Resumo Geoprocessamento

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Geoprocessamento é : disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação geográfica.
Def tradicional: Conjunto de ferramentas usadas para coleta e tratamento de informações espaciais; Armazenamento de informações geográficas em formato digital; Geração de saídas na forma de mapas, relatórios; Manipulação de dados para geração de novas informações.
O que há de especial com dados espaciais ? 
Dados geográficos - representação dual: localização e atributos.
Localização: representar a superfície terrestre e relação espacial com outros dados.
Atributos:descrevem o fenômeno e representados num banco de dados.
Um Sistema de Informação Geográfica é : qualquer ferramenta computacional para armazenamento, recuperação, visualização e análise de dados espaciais, além de modelar e analisar fenômenos espaço-temporais". SIG é o sistema computacional que materializa os conceitos do geoprocessamento.
SIG objetivos: Inserir e integrar, numa única base de dados, informações espaciais provenientes de dados cartográficos, dados censitários e cadastro urbano e rural, imagens de satélite, redes e modelos numéricos de terreno; 
Oferecer mecanismos para combinar as várias informações, através de algoritmos de manipulação e análise, bem como para consultar, recuperar, visualizar e plotar o conteúdo da base de dados georreferenciados. 
- Benefícios do Geoprocessamento: Uso do espaço como linguagem comum; Produção de novas informações; Múltiplas visões do espaço; Desafios; Representar o espaço geográfico; Capturar a dependência espacial; Explicitar efeitos de escala.
Computadores: instrumentos de representação do conhecimento. Capturam modelos formais da realidade. Exigem quantificação (visão reduzida).
O que representar?Aproximações de entidades realmente existentes (e.g. rio). Conceitos abstratos (tipos de solo, exclusão social).
Representações 2D:
• Vetorial
–Preserva relacionamentos topológicos
–Preferida quando necessitamos de precisão (e.g. cadastro urbano e rural)
- associar atributos a elementos gráficos
- eficiência de armazenamento
A representação vetorial é a forma mais precisa de representar feições geográficas.
Estruturas de Dados vetoriais: Arcos e Nós; polígonos; Ilha (tipo especial de polígono); Pontos; Pontos Cotados
Para que serve um polígono? Para delimitar determinadas áreas, ex: Setores censitários em São José dos Campos
•Matricial 
–Processos contínuos 
–Preferida quando tratamos com dados de recursos naturais (e.g., geologia, solos).
- fenômenos variantes no espaço
- adequado para simulação e modelagem
Componentes: matriz de células; índice espacial; cada célula, um valor.
Indica o que ocorre em cada lugar do espaço.
-O que representamos em uma célula? Qualidades: “Alto, baixo” (temático) e Quantidades: teor de cobre (numérico).
Espaço Celular: 
Cada elemento da grade: índice espacial para uma tabela
Generalização de uma matriz
Componentes: conjunto de células georeferenciadas; identificador único; vários atributos por células; matriz genérica de proximidade – GPM.
Modelos Numéricos de Terreno: 
Variação espacial quantitativa
São utilizadas para representar uma grandeza que varia continuamente no espaço: altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como aeromagnetismo).
Estruturas de Dados “Topológicas”: 
Conceito de Topologia: Propriedades de um conjunto de dados espaciais que são invariantes a translação, rotação e escala
Propriedades: Vizinhança (“do lado de”); Pertinência (“dentro de”); Conexão (“ligado a”).
Rede: Contém objetos com topologia arco-nó. 
Objetos endereçados no espaço. Exemplo: rede de distribuição elétrica; rede primária e secundária; sub-estações, alimentadores; postes, transformadores, chaves; cadastro urbano; cadastro de consumidores.
Estruturas de Dados para MNT: 
Grade regular (matriz de reais): elemento com espaçamento fixo; valor estimado da grandeza
VANTAGEM: Facilita manuseio e conversão. Adequada para dados não-altimétrico
PROBLEMA: Representação de relevo complexo. Cálculo de declividade.
Malha triangular (TIN): conexão entre amostras; estrutura topológica arco-nó.
VANTAGEM: Melhor representação de relevo complexo. Incorporação de restrições
como linhas de crista.	
PROBLEMA : Complexidade de manuseio. Inadequada para Álgebra de mapas
Estruturas de Dados 2,5D:
Grade regular (matriz de reais): elemento com espaçamento fixo; valor estimado da grandeza
Vantagens: Facilita manuseio e conversão; Adequada para dados não-altimétrico
Problemas: Representação de relevo complexo; Cálculo de declividade.
Malha triangular (TIN): conexão entre amostras; estrutura topológica arco-nó.
Vantagens: Melhor representação de relevo complexo; Incorporação de restrições
como linhas de crista. 
Problemas: Complexidade de manuseio; Inadequada para Álgebra de mapas
Imagens são Modelos Numéricos de Terreno: 
Fontes: satélites, fotografias aéreas
Elemento de imagem (“pixel”): proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida por área da superfície terrestre.
Scale in TerraME: A scale has 3 kinds of sub models:
–Spatial Model: cellular space + trajetoria + GPM (Generalized Proximity Matrix)
–Behavioral Model: hybrid automata + situated agents. Behavior is non-homogeneous in space and time
–Temporal Model: discrete event simulators
Datum planimétrico ou horizontal: superfície de referência posicionada em relação à Terra real
–pode ser global ou local.
Datum altimétrico ou vertical: superfície de referência para a contagem das altitudes (geóide).
–rede de marégrafos faz medições contínuas para a determinação do nível médio dos mares.
–adota-se um dos marégrafos como ponto de referência do datum vertical.
–No Brasil usa-se o marégrafo de Imbituba, em Santa Catarina.
Projeções Cartográficas:
●Superfície ou figura de referência: esfera, elipsóide
●Superfície de projeção: plano, cone, cilindro, poliedro
●Posição da superfície de projeção: normal ou equatorial, oblíqua, transversa
●Método de construção: projetivo, analítico, convencional
●Propriedades: Conformes (conservação de ângulos ); Equivalentes (conservação de áreas); Equidistantes (conservação de distâncias em um única direção).
Parâmetros das projeções
–figura de referência( elipsóide ou esfera): datum planimétrico.
- paralelo padrão (latitude reduzida): deformações nulas… verdadeira grandeza
–longitude origem (meridiano central): posição do eixoY das coordenadas planas
–latitude origem: posição do eixoX das coordenadas planas
Principais projeções no Brasil
–UTM (“Universal Transverse Mercator”): cartas topográficas
–Mercator: cartas náuticas
–Cônica conforme de Lambert: cartas ao milionésimo; cartas aeronáuticas.
–Policônica: mapas temáticos; mapas políticos.
“UTM é um sistema da projeção transversa de Mercator conforme de Gauss, onde ocilindro se encontra em posição transversa”
“A Terra é dividida em 60 fusos de 6o de longitude , numerados a partir do antimeridiano de Greenwich (180o), seguindo de oeste para leste até o fechamento neste mesmo ponto de origem”.
“A escala é a razão entre uma medida efetuada sobre o mapa e sua medida real na superfície terrestre.”
“Quanto menor a escala maior a área de representação e menores os detalhes observados.”
Organização de dados em um SIG
 Organização por níveis (planos) de informação: cada nível = dado específico
 Atributos de objetos: armazenados em tabelas
Plano de informação (nível, camada, layer): contém informações referentes a um único tipo de dados; restrição: área geográfica definida; ex: geologia de uma área; conjunto de lotes (objetos)
Arquitetura Dual
Vantagens: acesso externo aos atributos (SQL); conexão a dados existentes; ferramentas (gerador de formulários).
Problemas: SQL não permite consultas espaciais; apenas operaçõessobre tabelas; Controle dos objetos espaciais; Fora do gerenciador de banco de dados; Não permite ambiente multiusuário.
Consequências: Apropriada para SIG “desktop”: Cada usuário gerencia seus dados. Compartilhamento de dados: Exige duplicação dos dados. Atualização da informação: Requer nova cópia para todos os usuários.
Alternativas à Arquitetura Dual: 
Modelo “objeto-relacional”: Tratar objetos (e.g. áreas) como partes de relação; Colocar os dados geométricos no banco de dados.
Extensões do modelo relacional: Usar uma coluna como um registro binário (“campo longo”).
Arquitetura em camadas: 
-Componentes: Interface(( Camada de acesso (( Banco de Dados.
Vantagens: Permite construir SIG distribuídos (multiusuários); Tem controle de integridade dos dados espaciais; Permite accesso e atualização multi-usuário.
Problemas: complexidade de implantação e uso; soluções proprietárias; Cada fabricante tem solução distinta.
Servidores de Mapas:
Vantagem: não é necessário carregar, instalar ou manter qualquer software ou dados especiais.
Desvantagem: Cada nova pesquisa, gera um novo mapa.
Servidor de Dados Remoto:
Vantagens: Maior rapidez de processamento ; Cliente pode fazer suas análises. 
Desvantagens: Cliente precisa de aplicativo (“plug-in”); Tempo inicial de carga de dados (pode ser longo).
Modelagem
- O que é modelar? Termo geral para denotar o processo de construir representações do mundo real. Abstrações (conceitos); Visão reducionista (mundo expresso por conceitos).
- Técnicas: Modelos de dados: Descrição dos dados (o que são?, como se relacionam?); Expressão. Modelos matemáticos: Descrição de propriedades do mundo; Expresso como funções explícitas. Modelos descritivos: Expressão subjetiva do mundo real.
Processo de Representação Computacional: 
Níveis de abstração: Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos; Modelo de Dados: entidades (objetos) x processos (campos); Estruturas de dados: matrizes, vetores, model. Dinâmicos; Implementação: R-trees, quad-trees.
Modelo de Dados Geográficos: 
Campos (variáveis geográficas contínuas): “distribuição espacial de uma variável que possui valores em todos os pontos pertencentes a uma região geográfica.” Topografia, poluição num lago, desmatamento na Amazônia. Definidos por suas propriedades; Representam um fenômeno contínuo; Para cada ponto da região, temos um valor distinto.
Objetos (entidades geográficas individuais): “elemento único cuja localização pretende ser exata e possui atributos característicos.” Lotes, municípios, linhas de transmissão. Definidos por seus limites (fronteiras); Homogeneidade interna; Descrito por seus atributos; Só descreve o que está “dentro” dele.
-Geo-Objeto é um elemento único que possui atributos não-espaciais e está associado a múltiplas localizações geográficas. Medida instantânea de um fenômeno no espaço-tempo que possui valores em todos os pontos de uma região de estudo. Exemplos: Lotes, setores censitários, municípios, bairros, rios, trecho de logradouro. 
Geo-campos temáticos: Utilizados para representar uma grandeza cuja variação é descrita qualitativamente.
Domínio do atributo:nominal: lista de valores: mapa de vegetação; {floresta, cerrado, desmatamento}. ordinal: escala de medida; mapa de classes de declividade; {0-5%, 5-10%, >10%}.
Geo-campos Numéricos: Utilizados para representar uma grandeza cuja variação é descrita quantitativamente. EX:Altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como aeromagnetismo). Domínio do atributo: intervalo: referência arbitrária: altimetria, batimetria; temperatura em graus Celsius. razão: referência natural: peso, distância; temperatura em graus Kelvin.
Representações para Campos Numéricos:
Grade triangular: Vantagens: Melhor representação de relevo complexo; Incorporação de restrições como linhas de crista.
Problemas: Complexidade de manuseio; Inadequada para visualização 3D. 
Grade regula: Vantagens: Facilita manuseio e conversão. Adequada para geo-física e visualização 3D.
Problemas: Representação de relevo complexo; Cálculo de declividade.
Orientação-a-Objetos: 
-Classe: reune objetos que compartilham propriedades comuns.
-Objeto: entidade de uma classe que possui uma descrição e uma identidade.
-Herança: classes com características semelhantes. definir especializações de uma classe. classes derivadas herdam atributos e métodos da classe superior.
Modelo Orientado a Objetos: - Agregação (“todo-parte”): objeto superior é formado a partir da combinação de um conjunto de outros objetos.
Dado é tomado como a representação primária (primeira) de uma medida, ou conjunto de medidas, para uma propriedade ou fenômeno de interesse;
Informação é uma transformação sobre o conjunto de Dados ;
Elementos para o Projeto de Aplicações Geográficas: 
-Sistemas Informação são aqui tratados como sistemas que operam Transformações sobre uma base de Dados armazenada em meio digital quando solicitado por um Agente, objetivando gerar a Informação necessária aos propósitos delimitados pelo escopo daquela interação ;
- Banco de Dados Geográficos-BDG (Base) podem ser vistos como sofisticados “repositórios” (armazenamento, acesso, integridade, consulta e gerência) de Dados e Informações que têm uma dimensão espacial e temporal, isto é, existem em algum “lugar” e em algum “momento”;
- Sistemas de Informação Geográfica são os Sistemas de Informação que podem ser projetados e construídos para operar sobre uma ou mais Bases para atender as mais diferentes demandas de Agentes sociais, naturais ou artificiais, e que aqui chamamos também de Aplicações Geográficas.
Lidando com a Complexidade do Mundo Geográfico “Real” : método da decomposição : 
Divida o problema em sub-problemas de complexidade menor; Elemento Essencial: O Observador. Os Observadores são Agentes sociais, individuais ou coletivos, que possuem Demandas de Informação.
CAP. 1- CAMARA
Geoprocessamento denota a disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação geográfica e que vem influenciando de maneira crescente as áreas de Cartografia, Análise de Recursos Naturais, Transportes, Comunicações, Energia e Planejamento Urbano e Regional. As ferramentas computacionais para Geoprocessamento, chamadas de
Sistemas de Informação Geográfica (GIS1), permitem realizar análises complexas, ao integrar dados de diversas fontes e ao criar bancos de dados geo-referenciados. Tornam ainda possível automatizar a produção de documentos cartográficos. 
As primeiras tentativas de automatizar parte do processamento de dados com características espaciais, teve como objetivo principal reduzir os custos de produção e manutenção de mapas.
Dada a precariedade da informática na época, e a especificidade das aplicações desenvolvidas, estes sistemas ainda não podem ser classificados como “sistemas de informação”.
Os primeiros SIG surgiram na década de 60, como parte de um programa governamental para criar um inventário de recursos naturais.
Estes sistemas, no entanto, eram de difícil acesso. não existiam monitores gráficos de alta resolução, os computadores necessários eram caros, e a mão de obra tinha que ser altamente especializada e por isso mto cara. Não existiam soluções comerciais prontas para uso, e cada interessado precisava desenvolver seus próprios programas, o que demandava muito tempo e dinheiro. Além da baixa capacidade de armazenamento e de velocidade de processamento.
Anos 70 : desenvolvidos novos e mais acessíveis recursos de hardware, tornando viável o desenvolvimento de sistemas comerciais. – Criação da expressão Geographic Information System. - surge os primeiros sistemas comerciais de CAD. – desenvolvimento de fundamentos matemáticos voltados para a cartografia. 
A década de 80: período de acelerado crescimento de SIG. - a criação dos centros de pesquisa que formam o NCGIA marca o estabelecimentodo Geoprocessamento como disciplina científica independente.
No decorrer dos anos 80, com a grande popularização e barateamento das estações de trabalho gráficas, além do surgimento e evolução dos computadores pessoais e dos sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais, ocorreu uma grande difusão do uso de GIS.
Na década atual, observa-se um grande crescimento do ritmo de penetração do GIS nas organizações, sempre alavancado pelos custos decrescentes do hardware e do software, e também pelo surgimento de alternativas menos custosas para a construção de bases de dados geográficas.
Geoprocessamento no Brasil inicia-se a partir do esforço de divulgação e formação de pessoal feito pelo prof. Jorge Xavier da Silva (UFRJ), no início dos anos 80. A vinda ao Brasil, em 1982, do Dr. Roger Tomlinson, responsável pela criação do primeiro SIG (o Canadian Geographical Information System), incentivou o aparecimento de vários grupos interessados em desenvolver tecnologia, entre os quais podemos citar:
· UFRJ: O grupo do Laboratório de Geoprocessamento do Departamento de Geografia da UFRJ, sob a orientação do professor Jorge Xavier, desenvolveu o SAGA (Sistema de Análise Geo-Ambiental). O SAGA tem seu forte na capacidade de análise geográfica e vem sendo utilizado com sucesso com veículo de estudos e pesquisas.
· MaxiDATA: os então responsáveis pelo setor de informática da empresa de aerolevantamento AeroSul criaram, em meados dos anos 80, um sistema para automatização de processos cartográficos. Posteriormente, constituíram empresa MaxiDATA e lançaram o MaxiCAD, software largamente utilizado no Brasil, principalmente em aplicações de Mapeamento por Computador. Mais recentemente,
o produto dbMapa permitiu a junção de bancos de dados relacionais a arquivos gráficos MaxiCAD, produzindo uma solução para "desktop mapping" para aplicações cadastrais.
· CPqD/TELEBRÁS: O Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da TELEBRÁS iniciou, em 1990, o desenvolvimento do SAGRE (Sistema Automatizado de Gerência da Rede Externa), uma extensiva aplicação de Geoprocessamento no setor de telefonia. Construído com base num ambiente de um SIG (VISION) com um banco de dados cliente-servidor (ORACLE), o SAGRE envolve um significativo
desenvolvimento e personalização de software.
· INPE: Em 1984, o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espacias) estabeleceu um grupo específico para o desenvolvimento de tecnologia de geoprocessamento e sensoriamento remoto (a Divisão de Processamento de Imagens - DPI). De 1984 a 1990 a DPI desenvolveu o SITIM (Sistema de Tratamento de Imagens) e o SGI (Sistema de Informações Geográficas), para ambiente PC/DOS, e, a partir de 1991, o SPRING (Sistema para Processamento de Informações Geográficas), para ambientes UNIX e MS/Windows.
- O SPRING unifica o tratamento de imagens de Sensoriamento Remoto (ópticas e microondas), mapas temáticos, mapas cadastrais, redes e modelos numéricos de terreno. 
CAP2
2.4- TIPOS DE DADOS EM GEOPROCESSAMENTO
2.4.1 DADOS TEMÁTICOS descrevem a distribuição espacial de uma grandeza
geográfica, expressa de forma qualitativa, como os mapas de pedologia e a aptidão agrícola de uma região.
2.4.2 DADOS CADASTRAIS distingue-se de um temático, pois cada um de seus
elementos é um objeto geográfico, que possui atributos e pode estar associado a várias representações gráficas. Por exemplo, os lotes de uma cidade são elementos do espaço geográfico que possuem atributos (dono, localização, valor venal, IPTU devido, etc.) e que podem ter representações gráficas diferentes em mapas de escalas
distintas. Os atributos estão armazenados num sistema gerenciador de banco de dados.
2.4.3 REDES é um sistema de endereçamento 1-D embutido no espaço 2-D. Para citar um exemplo, tome-se uma rede elétrica, que tem, entre outros, os componentes: postes, transformadores, sub-estações, linhas de transmissão e chaves.
2.4.4 MODELOS NUMÉRICOS DE TERRENO (ou MNT) é utilizado para denotar a representação quantitativa de uma grandeza que varia continuamente no espaço.
Um MNT pode ser definido como um modelo matemático que reproduz uma
superfície real a partir de algoritmos e de um conjunto de pontos (x, y), em um referencial qualquer, com atributos denotados de z, que descrevem a variação contínua da superfície. 
2.4.5 IMAGENS Obtidas por satélites, fotografias aéreas ou "scanners" aerotransportados, as
imagens representam formas de captura indireta de informação espacial.
Armazenadas como matrizes, cada elemento de imagem (denominado "pixel") tem um valor proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela área da superfície terrestre correspondente.
Características importantes de imagens de satélite são: o número e a largura de bandas do espectro eletromagnético imageadas (resolução espectral), a menor área da superfície terrestre observada instantaneamente por cada sensor (resolução espacial), o nível de quantização registrado pelo sistema sensor (resolução radiométrica) e o intervalo entre duas passagens do satélite pelo mesmo ponto (resolução temporal).
2.5 O UNIVERSO CONCEITUAL
O espaço geográfico é modelado segundo duas visões complementares: os modelos de campos e objetos. 
O modelo de campos enxerga o espaço geográfico como uma superfície contínua, sobre a qual
variam os fenômenos a serem observados segundo diferentes distribuições.
O modelo de objetos representa o espaço geográfico como uma coleção de entidades distintas e identificáveis.
Para definir o modelo, seguir-se-ão os seguintes passos:
1. definir as classes básicas do modelo e estabelecer as suas relações, dentro
dos princípios de especialização, generalização e agregação;
2. estabelecer como é possível, a partir do modelo, definir um esquema
conceitual para um banco de dados geográfico, por especialização das
classes básicas.
2.5.2 REGIÃO GEOGRÄFICA como uma superfície qualquer pertencente ao espaço geográfico, que pode ser representada num plano ou reticulado, dependente de uma projeção cartográfica.
2.5.3 GEO-CAMPOS representa a distribuição espacial de uma variável que possui
valores em todos os pontos pertencentes a uma região geográfica, num dado tempo t.
Os geo-campos podem ser especializados em:
• TEMÁTICO - dada uma região geográfica R, um geo-campo temático
associa a cada ponto do espaço um tema de um mapa (p.ex. um geo-campo de vegetação é caracterizado pelo conjunto de temas {floresta densa, floresta aberta, cerrado, ...});
• NUMÉRICO - dada uma região geográfica, um geo-campo numérico associa, a cada ponto do espaço, um valor real (p. ex. um mapa de campo
magnético ou mapa de altimetria);
• DADO_SENSOR_REMOTO - esta classe é uma especialização de NUMÉRICO, obtida através de discretização da resposta recebida por um sensor (passivo ou ativo) de uma área da superfície terrestre.
2.5.3.1 GEO-OBJETO é um elemento único que possui atributos não-espaciais e está associado a múltiplas localizações geográficas. A localização pretende ser exata e o
objeto é distinguível de seu entorno.
2.5.3.2 OBJETO NÃO-ESPACIAL
é um objeto que não possui localizações espaciais associadas.
2.6 UNIVERSO DE REPRESENTAÇÃO
definem-se as possíveis representações
geométricas que podem estar associadas às classes do universo conceitual.
Inicialmente, deve-se considerar as duas grandes classes de representações
geométricas: REPRESENTAÇÃO VETORIAL e REPRESENTAÇÃO MATRICIAL.
Na representação vetorial, a representação de um elemento ou objeto é uma tentativa de reproduzí-lo o mais exatamente possível. Qualquer entidade ou elemento gráfico de um mapa é reduzido a três formas básicas: pontos, linhas, áreas ou polígonos.
A representação matricial consiste no uso de uma malha quadriculada regular sobre a qual se constrói, célula a célula, o elemento que está sendo representado. A cada célula, atribui-se um código referente ao atributo estudado, de tal forma que o
computadorsaiba a que elemento ou objeto pertence determinada célula.
Vale ressaltar que as representações estão associadas aos tipos de dados
anteriormente discutidos, a saber:
• dados temáticos: admitem tanto representação matricial quanto vetorial;
• dados cadastrais: sua parte gráfica é armazenada em forma de coordenadas vetoriais e seus atributos não gráficos são guardados em um banco de dados;
• redes: sua parte gráfica é armazenada em forma de coordenadas vetoriais, com a topologia arco-nó e seus atributos não gráficos são guardados em um banco de dados;
• imagens de sensoriamento remoto: armazenadas em representação
matricial;
2.6.1 REPRESENTAÇÃO MATRICIAL
Nesta representação, o espaço é representado como uma matriz, onde cada célula possui um número de linha, um número de coluna e um valor correspondente ao atributo estudado e cada célula é individualmente acessada pelas suas coordenadas.
A representação matricial supõe que o espaço pode ser tratado como uma
superfície plana, onde cada célula está associada a uma porção do terreno. A
resolução do sistema é dada pela relação entre o tamanho da célula no mapa ou documento e a área por ela coberta no terreno.
Os tipos possíveis de representação matricial são:
• GRADE REGULAR: uma grade regular é uma matriz de reais;
• IMAGEM EM TONS DE CINZA: imagem representada através de uma matriz onde os valores da matriz representam os valores de cinza da imagem;
• IMAGEM TEMÁTICA: representação matricial de um geo-campo TEMÁTICO,
Por exemplo, numa imagem temática, um elemento da matriz de valor 2
pode estar associado ao tema “Floresta Ombrófila”;
• IMAGEM SINTÉTICA (ou CODIFiCADA): representação de uma imagem em cores, utilizada para mostrar imagens em composição colorida em placas gráficas falsa-cor.
2.6.2 REPRESENTAÇÃO VETORIAL 
No modelo vetorial, a localização e a aparência gráfica de cada objeto são
representadas por um ou mais pares de coordenadas. 
No caso de representação vetorial, consideram-se três elementos gráficos:
ponto, linha poligonal e área (polígono).
Apesar de estarmos sempre concebendo representações sob a forma de pontos, linhas e áreas para objetos em GIS, existem algumas variações com relação à adaptação destas representações à realidade, ou seja, considerando a forma com que
estes objetos ocorrem na natureza.
Objetos de área podem ter três formas diferentes de utilização: como objetos isolados, objetos aninhados ou objetos adjacentes.
O caso de objetos isolados é bastante comum em GIS urbanos, e ocorre no caso em que os objetos da mesma classe em geral não se tocam.
O caso típico de objetos aninhados é o de curvas de nível e todo tipo de isolinhas, em que se tem linhas que não se cruzam, e são entendidas como estando “empilhadas” umas sobre as outras.
Os objetos adjacentes, e os exemplos típicos são todas as modalidades de divisão territorial: bairros, setores censitários, municípios e outros.
2.6.2.3 TOPOLOGIA ARCO-NÓ é a representação vetorial associada a um rede linear
conectada. Um nó pode ser definido como o ponto de intersecção entre duas ou mais
linhas, correspondente ao ponto inicial ou final de cada linha. Nenhuma linha poderá
estar desconectada das demais para que a topologia da rede possa ficar totalmente
definida.
2.6.2.4 TOPOLOGIA ARCO-NÓ-POLÍGONOé utilizada quando se quer representar
elementos gráficos do tipo área. Seu objetivo é descrever as propriedades topológicas
de áreas de tal maneira que os atributos não-espaciais associados aos elementos ou
entidades poligonais possam ser manipulados da mesma forma que os
correspondentes elementos em um mapa temático analógico.
2.6.2.5 HIERARQUIA DE REPRESENTAÇÕES VETORIAIS
As primitivas geométricas:
coordenadas 2D, coordenadas 3D, nó 2D, nó 3D, nó de rede, arcos, arcos
orientados, isolinhas e polígonos. Uma vez definidas as primitivas geométricas vetoriais, pode ser
estabelecida a hierarquia de representações geométricas vetoriais, onde distinguem-se os relacionamentos de especialização é-um (“is-a”), inclusão de uma instância parte-de (“part-of”), inclusão de um conjunto de instâncias conjunto-de (“set-of”) e inclusão de uma lista de identificadores de instâncias lista-de (“list-of”). 
2.7 COMPARAÇÃO ENTRE REPRESENTAÇÕES MATRICIAL E VETORIAL
Para a produção de cartas e em operações onde se requer maior precisão, a
representação vetorial é mais adequada. As operações de álgebra de mapas são mais
facilmente realizadas no formato matricial. No entanto, para um mesmo grau de
precisão, o espaço de armazenamento requerido por uma representação matricial é
substancialmente maior.
COMPARAÇÃO ENTRE REPRESENTAÇÕES PARA MAPAS TEMÁTICOS
	Aspecto
	Representação Vetorial
	Representação Matricial
	Relações
espaciais entre
objetos
	Relacionamentos topológicos entre
objetos disponíveis
	Relacionamentos espaciais
devem ser inferidos
	Ligação com
banco de dados
	Facilita associar atributos a elementos
Gráficos
	Associa atributos apenas a
classes do mapa
	Análise,
Simulação e
Modelagem
	Representação indireta de fenômenos
contínuos
Álgebra de mapas é limitada
	Representa melhor fenômenos
com variação contínua no
espaço
Simulação e modelagem mais
fáceis
	Escalas de
trabalho
	Adequado tanto a grandes quanto a
pequenas escalas
	Mais adequado para pequenas
escalas (1:25.000 e menores)
	Algoritmos
	Problemas com erros geométricos
	Processsamento mais rápido e
eficiente
	Armazenamento
	Por coordenadas (mais eficiente)
	Por matrizes
2.8 REPRESENTAÇÕES DE MNT
2.8.1 GRADE REGULAR é uma representação matricial aonde cada elemento da matriz está associado a um valor numérico. Para a geração da grade torna-se necessário estimar, através de interpoladores matemáticos, os valores para as células que não possuem medidas de elevação, considerando-se a vizinhança de medidas de elevação conhecidas.
2.8.2 MALHAS TRIANGULARES
ou TIN é uma estrutura do tipo vetorial com topologia do tipo nó-arco e representa uma superfície através de um conjunto de faces triangulares interligadas.
2.8.3 COMPARAÇÃO ENTRE REPRESENTAÇÕES DE MNT
As malhas triangulares são normalmente melhores para representar a variação do terreno, pois capturam a complexidade do relevo sem a necessidade de grande quantidade de dados redundantes.
As grades regulares têm grande redundância em terrenos uniformes e dificuldade de adaptação a relevos de natureza distinta no mesmo mapa, por causa da grade de amostragem fixa.
COMPARAÇÃO ENTRE GRADES REGULARES E MALHAS TRIANGULARES PARA
REPRESENTAR MODELOS NUMÉRICOS DE TERRENO
	
	
	Malha triangular
	
	Grade regular
	Vantagens
	1.
	Melhor representação de relevo
	1.
	Facilita manuseio e conversão
	
	complexo
	
	
	2.
	Incorporação de restrições como
	2.
	Adequada para geofísica e
	
	linhas de crista
	visualização 3D
	Problemas
	1.
	Complexidade de manuseio
	1.
	Representação relevo complexo.
	
	2.
	Inadequada para visualização 3D
	Cálculo de declividade.
	
	
	
	2.
	
2.9 REPRESENTAÇÕES COMPUTACIONAIS DE ATRIBUTOS DE OBJETOS
Entende-se por atributo qualquer informação descritiva (nomes, números, tabelas e textos) relacionada com um único objeto, elemento, entidade gráfica ou um conjunto deles, que caracteriza um dado fenômeno geográfico.
A organização de bancos de dados geográficas mais utilizada na prática é a chamada estratégia dual.
2.10 UNIVERSO DE IMPLEMENTAÇÃO
Um dos aspectos principais a ser levado em conta no universo de implementação é o uso de estruturas de indexação espacial. Os métodos de acesso a dados espaciais compõem-se de estruturas de dados e algoritmos de pesquisa e recuperação e representam um componente determinante no desempenho total do sistema.
CAP.4 
Um modelo de dados é um conjunto de conceitosque podem ser usados para descrever a estrutura e as operações em um banco de dados. O modelo busca sistematizar o entendimento que é desenvolvido a respeito de objetos e fenômenos que serão representados em um sistema informatizado.
4.3.1 Níveis de Abstração de Dados Geográficos
Os modelos de dados podem variar de acordo com o nível de abstração empregado. Níveis de abstração utilizados nas aplicações geográficas:
· Nível do mundo real - Contém os fenômenos geográficos a serem representados como, rios, cidades e vegetação.
· Nível conceitual - Oferece um conjunto de conceitos formais para modelar as entidades geográficas, em um alto nível de abstração. Este nível determina as classes básicas
(contínuas e discretas) que serão criadas no banco de dados.
· Nível de representação - As entidades formais definidas no nível conceitual (classes de campos e objetos) são associadas às classes de representação espacial. As diferentes representações geométricas podem variar conforme a escala, a projeção cartográfica escolhida ou a visão do usuário. O nível de representação não tem correspondente na metodologia tradicional de banco de dados já que aplicações convencionais raramente
lidam com o problema de múltipla representação.
· Nível de implementação - Define padrões, formas de armazenamento e estruturas de dados para implementar cada tipo de representação.
Um modelo de dados para aplicações geográficas deve:
· fornecer um alto nível de abstração;
· representar e diferenciar os diversos tipos de dados envolvidos nas aplicações geográficas,
tais como ponto, linha, área, imagem, etc.;
· representar tanto as relações espaciais e suas propriedades como também as associações
simples e de rede;
· ser capaz de especificar regras de integridade espacial;
· ser independente de implementação;
· suportar classes georreferenciadas e classes convencionais, assim como os relacionamentos
entre elas;
ser adequado aos conceitos natos que o ser humano tem sobre dados espaciais,
representando as visões de campo e de objetos;
· ser de fácil visualização e compreensão;
· utilizar o conceito de níveis de informação, possibilitando que uma entidade geográfica seja
associada a diversos níveis de informação;
· representar as múltiplas visões de uma mesma entidade geográfica, tanto com base em
variações de escala, quanto nas várias formas de percebê-las;
· ser capaz de expressar versões e séries temporais, assim como relacionamentos temporais.
CAP.6 CARTOGRAFIA
Geóide, corresponde a superfice do nível médio do mar homogêneo,supostamente prolongado por sob os continentes. É a forma mais simples: Adotando como um elipsóide e representando-o em globo para que as deformações não sejam grandes.
Sistema Geodésico (DATUM): Sistema de referencia que define a forma e tam. do elipsóide, alem de sua posic. relativa a superfície da terra e ao geóide. E definido por pontos na sup. Da terra.