Normalmente, utilizam-se formalismos matemáticos bem definidos para expressar o desenvolvimento de um modelo e com isto provar a sua validade. No entanto, no caso de dados geográficos não existe ainda uma maneira formal de expressar as transformações e manipulações necessárias na etapa de análise dos dados geográficos. Como consequência desta carência de uma linguagem formal, a ser usada para expressar os procedimentos de manipulação sobre os dados disponíveis, torna-se difícil estimar a validade dos resultados obtidos a partir destes dados.

Em uma análise da literatura disponível sobre os esforços no sentido de suprir esta carência da tecnologia de geoprocessamento, identificam-se duas abordagens distintas: de um lado existem tentativas que procuram formalizar a integração dado geográfico/modelo matemático no ambiente computacional (Goodchild,1992; Kemp,1992; Câmara,1995), de outro lado existem trabalhos que procuram caracterizar os principais operadores sobre dados geográficos, mas sem formalismo matemático (Burrough,1987; Berry,1987; Tomlin,1990). Parece existir também um consenso entre alguns autores de que é desejável e possível separar as operações matemáticas que podem ser aplicadas sobre geo-campos, das suas possíveis formas de representação no ambiente computacional.

Este Capítulo procura mostrar as questões envolvidas na manipulação de um conjunto de dados geográficos. Mostra inicialmente a necessidade de conversões entre as várias representações geográficas e apresenta um conjunto de regras possíveis de serem utilizadas nestas conversões. A seguir, apresenta a álgebra de campos, formada por um conjunto de operadores usados na manipulação de geo-campos. Finalmente discute as formas de interação do usuário com as ferramentas de manipulação.

4.1 - MANIPULANDO CAMPOS

Como se afirmou anteriormente, em um ambiente computacional não é possível adicionar dois geo-campos e se ter como resultado um terceiro geo-campo, devido à continuidade espacial inerente ao conceito de geo-campo e às limitações presentes nos computadores, como máquinas finitas e discretas. A manipulação matemática de geo-campos em computador passa então pela redução de cada geo-campo a um conjunto finito de amostras numéricas. Esta é a função dos modelos de dados espaciais usados para representar variáveis contínuas em modelagem ambiental, conforme discutido anteriormente.

Outra consideração é que, para se manipularem duas variáveis geo-campo simultaneamente, as posições com valores dos geo-campos devem corresponder. Ou seja, para se adicionar uma variável geo-campo "A" com uma variável geo-campo "B", todas as posições discretizadas do geo-campo "A" devem ser somadas com o valor da mesma posição no geo-campo "B". O problema é que em geo-campos descritos por representações geométricas diferentes, as posições com registro de valores normalmente não correspondem. Isto exige que, antes de qualquer operação sobre variáveis geo-campos, seja verificado se as representações geométricas são espacialmente equivalentes e, se não forem, é necessário convertê-las.

Duas variáveis geo-campo são espacialmente equivalentes quando a geografia de todos os elementos espaciais corresponde exatamente e completamente (Kemp,1992). Tal condição é encontrada por exemplo, em duas imagens registradas, de mesma resolução e de igual dimensão. Isto é, se A e B são representações espacialmente equivalentes, elas têm mesma resolução, mesma origem, mesma orientação e mesma projeção. A comparação entre geo-campos só pode ser feita entre representações espacialmente equivalentes.

A Figura 4.1 ilustra uma operação de adição e uma operação de atribuição entre geo-campos cujos modelos de representação não são espacialmente equivalentes. Na operação de adição B + C, como a representação geométrica do geo-campo B, grade regular de pontos, não é espacialmente equivalente à representação geométrica do campo C, amostras irregulares, será necessário, antes de se efetuar a operação, converter a representação do geo-campo B para a representação amostras irregulares ou converter a representação do geo-campo C para a representação grade regular de pontos.

A representação geométrica do geo-campo "soma" resultante da adição será grade regular de pontos, se a representação do geo-campo C foi convertida para grade regular de pontos antes da adição, ou será amostras irregulares, se a representação do geo-campo B foi convertida para amostras irregulares antes da adição. Mas a operação de atribuição especifica que a representação geométrica do resultado deve ser isolinhas (variável A). Neste caso uma nova conversão de representação deve acontecer.

Fig. 4.1 - Operação entre geo-campos de representações diferentes

As Seções 4.2.1 e 4.2.2 mostram que é possível prescrever um conjunto de regras de conversão de representações para campos numéricos e para campos temáticos, de maneira que as operações entre campos armazenados em diferentes representações possam ser excutadas. A Seção 4.2.3 apresenta um conjunto de regras para conversão, onde o princípio para definição das regras de conversão é a densidade de amostras da representação.

A manipulação algébrica entre variáveis espaciais, como as variáveis do tipo campo, pode ser vista como uma extensão da manipulação algébrica de variáveis de tipos tradicionais como inteiro, ponto flutuante, etc, onde o atributo posição espacial deve ser considerado. Por causa do atributo espacial, uma simples operação matemática pode se tornar uma operação espacial complexa, envolvendo a conversão de uma determinada representação para outra.

Estas conversões são feitas para:

• permitir que o lado direito da equação seja computado,
• para que o resultado seja atribuído ao lado esquerdo da equação.

4.2 - CONVERSÕES ENTRE REPRESENTAÇÕES GEOMÉTRICAS

Os Bancos de Dados Geográficos, frequentemente, existem antes da tarefa de modelagem ambiental ser concebida, e o que normalmente acontece é que um modelo ambiental é projetado de forma a usar os dados que estão disponíveis. Estes dados podem estar em representações que não são espacialmente equivalentes, e isto leva à necessidade de uma série de conversões, de forma a compatibilizá-los para manipulação.

O processo de conversão entre representações geométricas de uma variável espacial pode ser conceitualizado em dois estágios. O primeiro estágio, que inclui a interpolação espacial, procura recuperar a continuidade espacial da variável a partir de sua representação discreta presente no modelo de dados disponível. O segundo estágio, que inclui a amostragem, deriva uma nova representação a partir dos valores gerados pela interpolação espacial. Juntos, interpolação espacial e amostragem, podem ser chamados de reamostragem.

Kemp (1992) define interpolação espacial como um conjunto de regras para obtenção de um geo-campo completo a partir de uma representação geométrica; e amostragem como um conjunto de regras para obtenção de uma representação geométrica a partir de um geo-campo completo.

Ao se efetuar conversão entre representações geométricas é necessário considerar o tipo de dado envolvido. Geo-campos numéricos são provenientes de níveis de medidas de escala contínua, números reais, e com isto permite que, no processo de conversão, novos valores dentro dos limites dos dados originais sejam gerados. Geo-campos temáticos são provenientes de níveis de medidas de escalas discretas, conjunto finito de temas, e não se pode criar novos temas no processo de conversão. Esta diferença sugere que a abordagem para conversão de representações com geo-campos temáticos seja diferente da abordagem para conversão de representações com geo-campos numéricos.

A seguir é descrita de forma sucinta uma abordagem possível para a conversão entre representações geométricas de geo-campos numéricos e de geo-campos temáticos. O objetivo desta descrição é mostrar que é possível prescrever regras de conversão entre representações. Com a evolução da tecnologia de Geoprocessamento, as linguagens para manipulação de geo-campos deverão incorporar regras que permitam que, em operações como a exemplificada na Seção 4.1, as conversões necessárias sejam automáticas.

A descrição a seguir é dividida em duas partes:

• Como cada representação origem pode ser interpolada;
• Como amostrar valores para gerar a representação destino.

4.2.1 - CONVERSÃO ENTRE REPRESENTAÇÕES DE CAMPOS NUMÉRICOS

O processo de interpolação pode ser entendido como o mecanismo de se encontrar o valor de um campo em um número tão grande quanto se queira de posições a partir de uma de suas possíveis representações discretas. Como cada representação possui suas particularidades, técnicas diferentes são usadas na determinação dos valores de um geo-campo em todas as suas posições desejadas.

• Grade Triangular: As próprias funções lineares que descrevem a representação grade triangular podem ser usadas na interpolação.
• Grade Regular de Células e Regiões Contíguas: Quando se manipulam geo-campos numéricos em representações Grade Regular de Células e Regiões Conectadas, pode-se usar um conjunto de interpoladores clássicos para determinar um valor intermediário entre as regiões adjacentes, tendo-se assim uma estimativa mais precisa da realidade. Estes interpoladores incluem a simples média ponderada e funções matemáticas de maior ordem, como interpoladores bicúbicos e fractais (Felgueiras e Goodchild, 1995).
• Isolinhas: Muitos algoritmos para estimar valores entre isolinhas estão disponíveis (Weibel e Heller, 1991). Conceitualmente, o valor de um ponto posicionado entre duas linhas de uma representação isolinha pode ser determinado por uma interpolação linear ponderada pelas distâncias do ponto as duas linhas adjacentes a ele.

Fig. 4.2 - Exemplo de interpolação na representação isolinha

• Grade regular de pontos e amostras irregulares: Existe um grande número de técnicas para determinar valores de um campo numérico a partir de amostras pontuais. Pode-se citar algumas como ponderação por distância, Kriging, splines, interpolação polinomial e mínimos quadrados. Mas nenhuma técnica é superior às outras para todas as aplicações, e a seleção da mais apropriada para conversão entre representações computacionais depende do tipo dos dados, do grau de precisão desejado, do esforço camputacional disponível, da experiência e conhecimento dos dados pelo modelador.

• Modelos por partes constantes: na conversão para representações por partes constantes, a interpolação na representação origem deve gerar um conjunto de valores para cada região da representação destino, de forma a permitir o cálculo de uma média representativa para a região.
• Grade Triangular: a amostragem para gerar a representacão grade triangular de um campo requer a seleção de pontos críticos da variável espacial. Quando o número de amostras disponível é representativo, a seleção de pontos críticos pode ser feita automaticamente (Kumler,1992). Um número representativo de amostras só depende do estágio de interpolação.
• Isolinhas: a amostragem para gerar a representacão isolinha de um campo requer somente um conjunto denso de valores de forma a permitir precisão das isolinhas geradas.
• amostras irregulares: a geração de uma representação por pontos irregulares é a mais direta, pois amostram-se pontos em algumas posições da representação origem.

4.2.2 - CONVERSÃO ENTRE REPRESENTAÇÕES DE CAMPOS TEMÁTICOS

O princípio usado na interpolação de dados temáticos é o de que as características de uma posição de valor desconhecido são similares às características da posição de valor conhecido mais próxima.

A interpolação de campos temáticos a partir de representações por partes constantes (grade regular de células e regiões contíguas) retorna o valor da região origem que contém a posição desejada.

Para representações pontuais, o algoritmo de interpolação mais usado é o de polígonos de Thiessen (Burrough,1987). Este algoritmo divide a área de estudo em regiões contendo amostras. O que caracteriza uma região de Thiessen é que a distância de qualquer ponto da região à amostra é menor do que a distância deste mesmo ponto a qualquer outra amostra fora da região. A Figura 4.3 ilustra a definição de polígonos de Thiessen.

Fig. 4.3 - Polígonos de Thiessen: a) Amostras irregulares b) Amostras regulares

FONTE: adaptada de Burrough(1987),p. 148

O estágio de amostragem, na conversão de representação entre campos temáticos, deve ser baseado em um conjunto de regras que gerem um modelo fiel a variação do fenômeno. As regras mais usadas são:

• a classe que cobre maior parte da região no dado fonte torna-se o valor da região destino;
• Regras de precedência. Se várias classes da representação origem ocupam uma mesma região destino, a de maior precedência é atribuída à região. A precedência neste caso é definida pelo usuário com base na metodologia usada na sua pesquisa.

4.2.3 - REGRAS PARA CONVERSÃO

Um dos desafios para pesquisas envolvendo linguagens para manipulação de campos é como incorporar à linguagem regras automáticas de conversões, de forma que, a partir de uma rotina escrita na linguagem, não sejam necessárias interações do usuário durante sua execução. Algumas propostas aparecem na literatura (Kemp,1992; Smith,1992), mas nenhuma com o objetivo de serem regras definitivas, pois todos reconhecem que em alguns casos, dados específicos requerem tratamentos específicos.

Intuitivamente, é possível desenvolver um conjunto de regras para conversão de geo-campos. Como a estrutura mais conveniente para operações espaciais e matemáticas é a grade regular de pontos, uma regra simples poderia ser converter todas as variáveis para sua representação grade regular de pontos e em seguida operar sobre estes geo-campos; esta é a abordagem da álgebra de mapas proposta por Tomlin(1992). Entretanto, toda conversão de representação geralmente causa perda de informação, devido às aproximações causadas pelas interpolações e amostragens. Com o objetivo de minimizar estas possíveis perdas de informação, pode-se optar por converter as representações para a representação do dado de maior densidade na equação, onde densidade é definida como o número de elementos espaciais por unidade de área. Usando a abordagem de densidade, Kemp(1992) sugere as seguintes regras:

• Se as representações das variáveis presentes na operação são espacialmente equivalentes, não se fazem conversões;
• Se uma das representações presentes na operação for TIN ou isolinhas, usa-se a representação da variável que receberá o resultado da operação, variável destino;
• Se as representações das variáveis presentes na operação são grades regulares espacialmente equivalentes, usa-se a representação da grade mais densa;
• Se a representação da variável destino for espacialmente idêntica à representação de uma variável da operação, use a representação da variável destino;
• Se a representação de uma das variáveis da operação for TIN ou isolinhas e a outra uma grade regular, usa-se a representação grade regular;
• Se as representações das variáveis presentes na operação possuirem densidades próximas, usa-se a representação da variável destino;
• Usa-se a estrutura mais densa.

A Figura 4.4 mostra, usando o operador soma como exemplo, uma série de possíveis combinações entre representações de variáveis geo-campo e, usando a abordagem de densidade, indica através do símbolo v qual a representação mais indicada para realizar a operação.

Por exemplo, no primeiro conjunto de combinações tem-se como entrada uma representação grade regular de pontos e uma representação amostras irregulares. Considerando cinco possíveis representações para o resultado da operação tem-se:

• Representação de saída é uma grade regular de células com densidade próxima a de uma grade regular de pontos presente na entrada. Þ Converte as representações de entrada, grade regular de pontos e amostras irregulares para a representação de saída, grade regular de células, e a seguir efetua a operação.
• Representação de saída é uma grade regular de células de densidade menor que a da grade regular de pontos de entrada. Þ Converte a representação de entrada amostras irregulares para a representação grade regular de pontos, ou a representação grade regular de pontos para amostras irregulares, efetua a operação, e a seguir converte o resultado da operação para a representação de saída desejada, grade regular de células.
• Representação de saída é uma grade regular de células de densidade maior do que as representações de entrada; grade regular, amostras irregulares. Þ Converte as representações de entrada, grade regular de pontos e amostras irregulares para a representação de saída, grade regular de células, e a seguir efetua a operação.
• Representação de saída é regiões contíguas. Þ Converte a representação de entrada amostras irregulares para a representação grade regular de pontos, ou a representação grade regular de pontos para amostras irregulares, efetua a operação, e a seguir converte o resultado da operação para a representação de saída desejada, regiões contíguas.
• Representação de saída é uma grade regular de pontos com densidade próxima a de uma grade regular de pontos presente na entrada. Þ Converte a representação de entrada amostras irregulares para a representação grade regular de pontos, e a seguir efetua a operação.

Fig. 4.4 - Operações entre representações diferentes

FONTE: Kemp (1992), p. 71

Continuação