Tag cartografia

A projeção UTM (Universal Transverse Mercator) é muito utilizada para todos os tipos de cartografia.

Ela nem sempre se aplica a todos os casos e deveria ser menos utilizada em algumas aplicações, mas com toda certeza é bastante comum no Brasil e no mundo.

Uma das características marcantes desta projeção, é que ela não é uma projeção única. São 60 zonas com parâmetros diferentes, para cada local do planeta, dividido a cada 6 graus de longitude.

Vou ensinar algumas mágicas utilizando princípios simples para se descobrir maiores informações, necessárias quando estamos trabalhando com essas zonas.

Zona UTM > Meridiano Central

O meridiano central de uma zona UTM é o local que possui a menor distorção da projeção.

Podemos calculá-lo, seguindo a fórmula:

MC = (6 * Z) - 183

Veja o exemplo:

MC = (22 * 6) - 183
MC = 132 - 183
MC = -51

Um outro exemplo, com a zona 30:

MC = (30 * 6) - 183
MC = 180 - 183
MC = -3

Para encontrar os limites de uma zona UTM, adicione 3 graus para o limite oeste e subtraia 3 graus para o limite leste.

MC = -51
Limite Leste = -51 - 3
Limite Leste = -54
Limite Oeste = -51 + 3
Limite Oeste = -48

Longitude > Meridiano Central

Este cálculo é importante: baseado no valor X (ou longitude), você consegue descobrir qual é o meridiano central da zona daquela coordenada.

# nota a divisão de longitude por 6 deve considerar apenas valores inteiros
MC = (6 * int(longitude/6)) + 3
MC = (6 * (-48/6)) + 3
MC = (6 * -8) + 3
MC = -45

Meridiano Central > Zona UTM

Com este cálculo, você informa o meridiano central e descobre qual zona UTM ele está inserido.

UTMZ = 30 - absoluto(int(MC/6))
UTMZ = 30 - absoluto(int(-45/6))
UTMZ = 30 - absoluto(int(-7.5))
UTMZ = 23

São três continhas fáceis de serem realizadas, que ajudam muito na hora de trabalhar com UTM.

Na semana passada (ou retrasada) o Mapbox lançou um novo aplicativo interessante: o Cartogram. Ele a princípio, mais parece um brinquedo do que uma ferramenta na realidade e seu propósito é bem simples:

O usuário (você), faz o upload de uma imagem no aplicativo Cartogram e o mesmo calcula e monta um mapa usando as cores das imagens, automaticamente.

Além disso, você pode escolher alguns pontos na imagem original, para selecionar como input para as cores do mapa.

Veja alguns exemplos que gerei:

Este exemplo foi gerado com um imagem feita pelo Prisma do meu cachorro.

O segundo exemplo foi gerado com a “Imagem do Dia” da NASA (disponível aqui).

Apesar de ser um aplicativo simples, é bastante útil, principamente se você já usa o Mapbox. Quando você está logado, ele permite que você salve o estilo diretamnte na sua biblioteca de estilos na conta principal, podendo ser utilizado em outros mapas.

O avanço da tecnologia da informação nos últimos 20 anos proporcionou grande impacto na vida dos profissionais na área da cartografia. A cartografia digital, com a evolução dos softwares e equipamentos de coleta de dados transformaram todo processo de produção cartográfica, tornando-o mais rápido e eficiente.
Com tanta facilidade e acesso a estas novas tecnologias, os produtos gerados nas diversas esferas e pelos diversos profissionais constituem uma enorme fonte de informação. Mas, mesmo com tanta informação gerada, não conseguimos encontrar com facilidade aquele base cartográfica específica de hidrografia ou sistema de transportes. E quando encontramos, muitos arquivos estão sem informações essenciais (fonte do levantamento, método utilizado, etc…) e outros apresentam tabela de atributo sem nenhuma informação correta ou estruturada. Para normalizar e organizar esta situação, a implantação da INDE (Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais) torna-se essencial para melhor gestão das informações geográficas existentes no Brasil.
######O que é a INDE?
A INDE é o “conjunto integrado de tecnologias; políticas; mecanismos e procedimentos de coordenação e monitoramento; padrões e acordos, necessário para facilitar e ordenar a geração, o armazenamento, o acesso, o compartilhamento, a disseminação e o uso dos dados geoespaciais de origem federal, estadual, distrital e municipal.” Tem como principais objetivos:

1. promover o adequado ordenamento na geração, armazenamento, acesso, compartilhamento, disseminação e uso dos dados geoespaciais;
2. promover a utilização, na produção dos dados geoespaciais pelos órgãos públicos das esferas federal, estadual, distrital e municipal, dos padrões e normas homologados pela Comissão Nacional de Cartografia – CONCAR; e
3. evitar a duplicidade de ações e o desperdício de recursos na obtenção de dados geoespaciais, por meio da divulgação da documentação (metadados) dos dados disponíveis nas entidades e nos órgãos públicos das esferas federal, estadual, distrital e municipal.

Um desafio grande da INDE está na utilização dos padrões e normas homologados pelo CONCAR nos órgãos públicos, principalmente naqueles onde não há setores ou profissionais capacitados para gestão de dados geográficos. Atualmente, o Exército Brasileiro, a partir da DSG (Diretoria de Serviço Geográfico) tem o encargo de elaborar Normas Técnicas para o Sistema Cartográfico Nacional no que concerne às séries de cartas gerais das escalas de 1:250.000 e maiores (Decreto-Lei 243, de 28/02/1967, Art. 15, §1º, item 2.). As normas elaboradas estão disponibilizadas no portal do portal do exército (http://www.geoportal.eb.mil.br/index.php/inde2), caso você ainda não conheça segue descrição:

ET-EDGV – Especificação Técnica para Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais (define um modelo conceitual);

ET-ADGV – Especificação Técnica para a Aquisição de Dados Geoespaciais Vetoriais (define regras de aquisição da geometria dos dados);

ET-PCDG – Especificação Técnica de Produtos de Conjuntos de Dados Geoespaciais (define os padrões dos produtos vetoriais e matriciais);

ET-RDG – Especificação para a Representação de Dados Geoespaciais (garante a consistência na representação das classes de objetos);

ET-CQDG – Especificação Técnica para o Controle de Qualidade dos Produtos de Conjuntos de Dados Geoespaciais (define os procedimentos para o controle de qualidade dos produtos);`

Caso você utilize QGIS na produção de dados cartográficos, instale o plugin DSG Tools para utilizar funcionalidades de banco de dados (criar base dados no modelo da INDE) e camadas wms, com imagens de satélite rapideye e landsat e camadas de cartas topográficas, tudo disponibilizado pelo exército.

Na próxima postagem iremos demonstrar como produzir dados vetoriais a partir do modelo da EDGV, utilizando um banco de dados spatialite criado pelo DSG Tools.

Maiores informações sobre assunto você econtra aqui:

http://www.inde.gov.br/
http://www.geoportal.eb.mil.br/index.php/inde2

Boa noite pessoal!

Hoje vamos falar um pouco sobre a metodologia da SIGMA referente a cartografia de larga escala.

Bem, a definição de larga escala pode variar de projeto para projeto, mas geralmente estamos falando de áreas com milhares de objetos geográficos (ou feições) em uma escala de até 1:10.000.

Vou comentar primeiramente da nossa experiência e logo depois irei comentar das ferramentas que desenvolvemos para auxiliar os analistas de geoprocessamento e a gerência a ter uma visão completa do projeto.

Nossa experiência

A SIGMA Geosistemas já executou diversos projetos que podem ser considerados como cartografia de larga escala. Em uma conta rápida, estimo aproximadamente entre 60 e 70 mil km2 mapeados, utilizando apenas tecnologias livres, distribuídos entre os diversos projetos executados.

Uma breve descrição sobre nosso stack tecnológico:

• PostgreSQL + PostGIS;
• pgpool;
• QGIS (diversas versões);
• cartobash;
• X9 (monitor de progresso);

O PostgreSQL com o PostGIS, é sem dúvida, o banco de dados geoespacial mais capaz do mercado. Ele é nossa principal arma para este tipo de projeto, pois é um banco de dados:

1. Robusto;
2. Cheio de funcionalidades importantes para análise espacial;
3. Permite centenas de conexões simultâneas, sem problemas;
4. Fácil de configurar e manter;

Junto ao PostgreSQL, para ajudar a manter estas centenas de conexões simultâneas (cada usuário pode abrir mais de uma conexão ao banco), usamos o pgpool. Ele é responsável por criar um pool de conexões, sem termos a necessidade de recriamos cada conexão a todo momento. Isto nos traz robustez e aumenta o desempenho.

Em cima disto tudo, a estrela: QGIS, de preferência uma versão recente.

O cartobash e o X9 são ferramentas abertas que a SIGMA desenvolveu para auxiliar nesta tarefa.

O cartobash é uma ferramenta escrita basicamente em shell script, que automatiza diversas partes da construção de novos bancos de dados, configuração de logging, backups e issues.

Além disso, o cartobash gerencia versões padrões de projetos QGIS, permitindo que cada analista gere seu arquivo de projeto, insira rapidamente sua senha e configure as diversas camadas daquele projeto.

O X9 é um experimento escrito em Python e Django para ajudar a monitorar o que está sendo feito pelos analistas, em tempo real.

Ele consulta a base de dados e a base de logs, para determinar qual é o total de edições realizadas naquele dia, qual é a porcentagem de progresso do projeto, entre outras métricas interessantes.

Descrita as ferramentas, passamos para a metodologia!

Metodologia

Em temos gerais, passamos pelas seguintes etapas:

1. Definição da abrangência geográfica do projeto;
2. Definição do modelo de dados;
3. Construção do banco de dados com o cartobash;
4. Setup de logging, issues, áreas de trabalho e funcionalidades de validação automatizadas;
5. Construção do projeto padrão QGIS;
6. Delegação de permissão para os analistas;
7. Mãos a obra!isto

Para o início de todos os projetos, o primeiro passo é determinar seu modelo de dados e sua abrangência geográfica.

De posse dessas informações, já saberemos o quão complexo será a construção e digitalização dessa base de dados.

Neste ponto, com o modelo de dados principal, tabelas relacionados (ou auxiliares) prontas, configuramos o logging, issues e áreas de trabalho.
isto
Esta etapa é (e deve ser) automatizada. Tudo isto é feito pelo cartobash. Dividimos o projeto em sub-áreas, utilizando algumas funcionalidades do PostGIS e delegamos as mesmas para os analistas.

As issues também são configuradas nesta etapa. As issues ou não-conformidades são dados geográficos que podem ser utilizados pelos analistas e revisores, para marcar áreas que não estejam de acordo com o padrão de qualidade esperado.

Dependendo do tipo de projeto, configuramos as isto validações automatizadas, como regras topológicas, executadas a cada minuto, podendo ser visualizadas pelos analistas em tempo real.

UFA! O cartobash nos ajuda até aí, então é bem fácil de realizar isso tudo. Basta rodar um comando bash e correr para o abraço.

A parte complicada, é construção do projeto do QGIS. O QGIS permite a construção de formulários customizados, com regras avançadas de relacionamento entre tabelas.

Por exemplo, um tipo de feição possui um campo chamado CLASSE, que só pode ter um dos valores: A, B ou C. Usando as ferramentas do QGIS permitem que você configure e limite as opções do analista, apenas a estas três.

Este é um exemplo simples, mas a partir desta configuração, o projeto padrão é disseminado entre os analistas, que inserem seu próprio usuário e senha do banco de dados.

A partir deste momento, devemos por a mão na massa.

Divisão em sub-áreas

Existe um desafio complexo ao trabalhar com projetos massivos como os que trabalhamos. A sensação de progresso experimentada pelos analistas é bastante pequena, quando não delegamos áreas menores para seus trabalhos.

Caso eles tenham liberdade para escolher as áreas de trabalho, sem uma limitação menor, a sensação de avanço do trabalho é pequena e acabam se desmotivando.

O segredo que permitiu aumentar a produtividade e aumentar a sensação de progresso entre os colaboradores foi a divisão do projeto em áreas menores, assinalando as mesmas a cada analista.

Apesar de funcionar, pode trazer alguns problemas, como a eventual correção de divergências entre as grades, mas em nossa experiência, essas correções são pequenas – fazendo esta estratégia valer a pena.

Conclusão

Neste post tentamos trazer para vocês um pouco nossa experiência com projetos de cartografia de larga escala.

Qual é a sua experiência? Comente conosco!

E você? tem algum projeto de cartografia de larga escala e precisa de ajuda? Conte conosco.

Um abraço!

Mal chegou a versão 2.6 do QGIS, já lançaram a versão 2.8 e um ou dois dias depois a 2.8.1 – codename Vienna (Wien, em alemão)! Este lançamento, muito rápido da versão 2.8.1 se deu porque foi descoberto um bug sério no Composer, rapidamente identificado e corrigido, que impedia o usuário de trocar as fontes de textos.

Porque tantas versões? Bem, para começo de conversa, a versão 2.8 é um marco nos lançamentos do QGIS, pois ela representa um versão LTR (Long Term Release) que terá correções de bugs durante um ano, garantidas.

Isso é importante para organizações, como a nossa devido as velocidade das mudanças que o mundo do software livre consegue imprimir em seus lançamentos. Isto significa que podemos contar que a versão 2.8.1 irá funcionar, sem alterações, apenas com correções de bugs, durante no mínimo, 1 ano completo.

A versão 2.6, trouxe avanços muito importantes para a ferramenta, como pode ser visto no changelog. Funcionalidades como:

• Novos Widgets de edição;
• Criação de campos virtuais (com a calculadora de campo);
• Novas expressões para calculadora de campo;
• Melhorias na legenda;
• Possibilidade de desligar um ou mais itens classificados de uma camada (ah, quero ver apenas os rios classificados como > 10m), sem a necessidade de aplicar um filtro;
• Diversas melhorias no Composer para construção de layouts e mapas finais;

Mas não podemos parar por aí, pois estamos entrando na era do LTR. As melhorias da 2.8.1, são ainda melhores, como:

• Expressões diretamenta na tabela de atributos (basicamente como no Excel);
• Framework de integração contínua e testes automatizados (através desta funcionalidade, que não aparece para o usuário, o time do QGIS consegue verificar com antecedência, se algum bug está aparecendo ou se alguma funcionalidade está se comportando de forma estranha);
• Melhorias na caixa de medição;
• Prefixos para camadas com join;
• Criação de layers temporários em memória;
• Integração de novas ferramentas de digitalização, antes só possível através de plugins;
• Uso de predicados espaciais para consultas de localização;
• Suporte ao Qt5 (Qt5 é a biblioteca responsável pelas telas e outras coisitas más do QGIS);

Oficialmente, a SIGMA, passará a utilizar o QGIS 2.8.1 em todos os seus ambientes, pelos motivos já expostos acima:

• Mais bugs corrigidos;
• Mais funcionalidades;
• Long Term Release;

Sugiro aos usuários que façam o upgrade. O QGIS fica melhor a cada versão, se mostrando um projeto robusto e que não irá sair de cena tão cedo, como os competidores esperam.

Fica aí a dica.

Abraços