Integração de dados georreferenciados

GOVERNO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO SECRETARIA DE ESTADO DE CIÊNCIA TECNOLOGIA E INOVAÇÃO FACULDADE DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO FAETERJ/PETRÓPOLIS

INTEGRAÇÃO DE DADOS GEORREFERENCIADOS ATRAVÉS DA FERRAMENTA GOOGLE EARTH

BRUNO DE AGUIAR ARAUJO

PETRÓPOLIS Julho 2015

INTEGRAÇÃO DE DADOS GEORREFERENCIADOS ATRAVÉS DA FERRAMENTA GOOGLE EARTH

BRUNO DE AGUIAR ARAUJO

Trabalho apresentado no curso de Formação em Tecnologia da Informação e Comunicação da FAETERJ – Petrópolis como requisito parcial para obtenção do grau de tecnólogo.

ORIENTADORA: DANIELE CRISTINA PALAZZI KREMPSER

PETRÓPOLIS Julho 2015

BRUNO DE AGUIAR ARAUJO

INTEGRAÇÃO DE DADOS GEORREFERENCIADOS ATRAVÉS DA FERRAMENTA GOOGLE EARTH

Trabalho apresentado no curso de Formação em Tecnologia da Informação e Comunicação da FAETERJ – Petrópolis como requisito parcial para obtenção do grau de tecnólogo.

Aprovado em ___/___/___ Banca Examinadora

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AGRADECIMENTOS

Aos meus queridos pais Luiz e Dulcineia, minha esposa Carla, minha filha Angelina, ao meu irmão e amigo Vagner, aos professores, funcionários e amigos do Instituto Superior de Tecnologia da Computação de Petrópolis com um agradecimento mais que merecido a Tânia, Fabricio e ao Renato por todos os anos de trabalho dedicados a instituição, a todos os meus familiares, ao amigo Luiz Carlos e a professora orientadora Daniele, ao Ricardo Ganem e os amigos da Reserva Biológica de Araras e todos os amigos que com muito incentivo е apoio, não mediram esforços para ajudar que eu pudesse concluir mais esta etapa dos estudos e da vida.

“O que sabemos é uma gota; o que ignoramos é um oceano.” Isaac Newton

RESUMO O trabalho a seguir possui como objetivo apresentar questões relacionadas à Integração de Dados Georreferenciados nos Bancos de Dados Geográficos e sua utilização nos Sistemas de Informação Geográfica e descrever as formas como os dados se integram às ferramentas de visualização de mapas e descrição do seu funcionamento e utilização pelo Google Earth e Sistemas de Informação Geográfica. Para isso, apresentaremos o histórico de desenvolvimento do Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto e um estudo de caso envolvendo dados do mapeamento das localidades de ocorrência da planta endêmica e ameaçada de extinção Worsleya rayneri, a qual será usada como exemplo de integração de dados georreferenciados através da ferramenta Google Earth, base de dados cartográficas a serem integrados e compartilhados com Sistemas de Informação Geográfica. Esperamos poder contribuir para a compreensão das geotecnologias contemporâneas que tornaram possíveis a produção de bases cartográficas e bancos de dados que reúnem uma gama de dados multidisciplinares, sendo que a disponibilização dessas informações para a sociedade em geral ainda é deficiente, particularmente por causa da falta de profissionais com domínio tecnológico para programação integrada dos aplicativos que utilizam estes softwares livres com grandes possibilidades de utilização nas mais diversas áreas do conhecimento.

Palavras chave: Integração de Dados Georreferenciados; Geoprocessamento; Banco de Dados Geográficos; Google Earth;

SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO............................................................................................................12 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA...............................................................................15 2.1 BANCOS DE DADOS GEOGRÁFICOS...............................................................15 2.1.2 PostGis...............................................................................................................16 2.1.3 Web Mapping ou WEBGis...............................................................................17 2.2 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA ................................................17 2.2.1 FORMATOS DE ARQUIVOS UTILIZADOS POR SIG POR SIG................20 2.3 FERRAMENTAS DE VISUALIZAÇÃO DE DADOS GEORREFERENCIADOS ................ 21 2.3.1 Quantum GIS.....................................................................................................21 2.3.2 GRASS GIS.......................................................................................................22 2.3.3 MapWindow ...................................................................................................23 2.3.4 PostGIS Viewer.................................................................................................23 3. SENSORIAMENTO REMOTO E ORIGENS DO GEOPROCESSAMENTO..... 25 4. GOOGLE EARTH........................................................................................................29 4.1 PRINCIPAIS RECURSOS......................................................................................31 4.2 FORMATOS DE ARQUIVOS DO GOOGLE EARTH.........................................33 5. INTEGRAÇÃO DE DADOS NO GOOGLE EARTH...............................................35 5.1 INTEGRAÇÃO GOOGLE EARTH COM SIG .....................................................35 5.2 CONVERSÃO E INTEGRAÇÃO DE DADOS.....................................................36 6. ESTUDO DE CASO......................................................................................................42 6.1 MAPEAMENTO DA Worsleya raineyri................................................................42 6.2 INTEGRAÇÃO DE DADOS DA Worsleya raineyri EM SIG..............................46

7. CONCLUSÃO................................................................................................................50 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................52

Lista de Figuras

Figura 1. Representação de geo-objetos: (a) matricial e (b) vetorial............................15 Figura 2. Arquitetura Genérica de um SIG....................................................................18 Figura 3. Integração entre SIGs e SGBDs: (a) Arquitetura Dual e (b) Arquitetura Integrada............................................................................................................................18 Figura 4. Estrutura dos dados em um SIG.....................................................................19 Figura 5. Exemplo demonstrativo de um arquivo no formato .shp..............................20 Figura 6. Interface do QuantumGis ................................................................................22 Figura 7. (a) Exemplo de consulta no PostViwer, (b) Exemplo do resultado da consulta anterior................................................................................................................24 Figura 8. Mapa com os casos de cólera identificados por pontos e bombas de água representadas na epidemia de Londres (1854)...............................................................26 Figura 9. Exemplo de Imagem obtida através do Google Earth Pro............................30 Figura 10. Visualização de unidades de conservação estaduais do Rio de Janeiro.....34 Figura 11. Visualização com aproximação através do Google Earth...........................34 Figura 12. Polígonos de contorno das lagoas da cidade de Sete Lagoas (MG) no Google Earth......................................................................................................................39 Figura 13. Importação de arquivos vetoriais no formato kml e determinação de suas áreas para conversão em para formato .shp...................................................................40 Figura 14. Distribuição geográfica do gênero Callithrix dividida em classes .............40 Figura 15. Arquivos kml gerados no Google Earth da distribuição geográfica..........40 Figura 16: Ocorrência de Worsleya rayneri na Serra da Maria Comprida................43 Figura 17: Espécie fotografada na Reserva Biológica Estadual de Araras.................44

Figura 18: Espécie fotografada na Reserva Biológica Estadual de Araras................44 Figura 19 : Tabela com locais a serem mapeados..........................................................45 Figura 20: Visualização e identificação das localidades com ocorrências de Worleya Rayneri...............................................................................................................................45

Lista de Quadros Quadro 1. Exemplo de código KML simples.................................................................38 Quadro 2. Código kml convertido para .shp da pop7 da figura 16.............................47 Quadro 3. Informações do código kml convertidos para .shp.......................................48 Quadro 4. Comando para obter parâmetro de ajuda....................................................48 Quadro 5. Comando para inserir os dados.....................................................................48 Quadro 6. Comando para armazenar o arquivo............................................................49

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1. INTRODUÇÃO

A evolução do desenvolvimento tecnológico da humanidade permitiu o surgimento de várias áreas de estudos e aplicações, entre elas o geoprocessamento. O geoprocessamento processa as informações sobre a superfície terrestre através do uso de técnicas matemáticas e computacionais, para análise e criação de mapas. Os processos realizados podem auxiliar no reconhecimento, monitoração, planejamento e administração do espaço geográfico, os sistemas desenvolvidos para esta função são denominados SIG (Sistema de Informação Geográfica) ou GIS (Geographic Information System), existem diversos Sistemas de Informação Geográfica desenvolvidos atualmente com licenças de uso gratuito ou paga. Para entendermos melhor o funcionamento destas novas ferramentas de processamento de dados georreferenciados é preciso compreender o que são e como ocorre a utilização dos Bancos de Dados Geográficos (BDG) ou Banco de Dados Espacial (BDE) que possuem a grande e importante diferença de suportar feições geométricas em suas tabelas, possibilitando criar, armazenar e manipular dados para análises e consultas, nos permitindo calcular, por exemplo, localizações, tipologias de terreno, áreas e distâncias, além de realizar a geração de arquivos em memória física utilizada para armazenar temporariamente os dados (Buffers) e outras operações entre as geometrias como comparações dos dados [MEDEIROS, 2015]. O Google Earth é um software desenvolvido e distribuído pela empresa norte americana Google que apresenta um modelo tridimensional do globo terrestre com informações obtidas de imagens de satélite, fotografias aéreas e modelagem 3D a partir de sistemas de informação geográfica. Os sistemas de informação geográfica permitem a corroboração de dados georreferenciados com grande precisão, o que faz com que o programa Google Earth não seja classificado ainda como SIG porque apresenta alguns

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erros em suas representações geográficas, entretanto, ela não deixa de ser uma ferramenta de precisão para o estudo e conhecimento da superfície terrestre e até mesmo do sistema solar e universo devido as suas funcionalidades apresentadas acerca das representações espaciais através de sua extensão Google Sky [MEDEIROS, 2015]. Entre as formas de uso do Google Earth, temos a possibilidade de gerar mapas bidimensionais, mapas de satélite, simular paisagens existentes no Planeta Terra, assim como identificar os elementos que compõe o espaço geográfico, podendo servir para diversas finalidades de uso como o estudo de cartografia, urbanismo, geologia, e demais disciplinas que envolvem a análise da superfície terrestre, assim como o planejamento e monitoração de diversos tipos de áreas e também a criação e leituras de mapas e rotas de percurso com riqueza de informações. O Google Earth possui duas versões, uma livre e outra paga que permite o desempenho máximo do programa e a integração de outros dados GIS produzidos por SIG, como poderemos ver neste trabalho. Através da descrição das aplicações das informações para mapeamentos feito através do georreferenciamento aplicados aos Bancos de Dados Geográficos do Google Earth e a possibilidade de utilização dos seus dados em outros Sistemas de Informação Geográfica, através da interação com outros Banco de Dados Geográficos como o PostGIS, QuantumGIS e outros, esperamos contribuir para o auxílio da compreensão deste software livre para o georreferenciamento, que nos permite através de um amplo banco de dados de imagens de satélite e modelos 3D, consultar, gerar, manipular e visualizar dados sobre a superfície terrestre. Esperamos

poder

contribuir

para

a

compreensão

das

geotecnologias

contemporâneas que tornaram possíveis a produção de bases cartográficas e bancos de dados que reúnem uma gama de dados multidisciplinares, sendo que a disponibilização dessas informações para a sociedade em geral ainda é deficiente, particularmente por causa da falta de profissionais com domínio tecnológico para programação integrada dos aplicativos que utilizam estes softwares livres com grandes possibilidades de utilização nas mais diversas áreas do conhecimento. O trabalho está organizado em sete capítulos. O capítulo 2 apresenta a fundamentação teórica, descrevendo as características dos Bandos de Dados Geográficos (BDG) e suas ferramentas de visualização como PostGIS, WEBGIS e também dos

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Sistemas de Informação Geográfica e visualização de dados espaciais como Quantum GIS, GRASS GIS, MapWindow, e PostGIS Viewer, o que possibilitará compreender os seus atributos, assim como as ferramentas de visualização mais utilizadas pelos BDGs atualmente. O capitulo 3 aborda o Sensoriamento Remoto, suas origens, desenvolvimento e importância para a compreensão do funcionamento dos atuais BDGs destinados à aplicação das mais diversas áreas do conhecimento. Já o capítulo 4, serão descritos os recursos da ferramenta Google Earth e como são gerados e tratados os dados e a forma como podemos converter os arquivos para serem integrados aos Sistemas de Informação Geográfica. No capítulo 5 apresentaremos os mecanismos de integração de dados através do Google Earth. E no capítulo 6 faremos um estudo de caso e aplicação dos dados gerados no mapeamento da planta Worsleya rainery e sua integração através da conversão dos arquivos para serem utilizados e aproveitados em um Sistema de Informação Geográfica.

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2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Neste capítulo veremos a descrição dos Bancos de Dados Geográficos e dos Sistemas de Informação Geográfica e seus formatos de arquivo utilizados e disponíveis atualmente, onde teremos a definição dos Bancos de Dados Geográficos e como as informações são utilizadas nos Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Geográficos (SGBDG) e suas formas de modelagem, dual ou integrada e a descrição das ferramentas que permitem a visualização espacial das informações dos dados nos BDGs e SIGs.

2.1 BANCOS DE DADOS GEOGRÁFICOS

Os dados geográficos são aqueles que possuem uma dimensão espacial, ou então uma localização que é diretamente ligada ao mundo geográfico real como as imagens de satélites, os dados de inventários cadastrais, dados ambientais coletados em campo e os modelos numéricos de terreno [VINHAS, 2006]. Os bancos de dados geográficos são coleções ou conjuntos de dados georreferenciados que são manipulados por Sistemas de Informação Geográficas (SIG). Os SIG são sistemas computacionais capazes de capturar, modelar, armazenar, recuperar, manipular, analisar e apresentar dados geográficos [WORBOYS and DUCKHAM, 2004]. Considerando-se modelos formais para representação de dados geográficos, distinguem-se dois tipos principais de representação: o modelo de geo-campos e o modelo de geo-objetos [GOODCHILD, 1992]. O modelo de geo-campos enxerga o espaço geográfico como uma superfície contínua, sobre a qual variam os fenômenos a serem observados.

Figura 1. Representação de geo-objetos: (a) matricial e (b) vetorial. [Vinhas, 2006]

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A Figura 1 exemplifica estruturas matriciais e vetoriais para representar um conjunto de geo-objetos: duas construções e um lago próximo a uma estrada. Como exemplo, podem ser citados os mapas de vegetação e temperatura de uma determinada região geográfica. O modelo de geo-objetos, por sua vez, representa o espaço geográfico como uma coleção de entidades individualizadas distintas, onde cada entidade é definida por uma fronteira fechada. Geo-campos e geo-objetos são mapeados para estruturas de dados de duas naturezas: vetorial e matricial (ou raster). Dentre os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados temos o PostgreSQL (Stonebraker and Rowe, 1986) como um SGBD objeto-relacional, gratuito e de código fonte aberto. Um dos pontos fortes desse SGBD é seu potencial de extensibilidade, o que possibilitou o desenvolvimento de uma extensão geográfica mais completa, chamada PostGIS que veremos a seguir [RAMSEY, 2002]. Esta extensão foi desenvolvida por uma empresa canadense chamada Refractions Research Inc que mantém a equipe de desenvolvimento. Seu código fonte é aberto (GNU GPL) [QUEIROZ and FERREIRA, 2006].

2.1.2 PostGis

O PostGIS é uma extensão espacial gratuita e de código fonte livre do PostgreSQL. Sua construção é realizada sobre o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Objeto Relacional (SGBDOR), que permite o uso de objetos GIS (SIG) ser armazenado em banco de dados. PostGIS inclui suporte para índices espaciais GiST e R-Tree, além de funções para análise básica e processamento de objetos GIS. O PostGIS suporta as seguintes Geometrias especificados: Point; Linestring; Polygon; Multipoint; Multilinestring; Multipolygon; Geometry; Collection, através de dois tipos de dados especiais, Geometry (Sistema cartesiano “plano”; unidades de medida coerentes com as coordenadas; todas as funções) e Geography (Sistema “esférico”, necessariamente no sistema de projeção WGS84 (EPSG:4326); medidas em metros; poucas funções, tendência a expansão) [CLODOVEUS, 2006].

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É preciso ressaltar que o PostGIS não é um BDG ou um SGBDG, ele é apenas uma extensão, um plugin, do PostgreSQL que lhe confere funções para armazenamento e manipulação de dados geográficos, onde é possível importar arquivos vetoriais shapefile (*.shp) para dentro de um “Banco PostGIS” utilizando recursos oferecidos pelo próprio programa ou utilizando algum software de SIG com essa funcionalidade. O shapefile será convertido em uma tabela espacial que pode ser integrada com as convencionais contidas na base, além de poder ser visualizada e manipulada através de programas como o gvSIG, Kosmo, Quantum GIS (QGIS), PostGis Viewer e outros [MEDEIROS, 2010].

2.1.3 Web Mapping ou WEBGis

Como já podemos observar, um sistema para consultas espaciais visuais de Bancos de Dados Geográficos (BDG) é caracterizado pela utilização de representações gráficas espaciais com a finalidade de abstrair a sintaxe da linguagem de consulta do BDG. Web Mapping é um serviço disponibilizado na Web onde é possível a criação e a visualização de mapas e rotas a partir de um Web site. Neste contexto, apesar da popularidade dos serviços de Web Mapping (e.g., Google Maps, Yahoo Maps e Bing Maps), estes não foram concebidos para realizar consultas espaciais (e.g. topológicas, métricas e direcionais) sobre BDG. O Web Mapping é capaz de realizar consultas espaciais visuais sobre um BDG, fazendo o uso de tecnologias abertas, extensíveis e de acordo com padrões consolidados, como Java, XML e SQL [NASCIMENTO, 2014].

2.2 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

Um SIG é um sistema constituído por um conjunto de programas computacionais, o qual integra dados, equipamentos e pessoas com objetivo de coletar, armazenar, recuperar, manipular, visualizar e analisar dados, espacialmente referenciados a um sistema de coordenadas conhecido [FITZ, 2008]. Em uma visão abrangente podemos considerar que um SIG tem os seguintes componentes (figura 2): a interface com o usuário; a entrada e integração de dados;

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funções de processamento; visualização e plotagem; e armazenamento e recuperação de dados que são organizados sob a forma de um banco de dados geográfico [CAMARA, 1996].

Figura 2. Arquitetura Genérica de um SIG. (Fonte: CAMARA, 1996)

Os bancos de dados geográficos utilizados pelo SIG possuem dados usualmente agrupados e compreendidos por duas componentes: a componente espacial (geográfica) e a componente convencional. Os SIGs se especializam quanto ao tratamento de uma ou de outra forma de representação possível. Há existência também de SIG híbridos que são capazes de tratar dados representados tanto sob a forma matricial quanto sob a forma vetorial.

Figura 3. Integração entre SIGs e SGBDs: (a) Arquitetura Dual e (b) Arquitetura Integrada. [Casanova et. al., 2005]

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Na Figura 3 podemos ver a representação das duas formas de consulta e armazenamento dos dados utilizadas por SIG, a dual onde os arquivos e os BDG compõe elementos distintos e a integrada onde os dados e Sistemas de Gerenciamento do Banco de Dados estão unidos em um mesmo componente. A diferença entre estes dois tipos de modelagem de sistema, como podemos observar, é que na forma integrada os arquivos e atributos destes arquivos estão unidos no SGBD e na forma dual os arquivos e os atributos são elementos separados no SGBD do SIG. Existe ainda o funcionamento híbrido dos SIG, que é quando um SIG com modelagem integrada faz consulta a arquivos ou atributos de forma semelhante a arquitetura dual.

Figura 4. Estrutura dos dados em um SIG. (Cristiane, 2015)

Os primeiros SIGs surgem na década de 60 no Canadá com o intuito de possibilitar a criação de um inventário de recursos naturais, porém, naquela época os programas ainda eram muito difíceis de utilizar, exigia mão de obra especializada, o que custava caro, e ainda não havia programas específicos para os variados tipos de aplicação, logo, estes tinham que ser desenvolvidos, tomando mais tempo e mais dinheiro. Na figura 4 podemos

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observar como as questões de desenvolvimento foram simplificadas e como os dados atualmente são estruturados através de um SIG [CRISTIANE, 2015].

2.2.1 FORMATOS DE ARQUIVOS UTILIZADOS POR SIG

O Esri Shapefile ou shapefile (.shp) o um formato de arquivo contendo dados geoespaciais vetorizados usado por SIG, foi desenvolvido e regulamentado pela Esri (Environmental Systems Research Institute) como uma especificação aberta para interoperabilidade por dados entre os seus softwares como o do ArcGIS. Os arquivos shapefiles descrevem geometrias: pontos, linhas, e polígonos, sendo que entre outras coisas, essas geometrias podem representar Poços, Rios, e Lagos, respectivamente, onde cada um dos itens podem ter atributos que os descrevam, por exemplo: nome, temperatura ou profundidade. [MEDEIROS, 2015].

Figura 5. Exemplo demonstrativo de um arquivo no formato .shp

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2.3

FERRAMENTAS

DE

VISUALIZAÇÃO

DE

DADOS

GEORREFERENCIADOS

A visualização de dados georreferenciados pode ser feita através de softwares comerciais, tais como Global Mapper, ArcGis, Erdas, MapInfo ou também através de softwares livres. Atualmente os softwares livres vêm recebendo gradativamente grandes avanços, principalmente devido a criação da OSGeo (Open Source Geospatial Foundation) e pela implementação de novas funcionalidades no formato de plugins que permitem ao usuário ter acesso a uma gama de ferramentas que somente eram acessíveis aos programas comerciais. As ferramentas gratuitas como, por exemplo, Quantum Gis, gvSIG, MapWindow e GRASS possibilitam a extração de informações do relevo de modelos de elevação digital (declividade, curvas de nível, exposição solar, rugosidade do terreno e delineamento de bacias hidrográficas) de áreas enormes (estados brasileiros, por exemplo) de maneira mais rápida e eficiente que a maioria dos softwares comerciais [GUIMARÃES et. al. 2012]. Veremos a seguir a descrição de algumas das principais ferramentas gratuitas.

2.3.1 Quantum GIS

Quantum GIS é um Sistema de Informação Geográfica (SIG) Open Source, licenciado sob GNU GPL (GNUS General Public License). É um projeto oficial da Open Source Geospatial Foundation (OSGEO, 2012). Existem versões para Linux, Unix, Mac OSX, Windows e Android, tem suporte para diversos formatos de dados vetoriais, matriciais e banco de dados. Quantum GIS fornece um número continuamente crescente de recursos fornecidos por funções principais e plugins. Pode-se visualizar gerenciar, editar, analisar dados e compor mapas imprimíveis [NANNI et. al. 2012]. Na Figura 6, apresentamos interface gráfica do Quantum Gis, onde podemos ver a representação da região sudeste do Brasil, o layout do software e a disposição dos recursos disponíveis.

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Figura 6. Interface do QuantumGis - Lisboa (2012)

2.3.2 GRASS GIS Geographic Resources Analysis Support System (GRASS) é um SIG livre utilizado para o gerenciamento e a análise de dados geoespaciais, processamento de imagem, produção de mapas e gráficos, modelagem espacial e visualização. Originalmente desenvolvido pelo U.S. Army Construction Engineering Research Laboratories [EUA-CERL, 1982-1995] como ferramenta para a gestão da terra e planejamento ambiental. GRASS GIS tem evoluído em muitas aplicações em diversas áreas de pesquisa científica, e GIS é utilizado em todo o mundo por instituições acadêmicas e comerciais, bem como por muitas agências governamentais, tais como, NASA (National Aeronautics and Space Administration), NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) , USDA (United States Department of Agriculture), DLR (Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt, agencia espacial alemã), CSIR (Council of Scientific and Industrial Research), USGS (United States Geological Survey) entre outras, além de empresas de consultoria ambiental. GRASS GIS é um projeto oficial da Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) [GRASS DEVELOPMENT TEAM, 2012].

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2.3.3 MapWindow

MapWindow [GUIMARÃES, et. al. 2012] é um software livre e gratuito desenvolvido pelo Laboratório de Software Geospacial e alunos da Utah State University, em 2005. Dentre suas funcionalidades, ressalta-se a inclusão de imagens em formatos supercompactados, como MrSid e JPEG 2000, e a possibilidade de ser customizado com o uso de interfaces de programação de aplicativos (API – application programming interface) [NANNI et al., 2012]. Este programa nos permite a importação e exportação de arquivos kml (no subcapitulo 4.2 poderemos entender com mais detalhes este formato) que são o formato de arquivo de forma eficiente para visualização na Plataforma Google Earth, Google Maps e outros softwares através do plugin Shape2Earth. A linguagem kml (Keyhole Markup Language) constitui a interface entre o Google Earth e o usuário, sendo uma linguagem de marcação de padrão aberto que permite a exibição de dados geográficos em geonavegadores, tais como, pontos, linhas, polígonos e imagens. Em sua forma compactada é denominada kmz [GUIMARÃES et. al. 2012].

2.3.4 PostGIS Viewer

Esta ferramenta de visualização é um console para execução de consultas SQL feitas de forma integrada a visualização das informações geoespaciais e de acordo com o publicado no blog GeoTux [Medeiros,2015], o console permite que você execute consultas SQL para filtrar dados ou executar funções espaciais do PostGIS sobre eles. A Figura 7 ilustra como a ferramenta funciona. O PostGIS é o módulo espacial que possibilita ao PostgreSQL o suporte a dados geográficos, na Figura 7(a) podemos ver um exemplo de consulta ao BDG com o fim de visualizar informações geográficas relativas à Etiópia. A figura 7(b) apresenta o resultado e visualização dos dados da consulta solicitada.

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Figura 7. (a) Exemplo de consulta no PostViwer, (b) Exemplo do resultado da consulta anterior

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3.

SENSORIAMENTO

REMOTO

E

ORIGENS

DO

GEOPROCESSAMENTO

Durante toda a história as civilizações se ocuparam em estudar e registrar, através de mapas ou cartas, dados sobre o relevo, fauna, flora, rotas comerciais, limites políticos, e etc. Com o avanço da informática, surgiu a possibilidade de se integrar vários dados e mapas e analisá-los em conjunto, possibilitando, através de análises complexas e a criação de bancos de dados georreferenciados, o desenvolvimento de diversas áreas como a cartografia, principalmente, o planejamento urbano, comunicações, transportes e até a análise de recursos naturais [SANTOS, 1994]. No ano de 1854 na cidade de Londres ocorreu uma grave epidemia de cólera, sendo que não havia na época conhecimentos acerca da forma de propagação da doença. Já tinha sido registrado mais de 500 óbitos e o médico Dr. John Snow teve a ideia de fazer o registro em um mapa da cidade, a localização dos doentes de cólera, assim como o dos poços de água utilizados, ilustrado pela figura 8. Este caso foi um dos primeiros em que a utilização dos dados espaciais foi utilizada para contribuir para a localização de poços contaminados, servindo para conter a epidemia com a ordem de fechamento dos poços e também sendo um dos primeiros exemplos de georreferenciamento de dados conhecido [SANTOS, 1994]. A história do geoprocessamento se iniciou com os EUA e a Inglaterra na década de 50 com o intuito de otimizar a produção e manutenção de mapas. Entretanto, devido ao fato da informática estar ainda pouco desenvolvida, a atividade era muito cara e restrita e ainda não existia o conceito de GIS (Geographic Information System, ou Sistemas de Informações Geográficas, em português) que só viria a ser empregado na década de 70 [SEMENSATO, 2014].

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Figura 8. Mapa com os casos de cólera identificados por pontos e bombas de agua representadas na epidemia de Londres (1854).

Contudo, a partir da década de 80, concomitantemente ao desenvolvimento da tecnologia dos computadores e softwares, o geoprocessamento deu um salto, principalmente após a fundação da NCGIA (National Centre for Geographical Information and Analysi), em 1989, quando o geoprocessamento passou a ser reconhecido oficialmente como uma disciplina científica. O sensoriamento remoto significa a obtenção de informações sem o contato direto com o objeto de estudo e trata-se de uma técnica iniciada com a utilização de fotografias da superfície da Terra feitas a partir de balões para a elaboração de mapas ainda no século XIX, pouco tempo depois da invenção da fotografia, evoluindo posteriormente com o uso de aviões e satélites. No início, além dos balões, foram utilizados também pipas (ou papagaios) e até pombos para transportar as máquinas para que fossem tomadas as fotografias da superfície. Mais tarde, os aviões se tornaram a principal plataforma das máquinas fotográficas e passou-se a obter fotografias a partir de maiores altitudes, o que possibilitava cobrir áreas mais extensas. À medida que a fotografia aérea evolui, foram se desenvolvidas duas ciências paralelas, a Fotogrametria e a Fotointerpretação [SEMENSATO, 2014].

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Na década de 1970 com as missões espaciais começou-se a levar câmaras fotográficas para se obter imagens feitas do espaço, e posteriormente estas foram substituídas por câmaras sem filme fotográfico similares às câmaras de televisão. Nessa época, quando a foto interpretação de fotografias de avião começou a ser substituída por interpretação de imagens obtidas por naves espaciais é que esta ciência passou a ser chamada de Sensoriamento Remoto. A partir da década de 1980, com o advento do microcomputador e dos monitores coloridos, passa a ser comum o uso do computador para interpretar os objetos existentes nas imagens enviadas pelos satélites. O surgimento do scanner e associado possibilidade de digitalizar as fotografias aéreas, aliados a criação de softwares especializados em identificação dos objetos das imagens possibilitados através de métodos matemáticos denominados de "classificadores espectrais de imagens", é aperfeiçoada então, uma das tecnologias que mais tem crescido no século XX e XXI, a Teledetecção ou o Sensoriamento Remoto [LIMA, 2011]. As imagens de satélites, que no início eram restritas apenas para uso militar, foram depois abertas para o uso civil, podendo ser utilizadas por pesquisadores, técnicos de órgãos públicos e privados, assim como por consultores ambientais, mas ainda assim com o custo sendo ainda muito elevado. Recentemente, os custos das imagens caíram bastante e existem até imagens que são disponibilizadas gratuitamente e podem ser obtidas na Internet. O Brasil é um dos países que possuem tecnologia para construção de satélites de sensoriamento remoto. As imagens obtidas por satélite são utilizadas hoje em dia em diversas aplicações diferentes, como por exemplo, obter informações sobre o meio ambiente, vegetação, mineração, clima, agricultura, geologia, planejamento diversões e outras finalidades relacionadas a sistemas de informação geográfica. Um SIG é um sistema constituído por um conjunto de programas computacionais, o qual integra dados, equipamentos e pessoas com objetivo de coletar, armazenar, recuperar, manipular, visualizar e analisar dados, espacialmente referenciados a um sistema de coordenadas conhecido. Nos últimos anos temos presenciado a massificação do geoprocessamento. Com o lançamento de ferramentas como o Google Earth, qualquer pessoa, mesmo que não entenda nada de geoprocessamento, pode ter acesso a mapas de qualquer região do mundo que aliam imagens de satélite, GPS e modelos em 3D [FITZ, 2008]. O primeiro SIG foi criado na década de 60 no Canadá com o intuito de possibilitar a criação de um inventário de recursos naturais. Mas, naquela época os programas ainda

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eram muito difíceis de utilizar, exigia mão de obra especializada, o que custava caro, e ainda não havia programas específicos para os variados tipos de aplicação, logo, estes tinham que ser desenvolvidos, tomando mais tempo e mais dinheiro [CLODOVEUS, 2006]. Atualmente, o geoprocessamento

consiste nas

seguintes

etapas:

coleta,

armazenamento, tratamento e análise de dados e uso integrado das informações. Algumas ferramentas de geoprocessamento são o GPS (Global Position System) que é uma ferramenta básica muito utilizada para coleta de dados georreferenciados, o SPRING que é um sistema de informação com funções de processamento de imagens, análise espacial, modelagem numérica de terreno e consulta a banco de dados espaciais, existem ainda diversas outras ferramentas com destaque para o Google Earth, como poderemos ver no próximo capítulo.

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4. GOOGLE EARTH

O Google Earth é um software desenvolvido e distribuído pela empresa norte americana do Google cuja função é poder apresentar um modelo tridimensional do globo terrestre, construído a partir do mosaico de imagens de satélite e de várias fontes diversas como imagens aéreas (fotografadas de aeronaves, por exemplo) e GIS 3D. Desta forma, o programa pode ser usado simplesmente como um gerador de mapas bidimensionais e imagens de satélite ou como um simulador das diversas paisagens presentes no Planeta Terra. Com isso, é possível identificar lugares, construções, cidades, paisagens, entre outros elementos. O programa é similar, embora mais complexo, ao serviço também oferecido pelo Google conhecido como Google Maps [MEDEIROS, 2013]. Anteriormente conhecido como Earth Viewer, o Google Earth foi desenvolvido pela Keyhole, Inc, uma companhia adquirida pelo Google em 2004. O produto, renomeado de Google Earth em 2005, está disponível para uso em computadores pessoais rodando Microsoft Windows 2000, XP, Vista, 7,Windows 8 e 8.1 Mac OS X 10.3.9 e superiores, e Linux (lançado em 12 de Junho de 2006) e FreeBSD. A Google fez melhorias ao cliente Keyhole e adicionou as imagens de satélite da base de dados para o seu software de mapeamento baseado na Internet. Entre os vários recursos disponíveis atualmente, o programa permite girar uma imagem, marcar os locais que você conseguiu identificar para visitá-los posteriormente, medir a distância entre dois pontos e até mesmo ter uma visão tridimensional de uma determinada localidade como podemos ver na figura 9. No mês de maio de 2006 as imagens de satélite sofreram uma atualização e uma grande parte do Brasil já está em alta resolução. Mesmo pequenas cidades encontram-se disponíveis em detalhes [MEDEIROS, 2013]. O Google Earth faz a cartografia do planeta, agregando imagens obtidas de várias fontes, incluindo imagens de satélite, fotografia aérea, e sistemas de informação geográfica sobre um globo em 3D. Também é possível ver mapas antigos do planeta todo, com o recurso Featured Content, nas layers (camadas). O programa está disponível em duas diferentes licenças: Google Earth, a versão grátis mas com funções limitadas e o Google Earth Pro que se destina a uso comercial ou

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educacional, a versão Pro adiciona ferramentas que possibilitam tarefas bastante interessantes, como impressão de imagens em alta resolução (até 4800×3200 pixels), medição mais precisa de áreas e construções 3D, visualização de camadas com mais dados (informações demográficas e sobre trânsito sobrepostas, por exemplo), planejamento detalhado de rotas e gravações de vídeos em resolução HD [DEVELOPMENT TEAM, 2015].

Figura 9. Exemplo de Imagem obtida através do Google Earth Pro.

Estes recursos fazem o Google Earth Pro ser usado por transportadoras, institutos de análises meteorológicas, canais de TV, para imagens de mapas em reportagens, instituições de ensino, escritórios de engenharia ou arquitetura, por exemplo. Para se obter acesso a estas funcionalidades, é necessário fazer o download do Google Earth Pro e se cadastrar em sua página para obter a licença e o código será enviado por email.

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4.1 PRINCIPAIS RECURSOS

Podemos destacar as seguintes funcionalidades principais do software de acordo com as informações com o tutorial explicativo do Google Earth [DEVELOPMENT TEAM, 2015]. Cobertura de satélite mundial Atualmente, mais de um quarto da superfície terrestre, abrangendo mais de 75% da população mundial, já está representada com projeções em alta resolução submétrica (ou seja, cada pixel representa uma área menor que um metro quadrado), com detalhes quase o suficiente para que possamos ver um carro ou moto, sendo que o banco de dados de imagens é atualizado através de um esforço contínuo para documentar com precisão o mundo. Construções em 3D São disponibilizados e encontrados facilmente na Internet centenas de milhares de modelos 3D disponíveis para o Google Earth para que possamos renderizar uma visualização altamente realista de uma cidade ou edifício específico, onde podemos encontrar modelos fotográficos realistas de vários edifícios do centro e dos bairros próximos a diversas localidades, sendo possível até mesmo usando o recurso Hora do dia, animar a luz do dia para que a imagem corresponda a um horário específico. Terreno: montanhas, vales e fundo do mar. O Google Earth oferece também imagens de terrenos baseadas em medida de todo o planeta, mostrando o relevo e suas montanhas, morros, vales ou mesmo fossos e plataformas continentais submersas, possibilitando uma apresentação fidedigna, com o recurso de aumentar o terreno em até três vezes, onde as imagens de satélite mostram precisamente a vista superior da superfície terrestre. Dados cartográficos mais abrangentes Entre os recursos do Google Earth há os dados de estradas, pontos de referência e fronteiras com informações confiáveis, assim como os dados de mapas contribuídos pelos usuários de mais de 170 países através do programa Google Map Maker. Os usuários

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podem e tem ajudado a demarcar estradas, parques e edifícios importantes em países onde outros mapas digitais só têm informações suficientes para mostrar um ponto que representa uma cidade. Estes detalhes extras, examinados por uma equipe de moderação, são de valor inestimável ao pesquisar e criar mapas para dar suporte a notícias ou recursos das mais diversas partes do mundo que estão em regiões menos acessíveis, sendo que essas informações ficam disponíveis quando se ativa as camadas Estradas, Fronteiras e Marcadores. Imagens históricas Você gostaria de mostrar como um estádio antigo foi demolido e um novo construído em seu lugar? Através do recurso "Imagens históricas" o Google Earth oferece imagens dos últimos anos em todo o mundo que foram disponibilizadas pelas mais antigas imagens de satélite e aerofotogrametria, em alguns outros países selecionados, podem ser adquiridas imagens mais antigas, algumas datando da Segunda Guerra Mundial, essas informações são disponibilizadas pelo clique no ícone de relógio que permite a modificação da visualização das imagens no tempo, onde as marcas indicam cada ponto no tempo que possuem uma imagem para visualização. Milhares de camadas As mais diversas informações podem ser obtidas através de arquivos com camadas diferentes, desde informações sobre o solo, locais que sofreram com terremotos ou regiões de eventos catastróficos como o vazamento de oleodutos de petróleo submersos, rotas de avião ou dados demográficos, pode ser encontrado ou produzido milhares de camadas de dados geográficos disponíveis através do ecossistema do Google Earth. Algumas estão acessíveis por meio das camadas que aparecem à esquerda, na versão desktop do programa, enquanto outras podem ser encontradas na Galeria do Google Earth através de uma pesquisa. A maioria das grandes cidades do planeta já está disponível em imagens com resolução suficiente para visualizar edifícios, casas ou mesmo detalhes mais próximos como automóveis. Todo o globo terrestre já está coberto com aproximação de pelo menos 15 quilômetros.

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4.2 FORMATOS DE ARQUIVOS DO GOOGLE EARTH

O formato KML (Keyhole Markup Language ou linguagem de marcação do Keyhole) é o utilizado pelo software Google Earth para visualização de dados geográficos. É um formato de arquivo e uma gramática XML (eXtensible Markup Language) que gera linguagens de marcação para necessidades especiais que é utilizado para modelar e armazenar diversas características geográficas como pontos, linhas, imagens, polígonos e modelos para exibição no Google Earth, no Google Maps e em outros aplicativos. Este formato (KML) é utilizado para compartilhar dados de lugares e informações com os usuários desses aplicativos. É possível encontrar exemplos de arquivos KML nos sites da Galeria KML e no site da Comunidade do Google Earth com a descrição das características dos mais diversos lugares [MEDEIROS, 2013]. O arquivo KMZ é a versão compactada de um arquivo KML, sendo que o Google Earth permite abrir arquivos KML e KMZ estando os mesmos nomeados com as extensões de arquivo apropriadas (.kml ou .kmz). Com a popularização do Google Earth devido a facilidade de navegação e da disponibilidade de imagens de satélite com alta resolução, foram desenvolvidos outros softwares que conseguem integrar, gerar e utilizar o formato kml. O banco de dados geográficos do MMA (Ministério do Meio Ambiente) por exemplo, está disponível de forma on-line no formato kml, ou seja, as camadas utilizadas em outras soluções desenvolvidas no MMA, como mapas interativos, podem também ser utilizadas no Google Earth, sem a necessidade de download de qualquer tipo de arquivo. A implementação dessa solução foi feita com o software livre i3Geo1 desenvolvido pelo MMA tendo como base o software Mapserver. Podemos ver a seguir um exemplo de suas aplicações para o mapeamento de unidades de conservação no Google Earth através das Figuras 10 e 11.

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O i3Geo é um software para internet baseado em um conjunto de outros softwares livres, principalmente o Mapserver. O foco principal é a disponibilização de dados geográficos e um conjunto de ferramentas de navegação, geração de análises, compartilhamento e geração de mapas sob demanda.

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Figura 10. Visualização de unidades de conservação estaduais do Rio de Janeiro (Screenshot)

Figura 11. Visualização com aproximação para melhor visualização de uma das UC através do Google Earth

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5. INTEGRAÇÃO DE DADOS GEORREFERENCIADOS ATRAVÉS DO GOOGLE EARTH

Os Sistemas de Informações Geográficas são conjuntos de programas e procedimentos computacionais que permitem a análise, integração espacial, gestão e representação do espaço geográfico e dos fenômenos que nele ocorrem organizadas numa base de dados espaciais [JONES apud et al, 1997]. Os SIGs integram diversas fontes de informações geográficas, tais como, cartas topográficas, mapas temáticos, produtos obtidos através de sensoriamento remoto (imagens de satélites) e de levantamentos aerofotogramétricos, mapas em formato vetorial ou matricial, dados amostrados em campo com coleta da localização geográfica, dados georreferenciados através de equipamentos GNSS (Global Navigation Satellite System), modelos digitais de elevação (MDE ou DEM), modelos espaciais, simulações, entre outras [PIMENTA et al., 2012]. Os SIGs permitem realizar análises complexas, ao integrar dados de diversas fontes e ao criar bancos de dados georreferenciados, tornando possível automatizar a produção de documentos cartográficos. A integração é realizada ao unir em uma única base de dados, informações espaciais provenientes de dados cartográficos, dados censitários e cadastro urbano e rural, imagens de satélite, redes e modelos numéricos de terreno. Veremos a seguir como estes dados são acessados e integrados através da ferramenta Google Earth.

5.1 INTEGRAÇÃO GOOGLE EARTH COM SIG

Temos como opções, para a integração dos dados entre o Google Erth e SIG, a utilização de softwares comerciais, tais como ArcGis, Global Mapper, Erdas, MapInfo ou através de softwares livres, sendo que os softwares livres atualmente vêm recebendo grandes melhorias, principalmente em função da criação da OSGeo (Open Source Geospatial Foundation) e a implementação de novas funcionalidades no formato de plugins (PostGIS Viewer, por exemplo), permitindo ao usuário ter acesso a um conjunto de ferramentas que somente eram disponíveis nos programas comerciais. Outras vantagens também são a possibilidade de definir os módulos de interesse do usuário e a robustez dos programas

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que conseguem muitas vezes superar a de softwares comerciais. Os softwares livres Quantum Gis, MapWindow, gvSIG e GRASS conseguem extrair facilmente as informações do relevo de modelos de elevação digital (declividade, curvas de nível, exposição solar, rugosidade do terreno e delineamento de bacias hidrográficas) de áreas enormes como a de estados brasileiros, por exemplo, de forma mais rápida e eficiente que a maioria dos softwares comerciais [GUIMARÃES, et. al. 2012]. As API (Application Programming Interface) e IMS (Internet Map Services) são ferramentas que permitem explorar ao máximo a capacidade dos programas de SIG em interagir com os Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais (RDBMS – Relational Database Management System) incluindo suporte para SQL (Structured Query Language) e a capacidade de gerar consultas geoespaciais ou geoestatísticas complexas. Alguns exemplos de aplicações das ferramentas API e IMS são: construir bases cartográficas atualizadas em tempo real; gerar mapas vetoriais e matriciais interativos; realizar simulações e previsões climáticas (como enchentes e aumento da temperatura global); além de modelagens espaciais de fenômenos diversos (distribuição geográfica potencial de espécies, de doenças e de pragas agrícolas, de áreas com risco de erosão e/ou desmoronamentos, previsão de safras agrícolas, entre outros [TEIXEIRA et. al. 2006], que podem ser feitos com o aproveitamento dos recursos do Google Earth como veremos no exemplo do capítulo 6. Geotecnologias livres estão sendo utilizadas de forma integrada para resolver diversos tipos de problemas, desde os mais simples, como elaborar um mapa de área de estudo, aos mais complexos como, a delimitação de bacias hidrográficas, interpretação de imagens de satélite, interpolações, análises estatísticas, modelos digitais de elevação (DEM), redes neurais, modelagem 3D ou de realidade virtual, etc [TEIXEIRA et. al. 2006].

5.2 CONVERSÃO E INTEGRAÇÃO DE DADOS

A integração de dados é a capacidade de compartilhar e trocar informações e processos entre diferentes usuários de informação. O grande desafio da integração de dados é lidar com a diversidade de modelos conceituais dos SIGs disponíveis atualmente. Essa

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diversidade faz com que muitas organizações que produzem e lidam com informação georreferenciadas, sigam regras próprias vinculadas ao sistema por elas utilizado, resultando em um ambiente heterogêneo, com diversas maneiras de organizar a informação espacial. Devido a falta de modelos conceituais comuns ocorrem problemas na troca dos dados entre SIGs distintos, problemas que incluem distorção de dados, perdas de qualidade da informação e das definições de atributos sobre georreferenciamento. A tarefa de compartilhamento de dados geográficos deve envolver processos para garantir que a informação não seja perdida ou corrompida na transferência, e a utilização correta de ferramentas para prevenir erros resultantes de conjuntos de dados redundantes ou desnecessários. Por causa da variedade de usuários e do uso dos dados espaciais e sistemas de computação se faz necessário dispor de mecanismos de integração para compartilhar dados entre diferentes SIG e ferramentas de geoprocessamento [CASANOVA, M.A; BRAUNER, D.F; CÂMARA,G; LIMA, 2015]. Como já vimos, o arquivo KML é o que o Google Earth utiliza para armazenar as informações georreferenciadas, o tipo mais simples de documento KML é aquele que pode ser criado diretamente no Google Earth, ou seja, não é necessário editar ou criar qualquer KML em um editor de texto. Marcadores, superposições de solo, caminhos e polígonos podem ser criados diretamente no Google Earth, sendo que um marcador é um dos elementos mais usados, ele marca uma posição na superfície da Terra, através de um alfinete amarelo como ícone. Esse tipo de marcador mais simples inclui apenas um elemento , que especifica o local do marcador, como podemos ver na figura 17. É possível especificar um nome e um ícone personalizado para o marcador e também adicionar outros elementos de geometria a ele [DEVELOPMENT GOOGLE, 2015]. Ao abrir o arquivo Amostras de KML no Google Earth e expandir a subpasta de marcadores, podemos ver os três tipos de marcadores existentes: simples, flutuante e excluído. O código KML para o marcador simples parece com o que podemos ver no quadro 1 a seguir.

38 Quadro 1. Exemplo de Código KML simples. Simple placemark Attached to the ground. Intelligently itself at the height of the underlying terrain.

places

122.0822035425683,37.42228990140251,0

A estrutura do código desse arquivo é dividida da seguinte forma: 

Um cabeçalho XML. Essa é a linha 1 de todo arquivo KML. Nenhum espaço ou caractere pode aparecer antes dessa linha.



Uma declaração de namespace KML. Essa é a linha 2 de todo arquivo KML 2.2.



Um objeto Placemark que contém os seguintes elementos: o Um nome que é usado como o rótulo do marcador. o Uma descrição que aparece no "balão" anexado ao marcador. o Um ponto que especifica a posição do marcador na superfície da Terra (longitude, latitude e altitude opcional).

Este é um exemplo de informações básicas utilizadas para que possamos converter os arquivos para o formato .SHP ou para que possam ser integrados diretamente às ferramentas que reconhecem esse tipo de formato [DEVELOPMENT GOOGLE, 2015].

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Figura 12. Polígonos de contorno das lagoas da cidade de Sete Lagoas (MG) no Google Earth.

Nas Figuras 12 e 13 podemos ver um exemplo de integração de dados das imagens de satélite digitalizadas do Google Earth de polígonos de contorno das sete lagoas que deram o nome ao município de Sete Lagoas, MG, e a conversão destes polígonos para o formato shapefile e suas respectivas áreas com o uso dos recursos das funcionalidades do aplicativo e plugins disponíveis no software MapWindow. Nas Figuras 14 e 15 podemos ver outro exemplo de integração de dados através da demonstração da utilização de informações anexadas a um BDG com as localizações das distribuições geográficas do primata do gênero Callitrix (espécie de pequeno primata) através de mapas interativo utilizando-se apenas tecnologias livres com a integração Google-SIG-Servidor elaborada com o software livre Quantum GIS 1.7.4.

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Figura 13. Importação de arquivos vetoriais no formato kml e determinação de suas áreas para conversão em para formato .shp.

Figura 14. Distribuição geográfica do gênero Callithrix dividida em classes [GUIMARÃES, et. al. 2012]

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Figura 15. Arquivos kml gerados no Google Earth da distribuição geográfica [GUIMARÃES, et. al. 2012]

Realizar a integração de dados em SIGs não é uma tarefa simples em função da complexidade

das

informações

geográficas

envolvidas

podendo

ocorrer

incompatibilidades em vários níveis. O Google Earth é uma ferramenta que auxilia a resolução de diversos problemas destas incompatibilidades ao permitir aos usuários de SIGs diferentes um vasto conjunto de BDE para aplicações, consulta, criação e manipulação dos dados espaciais [MEDEIROS, A. 2015]. No capítulo a seguir, apresentaremos um estudo de caso mostrando a integração de dados oriundos do mapeamento das localidades de ocorrência da planta Worsleya raineyri através da ferramenta Google.

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6. ESTUDO DE CASO

Neste capítulo será apresentado o estudo de caso do mapeamento através das localidades de ocorrência da planta Worsleya raineyri e como podemos integrar os arquivos com as informações de sua distribuição para serem utilizados em outras ferramentas de visualização de dados georreferenciados de forma complementar a proposta do trabalho que é o entendimento da integração de dados georreferenciados através da ferramenta Google Earth. O mapeamento tem como referência as informações encontradas na tese de mestrado, Conservação e Manejo de Worsleya rayneri (Amaryllidaceae) - uma espécie de campos de altitude ameaçada de extinção, do biólogo Miguel D’Avila de Moraes onde podemos encontrar uma listagem das localidades que descrevem a ocorrência natural de populações da planta. O mapeamento foi realizado tendo em vista a necessidade de se reconhecer geograficamente estas localidades com bases cartográficas confiáveis para fins de pesquisa e estudo dessas regiões e pela não disponibilização destas informações ao público.

6.1 MAPEAMENTO DA Worsleya raineyri

Trata-se de uma rara e bela espécie que apesar de pouco comentada pelos meios de comunicação, nos vale o conhecimento de sua existência e que se não forem adotadas medidas preservacionistas das poucas que podemos encontrar na natureza, só poderão ser encontradas em cultivo. E mesmo em seu cultivo são muito raras devido a dificuldade em mantê-las por causa da desidratação ou apodrecimento dos seus bulbos por causa das peculiaridades climáticas que o seu cultivo requer [MORAES, MIGUEL D'ÁVILA. 2009]. Worleya raynei (J.D.Hooker) Traub & Moldenke (Amaryllidaceae) [Traub & Moldenke, 1949], comumente conhecida como “ Flor da Imperatriz” ou “Rabo de galo” é uma espécie endêmica estrita a uma região especifica dos campos de altitude da Serra dos Órgãos e representa uma flora relictual, amplamente distribuída no passado, com altas taxas de endemismo e riqueza de espécies ameaçadas [MARTINELLI, 1996]. A espécie é

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rupícula, heliófila e através de crescimento clonal, forma ilhas de vegetação que se estabelecem nas encostas verticais de formações graníticas de Petrópolis, RJ. Na figura 13 podemos observar um exemplar em seu ambiente natural. [MORAES, MIGUEL D'ÁVILA; 2009]. Por décadas foi comentada como uma raridade de beleza exuberante, por décadas encontra-se na lista de espécies ameaçadas de extinção. Símbolo da Área de Proteção de Petrópolis (APA Petrópolis), a Worsleya rayneri (Flor da imperatriz ou Rabo de galo) é uma espécie endêmica da Serra da Maria Comprida que ocorre naturalmente em apenas 12 montanhas graníticas de Araras e que se encontra ameaçada de extinção por causa dos recorrentes incêndios e coletas predatórias na região.

Figura 16: Ocorrência de Worsleya rayneri na Serra da Maria Comprida [Fonte da Imagem:http://expedicaofitogeografica2012.blogspot.com.br/2014_12_01_archive.html].

Longe de pretender ser um trabalho que faça as descrições fisionômicas da espécie, a intenção é descrever a importância da preservação do habitat e da utilização do mapeamento realizado com o auxílio do geoprocessamento na identificação e localização das áreas em que ocorre esta espécie singular. Na figura 16 podemos ver uma tabela com os locais de ocorrência e o status das populações remanescentes de Worsleya rayneri, que foram utilizadas para o georreferenciamento das localidades na ferramenta Google Earth, originando arquivos .kml que podem ser integrados aos BDG e SIG como podemos ver nos exemplos anteriores no capítulo 5 [MORAES,M.D, 2009].

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Figura 17: Espécie na Reserva Biológica Estadual de Araras (créditos: Ricardo Ganem)

Figuras 18: Floração da Espécie na Reserva Biológica Estadual de Araras (créditos: Ricardo Ganem)

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Figura 19 : Tabela com locais a serem mapeados

De acordo com a Figura 19, referente ao artigo Conservação e manejo de Worsleya rayneri (J.D.Hooker) Traub & Moldenke – resultados preliminares de projeto para recuperação de uma espécie criticamente ameaçada de 2007, apresentado por Miguel D’Ávila de Moraes e Gustavo Martinelli com informações referentes aos locais de ocorrência, foi feita a geo marcação relativa dos locais onde ocorrem estas populações de Worsleya raineri como podemos ver na figura 17, onde os marcadores destacados em amarelo identificam e apontam quais as localidades onde poderão ser encontradas as populações citadas através de ponto georreferenciados no Google Earth.

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Figura 20: Visualização e identificação das localidades com ocorrências de Worleya Rayneri.

6.2 INTEGRAÇÃO DE DADOS DA Worsleya raineyri EM SIG

Não é uma tarefa das mais simples integração de dados em SIGs em função da complexidade das informações geográficas, podendo ocorrer incompatibilidades em vários níveis, mas podemos encontrar um auxílio para esta tarefa através do Google Earth. Esta se apresenta como uma excelente ferramenta que auxilia a resolução de diversos problemas destas incompatibilidades relacionadas à integração dos dados, permitindo aos usuários dos SIGs e SGBDs um vasto conjunto de funcionalidades para aplicações, consulta, criação e manipulação dos dados espaciais de seus arquivos kml. A seguir, podemos ver o código kml da pop7 (localidade 7 de ocorrência de população da planta de acordo com a tabela da Figura 16) de um dos 21 locais de ocorrência da Worleya rainery, e logo a seguir, o código convertido para .shp, através do plugin kml2shp, que podem ser lidos e utilizados por todos os SIGs que reconhecem este formato, sendo que a melhor forma para a consulta, armazenamento e organização deste arquivos é através de sua vinculação a um BDG como o PostGis que oferece o suporte à maioria dos SIG atualmente [MEDEIROS, A., 2015].

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~GEEE5E.kmz 1.3 http://maps.google.com/mapfiles/kml/pushpin/ylwpushpin.png normal #s_ylw-pushpin highlight #s_ylw-pushpin_hl 1.1 http://maps.google.com/mapfiles/kml/pushpin/ylwpushpin.png João Grande -43.20075982060667 -22.40486420450318 0 -1.824560962764336 0 2025.914482300159 relativeToSeaFloor #m_ylw-pushpin -43.20037307948508,22.40451083167038,0

Quadro 2. Código kml convertido para .shp da pop7 da figura 16.

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Quadro 3. Informações do codigo kml convertidos para .shp. SHP Information No Records: 1 Area Extent: XMin= -43.20037307948508 YMin= -22.40451083167038 XMax= -43.20037307948508 YMax= -22.40451083167038

Para se carregar os dados de um arquivo shp (shapefile) no PostGIS é preciso utilizar o aplicativo shp2pgsql que é responsável por interpretar os dados de um shape, gerar a estrutura da tabela no banco e efetuar a inserção dos registros na tabela. Para obter maiores detalhes das funções deste aplicativo, execute o comando com o parâmetro de ajuda do quadro 3. Quadro 4. Comando para obter parâmetro de ajuda. $ shp2pgsql --help

Para inserir um shape há dois métodos, o primeiro executa a inserção diretamente no banco e o segundo gera um arquivo SQL, que a partir dele insere os dados no banco de dados. Apesar do segundo método parecer inicialmente menos eficiente, ele é interessante pois possibilita verificar o código SQL que será executado, permitindo uma revisão e análise. Para inserir os dados direto no banco de dados, podemos utilizar o comando que podemos ver no quadro 5. Quadro 5. Comando para inserir os dados. $ shp2pgsql -c shp_nomedoarquivo nomedoarquivo | psql -d bdsig -U usuariosig

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No comando anterior do quadro 5, o aplicativo shp2pgsql gera a tabela “bairros” a partir do shape “shp_ nomedoarquivo”, o resultado desse processamento será repassado ao aplicativo psql que acessa o banco “bdsig” utilizando o usuário “usuariosig”. Na inserção com a geração do arquivo SQL, os comandos a serem utilizados são: Quadro 6. Comando para armazenar o arquivo.

$ shp2pgsql -c -D shp_ nomedoarquivo nomedoarquivo > arquivo.sql $ psql -d bdsig -U usuariosig -f arquivo.sql

No comando acima, o processamento do comando shp2pgsql é armazenado em arquivo, que pode ser visualizado com qualquer editor de texto. Na sequência, o arquivo é carregado para o banco “bdsig” com acesso por meio do usuário “usuariosig”. A partir deste ponto, os dados já se encontram armazenados no banco de dados e podem ser acessados por qualquer aplicativo SIG que possa se conectar ao banco, por exemplo, ele pode ser utilizado com o aplicativo UDIG ou o QuantumSIG pois ambos possuem disponíveis a funcionalidade de se conectar ao PostGIS [SANTOS, 2015]. É preciso destacar que a integração dos dados georreferenciados entre diferentes SIGs e BDGs deve ser realizada com base em parâmetros que leve em consideração a necessidade de manter a informação correta acerca dos dados que se pretenda integrar através das diferentes plataformas que se utilize para análise dos dados georreferenciados. O Google Earth é uma excelente ferramenta facilitadora, como foi demonstrado, oferecendo diversas funcionalidades que podem ser integradas aos SIGs como exportação e importação dos dados georreferenciados dos mais diferentes tipos de informação.

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7. CONCLUSÃO

Longe de esgotar as possibilidades de aplicação e entendimento da ferramenta Google Earth e BDGs, esperamos contribuir para a compreensão das questões relativas à integração e compatibilização dos dados, assim como, para a utilização dos BDG e SIG que podem ser destinados para as mais variadas finalidades relativas ao geoprocessamento das informações, sendo que diversos dos temas descritos durante o TCC podem ser analisados e aprofundados, como por exemplo, as características estruturais de seus arquivos, as questões de modelagem espacial 3D, modelos de representação de dados, análise da utilização de outras ferramentas SIG e de BDG especificas para o mapeamento voltado para as mais diversas áreas possíveis como as de TI, saúde, transporte, segurança e meio ambiente. Entre os benefícios da integração de dados georreferenciados podemos destacar o fato de permitir a organização eficaz, a identificação de características dos mais diversos locais e o compartilhamento das informações através de diferentes ferramentas computacionais destinados a múltiplas funções, como pesquisa, planejamentos e ações relativas à diversas áreas de estudo. A integração de dados georreferenciados facilita a análise e utilização das mais diversas informações e é importante para que possamos compreender melhor as características das localizações dos diferentes tipos de dados, como por exemplo rotas, áreas, altitude, composição do terreno, localização e características de objetos entre outras. A utilização dos SIG e BDG permitem a possibilidade de novos e inúmeros estudos e aplicações. Poderiam ser acrescentadas a este trabalho outras descrições detalhadas referentes a utilização de ferramentas complementares, como por exemplo, a de aparelhos GPS (Global Position System) junto à utilização dos BDG, formas de divulgação científica destas ferramentas e outros estudos de caso nos mais diversificados segmentos. Além disso, é possível aprofundar temas referentes a gestão e planejamento dos recursos tecnológicos disponibilizados pelas ferramentas de criação e utilização dos BDG e SIG.

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Atualmente no Brasil podemos destacar duas aplicações que se utilizam da integração dos dados georreferenciados de forma multidisciplinar, o SISS-Geo e o Sistema Urubu. O SISS-Geo (Sistema de Informação em Saúde Silvestre) é a plataforma computacional essencial e inerente ao funcionamento do Centro de Informação em Saúde Silvestre (CISS) desenvolvida pelo trabalho em conjunto de pesquisadores da Fiocruz e do LNCC (Laboratório Nacional de Computação Cientifica) com os objetivos principais de gerar a partir de registros georreferenciados informados pelos usuários, modelos de alerta de ocorrências de agravos na fauna silvestre, especialmente os com potencial de acometimento humano e proporcionar de maneira rápida e eficiente, o fluxo de informações entre o CISS; a Rede Participativa em Saúde Silvestre e a Rede de Laboratórios em Saúde Silvestre; a sociedade, por meio da ciência cidadã, e os setores de governo e tomadores de decisão [SISS-GEO, 2015]. O Sistema Urubu é um aplicativo disponibilizado pelo CBEE (Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas) para reunir, sistematizar e disponibilizar informações sobre a mortalidade de fauna selvagem nas rodovias e ferrovias e tem por objetivo auxiliar o governo e as concessionárias na tomada de decisão para redução destes impactos. O Sistema Urubu reúne dados das mais variadas fontes: usuários de rodovia, pesquisadores, concessionárias, órgãos governamentais, entre outros. Todos podem contribuir e cada informação, independente da sua origem, tem a mesma importância. O sistema integra as imagens enviadas e georreferenciadas ao banco de dados do Sistema Urubu que é atualizado constantemente [SISTEMA URUBU, 2015]. Conforme podemos ver, é preciso reconhecer as maneiras como a utilização de geotecnologias tornou possível a produção de bases cartográficas que reúnem uma gama de dados multidisciplinares e também a importância das questões relativas à integração dos dados georreferenciados pelos diferentes SIGs. Contudo, a publicação ou disponibilização dessas informações para a sociedade, em geral, ainda é deficiente, devido principalmente à carência de profissionais com domínio tecnológico para programação integrada de aplicativos que utilizam software livres.

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