INTEGRAÇÃO DO ALGORITMO DE P-MEDIANAS AO SPRING
 

Integração ao SPRING

O Sistema de Processamento de Informações Georeferenciadas [SPRING, 1998][1] é um sistema computacional desenvolvido pela equipe da Divisão de Processamento de Imagens (DPI) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Este sistema objetiva a integração e análise de diferentes tipos de dados espaciais. O modelo de dados do SPRING está baseado no paradigma de orientação a objetos [Câmara, 1995][2]. Um banco de dados geográfico é composto de planos de informação, de objetos geográficos, e de informações não espaciais. Os planos de informação podem representar informações contínuas no espaço (campos), ou os objetos geográficos individuais. Cada plano de informação pode conter representações espaciais do tipo vetorial ou varredura. A representação vetorial corresponde a linhas, pontos, e polígonos que definem as formas de representação dos objetos espaciais, enquanto a representação de varredura corresponde a uma matriz de pontos com valores em cada célula. Os tipos de dados tratados no SPRING são:
 

  • -    Mapas temáticos: cada informação representa um tema ou classe de informação. Por exemplo as classes de uso do solo de uma região.
  • -    Mapas cadastrais ou mapa de objetos: ao contrário de um mapa temático, cada elemento é um objeto geográfico, que possui atributos e que pode estar associado a várias representações gráficas. Por exemplo, os lotes de uma cidade são elementos do espaço geográfico que possuem atributos (dono, localização, valor venal, IPTU devido, etc.) e que podem ter representações gráficas diferentes (poligonais, lineares, ou pontuais) em mapas de escalas distintas.
  • -    Mapas de redes: correspondem a mapas cadastrais, com a diferença de que geralmente os objetos são representados por elementos lineares ou pontuais. As representações pontuais devem estar localizadas em pontos de intersecção de linhas na rede.
  • -    Modelo numérico de terreno: denota a representação de uma grandeza que varia continuamente no espaço. Comumente associados à altimetria, podem ser utilizados para modelar outros fenômenos de variação contínua (como variáveis geofísicas, geoquímicas e batimetria).
  • -    Imagens: representam dados de sensoriamento remoto ou fotografias aéreas.
    •  O algorítmo para localização das medianas pode ser aplicado no SPRING em dados dos modelos temático, cadastral e de redes, da forma descrita a seguir:
  • -    Para uso em um dado temático é necessário que a representação vetorial contenha pontos. As localizações espaciais dos pontos e a distância linear entre os mesmos são utilizados no processo de localização das medianas.
  • -    Para o dado cadastral o procedimento de localização das medianas atua sobre uma determinada categoria de objetos selecionada. Todos os objetos desta categoria que estejam associados a uma representação pontual são utilizados na análise de localização, que usa a distância linear entre os pontos.
  • -    Para o modelo de redes o modo de utilização é similar ao do modelo cadastral, com a diferença de que a distância entre os pontos pode ser escolhida entre linear, ou ser computada a partir da própria rede.
    •  A Figura 1 mostra a interface para execução da função de localização de medianas no SPRING. O cálculo das medianas usa a área da informação que está visível no monitor. A partir de um plano de informação ativo, o usuário define o número de medianas a serem calculadas. Se o plano ativo corresponder a um dado temático esta é a única informação necessária a ser fornecida, sendo considerada a distância linear entre os pontos. Para o caso de dados cadastrais ou de redes, a lista de categorias de objeto fica ativa para que seja selecionado um tipo de objeto. A princípio apenas objetos do mesmo tipo entram na análise de localização, podendo esta restrição não existir em versões futuras. O cálculo da distância entre os pontos corresponde à distância linear para os modelos temático e cadastral, enquanto que para o modelo de redes também está disponível selecionar que a distância seja calculada baseada na própria rede. Nesta primeira versão, esta interface também apresenta a opção de se associar algum valor de demanda ou peso para os pontos em análise, embora ainda esteja inibida. Este valor poderá ser obtido a partir de um atributo no banco de dados.


    Fig. 1: Interface de diálogo para localização de medianas no SPRING.

    As Figuras 2 e 3 mostram os resultados da análise de localização em uma pequena região da cidade de São José dos Campos. Alguns objetos localizados em nós da rede correspondem à possíveis localizações para instalação de algum tipo de atividade. Dado o número de medianas a se encontrar, o programa gera como resultado na tela, os pontos correspondentes às medianas (representados por círculos) e associa os outros pontos à mediana mais próxima. Pode-se observar que os resultados considerando as distâncias linear e da rede não necessáriamente são iguais.


    Fig. 2: Cálculo de medianas no SPRING usando distância linear.


    Fig. 3: Cálculo de medianas no SPRING usando distâncias da própria rede.

    Referências Bibliográficas

    1. Câmara, G. Modelos, Linguagens e Arquiteturas para Bancos de Dados Geográficos. Tese de Doutorado, INPE - São José dos Campos, SP, 1995.
    2. SPRING - Sistema de Processamento de Informações Georeferenciadas, INPE, São José dos Campos, SP, http://www.dpi.inpe.br/spring, 1998.