Conceitos básicos em ciência da geoinformação

Conceitos básicos em ciência da geoinformação

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Conceitos Básicos em Ciência da Geoinformação

Fundamentos de Geoprocessamento2-1

2 CONCEITOS BÁSICOS EM CIÊNCIA DA GEOINFORMAÇÃO

Gilberto Câmara1 Antônio Miguel Vieira Monteiro

Trabalhar com geoinformação significa, antes de mais nada, utilizar computadores como instrumentos de representação de dados espacialmente referenciados. Deste modo, o problema fundamental da Ciência da Geoinformação é o estudo e a implementação de diferentes formas de representação computacional do espaço geográfico.

É costume dizer-se que Geoprocessamento é uma tecnologia interdisciplinar, que permite a convergência de diferentes disciplinas científicas para o estudo de fenômenos ambientais e urbanos. Ou ainda, que “o espaço é uma linguagem comum” para as diferentes disciplinas do conhecimento.

Apesar de aplicáveis, estas noções escondem um problema conceitual: a pretensa interdisciplinaridade dos SIGs é obtida pela redução dos conceitos de cada disciplina a algoritmos e estruturas de dados utilizados para armazenamento e tratamento dos dados geográficos. Considere-se, a título de ilustração, alguns problemas típicos:

• Um sociólogo deseja utilizar um SIG para entender e quantificar o fenômeno da exclusão social numa grande cidade brasileira.

• Um ecólogo usa o SIG com o objetivo de compreender os remanescentes florestais da Mata Atlântica, através do conceito de fragmento típico de Ecologia da Paisagem.

• Um geólogo pretende usar um SIG para determinar a distribuição de um mineral numa área de prospecção, a partir de um conjunto de amostras de campo.

1 Com a colaboração de Cláudio Clemente Faria Barbosa, Clodoveu Davis e Frederico Fonseca.

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O que há de comum em todos os casos acima? Para começar, cada especialista lida com conceitos de sua disciplina (exclusão social, fragmentos, distribuição mineral). Para utilizar um SIG, é preciso que cada especialista transforme conceitos de sua disciplina em representações computacionais. Após esta tradução, torna-se viável compartilhar os dados de estudo com outros especialistas (eventualmente de disciplinas diferentes). Em outras palavras, quando falamos que o espaço é uma linguagem comum no uso de SIG, estamos nos referindo ao espaço computacionalmente representado e não aos conceitos abstratos de espaço geográfico.

Do ponto de vista da aplicação, utilizar um SIG implica em escolher as representações computacionais mais adequadas para capturar a semântica de seu domínio de aplicação. Do ponto de vista da tecnologia, desenvolver um SIG significa oferecer o conjunto mais amplo possível de estruturas de dados e algoritmos capazes de representar a grande diversidade de concepções do espaço.

Nesta perspectiva, este capítulo examina os problemas básicos de representação computacional de dados geográficos. Os conceitos apresentados visam esclarecer as questões básicas do Geoprocessamento: Como representar, em computadores, os dados geográficos ? Como as estruturas de dados geométricas e alfanuméricas se relacionam com os dados do mundo real ? Que alternativas de representação computacional existem para dados geográficos?

Para simplificar a discussão, lidaremos neste capítulo com dados individuais (cada mapa considerado em separado dos demais dados). No próximo capítulo (Modelagem de Dados em Geoprocessamento) estaremos considerando o problema de modelar uma aplicação complexa, incluindo os relacionamentos entre os diferentes tipos de dados.

Para abordar o problema fundamental do Ciencia da Geoinformação (o entendimento das representações computacionais do espaço), estaremos utilizando, neste e em outros capítulos do livro, um arcabouço conceitual para entender o processo traduzir o mundo real para o ambiente computacional: o “paradigma dos quatro universos” (Gomes e Velho, 1995), que distingue:

• o universo do mundo real, que inclui as entidades da realidade a serem modeladas no sistema;

• o universo matemático (conceitual), que inclui uma definição matemática (formal) das entidades a ser representadas;

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• o universo de representação, onde as diversas entidades formais são mapeadas para representações geométricas e alfanuméricas no computador;

• o universo de implementação, onde as estruturas de dados e algoritmos são escolhidos, baseados em considerações como desempenho, capacidade do equipamento e tamanho da massa de dados. É neste nível que acontece a codificação.

Esta visão deste paradigma está ilustrada na Figura 2.1.

Mundo real

Universo Universo

Matemático Represent. Implement. Universo Universo interface usuário

Figura 2.1 - Paradigma dos quatro universos.

A visão apresentada não se limita a sistemas de Geoprocessamento, mas representa uma perspectiva unificadora aos problemas de Computação Gráfica e Processamento de Imagens. Sua aplicação ao problema de Geoprocessamento é particularmente apropriada pois permite equacionar os problemas da área, como se pode constatar:

• no universo do mundo real encontram-se os fenômenos a serem representados (tipos de solo, cadastro urbano e rural, dados geofísicos e topográficos);

• no universo conceitual (matemático) 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);

• no universo de representação as entidades formais definidas no universo conceitual são associadas a diferentes representações geométricas, que podem variar conforme a escala e a projeção cartográfica escolhida e a época de aquisição do dado. aqui se distingue entre as representações matricial e vetorial, que podem ainda ser especializadas;

• o universo de implementação é onde ocorre a realização do modelo de dados através de linguagens de programação. Neste universo, escolhem-se

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Fundamentos de Geoprocessamento2-4 as estruturas de dados (tais como árvores quaternárias e árvores-R) para implementar as geometrias do universo de representação;

Com base nesta visão, as dicotomias tradicionais de Geoprocessamento (campos-objetos e matricial-vetorial) podem ser resolvidas, mostrando-se que elas se encontram em níveis distintos de abstração.

Esta análise também indica que a interface de usuário de um SIG deve, tanto quanto possível, refletir o universo conceitual e esconder detalhes dos universos de representação e implementação. No nível conceitual, o usuário lida com conceitos mais próximos de sua realidade e minimiza a complexidade envolvida nos diferentes tipos de representação geométrica.

2.3 O UNIVERSO DO MUNDO REAL 2.3.1 SISTEMAS DE MEDIDA E DE REFERÊNCIA ESPAÇO-TEMPORAL

Um aspecto central no uso da tecnologia de Geoprocessamento advém da característica lógico-matemática de sistemas de informação; para ser representada em ambiente computacional, temos de associar a cada tipo de informação geográfica uma escala de medida e de referência, que será utilizada pelo GIS para caracteriza-lo.

A visão mais aplicada em Geoprocessamento utiliza uma escala de mensuração que permite associar grandezas numéricas a cada objeto a ser representado computacional. Esta visão deriva do conceito "representacionalista" proposto pelo filósofo Bertrand Russel: as propriedades não são intrínsecas aos objetos, mas são obtidas a partir de medidas. Assim, a representação de um objeto geográfico num GIS dependerá da escala que utilizarmos.

reais (23.3°C, 24.5°C, 28.1°C,). A regra usada no processo de medição determina

As regras de medida podem ir deste a simples atribuição do valor 0 ou 1 para as amostras (0 = sêco, 1 = úmido), até um conjunto de valores extraídos dos números o seu nível, e cada nível de medida descreve a entidade de estudo com um determinado grau de detalhe, que varia de informações qualitativas até informações quantitativas. Como a forma de se medir as variáveis do mundo real afeta seus modos de manipulação, é essencial que o nível de medida utilizado seja incorporado a um conjunto de observações.

A referência histórica mais importante sobre os sistemas de medidas aplicados em GIS é o trabalho de Stevens (1951), em que esse autor propõe quatro escalas de mensuração: nominal, ordinal, intervalo e razão. Os dois primeiros níveis

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classificar aquela amostra da variável (1 = latossolo, 2 = podzólico,), não podendo

são temáticos, pois a cada medida é atribuído um número ou nome associando a observação a um tema ou classe. Quando um valor numérico é usado nos níveis de medidas temáticos, este valor serve somente como um identificador para nomear ou portanto ser usado em expressões matemáticas, pois são valores qualitativos e não quantitativos.

A regra para o nível de 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. Uma característica comum dos níveis binário e nominal é que a classificação dos eventos é feita sem nemhuma ordem inerente e serve apenas para diferenciá-los.

O nível de medida ordinal atribui valores ou nomes para as amostras, mas gera um conjunto ordenado de classes, baseado em critérios como tamanho (maior do que, menor do que), altura ( 1 = baixo, 2 = médio, 3 = alto), etc. Dados temáticos de classes de drenagem e de erosão, são exemplos de variáveis medidas no nível ordinal.

Uma característica importante dos níveis de medidas temáticas, é que elas não determinam magnitude. Quando o estudo necessita de uma descrição mais detalhada, que permita comparar intervalo e ordem de grandeza entre eventos, recorre-se aos níveis de medidas denominados de numéricos, onde as regras de atribuição de valores baseiam-se em uma escala de números reais.

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