Banco de Dados Geográficos - Ciência da Computação Unioeste

Banco de Dados Geográficos
Márcio Fernando Machry
Rafael Orssatto
Sistema de Informação Geográfico
(SIG)
Um Sistema de Informação Geográfico (SIG ou
GIS – Geographic Information System) é um
sistema de hardware, software, informação
espacial e procedimentos computacionais, que
permite e facilita a analise, gestão ou
representação do espaço e dos fenômenos de
deles ocorrem
Conceitos Básicos
• Banco de Dados Espaciais é o nome atribuído
aos sistemas gerenciadores de banco de dados,
capazes de gerenciar dados com representação
geométrica.
• O termo Banco de Dados Geográficos caracteriza
os sistemas de Bancos de Dados Espaciais
utilizados em aplicações de Geoprocessamento, ou
seja, são uma especialização dos sistemas de
Banco de Dados Espaciais e utilizados como
componente de um SIG.
Padronização de Termos
Utilizados em BDG
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Identidade
Entidade
Objeto
Tipo de Entidade
Tipo de Objeto Espacial
Classe de Objeto
Atributo
Valor de Atributo
Camada (layer)
Objetos Espaciais
• Os objetos espaciais são as representações das
entidades do mundo real, armazenadas no BD
Geográfico
Objetos Primitivos usados para
representar entidades da realidade
• Ponto
– As entidades representadas por objetos do tipo ponto,
são aquelas que não possuem dimensões
significativas, de acordo com a escala em uso
Objetos Primitivos usados para
representar entidades da realidade
• Linha
– As entidades que são representadas por objetos do
tipo linha são aquelas que possuem uma distribuição
espacial linear
Objetos Primitivos usados para
representar entidades da realidade
• Polígono
– Entidades com características bidimensionais são
representadas no banco de dados por objetos do tipo
polígono/área
Objetos Primitivos usados para
representar entidades da realidade
• Representação de Superfícies Contínuas
– Alguns fenômenos da natureza, como por exemplo,
elevação de terreno, pressão atmosférica, temperatura
são caracterizados por possuírem variação contínua no
espaço.
Modelagem de Dados Geográficos
• 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
Modelagem de Dados Geográficos
• Visão de campo
– a realidade é modelada por variáveis que possuem
uma distribuição contínua no espaço, como por
exemplo, temperatura, tipo de solo ou relevo.
• Visão de objetos
– entidades reais são observadas como estando
distribuídas sobre um grande espaço vazio, onde nem
todas as posições estão preenchidas e, além disso,
mais de uma entidade pode estar situada sobre uma
mesma posição geográfica.
Modelos de Dados Baseados na
Visão de Campo
Modelos de Dados Baseados na
Visão de Objeto
• Os objetos são representados como pontos,
linhas ou áreas. Dois objetos podem estar
localizados na mesma posição geográfica, ou
seja, podem possuir coordenadas idênticas.
• É mais adequado para aplicações sócioeconômicas.Ex: rede de transporte, cadastro
municipal, escolas, etc.
Armazenando Topologia em
Banco de Dados
• O termo topologia é atribuído às estruturas de
relacionamentos espaciais que podem, ou não,
ser mantidas no banco de dados.
Construindo Topologia
a) O processo de Construir Topologia, começa com
um conjunto de segmentos de linha não relacionados
Construindo Topologia
b) Cada interseção de linhas ou nodo terminal (nós)
é identificado
Construindo Topologia
c) Cada polígono resultante recebe um identificador,
inclusive o polígono externo que pode receber um
identificador diferenciado
Modelo de Representação de
Dados Espaciais
• 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 gerenciável, o
que é feito através de processos de generalização
ou abstração.
Modelo de Representação de
Dados Espaciais
• Um Modelo de Dados fornece um conjunto de
regras para converter variações geográficas no
mundo real, em objetos discretos armazenados
de forma digital.
• Existem duas abordagens principais de
representação dos componentes espaciais
associados às informações geográficas: o modelo
matricial (ou raster) e o modelo vetorial.
Modelo de Representação de
Dados Espaciais
Armazenamento de Dados
• Arquitetura baseada em camada
– Estratégia Dual;
– Estratégia Baseada em Campos Longos;
• Armazenamento de Representações Matriciais
– Armazenar linha após linha em páginas físicas em
memória secundária;
– Dividir a matriz em blocos e armazenar cada bloco em
uma página;
Armazenamento de Dados
• Armazenamento de Representações Matriciais
– Pontos:
• Arquivos em grade;
• Árvores KD;
– Retângulos:
• Utiliza a noção de retângulo envolvente;
• Árvores R;
– Linhas:
• Utiliza a noção de retângulo envolvente;
• Árvores R;
– Polígonos:
• Pode ser armazenado utilizando a forma para armazenamento de
linhas;
Operações sobre dados geográficos
• Operações sobre Geo-Objetos
–
–
–
–
–
–
–
Disjunto – disjoint
Toca – touch
Dentro de – in
Sobrepõe – overlap
Cruza – cross
Froteiras – boundary
De e para – from e to
• Aspectos de operação
– Restrições sobre atributo
– Restrições espaciais
– Propriedades dos Geo-Objetos
Operações sobre dados geográficos
• Operações sobre Geo-Campos
– Pontual
• Exemplo: “Tipo de Solo x Aptidão Agrícola”
– Vizinhança
• Exemplo: “Verificação de declividade”
• Operações mistas
– Exemplo: “Regiões de mata atlântica no Brasil”
Recuperação de Dados Geográficos
• Textual
– Baseado em SQL
– Geoql
• (intersects, adjacent, joings, ends-at, contains, situated-at, within,
closest e furthest)
– Restrições no tipo de consulta
• Visual
– Utiliza-se de combinação de símbolos, icones e texto
– Dificulta a semântica
– Auxilia na interação
• Multimodal
– Combinação das duas anteriores.
Processamento de Consultas
• Feito pelo processador de
consulta – elemento
primordial em qualquer
SGBD
• Fases no SGBDG:
– Filtragem
– Refinamento
– Pós-Processamento
Computação de operações básicas
• Computação de Seleção Espacial
– Por Pesquisa Exaustiva
– Por Seleção por índice
• Filtragem
– Através de árvores-R
– Retângulo Envolvente Mínimo
– Expressão C’ e C
• Refinamento
• Pesquisa Exaustiva
Otimização de Consulta
SELECT d.nome, d.populacao
FROM d Cidade, c Cidade
WHERE c.nome = “Cascavel-Pr”
And distance(d,c) <= 100
And d.populacao < 20000
• Plano de ações:
– Determinar a posição b de Cascavel-Pr
– Determinar todos os conjuntos de C’ de todas as cidades a 100 Km de b
• Determinar as cidaes que podem estar a menos de 100 km Æ Conjunto I
• Ler para a memória principal o conjunto I, criando C”
• Determinar os elementos de C” a menos de 100 km
– Determinar C das cidades com menos de 20 mil habitantes
• Pode-se criar um pipeline, evitando I, C” e C’
Gerência de transações
• Transações devem ser atômicas e levam o banco
de dados de um estado consistente para um
consistente.
• Em BDG as transações são:
– LONGAS e ANINHADAS
– Duram muito tempo
– Vários usuários
• Subtransações
Aplicações
• SPRING – Sistema de Processamento de Informações
Georeferenciadas.
– Projeto INPE / DPI
– Construção de um SIG para aplicações em geral, como
agricultura
• SAGRE – Sistema Automatizado de Gerência de Rede
Externa
– CPqD
– Empresas de Telecomunicação
• POSTGRIS
– PostgreSQL
– Refractions Research
Referências
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
[1] ARONOF, S. Geographic Information Systems: a management perspective.
Canada: WDL Publications, 1989.
[2] BARBOSA, C. C. F. Álgebra de mapas e suas aplicações emsensoriamento
remoto e geoprocessamento. 1997.
[3] BURROUGH, P. Principles of Geographical Information Systems for Land
Resources Assessment. Oxford: Clarendon Press, 1986.
[4] CAMARA, G. E. A. Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica.
UNICAMP, 1996.
[5] CAMARA, G. E. A. Bancos de Dados Geográficos.
http://www.dpi.inpe.br/livros/bdados/capitulos.html, Acessado em Agosto de 2005.
[6] GOODCHILD, M. F. Geographical data modeling. In: FRANK, A.U.;
GOODCHILD, M.F. Two Perspectives on Geographical Data.
[7] GOODCHILD, M. F. Integrating GIS and environmental modeling at global
scales. In: GIS/LIS ’91. Proceedings... Atlanta, 1991. V.1.
[8] LAURINI, R.; THOMPSON, D. Fundamentals of Spatial Information Systems.
San Diego: Academic Press, 1992.
[9] POSTGIS. http://postgis.refraction.net, Acessado em Agosto de 2005.
[10] SPRING - Sistema de Processamento de Informações Georeferenciadas.
http://www.dpi.inpe.br/spring, Acessado em Agosto de 2005.