Incorporando suporte a restrições espaciais de caráter topológico ao modelo abstrato do consórcio Open GIS

Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são construídos, especificamente, para armazenar, analisar e manipular dados geográficos, ou seja, dados que representam objetos e fenômenos do mundo real, cuja localização em relação à superfície da Terra seja considerada. A interoperabilidade desses sistemas, que constitui-se na capacidade de compartilhar e trocar informações e processos entre ambientes computacionais heterogêneos, se faz necessária, pois, devido ao elevado custo de aquisição dos dados geográficos, as comunidades de informação precisam compartilhar dados de fontes existentes, sem a necessidade de fazer conversões. Porém, pela complexidade e incompatibilidades de representação, de estrutura e de semântica das informações geográficas, a maioria dos softwares de SIG, hoje, não são interoperáveis. Existe também, além do problema da não interoperabilidade, uma crescente preocupação com relação à qualidade e à integridade espacial dos dados geográficos. Contudo, alguns modelos conceituais de dados geográficos e os softwares de SIG não oferecem, ainda, os meios adequados para representar e garantir a integridade espacial das informações. As restrições de integridade definidas durante a fase de projeto conceitual, normalmente, são implementadas durante o projeto físico, seja de forma implícita ou explícita, podendo ser incorporadas diretamente no modelo de implementação do SIG, de forma que o usuário da aplicação apenas mencione a regra e o sistema a implemente e a garanta automaticamente.Este trabalho de pesquisa propõe uma extensão ao Modelo Abstrato OpenGIS, modelo este que deve ser um padrão de interoperabilidade de software para SIG. A extensão proposta incorpora ao mesmo um subconjunto de tipos de restrição espacial, buscando com isso oferecer melhor suporte às regras da realidade geográfica expressáveis na modelagem conceitual do sistema.

Avaliação do desempenho de classificadores neurais para aplicações em sensoriamento remoto

Atualmente, pesquisadores das mais diversas áreas, tais como: Geologia, Física, Cartografia, Oceanografia, entre outras, utilizam imagens de satélite como uma fonte valiosa para a extração de informações sobre a superfície terrestre. Muitas vezes, a análise (classificação) destas imagens é realizada por métodos tradicionais sejam eles supervisionados (como o Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana) ou nãosupervisionados (como o Método de Seleção pelo Pico do Histograma). Entretanto, pode-se utilizar as Redes Neurais Artificiais como uma alternativa para o aumento da acurácia em classificações digitais. Neste trabalho, utilizou-se imagens multi-espectrais do satélite LANDSAT 5-TM para a identificação de espécies vegetais (Mata Nativa, Eucalyptus e Acácia) em uma região próxima aos municípios de General Câmara, Santo Amaro e Taquari, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Comparou-se qualitativamente e quantitativamente os resultados obtidos pelo método de Máxima Verossimilhança Gaussiana e por uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificação da área de estudo. Para tanto, parte desta área foi mapeada através de uma verificação de campo e com o auxílio de classificadores nãosupervisionados (Kohonen, que é uma Rede Neural, e o método de Seleção pelo Pico do Histograma). Com isto, foi possível coletar dois conjuntos de amostras, sendo que um deles foi utilizado para o treinamento dos métodos e o outro (conjunto de reconhecimento) serviu para a avaliação das classificações obtidas. Após o treinamento, parte da área de estudo foi classificada por ambos os métodos. Em seguida, os resultados obtidos foram avaliados através do uso de Tabelas de Contingência, considerando um nível de significância de 5%. Por fim, na maior parte dos testes realizados, a Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation apresentou valores de acurácia superiores ao Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana. Assim, com este trabalho observou-se que não há diferença significativa de classificação para as espécies vegetais, ao nível de 5%, para a área de estudo considerada, na época de aquisição da imagem, para o conjunto de reconhecimento.

Regras para transformação de esquemas conceituais definidos a partir de um framework de banco de dados geográficos para esquemas lógicos de SIG, com base no padrão SAIF

O objetivo dedste trabalho é investigar o projeto de banco de dados aplicado a Sistemas de Informações Geográficas (SIG), mais especificamente, do mapeamento de esquemas conceituais, orientado a objetos, para esquemas lógicos implementados por softwares de SIG comerciais. A transformação dos esquemas conceituais para os lógicos é realizado através da idedntificação de um conjunto de regras genéricas de mapeamento de qualquer esquema concecitual de banco de dados geográficos, baseados em um framework conceitual, para os esquemas lógicos proprietários dos diversos SIG existentes. A concretização desta tarefa de transformação é possível mediante a proposta de um ambiente de suporte. Esse ambiente fornece uma estrutura específica, constituída por uma linguagem formal, definida pelo padrão SAIF (Saptial Archive and Interchange Format), pela ferramenta FME (feature Manipulation Engine) e pela ferramenta CASE Rational Rose v.2000e. O conjunto de regras genéricas elaborado neste trabalho, é composto por dois subconjuntos. O primeiro define regras de correspondência, determinando uma relação entre os conceitos da realidade percebidos pelo Framework conceitual e a linguagem formal apresentada pelo padrão SAIF. O segundo subconjunto define regras de transformação, onde busca-se mapear os conceitos do paradigma da orientação a objetos par aos conceitos relacionais utilizazdos pela maioria dos softwares de SIG, disponíveis no mercado. Com a finalidade de validar a aplicabilidadee deste conjunto de regras de mapeamento e do ambiente de suporte proposto, este trabalho inclui também a implementação de um protótipo, o qual executa a automatização da trasnformação dos esquemas conceituais para os esquemas lógicos de banco de dados geográfico.

Estudo da perícia em petrografia sedimentar e sua importância para a engenharia de conhecimento

Perícia é a capacidade de aplicar habilidades intelectuais para resolver problemas em domínios estratégicos, com um desempenho e qualidade de solução superior à média dos profissionais da área. Ampliar a compreensão do que é a perícia fornece suporte e justificativas para a proposição de novos recursos para aquisição e modelagem de conhecimento na área da Engenharia de Conhecimento. Esta tese apresenta os resultados de um estudo sobre a perícia em Geologia, em especial numa aplicação em Petrografia Sedimentar. A tarefa em questão é especialmente significativa porque, ao contrário das tarefas típicas, cujo estudo tem levado ao desenvolvimento de diversas metodologias de aquisição de conhecimento, essa tarefa aplica primariamente raciocínio baseado na análise de imagens e, secundariamente, busca e métodos analíticos para interpretar os objetos da perícia (no caso, rochas-reservatório de petróleo). O objetivo deste projeto de tese é a identificação dos recursos cognitivos aplicados por especialistas na solução de problemas, que são essencialmente de reconhecimento visual e a representação do que é reconhecido. A interpretação dessas habilidades fornece fundamentos para a proposta de novos recursos para aquisição e modelagem, e posterior desenvolvimento de sistemas especialistas para interpretação de rochas. Também contribuem para o tratamento da perícia em outros campos que possuam o mesmo caráter de reconhecimento visual tal como a interpretação de rochas. O estudo foi desenvolvido em duas fases. Na primeira, o conhecimento foi eliciado de um especialista em Petrografia Sedimentar e estruturado, utilizando técnicas tradicionais de aquisição de conhecimento. A segunda fase envolveu o desenvolvimento de um experimento com dezenove geólogos com diferentes níveis de perícia, para identificar os tipos de conhecimentos que suportam a perícia e quais os métodos de solução que são aplicados nos altos níveis da perícia. O estudo das habilidades cognitivas demonstrou que especialistas em Petrografia sedimentar desenvolvem uma grande variedade de formas mentais e hierarquias que diferem daquelas normalmente descritas na literatura da área. Especialistas retém ainda um grande conjunto de abstrações simbólicas de imagens, denominados aqui de pacotes visuais. Os pacotes visuais possuem importante papel na indexação das estruturas mentais e na condução do processo de inferência. As representações são tipicamente associadas com seus próprios métodos de solução de problemas adequados à complexidade da tarefa de caracterização de reservatórios. A aplicação desses recursos faz parte do conjunto de conhecimentos tácitos dos especialistas. A associação de grafos de conhecimento e a análise de casos mostrou-se, neste trabalho, um método adequado para a externalizar e adquirir o conhecimento declarativo e as relações causais, as quais não são evidenciadas com as técnicas de aquisição de conhecimento tradicionais. Métodos de solução de problemas, por sua vez, foram eliciados com o auxílio das bibliotecas de solução de problemas disponíveis na literatura e grafos de conhecimento. O modelo de representação, aqui proposto, expressa o conhecimento em dois níveis: o nível da externalização, compatível com o conhecimento de um intermediário em Petrografia Sedimentar, e o nível da inferência, que modela o conhecimento tácito do especialista. Esta tese apresenta de forma inédita o conceito de pacote visual como uma primitiva de representação e um conjunto de métodos de solução de problemas adequados à interpretação de rochas.

Estendendo quadtress para suporte ao armazenamento e recuperação de dados espaço-temporais

Nos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), os aspectos temporais são importantes, principalmente, para representar o histórico de dados georreferenciados. Vários modelos conceituais de dados para SIG propõem classes e operações que permitem representar os aspectos espaciais e temporais das aplicações. Porém, ao nível do modelo interno dos sistemas atuais, as estruturas de dados armazenam e manipulam somente os aspectos espaciais dos dados geográficos, não contemplando os aspectos espaço-temporais propostos nos modelos conceituais. O objetivo desse trabalho é estender estruturas de dados do tipo quadtree para suporte ao armazenamento e à recuperação de dados espaço-temporais.

Extensão do framework geoframe para modelagem de processos de análise geográfica

As particularidades encontradas na modelagem de bancos de dados geográficos tornam necessário o desenvolvimento de modelos específicos. A totalidade dos modelos desenvolvidos oferece recursos para a modelagem de aspectos estáticos. Alguns dos modelos apresentam soluções parciais para a modelagem de aspectos dinâmicos. A possibilidade de executar processos de análise geográfica, que alteram o estado dos componentes do banco de dados geográficos é, de forma geral, a maior motivação para justificar os investimentos necessários para a sua construção. A formalização desses processos em um modelo conceitual, na fase de projeto, torna desnecessário o uso da terminologia específica que cada software de SIG emprega. A solução desenvolvida estende um framework conceitual (GeoFrame) com uma semântica que suporta a expressão de processos de análise geográfica, mantendo compatibilidade com a linguagem UML. Para utilizar de forma adequada os recursos do framework, uma metodologia para a elaboração do modelo do usuário é indicada. Nessa metodologia, os processos são identificados a partir da elaboração de diagramas de casos de uso e atividades, incorporados no diagrama de classes e detalhados através de diagramas de atividades contendo ações. Um levantamento sobre operações utilizadas em processos de análise geográfica abrangendo a visão conceitual, lógica e de implementação de vários autores levou à construção de um catálogo de operações geográficas. Essas operações foram modeladas utilizando os elementos de modelagem de comportamento da especificação da UML, versão 2.0. O conjunto de recursos oferecidos nesse trabalho proporciona ao projetista de bancos de dados geográficos o desenvolvimento de uma especificação em alto nível e abrangente, utilizando a linguagem UML, reconhecida como padrão em modelagem de sistemas.

Unificação semântica de esquemas conceituais de banco de dados geográficos

A modelagem conceitual de banco de dados geográficos (BDG) é um aspecto fundamental para o reuso, uma vez que a realidade geográfica é bastante complexa e, mais que isso, parte dela é utilizada recorrentemente na maioria dos projetos de BDG. A modelagem conceitual garante a independência da implementação do banco de dados e melhora a documentação do projeto, evitando que esta seja apenas um conjunto de documentos escritos no jargão da aplicação. Um modelo conceitual bem definido oferece uma representação canônica da realidade geográfica, possibilitando o reuso de subesquemas. Para a obtenção dos sub-esquemas a serem reutilizados, o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (DCBD – KDD) pode ser aplicado. O resultado final do DCBD produz os chamados padrões de análise. No escopo deste trabalho os padrões de análise constituem os sub-esquemas reutilizáveis da modelagem conceitual de um banco de dados. O processo de DCBD possui várias etapas, desde a seleção e preparação de dados até a mineração e pós-processamento (análise dos resultados). Na preparação dos dados, um dos principais problemas a serem enfrentados é a possível heterogeneidade de dados. Neste trabalho, visto que os dados de entrada são os esquemas conceituais de BDG, e devido à inexistência de um padrão de modelagem de BDG largamente aceito, as heterogeneidades tendem a aumentar. A preparação dos dados deve integrar diferentes esquemas conceituais, baseados em diferentes modelos de dados e projetados por diferentes grupos, trabalhando autonomamente como uma comunidade distribuída. Para solucionar os conflitos entre esquemas conceituais foi desenvolvida uma metodologia, suportada por uma arquitetura de software, a qual divide a fase de préprocessamento em duas etapas, uma sintática e uma semântica. A fase sintática visa converter os esquemas em um formato canônico, a Geographic Markup Language (GML). Um número razoável de modelos de dados deve ser considerado, em conseqüência da inexistência de um modelo de dados largamente aceito como padrão para o projeto de BDG. Para cada um dos diferentes modelos de dados um conjunto de regras foi desenvolvido e um wrapper implementado. Para suportar a etapa semântica da integração uma ontologia é utilizada para integrar semanticamente os esquemas conceituais dos diferentes projetos. O algoritmo para consulta e atualização da base de conhecimento consiste em métodos matemáticos de medida de similaridade entre os conceitos. Uma vez os padrões de análise tendo sido identificados eles são armazenados em uma base de conhecimento que deve ser de fácil consulta e atualização. Novamente a ontologia pode ser utilizada como a base de conhecimento, armazenando os padrões de análise e possibilitando que projetistas a consultem durante a modelagem de suas aplicações. Os resultados da consulta ajudam a comparar o esquema conceitual em construção com soluções passadas, aceitas como corretas.

Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.

The SB-index and the HSB-index: efficient indices for spatial data warehouses

Spatial data warehouses (SDWs) allow for spatial analysis together with analytical multidimensional queries over huge volumes of data. The challenge is to retrieve data related to ad hoc spatial query windows according to spatial predicates, avoiding the high cost of joining large tables. Therefore, mechanisms to provide efficient query processing over SDWs are essential. In this paper, we propose two efficient indices for SDW: the SB-index and the HSB-index. The proposed indices share the following characteristics. They enable multidimensional queries with spatial predicate for SDW and also support predefined spatial hierarchies. Furthermore, they compute the spatial predicate and transform it into a conventional one, which can be evaluated together with other conventional predicates by accessing a star-join Bitmap index. While the SB-index has a sequential data structure, the HSB-index uses a hierarchical data structure to enable spatial objects clustering and a specialized buffer-pool to decrease the number of disk accesses. The advantages of the SB-index and the HSB-index over the DBMS resources for SDW indexing (i.e. star-join computation and materialized views) were investigated through performance tests, which issued roll-up operations extended with containment and intersection range queries. The performance results showed that improvements ranged from 68% up to 99% over both the star-join computation and the materialized view. Furthermore, the proposed indices proved to be very compact, adding only less than 1% to the storage requirements. Therefore, both the SB-index and the HSB-index are excellent choices for SDW indexing. Choosing between the SB-index and the HSB-index mainly depends on the query selectivity of spatial predicates. While low query selectivity benefits the HSB-index, the SB-index provides better performance for higher query selectivity.

Web Mapping: dai GIS ai sistemi per la geolocalizzazione

L'elaborato tratta dell'evoluzione dei sistemi di raccolta dati geografici e mappatura grazie all'utilizzo delle tecnologie informatiche e di come sia cambiato il loro utilizzo nel corso del tempo e l'utenza che ne fa uso. Viene anche trattata in maniera tecnica la struttura che compone uno di questi sistemi per permettere l'interazione via web con una mappa digitale. Si effettuano inoltre ipotesi su possibili sviluppi futuri di tali tecnologie.

GEOGRAFÍA Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EVOLUCIÓN TEÓRICO METODOLÓGICA HACIA CAMPOS EMERGENTES

Los Sistemas de Información Geográfca han generado, al mismo tiempo, una revolución tecnológi-ca y una revolución intelectual. La primera pone su atención en los métodos y técnicas de Análisis Espacial y la segunda en las formas de estudiar y comprender la realidad centrándose en una focali-zación espacial. El presente trabajo analiza de que manera ambas revoluciones ubican a la dimensión espacial en el centro de atención de múltiples ciencias. Se analizan los conceptos centrales de Análisis Espacial y la amplitud Geoinformática para dar paso al surgimiento de otras geografías (Geografía Automatizada y Cibergeografía), campos interdisciplinarios (Geoinformática y Geografía Global) y campos  transdisciplinarios  (Ciencias de  la  Información Geográfca y Ciencias Sociales  Integradas Espacialmente) como perspectivas de estudio generadoras de nuevos conocimientos.