Apesar do Spring tratar dados no formato vetorial e varredura integradamente no sistema, muitas vezes é necessária a conversão de formatos para realizar uma ou outra operação específica em um determinado formato.
Para utilizar um plano de informação temático em uma análise geográfica, isto é, uma álgebra de campos por exemplo, é necessário que o PI possua uma representação no formato matricial ou varredura ou ainda uma Imagem Temática. Portanto deve-se proceder a conversão Vetor-Varredura.
Em outros casos é necessário fazer a conversão Varredura-Vetor. Por exemplo, quando é desejável alterar a classe ou editar linhas de um polígono presente em um PI que possue apenas uma imagem temática, resultante de classificação de imagens de satélite.
Representações vetoriais e varredura estão previstos para diferentes modelos de dados, porém a conversão entre varredura e vetor implementada no Spring depende do modelo de dados em questão.
A representação vetorial de um objeto é uma tentativa de representá-lo tão exatamente quanto possível, procurando definir precisamente todas as posições, comprimentos e dimensões das entidades geográficas. Este formato é, em geral, resultado da digitalização de mapas. Consiste normalmente de listas de coordenadas 2D que delimitam regiões temáticas, ou representam redes que podem ter associada a ela uma terceira grandeza. Exemplos: formato de um mapa de cobertura vegetal e formato de um mapa de elevação de terreno (isolinhas).
A representação vetorial faz uso dos seguintes elementos básicos:
Estes elementos estão melhor definidos em Edição Vetorial de dados.
No Spring as categorias, de diferentes modelos de dados, que podem apresentar representações no formato vetorial estão na tabela abaixo:
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Categoria/Modelo |
Representação Vetorial |
Exemplo |
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Temático |
Pontos, Linhas e Polígonos |
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Numérico |
Amostras (isolinhas e pontos cotados) e TIN (grade triangular) |
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Cadastral |
Pontos, Linhas e Polígonos |
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Rede |
Pontos e Linhas |
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Define-se o formato matricial ou varredura (ou ainda "raster") como um conjunto de celas localizadas em coordenadas contíguas, implementadas em uma matriz 2D. Cada célula, também chamada elemento de imagem, elemento de matriz ou "pixel", é referenciada por índices de linha e coluna e contém um número representando o tipo ou valor do atributo mapeado.
Estes valores da matriz podem estar limitados num certo intervalo numérico, como por exemplo de 0 a 255 para imagens em 8 bits, ou números associados à classes no caso de uma imagem temática, ou ainda a valores reais obtidos através interpoladores matemáticos em análises de modelagem numérica.
O mecanismo de aquisição de imagens de satélite, como Landsat e SPOT, permite que as mesmas sejam adquiridas já na forma matricial e armazenadas na forma digital, posteriormente em laboratório, estas imagens digitais podem ser processadas e impressas em papel fotográfico. O processo inverso ocorre com imagens fotográficas análógicas, obtidas por levantamentos aerofotogramétricos, que podem ser discretizadas através de "scanners" e armazenadas na forma digital.
As representações matricial (ou varredura) e vetorial não são exatamente equivalentes para um mesmo dado. Normalmente há uma perda de precisão ao se tranformar do formato vetorial para o formato de varredura, uma vez que bordas contínuas são discretizadas de acordo com a resolução da imagem de saída. Esta perda pode ser compensada pelo fato de que as operações de análise geográfica no domínio varredura serem mais eficientes.
A representação vetorial é a mais adequada para identificar objetos, individualizáveis no terreno, onde se requer precisão. A representação varredura por sua vez é mais adequada para fenômenos e grandezas que variam continuamente no espaço.
A tabela a seguir apresenta os diferentes modelos de dados, que podem apresentar representações no formato varredura.
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Categoria/Modelo |
Representação Varredura |
Exemplo |
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Temático |
Imagem temática
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Numérico |
Grades retangulares
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Imagem |
Imagem monocromática
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No Spring somente mapas temáticos, como por exemplo, mapas de solos, vegetação, geologia, etc.., podem ser apresentados nas representações vetorial e varredura. Considerando que a vetorial é a representação mais fiel das entidades mapeadas, para que a varredura tenha a uma precisão aceita, principalmente em processos de análise, deve-se utilizar uma resolução tal que seja menor que a precisão da escala de um determidado projeto. Entretanto quando menor a resolução, maior o espaço em disco para armazenar a imagem temática.
A tabela a seguir apresenta uma comparação entre as vantagens e desvantagens de armazenamento varredura e vetorial para mapas temáticos.
| Representação vetorial | Representação varredura |
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Veja os procedimentos para conversão de representação em mapas temáticos.
Consulte também:
Digitalização de mapas no SPRING
Análise sobre mapas no SPRING
