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RTIGIS: um Sistema de Informação Geográfico Inteligente 
para Escolha de Trajetos com Geração Automática de 
Atributos Fuzzy 
Gabriel da Silva, Gentil F. Viana Júnior, Paulo E. M. Almeida 
Laboratório de Sistemas Inteligentes 
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) 
Av. Amazonas, 7675 – Belo Horizonte – MG - Brasil 
{gabriel, gentil, pema}@lsi.cefetmg.br 
Abstract. The use of a fuzzy inference system to synthesize two numeric 
attributes of a Geographical Information System (GIS) turns it into a 
computational intelligent system. A tool for automatic acquisition of data, 
generation of the fuzzy attribute and updating of GIS data base was developed. 
That allows to GIS to suggest path choice with information in real time. FuzzyF, 
a framework for fuzzy inference, was used to generate that attribute. The results 
of the tool were compared with the obtained values using Matlab. 
Resumo. A utilização de um sistema de inferência fuzzy para sintetizar dois 
atributos numéricos de um Sistema de Informação Geográfico (SIG), torna-o um 
sistema computacional inteligente. Neste trabalho, foi desenvolvida uma 
ferramenta para aquisição de dados, geração do atributo fuzzy e atualização da 
base de dados do SIG automaticamente. Isso permite ao SIG sugerir trajetos a 
partir de informações adquiridas em tempo real. O FuzzyF, um framework para 
inferência fuzzy, foi utilizado para gerar esse atributo. Os resultados da 
ferramenta foram comparados com os valores obtidos utilizando o Matlab. 
1. Introdução 
Os Sistemas de Informação Geográficos (SIG) são sistemas computacionais que, dentre outras 
aplicações, podem ser utilizados na escolha de trajetos urbanos. Os SIG possuem ferramentas 
que permitem identificar os trajetos com menor somatório de atributos numéricos. Entretanto, 
essas ferramentas não permitem que mais de um atributo seja utilizado em uma escolha de 
trajeto. Viana Jr. (2004a) propôs a utilização de um sistema de inferência fuzzy para permitir 
que vários atributos pudessem ser considerados para a definição de um trajeto. 
Foi utilizado o modelo de rede para representar esquematicamente o sistema viário no 
qual são feitas as escolhas de trajeto. Nesse modelo, as ruas ou avenidas da área de estudo 
foram divididas em trechos – segmentos entre os cruzamentos. Cada trecho foi representado 
graficamente por uma linha e cada cruzamento por um ponto, conforme mostrado na Figura 1. A 
uma linha são associados atributos que descrevem as características do trecho de via que ela 
representa no modelo de rede. 
P O N T O
L I N H A
 
Figura 1. Rede do sistema viário praça Sete de Setembro (BH). Adaptado de Viana Jr. (2004b) 
 
V ENIA 692
Para a escolha de trajetos, os SIG possuem ferramentas que identificam os trajetos com 
menor somatório de atributos numéricos, mas considerando-se apenas um atributo. A solução 
implementada foi a definição do conceito de uma Impedância de Transposição do Trecho (ITT), 
que é um atributo que mede a dificuldade de transposição desse trecho e sintetiza dois atributos 
das vias considerados importantes para a definição de trajeto por meio de automóvel: o 
Comprimento (COMP) das vias e a Quantidade de Veículos por Faixa (QVF) que trafegam 
sobre as mesmas. A ITT é obtida através da inferência fuzzy, tendo como entrada os atributos 
COMP e QVF. Após a geração da ITT, esse novo atributo é associa do à sua respectiva linha no 
modelo de rede. Dessa forma, os SIG comerciais disponíveis atualmente não precisam sofrer 
nenhuma mudança para considerar dois atributos simultaneamente na escolha de trajeto. Assim, 
foram geradas duas bases de dados, uma alfanumérica e outra cartográfica (Viana Jr., 2004a). 
Uma parceria entre o CEFET-MG e a BHTrans (Empresa de Transportes e Trânsito de 
Belo Horizonte) foi realizada para permitir a aplicação prática da solução proposta. Foi 
estabelecida como área de estudo o hipercentro de Belo Horizonte, por se tratar de uma região 
com intenso fluxo de veículos e grande quantidade de dados disponível. Os dados referentes às 
vias situadas dentro da região em estudo foram cedidos pela BHTrans. O SIG utilizado foi o 
SPRING - Sistema de Processamento de Informações Georeferenciadas, que foi desenvolvido 
pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Um estudo comparativo foi realizado 
para comprovar a eficiência da utilização da ITT na escolha de trajetos. Nesse estudo, concluiu-
se que a ferramenta do SIG SPRING para cálculo de custo mínimo em modelos de rede pôde 
ser utilizada para auxiliar a escolha de trajetos considerando dois atributos simultaneamente. 
(Viana Jr., 2004b). 
Naquele trabalho, a preparação dos dados, a geração da ITT pela inferência fuzzy e a 
posterior alimentação da base de dados do SIG foram realizadas de modo manual, o que 
inviabiliza uma constante atualização da base de dados utilizada pelo SIG. Programas de planilha 
eletrônica foram utilizados para o tratamento dos arquivos fornecidos pela BHTrans e para a 
geração da ITT foi utilizada a toolbox Fuzzy do software MATLAB (MathWorks). Na Figura 
2, é ilustrada a relação entre os bancos de dados e o SIG, realizada manualmente. 
 
 Figura 2. Ilustração do fluxo de dados para o SIG 
 
A proposta deste trabalho é a implementação de uma ferramenta para geração 
automática das ITT, que realize a leitura dos dados de entrada, gere a ITT e atualize a base de 
dados do SIG, em tempo de execução. Esse é o passo inicial para permitir que o SIG Inteligente 
possa operar em tempo real, sugerindo melhores trajetos baseados em dados de fluxo de 
veículos adquiridos eletronicamente e armazenados em uma base de dados centralizada. 
Para tal, foi desenvolvida uma aplicação em linguagem Java utilizando o Fuzzy Logic 
Framework (FuzzyF), desenvolvido no Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas da 
Universidade do Vale do Rio dos Sinos – UNISINOS (Bittencourt, 2002) e algumas classes do 
DATAFW (FrameWork para Manipulação de Dados nos paradigmas Relacional,Textual e 
XML), desenvolvido por Silva(2003). 
Este artigo é organizado como se segue. A seção 2 apresenta a preparação do modelo 
de rede representativo da área de estudo com suas bases de dados cartográfica e alfanumérica 
V ENIA 693
e a definição da máquina de inferência fuzzy utilizada. Em seguida, na seção 3 é apresentado o 
desenvolvimento da aplicação proposta neste trabalho, o framework utilizado e a ferramenta 
implementada. Os resultados obtidos podem ser observados na seção 4. A seção 5 apresenta as 
conclusões. 
 
2. Preparação do SIG e do Sistema de Inferência Fuzzy 
A preparação do SIG para aplicação da solução proposta pode ser entendida como composta 
por quatro etapas: 1 - A construção das bases de dados; 2 - Aquisição automática de dados; 3 - 
A execução do Sistema de Inferência Fuzzy e 4 - A atualização automática da base de dados do 
SIG. Estas etapas são descritas a seguir. 
2.1. A construção das bases de dados do SIG 
O SIG utiliza tanto dados alfanuméricos quanto dados cartográficos. Os dados alfanuméricos 
compreendem todos os atributos que foram associados às linhas, o que inclui as ITT e os 
comprimentos de cada trecho de via. Os dados cartográficos são as linhas e os pontos que 
representam o sistema viário. Ao serem corretamente associados uns aos outros, os dados 
alfanuméricos e cartográficos formam um sistema de informações capaz de auxiliar as 
comparações entre os dois métodos de escolha de trajetos analisados neste trabalho. 
Utilizando um programa de CAD – Computer Aided Design, foi construída a base de 
dados cartográfica. A Figura 3 apresenta as 528 linhas do modelo de rede utilizadas para 
representar todos os trechos de via da área de estudo. Informações como sentido de circulação 
e os códigos de cada trecho foram definidos neste modelo de rede. 
 
Figura 3. Base de dados Cartográficos do hipercentro de BH. Fonte: (Viana Jr., 2004a) 
 
A base de dados alfanuméricos possui informações como o código referente à linha, 
comprimento