total e a identificação dos arcos que formam o polígono (sinal positivo no sentido da digitalização e negativo indicando sentido contrário). Uma segunda tabela contém, para cada arco, os nós inicial e final que formam o arco e quais os polígonos que estão à direita e à esquerda do arco. Neste método, arcos adjacentes a dois polígonos são armazenados uma única vez no banco de dados. 36 A B C D 1 a b c d e 2 3 4 5 6 7 N.Polígono N.de Arcos Lista de Arcos A 3 -1,-2,3 B 4 2,-7,5,0,-6 C 3 -3,-5,4 D 1 6 N.Arco Nó Inicial Nó Final Polígono à Esquerda Polígono à Direita 1 c a A 0 2 b c A B 3 b a C A 4 d a 0 C 5 d b C B 6 e e B D 7 d c B 0 Figura 3.9 - Estrutura de dados com topologia 3.6 Modelos de Representação de Dados Georeferenciados A variação geográfica no mundo real é infinitamente complexa. Para serem armazenados no banco de dados, os dados precisam ser reduzidos a uma quantidade finita e gerenciavel, o que é feito através de processos de generalização ou abstração. Um Modelo de Dados fornece um conjunto de regras para converter variações geográficas no mundo real, em objetos discretos armazenados de forma digital [NCG 90]. Existem duas abordagens principais de representação dos componentes espaciais associados às informações geográficas: o modelo matricial (ou raster) e o modelo vetorial, exemplificados na Figura 3.10. 37 No modelo raster, a área em questão é dividida em uma grade regular de células, normalmente quadradas ou retangulares. A posição da célula é definida de acordo com a linha e a coluna onde está localizada. Cada célula contém um valor que corresponde ao tipo de entidade que é encontrada naquela posição. Normalmente, uma área é representada no modelo raster através de diferentes camadas (mapas temáticos), onde as células de uma camada armazenam os valores associados a uma única variável ou tema (ex.: tipo de solo, hidrologia, relevo, etc) [MAG 92]. O espaço é todo coberto, uma vez que cada localização na área de estudo corresponde a uma célula no raster. Formato Raster Formato Vetorial ϖϖϖϖϖϖϖϖϖαϖϖϖϖϖϖϖϖϖϖ ϖϖϖϖϖϖϖααααααϖϖϖϖϖϖϖ ϖϖϖϖϖαββββββββαϖϖϖϖϖ ϖϖϖααβββββββββββααϖϖ ααααββββββββββββαααα ϖϖααββββββββββββαϖϖϖ ϖϖϖϖϖαββββββββαϖϖϖϖϖ ϖϖϖϖϖϖϖϖϖϖαϖϖϖϖϖϖϖϖϖ ϖϖϖϖϖϖϖααααααϖϖϖϖϖϖϖ Figura 3.10 - Exemplo de representação raster e vetorial No modelo vetorial, as entidades do mundo real são representadas como pontos, linhas e polígonos. A posição de cada objeto é definida por sua localização no espaço, de acordo com algum sistema de coordenadas. Objetos vetoriais não preenchem todo o espaço, ou seja, nem todas as posições do espaço necessitam ser referenciadas no modelo. Os polígonos, formados por uma cadeia de linhas, representam os limites das entidades do tipo área (ex.: um lago, um lote urbano, etc), enquanto que no modelo raster as entidades são representadas em toda a extensão da área dentro do polígono. As linhas, além de servirem de construtores dos polígonos, também representam entidades lineares como estradas, rios, redes elétricas, etc. A representação geométrica das entidades varia de acordo com a escala em uso. Por exemplo, um lago pode ser representado por um polígono em uma escala grande (ex. 1:10.000), ou por um ponto em uma escala pequena (1:100.000). Nas seções seguintes, são apresentados maiores detalhes dos modelos raster e vetorial, respectivamente. Na seção 3.6.3 é apresentado um quadro comparativo desses modelos, indicando vantagens e desvantagens de cada um. 38 3.6.1 Modelo Matricial (ou Raster) Ao contrário do modelo vetorial, onde cada entidade do mundo real está associada a um objeto espacial (ponto, linha ou polígono), no modelo raster as entidades estão associadas a grupos de células de mesmo valor. O valor armazenado em uma célula representa a característica mais marcante da variável em toda a área relativa à célula. Dependendo do tipo de atributo observado e da potencialidade do sistema, as células podem conter diferentes tipos de valores (ex.: inteiro, decimal, caractere, etc). Muitos sistemas sópermitem o tipo inteiro, enquanto outros restringem um único tipo de valor por camada [PAR 94]. Dois conceitos importantes no modelo raster dizem respeito à resolução e à orientação. A resolução corresponde à dimensão linear mínima da menor unidade do espaço geográfico que está sendo considerado. A maioria dos sistemas utilizam unidades (células) retangulares ou quadradas, embora existam modelos que utilizem hexágonos ou triângulos [LAU 92]. Quanto menor a dimensão das células, maior a resolução da área e, consequentemente, maior a quantidade de memória necessária para armazená-las. A orientação de uma imagem raster corresponde ao ângulo entre o norte verdadeiro e a direção definida pelas colunas da imagem. Normalmente, a localização geográfica verdadeira de um ou mais vértices da imagem é conhecida. No modelo raster cada célula armazena um único valor, que corresponde a uma área específica na superfície terrestre. O número total de valores que precisam ser salvos para o armazenamento de uma única imagem, é igual ao produto do número de linhas pelo número de colunas da imagem raster. Assim, geralmente são gerados grandes volumes de dados e por isso torna-se necessário o emprego de estruturas de dados que utilizem técnicas de compactação de dados. Como as entidades no modelo raster são representadas por um agrupamento de células, todas contendo um mesmo valor, um número considerável de valores redundantes ocorre em toda a extensão da imagem. Esta característica é muito explorada nos métodos de compactação empregados nos SIG. Segundo Burrough [BUR 86], existem quatro técnicas principais de compactação que são empregadas no armazenamento de imagens raster. São elas: 39 a) Códigos de cadeia (Chain codes) - Os limites de cada região é armazenado através de uma estrutura contendo uma célula de origem e uma seqüência de vetores unitários, que são aplicados nas direções cardinais (leste, oeste, norte e sul), percorridos no sentido horário. b) Códigos em seqüência (Run-length codes) - Armazena, para cada linha, o número de ocorrências de células de mesmo valor e o valor correspondente. c) Códigos de bloco (Block codes) - Armazena, para cada quadrado que pode ser formado por um conjunto de células de mesmo valor, as coordenadas da célula inferior esquerda do quadrado, a quantidade de células (tamanho) do lado do quadrado e o valor do atributo. d) Árvores quaternárias (Quadtree) - Utiliza uma estrutura hierárquica espacial, baseada no princípio de decomposição recursiva do espaço. Existe uma grande variação de tipos de estruturas quadtree, um exemplo é apresentado mais adiante. A seguir são mostrados dois exemplos dessas técnicas de compressão de dados. Uma descrição mais completa desse assunto foge ao escopo deste trabalho. Maiores detalhes podem ser obtidos em [BUR 86] e [SAM 89]. 3.6.1.1 Técnica Run-Length Encoding Segundo Aronoff [ARO 89], existem diversas variações desta técnica e duas delas são mostradas na Figura 3.11. Na técnica Run-Length Encoding (b), as células adjacentes em uma mesma linha e que tenham o mesmo valor são tratadas como um grupo. Ao invés do valor ser armazenado repetitivamente, ele é armazenado uma única vez e a quantidade de vezes que o valor ocorre é também armazenada, juntamente com o identificador da linha. Uma variação desta técnica, conhecida como Value Point Encoding (c), armazena somente os valores de cada grupo de células e a posição final dos grupos, com relação à origem (canto superior esquerdo) da imagem. O grau de compressão obtidos através desses métodos depende da complexidade da imagem. 40 Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Α Β Β Β Β Β Β Α Α Α Β Β Β Β Β Β Β ∆ ∆ ∆ ∆ Β Β Β Β Β Β ∆ ∆ ∆ ∆ ∆ Β Β Β Β Β ∆ ∆ ∆ ∆ ∆ Χ Χ Χ Χ Χ ∆ ∆ ∆ ∆ ∆ Χ Χ Χ Χ Χ ∆ ∆ ∆ ∆ ∆ Χ Χ Χ Χ Χ ∆ ∆ ∆ ∆ ∆ Χ Χ Χ Χ Χ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 VALOR COMP LINHA Α 10 0 Α 10 1 Α 4 2 Α 3 3 Β 7 3 ∆ 4 4 Β 6 4 ∆ 5 5 Β 5 5 Β 6 2 ∆ 5 6 Χ 5 6 ∆ 5 7 Χ 5 7 ∆ 5 8 Χ 5 8 ∆ 5 9 Χ 5 9 VALOR PONTO Α 23 Β 29 Α 32 ∆ 43 Β 49 ∆ 54 Β 59 ∆ 64 Χ 69 Β 39 ∆ 74 Χ 79 ∆ 84 Χ 89 ∆ 94 Χ 99 A. Raster Completo (100 valores) B. Método Run-Length Encoding (54 valores) C. Método Value Point Encoding (32 valores) Figura 3.11 - Técnica Run-Length Encoding [ARO 89] 3.6.1.2 Quadtrees O termo quadtree é usado para descrever uma família de estruturas de dados hierárquicas, todas baseadas no princípio de decomposição recursiva do espaço [SAM 89]. Elas são diferenciadas com base nos seguintes fatores: (1) tipo de dado que está sendo representado (ex.: pontos, retângulos, regiões, curvas, superfícies e volumes); (2) processo de decomposição empregado, que pode aplicar divisões em partes iguais ou não; e (3) resolução da imagem, isto é, o número de vezes que a decomposição é aplicada, que pode ser fixo ou variável. A Figura 3.12 mostra a decomposição de uma imagem usando a estrutura Region-quadtree, que é uma variação de quadtree para representação de regiões, onde uma região (a), representada na matriz binária (b) é decomposta em blocos (c), gerando a árvore correspondente. Neste método, a raiz da árvore corresponde à imagem completa, ou seja, um array de 2n x 2n valores de células. Cada nó da árvore pode ser um nó folha ou possuir 41 quatro ramos descendentes, compreendendo aos quatro quadrantes: nordeste (NE), noroeste (NW), sudoeste (SW) e sudeste (SE). Nós folhas correspondem aos quadrantes que não necessitam ser redivididos por possuírem somente células de mesmo valor. A forma de decomposição espacial deste modelo possibilita a representação de imagens de qualquer grau de resolução desejado [TIM 94]. 1 2 3 6 7 11 18 19 AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA AAA 4 5 8 9 10 12 13 14 15 16 17 a b c Level 3 Level 2 Level 1 Level 0 A B C E D F NW NE SW SE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 Figura 3.12 - Exemplo de estrutura quadtree [RAM 94] 3.6.2 Modelo Vetorial O modelo de representação vetorial tem como primitiva principal o Ponto, porém, são utilizados três construtores básicos: o ponto, a linha e o polígono. As coordenadas x e y de um ponto correspondem à localização, em um sistema de coordenadas específico, de entidades que são representadas sem dimensões espaciais. A linha, formada por uma cadeia de segmentos de linha reta, ou mais especificamente, por uma lista de coordenadas de pontos, é o objeto espacial usado para representar no banco 42 de dados, as entidades da realidade que possuem extensão linear. O polígono é o objeto espacial que representa as entidades com extensões bidimensionais (área), através da definição do contorno da área da entidade. O polígono é formado por uma cadeia fechada de segmentos de linha, podendo ou não, ter outros polígonos embutidos em seu interior. Existe uma enorme variedade de técnicas de armazenamento de objetos espaciais, que são baseadas no modelo vetorial [LAU 92]. Essas técnicas podem ser classificadas de acordo com o tipo de objeto armazenado, ou seja, ponto, linha ou polígono. Características do tipo de aplicações a que se destinam também são importantes. Por exemplo, em um sistema de roteamento de veículos, uma característica fundamental é a conectividade entre as arestas darede viária, para possibilitar operações de análise de melhor caminho. Outra classificação existente leva em consideração se os relacionamentos topológicos são, ou não, armazenados. Aronoff [ARO 89], divide os diversos modelos vetoriais em dois grupos: Modelos de Dados Spaghetti e Modelos de Dados Topológicos. Os Modelos de Dados Spaghetti utilizam estruturas de dados que armazenam os polígonos/linhas como seqüências de coordenadas de pontos. Nestes modelos, os limites entre duas áreas adjacentes são registrados (digitalizados) e armazenados duas vezes, uma para cada polígono. Estes modelos são utilizados em muitos pacotes de cartografia automatizada, onde as informações sobre os relacionamentos entre as entidades não são importantes [NCG 90]. A maioria dos SIG utilizam os Modelos de Dados Topológicos, os quais usam estruturas de dados que possibilitam o armazenamento de alguns tipos de relacionamentos, sendo que a ênfase principal é dada nos relacionamentos de conectividade entre linhas de uma rede (contendo arestas interligadas por nós) e nos relacionamentos de vizinhança entre áreas (representadas por polígonos) adjacentes. Outros tipos de relacionamentos entre objetos espaciais, como por exemplo, se uma linha "cruza" uma área ou se um ponto está "dentro" de uma área, são calculados a partir das coordenadas desses objetos. A seguir, são descritas algumas estruturas de dados vetoriais empregadas nos SIG, de acordo com os tipos de objetos. 43 3.6.2.1 Estrutura de Dados para Armazenar Pontos A princípio, as coordenadas (x,y) de posicionamento das entidades com representação pontual podem ser adicionadas como dois atributos extras na tabela de atributos (não-espaciais) que descrevem as entidades. A Figura 3.3, mostrada na seção 3.3, exemplifica esta alternativa. Porém, um objeto espacial do tipo ponto pode ter diversos outros atributos associados a sua representação gráfica para impressão/exibição em dispositivos de saída, como por exemplo, o tipo de símbolo que deve ser exibido, a fonte, o tamanho e a orientação do texto que pode ser exibido próximo ao símbolo, etc. Uma alternativa, é manter as informações espaciais em uma tabela e utilizar identificadores de objetos para recuperar os demais atributos não-espaciais em uma tabela do banco de dados textual [BUR 86]. 3.6.2.2 Estrutura de Dados para Armazenar Linhas As estruturas de armazenamento que visam manter os relacionamentos entre objetos lineares são direcionadas a solucionar problemas em áreas de aplicações que são baseadas em estruturas de rede, como por exemplo, redes de transporte, redes hidrográficas, de distribuição de produtos, redes de infra-estrutura como água, luz e telefone, etc. A B C D 1 2 3 4 5 Arco Nó de Nó de Origem Destino 1 Β Α 2 Χ Β 3 ∆ Β 4 Χ ∆ 5 Α Χ Αρχοσ Α 1 −5 Β 3 2 −1 Χ −4 −2 5 ∆ 4 −3 Nó (a) (b) (c) Figura 3.13 - Estrutura de Dados para Rede [NCG 90] 44 As redes consistem de dois tipos de objetos espaciais: linhas (ligações, arestas ou arcos) e pontos (nós, interseções ou junções) [NCG 90]. A Figura 3.13 mostra uma rede composta de 4 nós e 5 arcos (a) e uma estrutura de dados simples (b), capaz de possibilitar a navegação entre os diversos nós da rede. Para melhorar a eficiência do algoritmo de navegação, pode ser acrescentada uma nova tabela (c), contendo, para cada nó, a relação dos arcos adjacentes (números positivos se os arcos atingem o nó e negativo para os arcos que partem do nó). Uma estrutura de dados para o armazenamento de redes representadas por grafos não-direcionados é mostrada na Figura 3.14. Neste exemplo, descrito em [LAU 92], são empregadas três tabelas, contendo informações sobre os relacionamentos entre arco- arcos, arco-nós e nó-arcos, possibilitando a navegação pela rede em qualquer sentido. A B C D 1 2 3 45 Arcos Adj. Α 1 Β 2 Χ 1,2,3 ∆ 3,4,5 Nó EF G H 6 7 Arco Conecta aos arcos 1 2,3 2 1,3 3 1,2,4,5 4 3,5 5 3,4,6,7 6 5,7 7 5,6 Arco Conecta aos nós 1 Α,Χ 2 Β,Χ 3 Χ,∆ 4 Ε,∆ 5 ∆,Φ 6 Γ,Φ 7 Φ,Η . . . Figura 3.14 - Representação em Grafos Não-direcionados [LAU 92] 3.6.2.3 Estrutura de Dados para Armazenar Polígonos O relacionamento de vizinhança entre entidades bidimensionais (áreas) é representado através de estruturas de dados que armazenam informações sobre polígonos adjacentes. A estratégia mais utilizada é baseada no armazenamento de 45 atributos dos arcos, acrescidos de dois apontadores extras, referentes aos polígonos localizados à esquerda e à direita do arco, percorrido no sentido nó-origem-nó-destino. A Figura 3.15 mostra um exemplo de uma estrutura de dados simples, que é baseada em três tabelas. A primeira contém os atributos dos polígonos, a segunda os atributos dos arcos e a terceira contém as coordenadas dos pontos que formam a geometria dos arcos. Este método, utilizado no sistema ARC-INFO [ESR 91], tem a desvantagem de não possibilitar a representação de entidades compostas de mais de um polígono, como por exemplo, um arquipélago, que é uma entidade que precisa ser representada como um conjunto de polígonos. A B C1 2 3 4 5 6 Ι∆ Ατριβ1 Ατριβ2 Ατριβ3 Tab. Atributos de Polígonos Α Β Χ ∆ (εξτεριορ)D Αρχο ∆ιρ Εσθ Ορι ∆εσ Tab. Atributos de Arcos 1 Α ∆ α χ α β 2 Α Χ χ β 3 Α Β β α 4 ∆ Β α δ 5 Β Χ β δ 6 ∆ Χ δ χ χ δ 1 (ξ1,ψ1),(ξ2,ψ2),... Tab. Geometria de Arcos ετχ 2 (ξ1,ψ1),(ξ2,ψ2),... 3 (ξ1,ψ1),(ξ2,ψ2),... Figura 3.15 - Relacionamento de Polígonos Adjacentes [NCG 90] Este tipo de estrutura possibilita a execução de operações de consulta de maneira bastante eficiente, por não necessitar realizar operações com base nas coordenadas dos objetos. Por exemplo, todos os polígonos adjacentes ao polígono B podem ser encontrados a partir de consultas à Tabela de Atributos dos Arcos. Cada par de apontadores (polígono à direita, polígono à esquerda), contendo o polígono B indica um polígono adjacente a ele, por ter um arco em comum. Os arcos 3, 4 e 5 identificam os 46 polígonos adjacentes ao polígono B, sendo que o tratamento dado à área externa aos polígonos (assinalada na figura como polígono D) varia de acordo com a implementação. Existem muitas variações de estruturas de dados desenvolvidas para o armazenamento da topologia de objetos espaciais. Um exemplo de estrutura mais elaborada é a utilizada pelo sistema CanSIS - Canadian Soil Information System, desenvolvida pelo Departamento de Agricultura do Canadá, que utiliza entre outras coisas, uma estrutura para armazenar informações sobre objetos. Um objeto pode conter uma lista de polígonos associada a um único conjunto de atributos, permitindo por exemplo, um tratamento adequado à representação de um arquipélago [NCG 90]. 3.6.3 Comparação entre os Modelos Raster &Vetorial Os modelos de representação de dados raster e vetorial têm sido empregados de acordo com o tipo de aplicações a que se destinam. Os modelos raster são mais adequados para aplicações voltadas às áreas ambientais, enquanto os modelos vetoriais são mais adequados para aplicações relacionadas às invenções humanas, como cadastro de propriedades urbanas e rurais, redes de infra-estruturas, etc. As aplicações onde as operações de análise espacial necessitam de informações topológicas são normalmente desenvolvidas utilizando-se o modelo vetorial, enquanto que as aplicações que necessitam realizar operações de sobreposição (overlay) a partir de dois ou mais temas, utilizam o modelo raster. Os sistemas mais sofisticados fornecem suporte para os dois modelos, incluindo procedimentos para a conversão entre os modelos. Como uma grande quantidade de dados normalmente é introduzida no sistema a partir da digitalização de mapas disponíveis em folhas de papel, os dados muitas vezes são armazenados no formato
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