Minicurso Banco de Dados Geográficos - MundoGEO Connect 2014

Minicurso
Banco de Dados Geográficos
José Augusto Sapienza Ramos – 09/05/2014

o Livro Banco de Dados Geográficos:
http://www.dpi.inpe.br/livros/bdados/
o Livro Spatial Database Systems: Design, Implementation
and Project Management (disponível na Amazon)
o Artigo que define o OMT-G (vide material);
o Download do aplicativo para modelagem em UML-
Geoframe:
http://www.dpi.ufv.br/projetos/argocasegeo/
Material complementar indicado

http://www.labgis.uerj.br/
downloads/MGC2014/
minicursoBDG.zip
Link para download do material desse curso

Dado Geográfico

Definição sobre dados geográficos
Todo o dado geográfico possui as componentes:
<X;A;T>
X: Diz respeito ao onde (posições).
A: Diz respeito ao o que estamos posicionando (atributos).
T: Diz respeito ao quando o onde e o que foram medidos.
>> São “caricaturas” do mundo real.

o Dado geográfico: definido no slide anterior – refere
sobre a ou perto da superfície da Terra;
o Dado espacial: referenciado sobre um espaço que não
necessariamente é geográfico;
o Dado geoespacial: mesmo que geográfico, usado por
alguns autores para dar ênfase a diferença ao espacial.
Dado geográfico x dado geoespacial x dado espacial

o O ambiente computacional é discreto enquanto a
natureza é muitas vezes contínua;
o O computador trabalha com dado, não informação;
o O computador precisa de forte formalismo nas
estruturas e representações;
Traduzindo as informações geográficas ao ambiente
computacional

O paradigma dos quatro universos para representação
da informação geográfica
o A representação computacional do espaço é um típico
problema da Ciência da Geoinformação;
o Para melhor se entender o processo, divide-se o
problema em quatro universos:
o Universo Real;
o Universo Conceitual;
o Universo de Representação;
o Universo de Implementação.

Os quatros universos
Real
Conceitual
Representação
Implementação

Universo Real
o Também chamado de universo do mundo real;
o É matematicamente contínuo (natureza);
o Nele se encontra os fenômenos que queremos
representar e medir;
o Representação via medidas e referência espaço-
temporal – essas medidas dão origem aos dados;
o As medições podem ser qualitativas ou quantitativas.

Tipos de superfícies físicas – Universo Real
o Há três tipos de superfícies que os fenômenos
geográficos apresentam:
o Discreta: facilidade de localizar as bordas (ex: rua, edificações,
poste, rio);
o Contínua: dificuldade de localizar ou ausência de bordas (ex:
vegetação, solo, altimetria, temperatura);
o Abstrata: Bordas não existem fisicamente, geralmente definidas
descritivamente (ex: município, zona eleitoral, zona de
influência).

Os dados são mentiras!
Todo o dado geográfico é uma medição de um objeto ou fenômeno
no mundo real.
Esta medição é realizada por um instrumento ou método com
precisão finita (erro).
Desta forma, as três componentes (o que, quando e onde) são
aferidas com erros. Ou seja, todo o dado geográfico tem embutido
uma imprecisão.

Segundo Mark Monmonier em seu livro How to Lie With Maps
O mapa é uma representação limitada e distorcida da
realidade, logo é uma mentira.
Fazendo um paralelo com o nosso tema, a qualidade pode
ser entendida como a avaliação do nível da mentira do
dado geográfico.
Dados diferentes sobre um mesmo elemento do mundo
real seriam apenas representações distorcidas da mesma
realidade.

o Não há uma percepção única dos elementos do mundo
real, é preciso definir qual é a percepção interessante ao
seu modelo.
Formas de medir
14

Universo Conceitual
o Neste universo são definidos os conceitos do mundo
real a representar;
o O mundo real é complexo, tridimensional, contínuo e
infinito – ao definir os conceitos do que se quer
representar, delimita-se o escopo;
o Modelos conceituais são elaborados nesse processo –
quais informações medir e quais os relacionamentos
entre estas informações;
o Autores apresentam algumas classificações conceituais
das informações geográficas, vejamos a seguir um das
mais aplicadas, a OMT-G – Object Modeling Technique
for Geographic Applications (referências ao final da
apresentação).

OMT-G – classificação conceitual

OMT-G – classificação conceitual – 1º e 2º nível
o OMT-G é um modelo baseado na orientação à objetos,
desta forma, toda a informação geográfica pertence a
uma classe – um grupo de informações que
representam um mesmo conceito do mundo real;
o As classes são dividas em dois tipos:
o Georreferenciada: possui as três componentes: onde, o que e
quando (geoinformações);
o Não espacial: possui apenas duas componentes: o que e
quando (informações não geográficas).

OMT-G – classificação conceitual – 3º nível
o As classes georreferenciadas são dividas em:
o Geo-campo: Representam variáveis contínuas no espaço, em outras palavras,
apresentam a distribuição espacial de uma variável contínua. Exemplos: pressão,
temperatura, relevo, umidade, teor de minerais no solo, vegetação, solos e
geologia.
o Geo-objeto: São entidades do mundo real discretas/individualizáveis, ou seja,
que apresentam limites definidos e características próprias. Exemplos: rua, rio,
árvore, edificação, município, unidade de conservação e poste.

OMT-G – classificação conceitual – divisão de geo-campo
o As classes do tipo geo-campo sempre representam a
distribuição espacial de uma variável contínua;
o Elas são divididas em:
o Amostras: são pontos amostrais da variável contínua como
pontos cotados, medições de estações meteorológicas e
amostras de solo;
o Isolinhas: são linhas onde todos os pontos que as compõem
possuem o mesmo valor da variável contínua: curvas
hipsométricas, isotermas (temperatura) e isoietas (chuva);
o Tesselação: a área é subdivida em células de tamanho igual, em
cada célula é realizada uma medição da variável: imagens de
satélite e altimetria ou declividade gerada por interpolação;
o TIN (rede triangular irregular): geralmente por meio de
isolinhas ou amostras, é gerada uma superfície interpolada
composta por triângulos irregulares.
o Polígono Adjacente: divide-se a área de estudo em regiões
segundo um critério de classificação: vegetação, geologia, uso
do solo e classificação climática.

OMT-G – classificação conceitual – divisão de geo-objeto
o As classes do tipo geo-objeto podem ser dividas em:
o Com topologia: o objetivo é representar a localização
geográfica e conectividade entre os objetos, geralmente
expressam sistemas conectados complexos como rede viária,
rede de drenagem, rede de esgoto, rede de energia, entre
outros.
o Sem topologia: o objetivo é representar a localização
geográfica dos seus limites: rio definido pelas margens e
fazendas representadas por seus limites.

OMT-G – classificação conceitual – divisão de geo-objeto sem topologia
o As classes do tipo geo-objeto sem topologia podem ser
dividas em:
o Ponto: a localização geográfica do objeto é apresentada de
forma adimensional.
o Linha: a localização geográfica do objeto é apresentada de
forma unidimensional.
o Polígono: a localização geográfica do objeto é apresentada de
forma bidimensional.

OMT-G – classificação conceitual – divisão de geo-objeto com topologia
o As classes do tipo geo-objeto com topologia podem ser
dividas em:
o Arco bidirecional: expressa uma conexão entre dois nós A e B.
A conexão pode ser dar de A para B como também de B para A.
o Arco unidirecional: expressa uma conexão entre dois nós A e
B. O arco tem um fluxo associado que indica se a conexão se dá
de A para B ou B para A.
o Nó: representa os objetos conectados pelos arcos.
o Os arcos são representados por linhas e nós por
pontos.

Várias possibilidades de conceito para uma
mesma entidade do mundo real
Um mesmo elemento, objeto ou fenômeno do mundo real pode ser
representado por vários conceitos dentro da classificação OMT-G ou
outra qualquer.
Por exemplo, relevo é um geo-campo. Podemos representar a
distribuição espacial do relevo por pontos cotados (amostras), curvas
hipsométricas (isolinhas) e por uma matriz de pixels (tesselação).
Já um rio, que é um geo-objeto, pode ser representado por um
polígono delimitando suas margens (sem topologia) ou por um arco
representando o seu fluxo numa rede de drenagem (com topologia).
Desta forma, é possível se ter uma mesma informação e várias
representações conceituais.

Universo de Representação
o Neste universo, se escolhe a estratégia de
representação da informação no ambiente
computacional;
o Um mesmo conceito pode ser representado de
maneiras diferentes no computador;
o Há duas formas de representação dos conceitos sobre o
mundo real no SIG:
o Matricial: divide-se a área em uma grade/matriz de células
regulares;
o Vetorial: define-se pontos, linhas e áreas através de conjuntos
finitos de coordenadas;

Representações sobre o mundo real
Instrumentos de
medidas

Comparação entre as representações
Matricial
Vetorial
Mundo real

Comparação entre as representações – primitivas vetoriais x pixel

Um conceito influencia no tipo de representação...
Observe que amostras (geo-campo), ponto (geo-objeto sem
topologia) e nó (geo-objeto com topologia) podem ser representados
por pontos vetoriais. Em suma, conceitos diferentes podem possuir a
mesma representação.
Entretanto o conceito nos impõe maiores restrições à informação
como, por exemplo, isolinhas hipsométricas (geo-campo) não podem
se cruzar, mas ruas (geo-objeto linha) podem.
Há conceitos que influenciam na adoção da representação. Por
exemplo, a tesselação na sua definição é similar a representação
matricial; e representação de geo-objeto com topologia nos aponta
para representação vetorial, a matricial seria quase impraticável.
Todavia, existem conceitos que admitem bem as duas
representações como, por exemplo, os polígonos adjacentes (geo-

Universo de Implementação
o Um vez escolhida a representação da informação
geográfica, precisamos definir como ela será
implementada no computador;
o Formatos de arquivo, estrutura de dados, algoritmos e
afins pertencem a este universo;
o Há grande variedade de implementações de
representações vetorias (shp, dwg, dxf, dwg, gpx, kml,
svg) e matriciais (tiff, img, jpeg, png, bmp);
o A escolha da implementação é importante, não
necessariamente todo o formato de arquivo tem a
capacidade de representação necessária.

Ligando os universos...
Exemplos:
1)Curvas de nível - um arquivo shapefile implementa a representação
vetorial do conceito de isolinhas do relevo do mundo real.
2)Imagem de satélite: um arquivo TIFF implementa a representação
matricial do conceito de tesselação sobre a reflexão da radiação
eletromagnética (REM) na superfície do mundo real.
3)Rede de drenagem: um arquivo dwg implementa a representação
vetorial do conceito de arco unidirecional sobre rios de uma bacia
hidrográfica no mundo real.
Podemos converter o DWG do item 3 para shapefile (SHP) que não
vamos alterar a representação, o conceito e nem o que estamos
representando sobre o mundo real.

O dado geográfico é um dado técnico
o Uma equipe pode definir (e deve) como uma
organização vai representar o mundo real;
o Há diversos parâmetros a serem avaliados para um
registro mais completo;
o Veremos mais detalhes ao falarmos de qualidade;
o A linha de vida de um dado é extenso, complexo e
normalmente não é todo documentado – dificuldade de
avaliação da representação!

Metadados
o Dado sobre o dado;
o Importante documentação para compartilhamento e
reuso;
o Principais finalidades segundo o Perfil MGB:
o Identificar o produtor e a responsabilidade técnica de produção;
o Padronizar a terminologia utilizada;
o Garantir a transferência de dados;
o Viabilizar a integração de informações;
o Identificar a qualidade da informação geográfica e subsidiar a
análise do usuário quanto à adequação a suas aplicações;
o Garantir os requisitos mínimos de divulgação e uso dos dados
geoespaciais.

Metadados
o Alguns definições expostas no Decreto 6.666/2008, que
institui a Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais:
o “... promover a sua documentação, integração e disponibilização [de dados
geoespaciais], bem como possibilitar sua busca e exploração; ” (art. 2º, inciso II)
o “... evitar duplicidade de ações e o desperdício de recursos [na produção e
divulgação de dados geoespaciais]...” (art. 1º, inciso III)
o o compartilhamento e disseminação [de dados], sendo obrigatório para órgãos e
entidades do Poder Executivo federal e voluntário para os demais (caput art. 3º)
o “órgãos e entidades ... deverão na produção, direta ou indireta, ou na aquisição
de dados... obedecer aos padrões [de dados e de metadados] estabelecidos para
a INDE ...” (art. 4º, inciso I)
o No Brasil temos o Perfil de Metadados Geoespaciais do
Brasil, baseado no ISO-19115 – vide site da CONCAR;
o O cenário hoje em muitos lugares é caótico!

Metadados - exemplos
o Alguns sites com repositórios online de metadados
geoespaciais:
o metadados.ibge.gov.br
o mapas.mma.gov.br/geonetwork
o geonetwork.sipam.gov.br
o metadados.inde.gov.br
o metadados.labgis.uerj.br (em construção)
o metadados.ana.gov.br/geonetwork
o metadados.cptec.inpe.br
o Acesso ao metadado é diferente de acesso ao dado!

Exemplos na Legislação brasileira – focando em normas técnicas
diretamente ligadas a dados geográficos
-Decreto 6.666/2008 – Institui a Infraestrutura Nacional de Dados
Espaciais
-Perfil de Metadados Geoespaciais do Brasil – CONCAR
-Decreto 89.817/1984 - Estabelece as Instruções Reguladoras das
Normas Técnicas da Cartografia Nacional
-Resolução do Presidente 01/2005/IBGE - Altera a caracterização do
Sistema Geodésico Brasileiro
-Decreto 5.334/2005 – Adequa o Sistema Geodésico Brasileiro (SGB)
ao SIRGAS 2000
-Lei Federal nº 10.267/01 - Criou o Cadastro Nacional de Imóveis
Rurais (CNIR) – obrigando aderência ao SGB
-Decreto nº 4.297, de 10 de julho de 2002 – estabelece critérios para
o Zoneamento Ecológico-Econômico do Brasil – ZEE

Banco de Dados Geográficos

o Dados: conjunto de símbolos e imagens que
representam objetos ou fenômenos.
o Dados Geográficos: vide as definições das três
componentes <X;A;T> anterior!
o Banco de Dados (BD): conjunto de dados
interrelacionados.
o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD):
conjunto de programas que permite a criação e
gerência de banco de dados.
Alguns termos comuns que vamos usar...

Simplificar o desenvolvimento de aplicações
caracterizadas por uso intensivo de dados!
o Desenvolvido para suporte a grande volumes de
armazenamento ou operações;
o Gerência de concorrência de acesso – resolução de
conflitos;
o Suporte a comandos e ferramentas que permitem
múltiplas visões, robustez, controle de acesso,
distribuição de dados, ...
Qual a motivação para se utilizar SGBDs?

Estrutura básica de um ambiente com SGBD
Aplicações
BDBD BDBD BDBD
SGBD
Transações

Estrutura básica de um ambiente SGBD
o As aplicações só acessam as bases de dados por meio
do SGBD;
o O SGBD realiza o controle de acesso e de integridade
dos dados – quando uma aplicação tenta inserir a
população de um bairro como um número negativo, o
SGBD não permite!
o É necessário que as aplicações se comuniquem com o
SGBD nas transações utilizando um mesmo padrão –
geralmente é utilizando a linguagem SQL.

o As aplicações estão transações com o banco de dados
em tempos e ordens arbitrárias;
o Dependendo da ordem dessas operações, podem haver
conflitos e resultados indesejáveis;
o O SGBD tem que gerenciar a concorrência de
transações para manter o banco de dados íntegro.
o Uma transação pode ser, por exemplo, de consulta,
inserção, remoção, atualização, ...
Problema da concorrência

Exemplo de problema na concorrência, primeiro consulta-se X e então
atualizamos o seu valor.
X = 10
X?
X = 10
X?X = 10
Atualize: X = 10 + 2
Atualize: X = 10 + 5
Ao final,
X vale quanto?

O SGBD tem que garantir as propriedades ACID
o Atomicidade: todas as ações de uma transação só
podem ser efetivadas se a transação toda for concluída
com êxito;
o Consistência: as regras de restrição do banco devem ser
sempre obedecidas.
o Isolamento: uma transação não pode influenciar em
outra;
o Durabilidade: o resultado de uma transação bem
sucedida deve ser permenante e só pode ser alterada
por outra transação.

o São capazes de trabalhar com dados geográficos
(componentes X, A e T);
o O SGBD-G tem que ser capaz de não apenas armazenar
do dados geográfico, mas também consultá-lo e
restringí-lo por meio de sua componente espacial (X):
o Remova do banco de dados todas as usinas contidas no bairro
Tijuca;
o Retorne as indústrias a 500 metros do Rio Guandu;
o Uma barragem tem que estar geograficamente sobre um rio.
Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Geográficos
(SGBD-G)

Soluções de SGBD-G hoje no mercado
o Comumente o SGBD-G é implementado por um SGBD e
uma extensão espacial que fornece o suporte a dados
geográficos;
o Essa extensão espacial implementa estruturas de dados
de armazenamento, indexação espacial, consultas
espaciais, entre outros;
o Exemplos de soluções:
o PostgreSQL e a extensão espacial PostGIS;
o Oracle e sua extensão espacial Oracle Spatial;
o O ArcSDE da família ArcGIS (ESRI), ele funciona em cima de
diversos banco de dados como PostgreSQL, Oracle, SQL Server,
entre outros.

o A extensão do SGBD cria estruturas adicionais no banco
de dados para armazenar e processar dados
geográficos vetoriais e matriciais:
o Colunas para armazenar dados geográficos;
o Indexação espacial;
o Consultas espaciais;
o Operações espaciais;
o E outras operações úteis...
o Essas operações podem ser realizadas em Queries,
Views, Triggers, Functions, ...
Mas qual é o ponto “G” da questão?

o Colunas de tipo “geográfico” (SQL no PostGIS):
CREATE TABLE pontos_cotados (
FID serial NOT NULL,
ponto geometry,
elevacao double precision
)
CREATE TABLE declividade (
rid integer
rast raster
)
CREATE TABLE logradouros (
FID serial NOT NULL,
shape geometry,
qnt_vias integer,
pavimentada boolean,
tipo_logra varchar,
nome_logra varchar
)
SQL simplificado para ilustrar a ideia básica, os comandos acima estão incompletos.

o Consultas espaciais por meio de funções:
SELECT * FROM bairro, hospital WHERE
ST_Cointains(bairro.geom,hospital.geom) AND hospital.tipo = ‘Federal’
SELECT * FROM rodovia, hidrografia WHERE
ST_Intersects(rodovia.shape, hidrografia.shape) AND
rodovia.sigla = ‘BR- 101’

o Operações espaciais também por meio de funções:
SELECT ST_Intersection(vegetacao.geom, uc.geom) FROM vegetacao, uc
SELECT ST_Buffer(delegacia.geom,1000) FROM delegacia
o Outras operações...
SELECT ST_AsKML(ponto_onibu.geom) FROM ponto_onibus
SELECT

o Operações espaciais também por meio de funções:
SELECT ST_Intersection(vegetacao.geom, uc.geom) FROM vegetacao, uc
SELECT ST_Buffer(delegacia.geom,1000) FROM delegacia

o Um banco de dados possui um estrutura bem definida,
normalmente por meio de tabelas e relacionamentos
(paradigma relacional);
o Não raramente o modelo pode ficar complexo,
tornando necessário uma estratégia eficaz para planejar
e representar sua estrutura – técnicas modelagem!
o Devemos lembrar que não modelamos o mundo real,
mas nossa percepção sobre ele.
Modelar é fundamental

Você se lembra do paradigma dos quatros universos?
Real
Conceitual
Representação
Implementação

Há três etapas de modelagem
o Três etapas da modelagem de um BD:
o Modelagem conceitual – Universo conceitual;
o Modelagem lógica – Universo de representação;
o Modelagem física – Universo de implementação.
o Modelar só é necessário quando se agrega valor!
o O principal desafio da modelagem espacial está na
modelagem conceitual;

Técnicas específicas de modelagem conceitual geográfica
o Hoje temos essencialmente duas técnicas para
conceitual:
o OMT-G – Object Modeling Technique for Geographic
Applications;
o UML Geoframe;
o E uma para lógica mais estruturada e integrada:
o ArcInfo UML.
o Ambas baseadas na modelagem UML - Unified
Modeling Language;

Ao modelar...
o Prima-se pela não duplicidade de dados, facilidade de
manutenção, estruturação clara e definida – tudo o que
um conjunto de arquivos não tem...
o Aumenta a clareza do próprio criador do banco sobre a
sua representação do mundo real;
o As técnicas de modelagem tradicionais não atendem
bem os desafios da modelagem de um BDG;
o O paradigma relacional impõe limites a modelagem de
BDG!

Desafios
o Entender bem a demanda – “se você não tem a
pergunta, qualquer resposta serve”
o Dominar o processo de modelagem;
o Forte integração com TI;
o O modelo é vivo, pois a demanda se altera;
o A estrutura de camadas do GIS não é a estrutura
relacional do banco de dados!

Exemplos de modelos e literatura
o ArcGIS Pipeline Data Model (APDM): http://apdm.net
o Especificação Técnica para Estruturação de Dados
Geoespaciais Vetoriais (EDGV):
http://www.concar.gov.br
o Especificação Técnica para Aquisição de Dados
Geoespaciais Vetoriais (ADGV):
http://www.geoportal.eb.mil.br/
o Livro Banco de Dados Geográficos - Capítulo 3: http://
www.dpi.inpe.br/livros/bdados/capitulos.html

Compartilhar é preciso!

Qual a diferença entre ter o dado, mas não ter acesso, e
não ter o dado?
o Mais usual reaproveitar um dado do que gerá-lo;
o É missão de muitos setores público fomentar a
sociedade com dados e outros insumos;
o Compartilhar dados com o grande público ou dentro de
uma organização pode ser um desafio:
o Tecnologias diferentes;
o Demandas diferentes;
o Habilidades diferentes com as ferramentas;
o Entre outros...

Compartilhar hoje passa pela rede de computadores
o Não é possível imaginar compartilhamento de dados
sem Internet e Intranet;
o Deseja-se que esse compartilhamento ocorra:
o Sem dependência de plataforma específica de software;
o Forte acessibilidade;
o Uso de tecnologias de computação em nuvem;
o De forma padronizada e bem documentada;
o Maior volume de fontes e usuários integrados;
o Segurança e robustez.

Padrões definidos pelo e-PING (Padrões de Interoperabilidade de
Governo Eletrônico) do Open Geospatial Consortium (OGC)
- CSW – Para catálogo de metadados
- GML - padrões de dados gegráficos para intercâmbio entre estações
de trabalho
- WCS – Web Coverage Service para o acesso a informações
georreferenciadas que possuem valores em todo o espaço considerado,
sem fronteiras bem definidas (geo-campos)
- WFS – Web Feature Service especificação OGC que define a interface
de um serviço que permite acessar e manipular dados geográficos
codificados em GML na Internet (HTTP)
- WMS – Web Map Service: para disponibilização de mapas (dados
geográficos editados) ou imagens na Internet (HTTP)

Hoje podem estar na nuvem
o Os dados e metadados – repositórios online
o Os processamentos – serviços de geoprocessamento
o O software – GISWeb
o Ou seja, só o próprio usuário não está na nuvem...

Qualidade de dados geográfico

qualidade
qua.li.da.de
sf (lat qualitate) 1 Atributo, condição natural, propriedade
pela qual algo ou alguém se individualiza, distinguindo-se
dos demais; maneira de ser, essência, natureza. 2
Excelência, virtude, talento. 3 Caráter, índole,
temperamento. 4 Grau de perfeição, de precisão, de
conformidade a um certo padrão: Artigo de primeira
qualidade. Trabalho de qualidade inferior. (...)
Segundo o dicionário Michaelis...

Definição sucinta:
Atender às expectativas

Qualidade
o É subjetiva – do indivíduo;
o Sua definição muda com o tempo;
o Possui um escopo amplo e geralmente difícil de
mapear;
o Não é simples de avaliar – é difícil monitorar;
o Para se manter requer desprendimento de recursos,
principalmente tempo;

Qualidade
o “a totalidade das características de uma entidade que
refletem a sua capacidade de satisfazer necessidades
explícitas e implícitas” (ISO 8402)
o “A qualidade não é uma característica intrínseca de um
produto, mas está relacionado a uma percepção geral
de satisfação do usuário. Qualidade é um resultado
que é observada quando se utiliza o produto”. (livro
Spatial Data Quality; Shi, Peter e Goodchild)

O que é necessário para avaliar a qualidade do dado?
o Definir sua expectativa – seja você produtor ou
consumidor do dado;
o Definir métricas de avaliação;
o Definir o(s) momento(s) de avaliação da qualidade;
o Medir apenas não basta, há de se monitorar!

Mas por que avaliar a qualidade do dado?
A pergunta está errada ou pelo menos foge do problema
principal que gera toda a discussão desse curso!
A pergunta mais assertiva seria:
Mas por que avaliar a qualidade da informação?

o Dado é um símbolo ou imagem.
Ele é por si ausente de significado:
esse texto é um exemplo de dado;
o Informação é como o dado é
interpretado pelo indivíduo, um
mesmo dado pode resultar a
vários significados a pessoas
diferentes.
Antes de responder a pergunta anterior, vamos a essa:
Qual a diferença entre dado e informação? (em nosso contexto)
Хорошие студенты
утром!
001010110101110
011011100100111
010101
o O conceito de informação está intimamente ligado às noções
de restrição, comunicação, controle, dados, forma, instrução,
conhecimento, significado, estímulo, padrão, percepção e
representação de conhecimento.

Voltando a pergunta:
Mas por que avaliar a qualidade da informação?
o Hoje a informação é um dos principais ativos das
organizações – Era da Informação;
o Informações são usadas para tomar decisões –
qualidade ruim, decisão pode ser equivocada;
o Informação de qualidade é informação confiável –
informação não confiável não possui valor;
o A informação estrutura o conhecimento – informação
ruim, conhecimento mal estruturado.

E o que há de especial no controle de qualidade de dados espaciais?
O que faz o controle de dados geográficos se
diferenciar do controle dos dados não-
geográficos?

Acidente em São Paulo por problema no levantamento
topográfico, um duto da Petrobras foi perfurado numa
construção de rodovia em 2001 – apuração indicava a
inferência incorreta do datum utilizado.

O dado geográfico é em geral
mais complexo, sua
componente espacial trás
conceitos de cartografia,
acurácias, formatos, métodos e
tecnologias próprias.
Mapa com dados geográficos
O que faz o controle de dados geográficos se diferenciar do controle dos
dados não-geográficos?

Lembra?
Todo o dado geográfico possui as componentes:
<X;A;T>
X: Diz respeito ao onde (posições).
A: Diz respeito ao o que estamos posicionando (atributos).
T: Diz respeito ao quando o onde e o que foram medidos.
>> Todas essas componentes podem ter a qualidade
avaliada.

Dados Geográfico
Sobre o que trabalhamos
o Geralmente 2D ou limitado
na questão 3D e 4D;
o Sempre discreto;
o Representação simples de
apenas algumas inter-
relações;
o As medições são restritas,
com nível de acurácia e
amostragem finita. Às vezes
dependente do observador;
o O processo de construção
do dado geográfico pode
ser longo e complexo.
Mundo Real
Onde medimos o dado
o É 3D, ou pode ser entendido
até como 4D;
o Muitas vezes contínuo;
o Todos os elementos são
inter-relacionados e
complexos;
o Cada elemento possui
grande números de visões e
interpretações;
o Fortemente dinâmico.

Desafios da gestão da qualidade dos dados geográficos
o A necessidade do seu público alvo é dinâmico;
o A tecnologia é dinâmica;
o Cada alteração no dado precisa ser monitorada;
o Carência de mão-de-obra especializada;
o Criar uma estrutura de trabalho propícia;
o As fontes alteram a qualidade do dado provido;
o Sensibilização dos gestores da necessidade deste controle.

Como avaliar a qualidade?
o É preciso mensurar – mesmo estando envolvido em um
processo de percepção do usuário;
o Deve ser centrado no usuário, a percepção é dele;
o A avaliação precisa ser documentada e disponibilizada
aos agentes pertinentes.

Problemas em avaliar a qualidade
o Padronizar a metodologia de avaliação, porém cada
grupo de dados possui suas características próprias;
o Quais critérios avaliar? Seria possível dividir os
problemas de qualidade em grupos?
o É importante que várias fontes de dados adotem a
mesma avaliação de qualidade;
o Não basta avaliar a qualidade, é preciso gerí-la.

Sistema de gestão de qualidade
o Todas as partes envolvidas no ciclo de vida do dado
estão envolvidas também no padrão de qualidade;
o Há preocupação em se manter níveis de qualidade –
monitoramento contínuo;
o Define-se responsabilidades, interfaces, principais
procedimentos e processos para se manter os objetivos
sobre a qualidade segundo a política de qualidade da
organização.

Padrões de controle de qualidade de dados geográficos
o Nas últimas três décadas houveram iniciativas de grupos
locais, nacionais e internacionais;
o O esforço não se resume ao padrão apenas, mas as
definições, agrupamentos e implicações da qualidade sobre
dados geográficos;
o Conclusão que está clara hoje: cada instituição precisa do seu
controle de qualidade de acordo com suas necessidades;
o Todavia esses controles podem estar alicerçados em um
conjunto comum de conceitos, termos e documentação.

Então é cada um determinando como realizar o seu controle?
o O controle está ligado diretamente ao conjunto de dados
geográficos adotados – controle de dados ambientais é
diferente de um cadastro urbano.
o O controle está atrelado à expectativa dos seus usuários;
o A visão sobre o mundo real é particular: dados geográficos
coletados por diferentes entidades geram visões diferentes
sobre a mesma entidade do mundo real;
o Não é possível criar um controle comum a todas as
demandas possíveis de um usuário qualquer – infinidade de
possibilidades.

Não quer dizer que não possa haver direcionamentos
o Há padrões sobre qualidade de dados geográficos,
porém eles não se prendem ao controle em si;
o Esses padrões agrupam os elementos de qualidade que
se pode buscar em um dado geográfico – por exemplo,
todo o dado geográfico tem uma precisão posicional;
o Os padrões também definem princípios, modelos de
registro da qualidade ou mesmo como levantá-los.

Padrões ISO
o A ISO (International Organization for Standardization) já
possui diversos padrões que abordam questões sobre dados
geográficos e as Geotecnologias;
o Hoje os padrões ISO sobre qualidade de dados geográficos
são os mais utilizados em diversos países – o Brasil está no
mesmo caminho;
o Na prática eles geralmente são ajustados a cada realidade
institucional – as normas prevêem isso;

Padrões ISO sobre qualidade de dados geográficos
o ISO 19113:2002 – Geographic information - Quality principles
o Define conceitos básicos e os elementos e sub-elementos de qualidade
de dados geográficos;
o Possui normatizações para relatórios de qualidade.
o ISO 19114:2003 – Geographic information - Quality
evaluation procedures
o Possui métodos e ensaios para medição da qualidade.
o ISO 19115:2003 – Geographic information – Metadata
o Definições de metadados para dados geográficos.

Padrão ISO 19113:2002 – Elementos e Sub-Elementos de Qualidade
o Completude
o Comissão
o Omissão
o Consistência Lógica
o Consistência Conceitual
o Consistência de Domínio
o Consistência de Formato
o Consistência Topológica
o Acurácia Posicional
o Acurácia Absoluta ou Externa
o Acurácia Relativa ou Interna
o Acurária da Grade de Coordenadas
o Acurácia Temporal
o Acurácia das Medidas de Tempo
o Consistência Temporal
o Validade Temporal
o Acurácia Temática
o Corretude de Classificação
o Corretude de Atributos Não-Quantitativos
o Acurácia de Atributos Quantitativos

Padrões ISO 19114:2003 – Como mensurar a qualidade
o Métodos de medições diretos e indiretos;
o Processos de avaliação da qualidade;
o Relatório e registro;
o Métodos para avaliação geral da qualidade.

Exemplo I
o Data quality scope: Todos os limites municipais brasileiros;
o Element: Consistência Lógica;
o Subelement: Consistência Topológica;
o Data quality measure: Números de feições com erros
topológicos;
o Data quality evaluation procedure: Para cada feição, avaliar
se a geometria da mesma sobrepõe ou apresenta espaços
vazios com outras feições;
o Data quality result: 16;
o Data quality value type: número;
o Data quality value unit: Inconsistências topológicas;
o Data quality date: 14/01/2012.

Exemplo II
o Data quality scope: Todas as construções classificadas como
residências no Município do Rio de Janeiro;
o Element: Completude;
o Subelement: Omissão;
o Data quality measure: Números de residências ausentes na
base de dados segundo o cadastro oficial;
o Data quality evaluation procedure: Comparação do
número de registros da base de dados com o cadastro oficial
de IPTU do município;
o Data quality result: 5,8;
o Data quality value type: percentual;
o Data quality value unit: por cento;
o Data quality date: 22/03/2011.

Dilema do produtor e usuário dos dados
Fonte - ISO 19113:2002

Padrões ISO 19115:2003 – Metadados

Outros padrões sobre qualidade
o Geralmente são antecedentes à ISO ou são derivadas da ISO
– hoje a ISO é amplamente utilizada;
o Outros padrões de nota foram desenvolvidos pelo:
o Federal Geographic Data Committee (USA)
o European Standardisation Committee.
o Geralmente esses outros padrões se centram na questão dos
metadados;
o Em geral esses outros padrões caminham para aderência à
ISO.
o Há padrões de empresas ou instituições públicas – ainda
poucos!

Infraestrutura de Dados
Espaciais

O que é Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE)?
o Conjunto de tecnologias, políticas e arranjos institucionais que
facilitam a disponibilidade e o acesso aos dados espaciais” (GSDI
Cookbook)
o Componentes de uma IDE: Pessoas, Dados, Institucional,
Tecnologias e Normas e Padrões;
o O foco sai especificamente do dado e vai a usabilidade do dado
por instituições e pessoas.
o Dica de livro: A Multi-View Framework to Assess Spatial Data
Infrastructures - http
://www.csdila.unimelb.edu.au/publication/books/mvfasdi.html

Benefícios
o Aumento da gestão da geoinformação! (e tudo mais que isso
acarreta)

Desafios
o Integração transdisciplinar;
o Avaliações e integrações não triviais;
o Multifacetada;
o Alvo móvel;
o Dualidade entre especificidade e generalidade;
o Visão dominante e múltiplas realidades;
o Objetividade e pluralidade.

Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE)
Quando uma organização – comumente país – possui diversas
frentes de produção e consumo de dados geográficos e toma
para si a meta de centralização no armazenamento e
disponibilização destes dados, caminha-se para uma IDE.
O termo Infraestrutura de Dados Espaciais é usado
frequentemente para denotar um conjunto básico de
tecnologias, políticas e arranjos institucionais que facilitam a
disponibilidade e o acesso a dados espaciais.
Nas últimas décadas, diversos países instituíram suas IDE’s. No
Brasil e Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE) foi
instituída em 2008.

Evolução das IDE’s no mundo
Fonte: Plano de Ação da INDE (CONCAR, 2010)

Níveis e exemplos de IDE
o IDE mundial: Global Geospatial Information Management
das Nações Unidas (UN-GGIM);
o IDE regional: Comité Permanente para la Infraestructura de
Datos Geoespaciales de las Américas (CP-IDEA);
o IDE nacional: Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais
(Brasil), Canadian Spatial Data Infrastructure (Canadá),
National Spatial Data Infrastructure (EUA), Jamaican National
Spatial Data Infrastructure (Jamaica), Infraestructura de Datos
Espaciales del Perú (Peru), Infraestructura de Datos Espaciales
(México)
o IDE local: Infraestructura de Datos Espaciales de la provincia
de Santa Fe (Distrito de Santa Fé, Argentina)

Obrigado
José Augusto Sapienza Ramos
sapienza@labgis.uerj.br

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