Resenha do texto- Conceitos básicos em ciência da geoinformação

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Discente: Melina de Melo Silva Geografia Integral
Docente: Andreia Medinilha Pancher 
Sistemas de Informações Geográficas
Resenha do artigo: Conceitos Básicos em Ciência da Geoinformação.
Os autores do artigo “Conceitos Básicos em Ciência da Geoinformação”, Gilberto Câmara e Antônio Miguel Vieira Monteiro, iniciam o texto introduzindo algumas problemáticas que abarcam a Ciência da Geoinformação, dessa forma, tem-se um impasse principal no qual o texto baseia-se, que corresponde a implementação de diferentes formas de representação computacional do espaço geográfico. 
Nessa perspectiva, os autores elucidam que, para utilizar um SIG, é preciso que cada especialista transforme conceitos de sua disciplina em representações computacionais, assim como a construção e elaboração de conceitos abstratos do espaço geográfico em uma esfera do espaço computacional que o SIG abarca. Nesse sentido, alguns dilemas recorrentes são ilustrados no artigo, a exemplo de sociólogos desejam utilizar um SIG para entender e quantificar o fenômeno da exclusão social numa grande cidade brasileira, ecólogos utilizam o SIG com o objetivo de compreender os remanescentes florestais da Mata Atlântica, através do conceito de fragmento típico de Ecologia da Paisagem e geólogos pretendem usar o SIG para determinar a distribuição de um mineral numa área de prospecção.
Diante disso, o texto traz quatro paradigmas de representação da ciência da geoinformação que auxiliam no processo de tradução da informação geográfica para o computador. Assim, tem-se em primeiro plano, o universo do mundo real, que inclui as entidades da realidade a serem modeladas no sistema, nesse encontram-se os fenômenos a serem representados (tipos de solo, cadastro urbano e rural, dados geofísicos e topográficos).
Em segundo, tem-se o universo conceitual, que inclui uma definição matemática (formal) das entidades a ser representadas, nesse pode-se distinguir entre as grandes classes formais de dados geográficos (dados contínuos e objetos individualizáveis) e especializar estas classes nos tipos de dados geográficos utilizados comumente (dados temáticos e cadastrais, modelos numéricos de terreno, dados de sensoriamento remoto). 
O terceiro abarca o universo de representação, onde as diversas entidades formais são mapeadas para representações geométricas e alfanuméricas no computador, assim, as entidades formais definidas no universo conceitual são associadas a diferentes representações geométricas, que podem segundo Câmara e Monteiro (2001), variar conforme a escala e a projeção cartográfica escolhida e a época de aquisição do dado. O quarto e último paradigma envolve o universo de implementação, onde as estruturas de dados e algoritmos são escolhidas baseadas em considerações como desempenho, capacidade do equipamento e tamanho da massa de dados. 
Dentro do universo do mundo real, há sistemas de medidas e de referências espaço-temporal, dentre esses, a escala de mensuração, que permite associar grandezas numéricas a cada objeto a ser representado no computador, determinando o seu grau de detalhe. Nessa perspectiva, Câmara e Monteiro (2001) citam o trabalho de Stevens (1951) e as quatro escalas de mensuração determinada pelo aspecto nominal, ordinal, intervalo e razão. 
A medida nominal baseia-se na diferenciação entre os objetos segundo classes distintas, como exemplos de classes usadas em medidas nominais tem-se: classes de solo, classes de rocha, classes de cobertura vegetal. Já o nível de medida ordinal atribui valores ou nomes para as amostras, entretanto, gera um conjunto ordenado de classes, baseado em critérios como tamanho, como exemplo de classes de drenagem e de erosão. Essas duas primeiras escalas apresentadas envolvem as denominadas medidas temáticas que não determinam magnitude. 
Já a escala de mensuração pelo nível de medida por intervalo, o ponto de referência zero é definido de forma arbitrária, permitindo a atribuição de valores negativos e positivos para as amostras, assim tem-se como exemplo, o equador e o meridiano de Greenwich, usados com referência na determinação de posições sobre a superfície da Terra é um exemplos de referência zero arbitrária e a localização geográfica em latitude/longitude usados em variáveis descritas no nível de medida por intervalo. Diferentemente, no nível de medida por razão o ponto de referência zero não é arbitrário, mas determinado por alguma condição natural. Por exemplo, na descrição de atributos como o peso, distância entre dois pontos, área e o volume de objetos.
Diante do exposto, Câmara e Monteiro (2001) destacam o exemplo das medidas temáticas e as numéricas por intervalo, que não devem ser usadas diretamente em expressões matemáticas. E mesmo que em modelos ambientais combinem valores por razão com valores por intervalo, parâmetros devem ser incluídos para permitir a conversão de valores medidos no nível por intervalo para o nível por razão, em unidades apropriadas.
Posteriormente, são evidenciados os tipos de dados em geoprocessamento, que podem ser temáticos, isto é, obtidos a partir de levantamento de campo e inseridos no sistema por digitalização ou a partir de classificação de imagens, de modo a descrever a distribuição espacial de uma grandeza geográfica, expressa de forma qualitativa, como os mapas de pedologia e a aptidão agrícola de uma região. Também podem ser cadastrais, as quais cada um de seus elementos é um objeto geográfico, que possui atributos e pode estar associado a várias representações gráficas, a exemplo de lotes de uma cidade que possuem atributos e pode ter representações gráficas em mapas de escalas distintas. 
Além dos dados cadastrais tem-se, as redes, que denotam as informações associadas aos serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone, redes de drenagem (bacias hidrográficas) e rodovias. Outrossim, os modelos numéricos de terreno (MNT) também são dados utilizados para denotar a representação quantitativa de uma grandeza que varia continuamente no espaço, esses são de acordo com os autores comumente associados à altimetria e também podem ser utilizados para modelar unidades geológicas, como teor de minerais, ou propriedades do solo ou subsolo, como aeromagnetismo.
Ainda sobre os elementos que envolvem os dados cadastrais, tem-se as imagens obtidas por satélites, fotografias aéreas ou "scanners" aerotransportados. Segundo Câmara e Monteiro (2001), as imagens representam formas de captura indireta de informação espacial e são armazenadas como matrizes, dessa forma, cada elemento de imagem denominado "pixel", tem um valor proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela área da superfície terrestre correspondente. Ademais, os autores salientam algumas características importantes correspondentes as imagens de satélite, entre essas 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).
Para descrever o universo conceitual ou também denominado de matemático, os autores descrevem o espaço geográfico segundo duas visões complementares; os modelos de campos e objetos. O primeiro identifica o espaço como uma superfície contínua vista no caso de um mapa de vegetação, já o segundo, representa o espaço geográfico como uma coleção de entidades distintas e identificáveis, a exemplo do cadastro espacial dos lotes de um munícipio.
Assim, tem-se a descrição da região geográfica como uma superfície qualquer pertencente ao espaço geográfico, que pode ser representada num plano ou reticulado e dependente de uma projeção cartográfica, que serve de suporte geométrico para localização de entidades geográficas. Além da região geográfica, o universo conceitual conta com os Geo-campos que representam a distribuição espacialde uma variável que possui valores em todos os pontos pertencentes a uma região geográfica num dado tempo, tais como as mudanças no uso e cobertura do solo, a sazonalidade da vegetação ou a dinâmica das variáveis climáticas. Ainda sobre os Geo-campos, esses podem ser temáticos como campos de vegetação caracterizados pelo conjunto de temas (floresta densa, floresta aberta, cerrado) e conjunto de números (mapa de campo magnético ou mapa de altimetria).
Já o Geo-objeto elemento único que possui atributos não-espaciais e está associado a múltiplas localizações geográficas, está definido em três grandes motivações adicionais. A primeira são as projeções cartográficas, isto é, a projeção planar da Terra, a partir de escalas macrorregionais, como exemplo, da Amazônia na projeção UTM em escala 1:250.000 que faz com que os principais rios tenham representações geométricas descontínuas em vários mapas. A segunda são as representações geométricas em diferentes escalas, em terceiro, as múltiplas representações temporais, ou seja, diferentes representações de um mesmo objeto em variações temporais, como no caso de um lago que teve suas bordas alteradas.
Em quarto e último elemento, o objeto não-espacial que engloba qualquer tipo de informação que não seja georeferenciada e que se queira agregar a um SIG, como no exemplo de uma aplicação de cadastro rural, no qual tem-se os geo-objetos da classe “fazendas” e deseja-se estabelecer a ligação entre estes geo-objetos e a informação alfanumérica já existente sob a forma de um cadastro de propriedades. 
No que diz respeito ao universo de representação, Câmara e Monteiro (2001) definem as representações geométricas; vetorial e matricial. Na primeira a localização e a aparência gráfica de cada objeto são representadas por um ou mais pares de coordenadas, dessa forma, qualquer elemento gráfico de um mapa acaba sendo reduzido a três formas básicas: pontos, isto é, par ordenado de coordenadas (x, y); linhas, que representam um conjunto de pontos conectados e a área (polígonos) que é a região do plano limitada por uma ou mais linha poligonais conectadas de tal forma que o último ponto de uma linha seja idêntico ao primeiro da próxima. 
Já a representação matricial consiste no uso de uma malha quadriculada regular sobre a qual se constrói o elemento que está sendo representado. Assim, o espaço é representado como uma matriz composto de (m) colunas e (n) linhas e 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 dados são codificados, célula a célula, atribuindo a cada uma o código correspondente à uma classe referente ao fenômeno estudado. Além disso, a representação matricial obedece a uma hierarquia composta por grade regular (matriz de reais), imagens em tons de cinza (imagem representada), imagem temática (representação de um geo-campo temático) e imagem sintética (representação de uma imagem em cores).
Posteriormente, os autores destacam que a apesar da utilização de representações sob forma de pontos, linhas e áreas para objetos em GIS, há algumas variações com relação à forma com que estes objetos ocorrem na natureza. Nesse sentido, os mesmos classificam os objetos de área em três formas diferentes de utilização: objetos isolados, objetos aninhados ou objetos adjacentes. Segundo Câmara e Monteiro (2001) o caso de objetos isolados é comum em GIS urbanos, a exemplo de edificações e piscinas. Já o caso típico de objetos aninhados é o de curvas de nível em que se têm linhas que não se cruzam, e são entendidas como estando “empilhadas” umas sobre as outras. Ademais, os objetos adjacentes, são os exemplos típicos são todas as modalidades de divisão territorial: bairros, setores censitários, municípios e outros. 
Ainda sobre as representações vetoriais tem-se a topologia arco-nó associada a uma rede linear conectado, isto é, um nó que pode ser definido como o ponto de intersecção entre duas ou mais linhas. Além dessa, a topologia arco-nó-polígono é utilizada quando se quer representar elementos gráficos do tipo área, assim, é necessário armazenar informação referente aos elementos vizinhos, da mesma forma que na estrutura de redes deviam ser definidas as ligações entre as linhas.
Assim como a representação matricial, a representação vetorial também conta com uma hierarquia que é denominada de primitivas geométricas. Dessa forma tem-se; coordenadas 2D (xi, yj), coordenadas 3D (xi, yj, z), ponto2D (objeto que possui atributos descritivos e uma coordenada 2D), linha2D (possui atributos e inclui um conjunto de coordenadas 2D), isolinha (contém uma linha 2D associada a um valor real), arco orientado (contém uma linha 2D associada a uma orientação de percorrimento), nó2D (conexão entre duas ou mais linhas, utilizada para manter a topologia da estrutura), nó rede (contém um nó 2D e uma lista de arco), nó 3D (conexão entre três ou mais linhas de uma grade triangular) e polígono (contém uma lista de linhas 2D e uma lista de nós 2D que descrevem as coordenadas da área externa e das áreas internas)
A partir da hierarquia da representação vetorial, distinguem-se os tipos de representação que podem ser conjuntos de pontos 2D (conjunto de pontos 2D utilizados para guardar localizações isoladas no espaço, caso de poços de petróleo), conjunto de isolinhas (conjunto de linhas, onde cada linha possui uma cota e as linhas não se interceptam), subdivisão planar (contém um conjunto Pg de polígonos, L de linhas 2D e N de nós 2D), grafo orientado (representação composta de um conjunto de nó de rede e de um conjunto de arco orientado 2D), grade triangular (conjunto de nós 3D e um conjunto L de linhas 2D tal que todas as linhas se interceptam, mas apenas em seus pontos iniciais e finais), mapa ponto3D (conjunto de coordenadas 3D).
No que tange às representações de modelos números de terreno, os autores salientam três parâmetros fundamentais, assim tem-se, a grade regular, as malhas triangulares e a comparação entre representações de MNT. Dessa fora, a grade, sendo Câmara e Monteiro (2001) corresponde a uma representação matricial na qual cada elemento da matriz está associado a um valor numérico. No caso de altimetria, é comum o uso de funções de ponderação por inverso do quadrado da distância, já para variáveis geofísicas, procedimentos de filtragem bidimensional. As malhas triangulares (TIN) são estruturas do tipo vetorial com topologia do tipo nó-arco, representas uma superfície através de um conjunto de faces triangulares interligadas. No que se refere à comparação entre representações de MNT, as malhas triangulares de acordo com os autores, são melhores para representar a variação do terreno, visto que captura a complexidade do relevo sem a necessidade de grande quantidade de dados redundantes, já para o caso de variáveis geofísicas e para operações como visualização 3D, as grades regulares são preferíveis, principalmente pela maior facilidade de manuseio computacional.
Mais adiante os autores salientam a estratégia dual que os SIG têm implementado ao utilizar um SGBD (Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados) relacional para armazenar os atributos convencionais dos objetos geográficos (na forma de tabelas) e arquivos para guardar as representações geométricas destes objetos. Desse modo, no modelo relacional, os dados são organizados na forma de uma tabela onde as linhas correspondem aos dados e as colunas correspondem aos atributos.
A respeito do tópico; universo de implementação, os autores apresentam quais as estruturas de dados a serem utilizadas para construir um sistema de Geoprocessamento, assim, um dos aspectos principais a ser levado em conta nesse universo é o uso de estruturas de indexação espacial. Nesse sentido, os métodos de acesso a dados espaciais compõem estruturas de dados e algoritmos de pesquisa e recuperação.
Por fim, os autores elucidam no artigo como funciona a organização de um ambiente de trabalho em SIG, que pode obedecer a duas formas; organização baseada num banco de dados geográficos(dBASE) e organização baseada em projetos (AutoCAD). No primeiro caso, de acordo com Câmara e Monteiro (2001), o usuário define inicialmente o esquema conceitual associado às entidades do banco de dados geográficos, indicando para cada tipo de dados seus atributos não-espaciais e as representações geométricas associadas. Já no segundo caso, o usuário define inicialmente um referencial geográfico (que delimita uma região de trabalho) e a seguir, define as entidades geográficas que compõem o projeto. 
CONCLUSÃO
Percebe-se conforme a resenha do texto que a relevância da utilização do SIG implica na escolha de diferentes representações computacionais mais adequadas, para capturar a semântica de domínio e de aplicação. Nesse sentido, nota-se que o SIG pode oferecer um conjunto mais amplo possível de estruturas de dados e operações capazes de representar a grande diversidade de concepções do espaço geográfico.
Dessa forma, nota-se que os dois primeiros níveis de escala de mensuração; nominal e ordinal são dados temáticos, já que, a cada medida é atribuída um número ou nome associado à observação, tema ou classe. Além disso, é possível perceber que quando um valor numérico é representado em medidas temáticas, este valor serve somente como um identificador para classificar a amostra da variável, não podendo ser usado em expressões matemáticas, visto que são valores qualitativos e não quantitativos, como o exemplo de classificação dos solos destacado no artigo: (1 = latossolo, 2 = podzólico).
Além disso, os dados temáticos admitem também tanto a representação matricial para operações de álgebra, quando a vetorial para a produção de cartas e em operações onde se requer maior precisão, assim, observa-se que é bastante intuitivo para engenheiros e projetistas embora estes nem sempre utilizem sistemas de coordenadas ajustados à superfície da Terra para realizar seus projetos, dessa forma, os vetores; combinação de pontos, linhas poligonais e polígonos permitem a representação de um objeto. 
Ainda sim, observa-se que há comparação entre as vantagens e desvantagens de armazenamento matricial e vetorial para mapas temáticos. Está comparação leva em conta os vários aspectos: relacionamentos espaciais, análise, armazenamento. Desse modo, a representação vetorial- relaciona topológicos entre objetos disponíveis, facilita associar atributos a elementos gráficos e possui armazenamento por coordenadas. Diferentemente a representação matricial, associa atributos apenas a classe do mapa, representa melhor fenômenos com variação contínua no espaço, tem processamento mais rápido e eficiente e o seu armazenamento é por matrizes.
Além disso, os outros dois níveis de escala de mensuração; intervalo e razão são classificados como dados numéricos, isto é, quando as regras de atribuição de valores baseiam-se em uma escala de números reais. Assim, verifica-se que esses são utilizados quando o estudo necessita de uma descrição mais detalhada, que permita comparar intervalo e ordem de grandeza entre eventos. Ademais, o uso de modelos numéricos de terreno pode armazenar dados de altimetria para gerar mapas topográficos, além de permitir a análise de geomorfologia, mapas de declividade, apresentação tridimensional e ser convertidos para mapas temáticos e para imagens. 
Sobre as redes geográficas, nota-se que cada objeto geográfico possui uma localização geográfica exata e está sempre associado a atributos descritivos presentes no banco de dados. Outrossim, essas possuem em sua parte gráfica o armazenamento em forma de coordenadas vetoriais com a topologia arco-nó e seus atributos não gráficos guardados em um banco de dados. 
Ademais, cabe destacar Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) é um sistema que funciona independentemente do sistema aplicativo, armazenando os dados em arquivos no disco rígido e carregando-os em memória para sua manipulação, assegurando os três requisitos importantes na operação de dados: integridade - controle de acesso por vários usuários; eficiência - acesso e modificações de grande volume de dados e persistência - manutenção de dados por longo tempo, independente dos aplicativos que dão acesso ao dado.
Em suma, percebe-se que as representações estão associadas aos tipos de dados, assim, os dados temáticos admitem tanto representação matricial quanto vetorial. Além disso, os dados cadastrais possuem parte gráfica armazenada em forma de coordenadas vetoriais e seus atributos não gráficos guardados em um banco de dados.
Já o espaço geográfico, de acordo com a matemática, segue passos que vão desde a definição de classes básicas do modelo e de estabelecimento das relações dentro dos princípios de especialização, generalização e agregação até a definição do esquema conceitual para um banco de dados geográfico. 
Por fim, imagens de sensoriamento remoto: armazenadas em representação matricial; modelos numéricos de terreno: podem ser armazenados em grades regulares (representação matricial), grades triangulares (representação vetorial com topologia arco-nó) ou isolinhas (representação vetorial sem topologia).