Revista Brasileira de Cartografia

RBC - Revista Brasileira de Cartografia Brasilian Journal of Cartography no 53, dezembro 2001 / no 53, December 2001CARACTERIZAÇÃO DE ESTREMAS NO ESPAÇO GEOMÉTRICO:FUNDAMENTOS JURÍDICOS E GEODÉSICOSCarlito V. de MoraesUMA ABORDAGEM SEMI-AUTOMÁTICA PARA EXTRAÇÃO DE FEIÇÕESCARTOGRÁFICASHelien E. R. Gato, Nilton N. Imai, Antonio M. G. TommaselliNEW THEORETICAL RESEARCH TRENDS IN CARTOGRAPHYRobert S. Sluter Jr.ESTAÇÃO DE MARÉS TERRESTRES DA UFPR - HISTÓRICO,MANUTENÇÃO E ESTÁGIO ATUAL DE DESENVOLVIMENTOSílvia H. S. Schwab, Camil Gemael, Eno D. Saatkamp, Guilherme B. BlitzkowSISTEMA ESPECIALISTA PARA GERAÇÃO DE MAPAS TEMÁTICOSClaudia R. SluterUM ALGORITMO DE OTIMIZAÇÃO GLOBAL PARA A EXTRAÇÃO DERODOVIAS EM IMAGENS DIGITAISAluir P. Dal Poz, Peggy AgourisCADASTRO E REGISTRO DE IMÓVEIS EM ÁREAS RURAIS EURBANAS: A LEI 10.267/2001 E EXPERIÊNCIAS NOS MUNICÍPIOS DESÂO PAULO E SANTO ANDRÉAndrea F. T. CarneiroMAPEAMENTO DE RUAS COM UM SISTEMA MÓVEL DE MAPEAMENTODIGITALJoão F. C. da Silva, Paulo de O. Camargo, Marcos C. Guardia, Mário L. L. Reiss, Rodrigo A. da C. Silva,Rodrigo B. de A. Gallis, Ronaldo A. de OliveiraANÁLISE DE DESLOCAMENTO EM UMA MINA A CÉU ABERTOPatrício A. Aguirre, Camil GemaelSIG NO PLANEJAMENTO DE TRILHAS NO PARQUE ESTADUAL DECAMPOS DO JORDÃOMônica M. S. DecaniniCARTA DE POTENCIAL À EROSÃO LAMINAR DA PARTE SUPERIOR DABACIA DO CÓRREGO DO MONJOLINHO (SÃO CARLOS,SP)Reinaldo Lorandi, Flávio Takemoto, Nemésio N. B. Salvador, Fabio E. Torresan

CARACTERIZAÇÃO DE ESTREMAS NO ESPAÇO GEOMÉTRICO: FUNDAMENTOS JURÍDICOS E GEODÉSICOS Carlito Vieira de Moraes Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico SEPN 507, Bloco “B” Ed. Sede CNPq 70750-901 Brasília, DF Brasil [email protected] RESUMO O objetivo deste trabalho é analisar sucintamente os fundamentos jurídicos e geodésicos da caracterização deestremas no espaço geométrico. Dos fundamentos jurídicos analisa-se o princípio da especialidade do registroimobiliário. A este princípio, além dos aspectos estritamente jurídicos, é também requisito à individualizaçãoobrigatória do prédio os dados geográficos que determinam univocamente o espaço terrestre por ele ocupado. Dosfundamentos geodésicos são agrupados os sistemas de coordenadas geodésicas para as mensurações terrestres, dentre osquais se destacam o sistema de coordenadas polares astronômicas topocêntricas no qual as observações geodésicas sãoobtidas mediante os instrumentos de mensuração (e.g., os taquímetros) e o sistema de coordenadas polares elipsóidicaspor ser o procedimento pelo qual os limites fundiários dos prédios são descritos. Desenvolve-se o procedimentomatemático que calcula a superfície de polígonos quaisquer sobre o elipsóide em função das coordenadas geográficaselipsóidicas. As medidas de qualidade de rede geodésica são agrupadas. Propõem-se uma estrutura atualizada àmatrícula imobiliária, em que as quantidades geodésicas e estatísticas interpretadoras do princípio da especialidade sãocontempladas, e complementos à norma jurídica pertinente, i.e., ao art. 225 da Lei n. 6015/1973 (Lei de RegistrosPúblicos). Apóia-se na tese segundo a qual a concepção aprimorada do modelo geodésico para a caracterização deestremas no espaço geométrico, de modo que resulte limites fundiários de iure o mais próximo dos limites fundiários defacto, requerendo a intersecção dos princípios contidos no Direito Imobiliário com os princípios contidos na Geodésia. ABSTRACT The purpose of this study is to analyse succintly the juridical and geodetic concepts of the characterization ofcorners in geometric space. From the juridical basis, the speciality principle of the real (praedial) property right isanalysed. This principle embraces both juridical aspects strictly and requisite for the obligatory individualization of realproperty by means of geographic data that determine having one meaning only the terrestrial space which by he himselfoccupied. From the geodetic basis, the systems of coordinates for the terrestrial geodetic measurements are synthetized.Two distinct systems are selected as appropriate models. The first is the polar astronomical topocentric system ofcoordinates in which are collected the geodetic observations by means of measuring instruments (e.g., tachymeter). Thesecond is the polar ellipsoidal system of coordinates in which are described boundaries. The mathematical method todetermine the surface of the any polygons on the ellipsoid as function of the ellipsoidal geographic coordinates ispresented. The quality measures of geodetic networks are listed. A refined structure for the real property registration inwhich geodetic and statistic quantities are necessary for the speciality principle interpretation and the complements for thepertinent juridical norm, i.e., the article 225 of the Brazilian federal Law n. 6015/1973 (Lei de Registros Públicos) areproposed. It is supported in the thesis that the refined conception of the geodetic model for the characterization of cornersin the geometric space so that the boundaries de iure place approximately the boundaries de facto must be the intersectionbetween the principles contained in the real (praedial) property right and principles contained in the Geodesy.Palavras-chave: estremas, caracterização de estremas, princípio da especialidade, matrícula imobiliária, coordenadas polares elipsóidicas, coordenadas geográficas elipsóidicas, área de polígonos quaisquer no elipsóide, medidas de qualidade de rede geodésica, art. 225 da Lei n. 6015/1973 (Lei de Registros Públicos).Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

1. INTRODUÇÃO iure são os que constam de títulos ou atos constitutivos e aqueles que constam de títulos ou atos declaratórios. O vocábulo estrema provém do latim extremusque possui a acepção de situado no fim, de canto e de Títulos ou atos constitutivos são, e.g., aextremidade. Nos Estados Unidos da América, o vocábulo é escritura de compra e venda e a sentença constitutiva decorner que significa um ponto de mudança da direção do usucapião, e títulos ou atos declaratórios são, e.g., oslimite da propriedade imóvel (BROWN et al., 1995, p. 267). julgados que partilharem imóveis ou os que demarcarem, as escrituras de partilha amigável ou de A origem da delimitação de prédio (do latim demarcação (BATALHA, 1999, p. 381). Os limites depraedium ≡ fundus, que designa toda espécie de bens de facto são aqueles cujas estremas representam, no lugarraiz ou de bens imóveis) por estremas surgiu no Egito, determinado da SFT, o conteúdo do título.na metade do século dezesseis antes da era cristã, ondese empregavam os monumentos de pedra (BENGEL e Através do tempo, os limites têm sidoSIMMERDING, 2000, p. 216). Neste contexto são caracterizados por diferentes modelos. Iniciou-se ausuais os vocábulos prédios, imóveis, bens imóveis, ou caracterização utilizando-se somente entes naturais,bens de raiz, os quais podem ser reconhecidos pela depois as coordenadas de um sistema cartesiano de duasdenominação de terras. dimensões sem georreferenciação geodésica e o emprego também das coordenadas do sistema de Na atualidade, o tema estrema com a projeção UTM (Universal Transverse Mercator)metodologia de sua caracterização é importante porque quando as coordenadas das estremas que compõem osse constitui em um dos suportes do Direito Imobiliário, limites fundiários são obtidas das cartas topográficas.parte da essência do princípio da especialidade doregistro público de imóveis concernente à O aprimoramento da concepção do modeloindividualização obrigatória de propriedade fundiária, geodésico para a caracterização de estremas no espaçopois a certeza dos limites físicos do prédio é dependente geométrico de modo que resulte limites fundiários dedo conteúdo do título de domínio no qual se assentou as iure o mais próximo dos limites fundiários de factoquantidades geodésicas e estatísticas, com as quais se requer a intersecção dos princípios contidos no Direitocaracterizaram as estremas; por isso a linha na Imobiliário com os princípios contidos na Geodésiasuperfície física terrestre (SFT) definida por estremas é (MORAES, 2001, p. 13, 34). Esta concepção dependeo ente geométrico comum, enquanto objeto de de modelagem conforme mostra a Fig. 1.definição, entre o Direito Imobiliário e a Geodésia. Interpretação do Princípio da Especialidade O ponto de divisa materializado por sinal de do Registro Imobiliáriodemarcação que tem a função de mostrar ao detentor dodomínio os limites de seu prédio chama-se estrema. Cada Modelagemprédio enquanto domínio tem o memorial da caracterização deestremas em sua matrícula imobiliária . Na linguagem jurídica, Modelo geodésicoo vocábulo domínio significa “a propriedade ou o direito depropriedade sobre bens imóveis” (SILVA, 2000, p. 289). Resolução Nos trabalhos de perícia judicial em terras, Soluçãoe.g., na ação demarcatória (actio finium regundorum),na ação divisória (actio communi dividundo) e na ação Caracterização de estremas e respectivos memoriaisdiscriminatória, agrimensores e arbitradores recorrem àGeodésia, a fim de que lhe forneça as medidas da SFT, Fig. 1 – Relação entre caracterização de estremas,as quais instruem estas ações. A função do agrimensor Direito Imobiliário e Geodésia.(latim Ager + mensor; ager ≡ grego αγρο′ς = parcela de Os memoriais da caracterização de estremas paraterras marcada por limites geográficos, e mensor que o Direito Imobiliário servem como: elementos integrantes dasignifica aquele que mensura) é agrimensurar Sentença Homologatória de Demarcação (CPC, art. 966)(grego γεοδαιτω~) , e em norma jurídica brasileira pela Corregedoria Geral de Justiça. Esta sentença integra o laudo do agrimensor e o laudo dos arbitradores, nos quais osantiga vem expressa no Decreto n. 1318/1854 que limites de iure entre os prédios foram definidos (e.g.,regulamentou Lei n. 601/1850 (1a lei de terras brasileira), APIAÍ. Comarca. Proc. n. 048/39, fls. 1259 e 1260).e em norma jurídica recente vem expressa no CapítuloVIII do Livro IV da Lei n. 5869/1973 que instituiu o Os arts. 959 a 966 do CPC que dão diretrizesCódigo de Processo Civil (CPC). aos trabalhos periciais do agrimensor e arbitradores e Na concepção jurídica, os limites fundiáriossegundo a espécie são os entes naturais, os entesartificiais, os limites de iure e os limites de facto(THEODORO JÚNIOR, 1999, p. 21). Os entes naturaissão por suas próprias naturezas definidores de limites,e.g., rios, córregos, lagos e linhas de festo. Os entesartificiais são constituídos por linhas cujas estremas sãomaterializadas por metodologia geodésica. Os limites deRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

dos quais estes peritos obtêm orientações às decisões Uma tríade de coordenadas para cada estremanão contemplam critérios de verificação da qualidade de pode ser constituída pela agregação das respectivaslevantamentos geodésicos, pois o desenvolvimentomaior de tais critérios ocorreu após o ano de 1976 altitudes elipsóidicas h 0 e h1 .consoante as publicações na literatura geodésica a queos autores fazem remissão. Em contraste a isto, o art. À caracterização de estremas no espaço225 da Lei n. 6015/1973 determina que os tabeliães, geométrico em atenção ao princípio da especialidadeescrivães e juízes façam com que nas escrituras e autos devem ser propostos:judiciais as partes indiquem, com precisão, oscaracterísticos, confrontações e a localização dos a) a estrutura geral da matriz de dados queimóveis. Estes elementos a serem indicados são consiste de n observações em linhas e de pindispensáveis também para a ação de Registro Torrens variáveis em colunas para a obtenção de(FALCÃO, 1995, p. 116). dados das mensurações geodésicas (JOHNSON e WICHERN, 1998, p. 6 ); A estrema tem as características que a normajurídica atribui, e.g., a característica de ser elemento da linha b) a análise de qualidade dos dados advindosque separará domínios distintos sobre imóveis distintos, mas do ajustamento de observações geodésicasa sua definição na SFT tem as características que a Geodésia pelo método dos mínimos quadrados, deatribui. Na Fig. 2, a estrema P0 é caracterizada pelo par de modo que as estimativas obtidas tornem elementos integrantes da matrículacoordenadas geográficas elipsóidicas (ϕ0 , λ 0 ) e pela imobiliária;altitude elipsóidica h 0 . Strictu sensu, o vocábulo c) os conceitos de confiabilidade interna e externa de redes geodésicas;geográficas (grego γεωγραϕικο′ς) concerne à descrição d) o conceito de sensibilidade de rededa Terra, e o vocábulo elipsóidicas concerne à figura geodésica;elipsóide da Matemática. O uso da frase coordenadasgeográficas elipsóidicas está consignada na literatura e) o assento, na matrícula imobiliária, do nomegeodésica, e.g. TORGE (1991, p. 45), HECK (1995, p. 191), e dos parâmetros do elipsóide de referência;DIN (1995 a, p. 24), WITTE e SCHMIDT (2000, p. 19) eSCHÖDLBAUER (2000, p. 3). f) a descrição dos limites fundiários por coordenadas polares elipsóidicas para a Ao estabelecer um dos limites fundiários que composição de parte da matrículadistinguirá o domínio A do domínio B, exemplificado imobiliária (ver: seção 3.1.2 e o exemplo napela Fig. 2 em que n 0 e n1 designam as respectivas seção 4.1);normais ao elipsóide, são necessários dois pares (ϕ0 , λ 0 ) g) a superfície do prédio calculada em função das coordenadas geográficas elipsóidicas.e (ϕ1 , λ1 ) de coordenadas geográficas elipsóidicas para a normal de P0caracterização do limite fundiário P0 P1 . normal de P1 seção da SFT P0 = (ϕ0 , λ0, h0 ) domínio A domínio B matrícula n. matrícula n. P1 = (ϕ1, λ1, h1 )seção do elipsóide h1 h0 do SGR P0 = (ϕ0, λ 0) P1 = (ϕ1 , λ1) n0 n1 Fig. 2 – Representação de um limite fundiário dos domínios A e B.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

2. REGISTRO IMOBILIÁRIO assento praticado em livro desse ofício para realizar o referido fim” (CARVALHO, 1997, p. 115). A origem do registro imobiliário no Brasilocorreu com o Registro Paroquial que foi instituído pelo O Livro n. 2 do Registro de Imóveis destina-Decreto n. 1318/1854. Seguiram-se o Registro Geral se à matrícula, aos registros e às averbações. Osinstituído pela Lei n. 1237/1864, o Registro Torrens requisitos peculiares da matrícula são o número deinstituído pelo Decreto n. 451-B/1890, a Lei n. ordem e a descrição do imóvel; este último requisito3071/1916 que instituiu o Código Civil Brasileiro constitui o núcleo da matrícula (CARVALHO, 1997, p.(CCB) e a Lei n. 6015/1973 (Lei de Registros Públicos). 340) que define, que caracteriza o imóvel e que constitui a base para o registro dos atos jurídicos, dos atos O registro imobiliário é regido por princípios judiciários e dos demais atos que concernem ao imóvelque exprimem o conjunto de regras para direcionar a (BATALHA, 1999, p. 386). Os registros obedecem àsconduta, dentre os quais o princípio da prioridade, o disposições do art. 167, inciso I; as averbações às do art.princípio da especialidade, o princípio da presunção, o 167, inciso II, e arts. 246 e 247 e a escrituração do livroprincípio da legalidade e o princípio da publicidade. O 2, às do § 1º do art. 176 da Lei n. 6015/1973.detalhamento destes princípios encontram-se naliteratura jurídica que trata o registro (e.g., A averbação é a inserção na matrícula ou noSWENSSON, 1991 e CARVALHO, 1997). registro de ocorrências que, por qualquer modo, os alterem, tais como a correção de erros, a Destaque-se que o princípio da especialidade complementação ou a atualização de informaçãopermite formar o vínculo do Direito Imobiliário à (SWENSSON, 1991, p. 162). Averbam-se os limitesGeodésia, pois tem natureza dúplice em sua concepção. fundiários da Reserva Florestal Legal, e também osA primeira, estritamente jurídica, diz que a inscrição da limites fundiários das florestas e demais formas depropriedade imóvel no registro deve recair sobre um vegetação consideradas de preservação permanenteobjeto precisamente individualizado (CARVALHO, segundo os arts. 2º e 3º da Lei n. 4771/1965 (Código1997, p. 203) e que o registro imobiliário se constitui no Florestal), cujos memoriais da caracterização demodo de aquisição da propriedade imóvel (CCB, art. estremas devem estar à disposição do Oficial de530, I). A segunda é estritamente geodésica, porque Registro.esse princípio só pode ser concretizado pelasmensurações, a fim de que os limites geométricos de cada Livro n. 2 – Registro Geral Ofício de Registroprédio seja tão precisamente descrito, de modo que no de Imóveis de ...lugar seja encontrado (BENGEL e SIMMERDING, Matrícula n. Folha 1 Data ...2000, p. 188). A porção terrestre individualizadaconstitui o objeto do registro no sentido de que como a Imóvel: (memorial da caracterização de estremas e decada imóvel cabe um lugar certo na SFT, a cada imóvel entes naturais)cabe também um lugar certo no registro (CARVALHO,1997, p. 27, 331). Proprietário – ... A tarefa de interpretar este conceito e a tarefa Registro anterior – (título, data e Ofício dede realizá-lo materialmente por demarcação são doagrimensor e dos arbitradores. O juízo de 1º grau Registro de Imóveis)nomeia um perito agrimensor e dois peritos arbitradores(CPC, art. 956). Estes peritos têm a função de identificar Registro 1 – (data e nome do ato)os limites dos imóveis, fixar o marco primordial (CPC,art. 963), fixar as demais estremas nos vértices (CPC, Averbação 2 – (data e nome do ato)arts. 959 e 963), elaborar o laudo de arbitramento (CPC,art. 957), elaborar o laudo e demarcação (CPC, art. 957 Averbação 3 – ...§ único) e protocolar esses laudos. A seguir o juízo de1º grau determina o prazo para a manifestação dos Registro 4 – ...requeridos e lavratura do auto de demarcação (CPC, art.965) e sentença homologatória de demarcação (CPC, MMMart. 966). Fig. 3 – Estrutura do Livro n. 2 do Registro de Imóveis.2.1 LIVROS DE REGISTRO A descrição que abre a matrícula nem sempre Para registrar os atos reconhecidos em lei é a definitiva, podendo conter retificações, mediante assobre a propriedade imobiliária, o art. 173 da Lei n. averbações, de parte ou mesmo de toda a descrição6015/1973 exige a existência de livros. O livro n. 2, (ORLANDI NETO, 1997, p. 12). Neste sentido,chamado Registro Geral (Fig. 3), é aquele que contém o portanto, deverá ser entendido que as estremas de ummemorial da caracterização de estremas e entes naturais imóvel sejam atualizadas através do tempo, considerandodo perímetro do prédio. “O termo registro possui duas as evoluções da ciência que lhes sejam importante.acepções: a primeira, de ofício público, em que se dá apublicidade dos direitos reais; a segunda, do ato ou O art. 225 da Lei n. 6015/1973 traz a significação abrangente do princípio da especialidade do registro público de imóveis. Mister se faz que seja proposta a pormenorização do significado dos termos: característico de imóvel, confrontação de imóvel e localização de imóvel e que esta pormenorização torne conteúdo do art. mencionado, conforme se mostrará na seção 4.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

3. SÍNTESE DA METODOLOGIA ser caracterizados por coordenadas de vários sistemas e se tornarem estremas definidoras de limites fundiários. A obtenção, o registro, a representação e autilização do ente topográfico – objeto de mensuração, Nos quadros 1 e 2, as quantidades d, s, z, Aa ,e.g., os entes que se inserem nas disposições do art. 167 Ag e ς são a distância medida no plano tangente aoda Lei n. 6015/1973 – exigem como sistema deordenação um sistema de referência geodésico cuja topocentro, a geodésica do elipsóide, o ângulo zenitalprincipal característica é a univocidade de determinação (referido à vertical do topocentro), o azimuteque é um dos requisitos do princípio da especialidade. A astronômico, o azimute geodésico e o ângulo zenitalrealização de tal sistema exige pontos demarcados cujas elipsóidico, respectivamente.coordenadas são determinadas com os dados dasmensurações geodésicas e representadas em um sistema 3.1.1 Sistema de Coordenadas Polares Astronômicasde coordenadas definido matematicamente. Topocêntricas3.1 SISTEMAS DE COORDENADAS O sistema de coordenadas polares astronômicas topocêntricas (PAT), definido em associação com o A posição de um ponto definida sistema de coordenadas cartesianas topocêntricas (CAT), égeodesicamente se constitui na realidade física como caracterizado pelas coordenadas polares obtidas nopontos do espaço euclidiano de três dimensões da topocentro P0 após a materialização da vertical (direção dorealidade abstrata da Matemática, i.e., cada ponto é vetor intensidade da gravidade g) pelo instrumento decaracterizado pela tríade composta pelas coordenadas mensuração (e.g., taquímetro): a distância d, o azimute astronômico A a e o ângulo zenital z.geográficas astronômicas (Φ, Λ) e a altitude O CAT, por sua vez, tem as caracter(ísticasortométrica H, ou pela tríade de coordenadas cartesianas seguintes (PELZER, 1985, p. 495; VANÍCEK e KRAKIWSKY, 1986, p. 294; KLEIN, 1997, p. 13):(x, y, z), ou ainda pela tríade composta pelas coordenadas cartesianas; origem em um ponto P0coordenadas geográficas elipsóidicas (ϕ, λ) e a altitude (topocentro); eixo z∗∗ coincidente com a direçãoelipsóidica h. As coordenadas (Φ, Λ, H) são chamadas vertical e positivo no sentido do zênite do topocentro; eixo x∗∗ perpendicular ao eixo z∗∗ e contido no planocoordenadas naturais (HEISKANEN e MORITZ, 1967, do meridiano astronômico do ponto P0 e positivo para o sentido do norte astronômico; eixo y∗∗ perpendicularp. 55, 56), e as coordenadas (ϕ, λ, h) são chamadas aos eixos x∗∗ e z∗∗ e contado positivamente para ocoordenadas elipsóidicas. O conceito posição designa o ponto do ( )leste astronômico; a tríade de eixos x∗∗ , y∗∗ , z∗∗ formaespaço de três dimensões se qualquer uma destas tríades um sistema cartesiano levogiro.for empregada, ou então, designa o ponto da superfície 3.1.2 Sistema de Coordenadas Polares Elipsóidicasde referência se qualquer um dos pares (Φ, Λ) ou(ϕ, λ) for empregado. Em analogia ao sistema de coordenadas polares matematicamente definido, é concebido o sistema de A fim de descrever um ponto da realidade coordenadas polares elipsóidicas cuja origem para afísica e de estabelecer a relação geométrica entre os contagem do comprimento da linha geodésica s é um pontopontos distintos, os sistemas de coordenadas geodésicas com as coordenadas geográficas elipsóidicas ( ϕ, λ )são empregados. Os sistemas de coordenadas conhecidas e cuja origem para a contagem do ângulo degeodésicas são uma família de sistemas, da qual o orientação (azimute A g ) é a tangente ao meridiano passantesistema de coordenadas naturais e o sistema decoordenadas geográficas elipsóidicas são membros. Para pelo ponto.as medições geodésicas terrestres são de significação A determinação destas coordenadas a partir dedois grupos de sistemas de coordenadas (DIN, 1995a, p.16-31): sistemas de coordenadas naturais e sistemas de dois pontos com coordenadas geográficas elipsóidicascoordenadas elipsóidicas. O primeiro compreende os consiste na solução do problema inverso da Geodésia,sistemas definidos no espaço gravitacional terrestre, e o também denominado segundo problema geodésico principal.segundo compreende os sistemas definidos no espaço A literatura geodésica traz uma variedade de solução destegeométrico que utilizam o elipsóide de revolução. problema, e.g., SODANO (1958, p. 16-19), SCHMIDT (1999) e SANTOS JÚNIOR (2002). As coordenadas Os sistemas de coordenadas naturais e os polares d e A a do PAT são transformadas nassistemas de coordenadas elipsóidicas podem ser correspondentes coordenadas polares elipsóidicas (s e Agsubdivididos consoante os quadros 1 e 2. Cada um dos pelos procedimentos de redução (e.g., VANÍCEK esistemas cartesianos é caracterizado pela tríade KRAKIWSKY, 1986, p. 347-352; KUANG, 1996, p. 53-ordenada de coordenadas e de versores i, j e k das 59; ZAKATOV, 1997, p. 431-446).direções dos eixos coordenados. Cada tríade ordenadade coordenadas e os versores dos eixos coordenados sãodenotados por sinais sobrepostos, a fim de facilitar atransformação das coordenadas de um sistema nascoordenadas de outro, em virtude de os entes poderemRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

QUADRO 1 – SISTEMAS DE COORDENADAS NATURAIS E VERSORES DAS DIREÇÕES DOS EIXOS COORDENADOS Subdivisões dos sistemas Abreviatura Natureza geométrica das coordenadas Versores dos eixosCartesianas Geocêntricas CG retilínea angular i∗ , j∗ , k ∗Geográficas Astronômicas GACartesianas Astronômicas Topocêntricas CAT x∗, y∗,z∗ – –Polares Astronômicas Topocêntricas PAT i ∗∗ , j∗∗ , k ∗∗ – Φ, Λ – x ∗∗ , y∗∗ , z∗∗ – d Aa,z QUADRO 2 – SISTEMAS DE COORDENADAS ELIPSÓIDICAS E VERSORES DAS DIREÇÕES DOS EIXOS COORDENADOSSubdivisões dos sistemas Abreviatura Natureza geométrica das coordenadas Versores dos eixos retilínea angular geodésica i• , j• , k •Cartesianas Elipsóidicas CE x•, y•,z• – – – GE i •• , j•• , k ••Geográficas Elipsóidicas CET h ϕ, λ –Cartesianas Elipsóidicas –Topocêntricas PE x •• , y•• , z•• – –Polares Elipsóidicas PET – – Ag sPolares ElipsóidicasTopocêntricas d Ag , ς –3.2 SUPERFÍCIE DE POLÍGONOS QUAISQUER SOBRE O ELIPSÓIDE A superfície de um polígono constituído por k 22 = 2 e′4 − 8 e′6 + 32 e′8 − 256 e′10 , (5)p lados no elipsóide advém do somatório das p 45 105 315 2 079 (6)superfícies dos p polígonos que são formados pela linha (7)geodésica, pelos meridianos dos pontos extremos da k 24 = 32 e′6 − 256 e′8 + 1 024 e′10 , (8)geodésica e pela linha do equador. Há superfícies que 1 575 4 725 10 395 (9)são excluídas, em virtude de não abrangerem o polígono (10)objeto de cálculo. k 26 = 128 e′8 − 1 024 e′10 , (11) 11 025 24 255 (12) A superfície dS do quadrilátero infinitesimal é (13) (14) a2(1 − f )2 k 28 = 8 192 e′10 , (15) 091 475 (16) − e2sin 2ϕ( )dS = (M dϕ)(N cosϕdλ) = 2 cos ϕ dϕ dλ ,(1) 1 1 1 e′4 4 e′6 16 e′8 128 45 105 315 2 079em que M é o raio de curvatura da seção meridiana, N é k 40 = − + − e′10 ,o raio de curvatura da seção transversal, a é o semi-eixomaior, e é a excentricidade, f é o achatamento, dϕ é a k 42 = 16 e′6 − 128 e′8 + 512 e′10 , 1 575 4 725 10 395diferencial da latitude e dλ é a diferencial da longitude. A integração (DANIELSEN, 1989; MORAES, 64 e′8 512 e′10 11 025 24 2552001, p. 167-177) de (1) resulta k 44 = − ,[ (( )S= a2 1− f 2 k00∆θ − k 20 + k 22c2 + k 24c4 + k 26c6  4 096  091 475) ( )+ k 46 = e′10 ,( ) ( )−k28c8 c2∆J1 − k40 + k42c2 + k44c4 + k46c6 c4∆J3  ,(2) 1k60 + k62c2 + k64c4 c6∆J5 − k80 + k82c2 c8∆J7 ]− k100c10∆J9  k 60 = 4 e′6 − 32 e′8 + 128 e′10 , 525 1 575 3 465em que k 62 = 16 e′8 − 128 e′10 , 3 675 8 085k 00 =1+ 2 e′2 − 1 e′4 + 4 e′6 − 8 e′8 + 64 e′10 , 3 15 105 315 3 465 = 1 024 e′10 (3) k 64 363 825 ,k 20 = 2 e′2 − 2 e′4 + 4 e′6 − 32 e′8 + 64 e′10 , (4) k80 = 8 e′8 − 64 e′10 , 3 15 35 315 393 205 4 851 2Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

k 82 = 512 e′10 , (17) h = e′2m, (35) 218 295 (18) P= m − A . 64 tan F sinF (36) 31185 k 100 = e′10 , Calculados os ângulos θi , i ∈{1,2}, calculam- e′ = e = 2f − f 2 (19) se os ∆J n−1 e cn n = (2,4,6,8,10) , respectivamente por , (20) 1−f 1−f sinθ2 sinθ1 ∆θ = θ2 − θ1 = arcsin(sinβ0sinω2 ) ∆J n −1 = cosn−1 θ2 − cosn−1 θ1 , (37) − arcsin(sinβ0sinω1 ), cn = cosn β0 . (38)calculado em radianos, β0 = arctan tan β1 , (21) 3.3 MEDIDAS DE QUALIDADE DE REDE cos ω1 GEODÉSICA ω1 = 1  cos ∆ω − tan β2  (22) A qualidade de um ajustamento de rede arctan tan β1 . (23) geodésica é caracterizado pelas medidas de acurácia,  sin∆ω pelas medidas de confiabilidade e pela medida de sensibilidade. βi = arctan[(1 − f )tan ϕi ], i ∈{1,2}é a latitude reduzida nos pontos extremos da linhageodésica sob a restrição 3.3.1 Medidas de Acurácia ϕi ≥ ϕi+1 , (24)e A acurácia (latim accuratio que significa ação de cuidar, de refinar, de completar, de aperfeiçoar) ω2 = ω1 + ∆ω . (25) tem sua medida dependente de dois critérios: a precisão e a correção (SCHMIDT, 1997, p. 215; WITTE e A diferença angular ∆ω pode ser calculada SCHMIDT, 2000, p. 156; DIN, 1995b, p. 30; DIN, 1986, p. 3). Esta medida define a região em que o valorpelo procedimento em SODANO (1958, p. 15-18): tido como verdadeiro ou, então, o valor de referência se situa com uma probabilidade pretendida. ∆ω = ∆λ + x, (26) A matriz dos cofatores de covariância dasem que ∆λ é a diferença de longitude geográfica incógnitas Q xˆ – inversa da matriz de coeficientes daselipsóidica dada por: incógnitas das equações normais, oriunda do ajustamento de observações geodésicas pelo MMQ – ∆λ = λ2 − λ1 (27) descreve o comportamento estocástico do vetor das incógnitas x. Esse comportamento é entendido sob oe a quantidade x é dada pela série de Helmert: conceito de medidas de acurácia, se os erros sistemáticos conhecidos forem eliminados das x = e 2C [128nF + 128e 2n 2C2 F − 8hF  observações antes de proceder ao ajustamento. 128   A Fig. 4 mostra o modo de a matriz Q xˆ ser + 128e2 n 2PF2 + 16e′2 Psin 2F  empregada, em que são distinguidas as medidas locais e − 8hsinF cos F  globais de acurácia (LEONHARD e NIEMEIER, 1980, p. 488-489; DUPRAZ e NIEMEIER, 1981, p. 394; + 128e 4n 3C4F − 24e2 nhC 2F + 3h 2 F  NIEMEIER, 1985a, p. 160, 171; JÄGER e BILL, 1986, p. 75 -  79; MARSHALL, 1989, p. 98 -112). − 8e2nhC 2sinF cos F + 5h 2sinF cos F  As medidas locais de acurácia são aquelas − 64e 4n 3C2mF3 − 2h 2sin 3F cos F  (28)  obtidas das submatrizes da matriz Q xˆ ; cada submatriz ( )+  utilizada é a portadora da informação de acurácia das 16e 2e′2 n + 448e 4n 3 C2 PF2 − 16e 2 nhPF 2  incógnitas de um ponto ou de dois pontos da rede geodésica. + 16e 2e′2 nC2Psin 2 F − 8e′2 hPsin 2F   As medidas globais de acurácia são aquelas − 16nhPFsinF cos F − 192e 4n 3C2PF3 cot F   obtidas da matriz Q xˆ completa, a qual é a portadora das − 8e′2 hPsin 2F cos 2 F + 128e4 n 3P 2F3  informações de acurácia da rede geodésica como um ]+ 32e 2e′2nP 2Fsin 2F + 8e′4P 2sin 3F cos F  todo. ,em que n = e′ e , (29) e′ + A = sinβ1sinβ2 , (30) B = cosβ1 cosβ2 , (31) (32) F = arccos(A + Bcos ∆λ), C = Bsin ∆λ , (33) sinF (34) m = 1− C2 ,Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 1-15, dezembro 2001.

UMA ABORDAGEM SEMI-AUTOMÁTICA PARA EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES CARTOGRÁFICAS Helien Eda Rodrigues Gato Nilton Nobuhiro Imai Antonio Maria Garcia Tommaselli Universidade Estadual Paulista -Unesp Faculdade de Ciência e Tecnologia Programa de Pós-Graduação em Ciências CartográficasRua Roberto Simonsen, 305, C.P. 957, 19.060-900 Presidente Prudente, S.P. [email protected], [nnimai, tomaseli]@prudente.unesp.br RESUMO Este trabalho apresenta o estudo e implementação de uma abordagem semi-automática para extração de feiçõesque representam regiões, a partir de imagens digitais. Os testes foram feitos por meio de um protótipo implementado nalinguagem C++ Builder. Esse protótipo oferece um conjunto de ferramentas, baseadas nas técnicas de processamentodigital de imagens e computação gráfica, com intuito de otimizar o processo de extração de feições através da semi-automatização de algumas operações manuais. Os resultados práticos obtidos, através de diversas combinações deprocessamento, são apresentados e discutidos, mostrando que a abordagem semi-automática é viável e robusta.ABSTRACT This work presents the study and implementation of a semiautomatic approach for feature extraction thatrepresent areas, from digital images. The tests were made by a prototype that was implemented in the C++ BuilderProgramming Environment. This prototype offers a group of tools, based on techniques of digital image processing. Thepratical results obtained, through sundries combination of processing, are presented and discussed, showing that thesemiautomatic approach is viable and robust.Palavras Chaves: Processamento Digital de Imagens, Segmentação, Extração Semi-Automática de Feições.1. INTRODUÇÃO O método semi-automático (ou assistido) é caracterizado pela interação do operador com o sistema, A obtenção de informações espaciais a partir de ou seja, o operador é responsável por tomar decisões.imagens digitais ainda é um processo a ser aprimorado. O presente trabalho tem como objetivo a Com a evolução da informática, a cada dia se investigação de uma abordagem semi-automática paratorna mais viável o desenvolvimento de métodos mais extração de feições que representem regiões, baseadaeficientes para a extração de feições lineares em nas técnicas de processamento digital de imagens.imagens digitais. Como os métodos totalmenteautomatizados ainda não são satisfatórios, pois geram 2. EXTRAÇÃO DE FEIÇÕESbons resultados somente quando aplicados à imagenscontroladas, uma alternativa é procurar desenvolver As principais etapas de um processo de extraçãométodos semi-automáticos para a extração de feições. de feições podem ser classificadas da seguinte forma:Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

Pré-processamento: possui a função de melhorar Woods, 1993). A descontinuidade é responsável pora qualidade da imagem quando ela apresenta distorções particionar uma imagem com base na informação deradiométricas e ruídos, como uma forma de tentar mudança abrupta do nível de cinza ou textura, sendomelhorar os resultados das fases posteriores; normalmente utilizada na detecção de pontos isolados, linhas e bordas. Por outro lado, os algoritmos baseados Segmentação: tem a função básica de particionar em limiares, algoritmos de crescimento de regiões,a imagem em diversas partes ou objetos constituintes. subdivisão e união (“splitting and merging”) tentamUm fator importante é a escolha do tipo de segmentador, agrupar os pixels de acordo com alguma medida deque pode ser mais adequado a segmentar limites similaridade.(bordas) ou regiões. Essa etapa é fundamental para seobter um bom resultado no processo de extração; 2.1.1 Crescimento de região Refinamento: essa etapa é responsável pela Enquanto os métodos de detecção de bordafiltragem dos objetos segmentados, pela identificação e utilizam a diferença de valores de pixel, ou seja,extração das informações que caracterizam um objeto descontinuidades no nível de cinza da imagem,ou feição; algoritmos como o de crescimento de regiões realizam uma busca por grupos de pixels com alguma Vetorização: é responsável por definir os propriedade de similaridade, caracterizando os pixels deelementos que geram a representação vetorial da feição; uma área com brilho similar como pertencentes a uma mesma região. Base de conhecimento: não é consideradaexatamente uma etapa, mas fornece heurísticas e Inicialmente, o método começa com um pixel e, aparâmetros que direcionam o processo computacional. partir daí, examina seus vizinhos, numa seqüência, paraPode-se integrar a qualquer uma das etapas acima decidir se eles possuem brilho similar, segundo ocitadas. Um exemplo de caso pode ser dado através de critério de similaridade escolhido. Se os pixels vizinhosalgum parâmetro inicial fornecido pelo usuário, ou analisados forem aceitos como similares, então eles sãoheurísticas pertinentes a uma situação específica no agrupados ao pixel inicial (semente) para formar umaprocessamento. região. Desta forma, as regiões vão sendo desenvolvidas a partir de pixels sementes (únicos) (Pavlidis, 1982). A figura 1 mostra como estas etapas interagementre si. Uma forma melhorada é não começar com pixels, mas com uma partição da imagem em um conjunto de Imagem Digital Base pequenas regiões. Um teste de uniformidade é, então,Pré-processamento de aplicado a cada região. Se o teste falhar, a região é Conhecimento subdividida em elementos menores até que todas regiões Segmentação fiquem uniformes. Então, as regiões se desenvolveriam Refinamento de regiões menores. A vantagem em usar pequenas Vetorização regiões ao invés de pixels é a redução da sensibilidade ao ruído (Gonzalez e Woods, 1993). Foi realizada uma pequena adaptação desse método através da utilização de diversos critérios como medida de similaridade.Imagem Vetorizada 2.1.2 Segmentação através de nível de brilho médio Fig.1 - Etapas do processo de extração de feições. Um dos critérios de uniformidade é baseado na (Adaptado de Gonzalez e Woods, 1993) comparação da máxima diferença entre o valor de um pixel (P) e a média (m) sobre a região. Para uma região2.1 Segmentação R de tamanho N tem-se: A Segmentação é uma etapa fundamental no ∑m = 1 f ( P) (1)processo de extração de feições, pois dela depende oeventual sucesso ou fracasso do mesmo. Vários métodos N P∈Rpara segmentação de imagens digitais são descritos emGonzalez e Woods (1993), Rosenfeld e Kak (1982), então a região é considerada uniforme se (2)Hord (1982), Mascarenhas e Velasco (1989), Pavlidis(1982) e podem ser empregados no desenvolvimento de max f ( P) − m < Tferramentas para extração de feições. P∈R Os algoritmos de segmentação para imagens para algum limiar T, onde T pode ser representadomonocromáticas geralmente são baseados em duas como uma heurística ao processo (Gonzalez e Woods,propriedades básicas dos valores de níveis de cinza, que 1993).são as descontinuidades e as similaridades (Gonzalez eRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

2.1.3 Outros critérios de uniformidade onde: n1: número de elementos do grupo 1, ou seja, da O critério de uniformidade da equação (2)apresenta-se pouco eficiente devido aos efeitos da semente; eregião classificada segundo a confiabilidade das n2: número de elementos do grupo 2, ou seja, daestimativas da região pela média, o que torna o testemuito exigente na decisão de incluir um pixel na região. janela de varredura.Uma alternativa proposta neste trabalho é baseada emum valor da média (m) e desvio padrão (s) da vizinhança O valor de t é comparado com o valor da tabelado pixel semente, podendo assim utilizar o critério de (tabela estatística da distribuição t de Student, videsimilaridade a seguir: apêndice III de Spiegel, 1985.) ao nível de significância (α) estabelecido e com (n1+ n2 -2) graus de liberdade. m − ∆m < f ( P) < m + ∆m (3) As duas populações (semente e varredura) são (4) consideradas estatisticamente iguais se o valor de t (emonde: valor absoluto) for menor que o valor da tabela. ∆m = k.s 2.1.5 Segmentação através de limiares ∑ ( f (P) − m)2 (5) Nesta abordagem, o critério de uniformidade é definido a partir de limiares, verificando se o valor de s = P∈R N − 1 brilho do pixel em análise (p) enquadra-se na medida de similaridade adotada. Foram adotadas três formase k: representa o número de desvios padrões aceitos. possíveis para esse critério: a) p < (limiar 1) Para diminuir a grau de exigência no teste de um b) p > (limiar 1)pixel, basta aumentar o número de desvios padrões c) (limiar 1) < p < (limiar 2)aceitos como variação da população. Dessa forma, o pixel p será adicionado à região2.1.4 Comparação de médias amostrais se a sentença selecionada for verdadeira. Apesar de o método ser bem simples, ele apresenta-se muito robusto Uma abordagem um pouco diferente de quando se leva em consideração que os limiares sãouniformidade pode ser empregada comparando-se as definidos pelo próprio usuário. Essa definição pode serestatísticas de uma região inicial (máscara da semente) feita com base nos dados do histograma de uma sub-com as estatísticas calculadas em outras regiões vizinhas região da imagem onde o objeto a ser segmentado se(máscara de varredura). Se elas estão próximas uma da encontra. Como os histogramas dessas sub-imagens dooutra, isto é, se as regiões podem ser consideradas mundo real não possuem um modelo de representaçãoestatisticamente iguais, então elas são chamadas de padrão, tornou-se inviável a utilização de algoritmos deuniformes e o pixel central da segunda é classificado detecção de limiares automáticos.como pertencente à região que está sendo segmentada. 2.2 Refinamento Um critério adotado para a implementação dessemétodo foi baseado na distribuição “T de Student” As técnicas de segmentação produzem dados na(Spiegel, 1985) com o teste t para observações forma de limites (bordas) e regiões. A etapa deindependentes para comparar duas populações (semente refinamento engloba todos os outros processose varredura). Inicialmente é necessário estabelecer o necessários para concluir a extração (detecção denível de significância (α) e em cada iteração calcular: contorno, afinamento, rotulação, ajustamento). O refinamento é responsável por filtrar e classificar os• média da semente (m1) e da janela de varredura (m2) dados obtidos pelo processo de segmentação, encontrando o conjunto de pixels que representem as• variância da semente ( s12 ) e da janela de varredura feições.( s22 ); Após a segmentação de uma imagem ou região, é necessário classificar os dados obtidos em uma• variância ponderada estrutura adequada para que o processo de extração de feições seja concluído. Uma das formas de se realizar s2 = ( n1 − 1)s12 + (n2 − 1)s22 (6) essa tarefa é pelo processo de conexão (“linking”), (n1 + n2 − 2) responsável por conectar todos os pixels pertencentes a uma mesma borda, constituindo, assim, uma única• Valor de t = m2 − m1 (7) feição. Esse processo pode ser realizado pelo método de   conexão por varredura e rotulação (Zhou et al., 1989). s 2  1 + 1  Porém, quando o resultado da segmentação é uma região, a tarefa seguinte será determinar, primeiramente,  n1 n2 Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

quais pixels pertencem ao contorno para, depois, que têm, pelo menos, um vizinho que não pertença a R,classificá-los em segmentos distintos. onde R representa uma região.2.2.1 Inundação de contorno Portanto, o processo de perseguição de contorno procura encontrar todos os elementos que formam o A inundação de contorno é um algoritmo contorno de uma região, através de uma análise derecursivo que analisa as extremidades da região vizinhança local.segmentada por um processo de inundação (seed-fill).Através desse algoritmo, são detectados e rotulados 2.2.2.1 Traçado de um único contornoapenas os elementos pertencentes ao contorno da região. Os pixels de um contorno podem ser percorridos Para a execução do algoritmo, é necessária a por um caminho, e sempre é possível escolher umexistência de um elemento (p) como ponto de partida ao caminho fechado para a travessia. O algoritmoprocesso. Esse pixel inicial deve pertencer ao contorno e TRAÇAR (Pavlidis, 1982), mostra uma forma particularpode ser obtido através da etapa de segmentação por de travessia. Ele usa o conceito de 8-vizinho com acrescimento de região. A partir do pixel inicial, o notação mostrada na figura 3 para indicar a próximamétodo consiste em rotular todos os pixels vizinhos ao direção a ser percorrida em relação ao pixel P.pixel atual, sendo que, para um elemento ser rotulado,ele deve ter, pelo menos, um vizinho pertencente ao 321fundo, ou seja, ser um elemento do contorno. Assim, o 4P0método vai classificando todos os elementos que 567pertencem ao contorno (borda). Fig. 3 - Direção de travessia. (Adaptado de Pavlidis,a) p: ponto inicial b) primeiro ponto rotulado 1982) 01234567 01234567 O algoritmo pode ser descrito como um observador que caminha ao longo de pixels que 0 0 pertencem ao conjunto e seleciona o pixel disponível 1 1 mais à direita. O pixel inicial A pode ser encontrado de 2 2 vários modos, inclusive através de uma varredura na 3p 3X imagem de cima-para-baixo, da esquerda-para-direita. O 4 4 traçado termina quando o pixel atual for igual ao pixel 5 5 inicial. Considerando que essa também é a condição 6 6 inicial, criou-se o rótulo “início” para distinguir o 7 7 começo do retorno ao ponto inicial (fim). 8 8 O algoritmo TRAÇAR adota a seguinte notação:c) 2a. etapa d) 3a. etapa • A é o ponto de partida do contorno da região R; • C é o ponto atual cuja vizinhança é examinada; 01234567 01234567 • S indica a direção de procura em termos do código 0 0 da figura 3; 1 1 XX • B indica o elemento a ser investigado; 2X 2X • início é o flag que é Verdade apenas quando o 3 XX 3 XX 4X 4X traçado começa; e 5 5 XX • achou é o flag que é Verdade quando um próximo 6 6 7 7 ponto (elemento) no contorno é encontrado; 8 8 • Observação: os comentários sobre o algoritmo estãoe) 4a. etapa f) 5a. etapa entre chaves “{}”. 01234567 01234567 0 0 1 XXX 1 XXXX 2X 2X 3 XX 3 XX 4X 4X 5 XXX 5 XXX 6X 6 XX 7 7 8 8Fig. 2 – Etapas da rotina de inundação de contorno.(Fonte: Gato, 2000) Observa-se, na figura 2, o objeto segmentado Início do Algoritmo(região cinza) e o seu fundo branco (não-cinza), sendo Aç um ponto no contorno; {ponto de partida}o pixel p o ponto inicial do processo, inicialmente CçA; Sç6; inícioçVerdade;rotulado. Pode-se observar que dos seus 8-vizinhos,apenas três são elementos do contorno, sendo esses Enquanto C ≠ A ou início = Verdade façatambém rotulados recursivamente. No exemplo, X é o Iniciorótulo adotado. achouçfalso; O processo termina quando todos os elementos BçS -1; {o vizinho (S -1) de C}pertencentes ao contorno estiverem rotulados. Enquanto achou = falso faça2.2.2 Perseguição de contorno Início O contorno de um conjunto conectado de pixelsR é definido como o conjunto de todos os pixels em R Se B ∈ R então Início CçB; SçS - 2; achouçVerdade; Fim senão Início BçS; {o vizinho S de C} Se B ∈ RRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

então Início 0123456 7 1234567 CçB; achouçVerdade; 7 Fim 0 7 0 1 senão Início 2 1 BçS + 1;{o vizinho (S+1) de C} 3X Se B ∈ R 4X 2 então Início 5C CçB; achouçVerdade; 6 3X Fim 7 senão SçS + 2; 8 4X Fim e) S=6 5 XC Fim Fim 0123456 6 inícioçfalso; Fim 0 7 Fim do Algoritmo. 1 2 8 Fig. 4 - Algoritmo TRAÇAR. (Adaptado de Pavlidis, 3X 1982). 4X f) S=0 5 XX A figura 5 mostra uma pequena simulação do 6C 01234567algoritmo descrito na figura 4. 7 8 0 g) S=0 1 0123456 2 0 3X 1 2 4X 3X 4X 5 XX 5 XX 6 XXC 6 XC 7 8 7 8 h) S=2 01234567 0 1 2 3X 4X 5 XX C 6 XXX 7 82.3 Vetorização Fig. 5 – Exemplo de perseguição de contorno. Nesta etapa estão incluídos os processos para 2.3.2 Ajustamento pelo Método dos Mínimosajustar as retas detectadas (bordas/contorno) pelas Quadradosetapas anteriores e encontrar, então, as interseções entreelas, ou seja, os vértices que definem a feição. Na Tendo-se uma seqüência de pontos Si,j = (verdade, no presente trabalho, esse processo encontra-se (x1,y1), (x2,y2),... ,(xn,yn) ), originados a partir de umaacoplado ao algoritmo de perseguição de contorno. função desconhecida f, deseja-se determinar uma equação da reta g, que melhor se aproxima de f. Como a2.3.1 Determinação das equações de retas detectadas função aproximada g nem sempre é idêntica à f, tem-se a introdução de um erro ou resíduo (vi) a cada elemento A rotina de perseguição de contorno faz conhecido. Porém, para que g seja a melhorchamadas ao processo de ajustamento. Cada pixel do aproximação de f, é necessário que os resíduos (vi)contorno vai sendo rotulado numa seqüência, sendo que sejam minimizados. A equação (8) tem se mostradoo rótulo está associado a uma reta que é definida pelo adequada para a minimização dos resíduos:ajustamento dos pixels deste. O processo de ajustamentoé executado para cada novo pixel que é perseguido, a npartir do momento em que o contorno possui pelomenos três pixels, pois com três pontos já se torna viável ∑v 2 = minimo (8)o ajuste. Após a identificação dos pixels que pertencem ia uma dada reta (de mesma rotulação), é feita adeterminação da equação da reta que melhor se ajusta i=1aos mesmos (ajustamento). Para tanto, o método dosmínimos quadrados (M.M.Q.) foi utilizado. Este método De todas as funções que se ajustam ao conjuntoconsiste em minimizar as distâncias entre os pontos e areta a que são ajustados, ou seja, obter a melhor equação de pontos Si,j, a que tem a propriedade de apresentar oda reta para representar esses pontos. No caso de umaminimização insuficiente, a reta pode ser quebrada em noutras menores, até o momento que elas estejam dentrode um limite de qualidade (previamente estabelecido). ∑mínimo valor de vi2 é definida como a melhor i=1a) A: ponto inicial, CçA, S= 6; b) S= 6 função de ajustamento (Spiegel, 1985), isto é, ela ajusta01234567 01234567 os pontos com o critério dos mínimos quadrados. O00 método dos mínimos quadrados é amplamente utilizado nos problemas de ajustamento em diversas áreas de pesquisa. Considere a figura 6, na qual a seqüência Si,j de pontos está representada por ((x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4), (x5,y5), (x6,y6)). Observe os resíduos v1, v2, v3, v4, v5 e v6 formados pela diferença existente entre yi e os valores correspondentes determinados na reta r.11223C 3X4 4C55667788c) S=6 d) S=0Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

(x1,y1) (x3,y3) (x5,y5) r 3. PROTÓTIPO PARA EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES v5 v6 POLIGONAIS v1 v3 v4 (x6,y6) O protótipo foi desenvolvido através do ambiente v2 C++ Builder, permitindo a utilização de técnicas de (x4,y4) programação orientadas a objeto, a eventos e a (x2,y2) tradicional programação estruturada. Os recursos do ambiente oferecem grande facilidade para manipulação Fig. 6 - Reta r ajustada. de imagens, bancos de dados e interfaces gráficas no ambiente “Windows”. A definição do sistema foi Neste trabalho, deseja-se obter as equações das baseada na necessidade de gerar um ambiente versátil,retas que melhor definam o contorno de um objeto. capaz de abrir, processar e visualizar diversas imagensAssim, a partir da equação da reta: em tons de cinza. y = ax + b (9) O protótipo oferece uma variedade de ferramentas para manipulação das imagens, destinadasonde são conhecidos os valores de x e y, deseja-se obter ao pré-processamento, análise do usuário, configuraçãoos valores de a e b que minimizam os quadrados dos do “software”, fornecimento de heurísticas e asresíduos em (8), ou seja, ferramentas básicas para a realização da extração de feições. A geração de uma interface amigável e didática nn permite que o usuário abra a imagem a ser processada, escolha a opção de processamento desejada, determine o ∑ ∑v2= ( yi − axi − b)2 (10) objeto a ser processado e visualize o resultado obtido. i Isso permite a análise das etapas que compõem o processo de extração, ou seja, é possível realizar uma i=1 i=1 etapa apenas ou escolher uma combinação delas até chegar à realização total do processo. Este problema é caso particular de ajustamentoconhecido por Regressão Linear (Humes et al., 1984). A A figura 7 mostra a interface do protótipo desolução do sistema é dada, de forma simplificada, por: extração de feições “SEF”. n Fig. 7 - Interface do sistema protótipo “SEF” ∑n xi yi O sistema trabalha apenas com imagens no ∑∑ ∑a = − i =1 formato de mapa de bits (bitmap), ou seja, com extensão xi yi “bmp”. N O menu principal disponibiliza as principais i =1 (11) opções do sistema. O menu Arquivo oferece acesso às operações correspondentes à manipulação dos arquivos n xi2 −  n  2 de imagens e de banco de dados, além de permitir a i =1   finalização do programa. O menu Visualização oferece xi as opções “plotagem” e “banco de dados”. “Plotagem” corresponde ao processo de visualização das feições já i =1 extraídas que foram armazenadas numa base de dados e “banco de dados”, à visualização dessa base de feições. N O menu Ferramentas disponibiliza as diversas técnicas de processamento de imagem existentes no sistema.e n n ∑ yi ∑ xi b = i=1 − a i=1 NN (12) Observa-se que essa parametrização apresentaalguns problemas quando as retas são verticais, poisnessas situações, o denominador em (11) se anula. Umaforma de solucionar esse problema é através dautilização de duas parametrizações distintas, umaadequada ao modelo horizontal e a outra adaptada aomodelo vertical. Se no modelo horizontal, x é a variávelindependente e y é a dependente, no modelo vertical, xserá a variável dependente. Deve-se considerar que adefinição será modificada, pois agora os resíduoshorizontais em vez dos verticais serão considerados.Isso corresponde a uma troca entre os eixos dos x e dosy. Essas duas parametrizações conduzem a retas demínimos quadrados distintas.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

4. RESULTADOS Região selecionada pela caixa delimitadora Os testes foram realizados tanto com imagenspadrão, geradas pelo programa “PaintBrush”, como em Objeto segmentadoimagens reais. O tipo padrão possui figuras geométricasde vários formatos e posições. As reais correspondem afotos aéreas da área urbana de uma cidade, na escala1:8000. A figura 8 demonstra os dois casos. Figura 9 - Segmentação numa imagem padrão. (Teste 1) a) b) •Teste 2: (Variação do tamanho da janela e K fixo) Utilizou o algoritmo de segmentação por crescimento de Fig. 8 - Exemplo de imagens: a)Padrão e b)Real. região com critério de similaridade “média e desvio padrão” aplicado à imagem real original;4.1 Segmentação por Crescimento de Regiões •Parâmetros: Máscara: 3x3, 5x5, 7x7, 9x9, 11x11, 13x13 e 15x15 respectivamente, com k=2. A seguir, serão apresentados os diversosresultados obtidos com as técnicas de segmentação a) 3x3 b) 5x5 c) 7x7implementadas no sistema. m$ =181,77 m$ =182,44 m$ =182,61 A figura 9 exemplifica o modelo de atuação do k σ$ =2,95 k σ$ =5,04 k σ$ =5,49processamento, além do resultado do teste 1 quandoaplicada a uma imagem padrão. Para cada teste, é d) 9x9 e) 11x11 f) 13x13necessário, que o usuário selecione a área de extração eposteriormente forneça um ponto de partida (pixel m$ =181,85 m$ =180,31 m$ =177,93semente) ao processo, que é dado através de um simples k σ$ =8,45 k σ$ =15,13 k σ$ =24,83“clique” do mouse (botão esquerdo) sobre o objeto a sersegmentado. g) 15x15•Teste 1: m$ =174,25Utilizou o algoritmo de segmentação por crescimento de k σ$ =36,27região com critério de similaridade “média e desviopadrão”.•Parâmetros: Máscara: 3x3 (representa a amostra daregião definida pela máscara de 3 pixels de largura por 3de comprimento) e k=2, onde k representa o número dedesvios padrões (^σ σ$ ) aceitos em torno do valormédio estimado ( m$ ). Os pixels da região são definidoscomo sendo {x| m$ − kσ$ ≤ x ≤ m$ + kσ$} . Fig. 10 - Variação no tamanho da máscara e k=2 fixo (Teste 2). Pode-se observar na figura 10, que os resultados obtidos com as máscaras 3x3, 5x5, 7x7 e 9x9 não foram adequados para a continuação do processo, pois o objeto não foi totalmente segmentado. Isso ocorreu devido às imagens do mundo real possuírem grande variação de tons de cinza e, sendo assim, uma pequena amostra pode não ser representativa do comportamento do objeto em questão.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

Analisando a variação do valor obtido por (k σ$ ), a) 3x3 b) 9x9 c)15x15 d) 9x9 e) 3x3 k=2; k=2; k=2; k=3; k=6;pode-se notar que o aumento do número de elementosda amostra está correlacionado a um incremento Fig. 12 - Análise de processamento (1).significativo da variância estimada, como mostra afigura 10, a máscara de tamanho 11x11 com k=2 gerou Conforme os resultados mostrados na figura 12,uma boa segmentação. pode-se verificar que a melhor configuração foi obtida no experimento d). A dificuldade em se obter uma boa•Teste 3: (variação de k) segmentação ocorre devido à grande variação nos níveis Utilizou o algoritmo de segmentação por de cinza do objeto e sua semelhança com certas áreas do fundo. Outro fator que também influencia é ocrescimento de região com critério de similaridade posicionamento da semente. Este ponto inicial, fornecido pelo usuário, define os pixels da amostra,“média e desvio padrão” aplicado a imagem real; cujos valores de brilho serão usados para calcular os•Parâmetros: Máscara: 3x3 e k=2, 6, 10 e 14 parâmetros, para comparação com o critério derespectivamente. similaridade. Portanto, para se obter uma boa segmentação é necessário que o objeto possua limites Nesse teste, uma máscara de tamanho 3x3 é definidos e uma certa homogeneidade no seu interior.aplicada com os diferentes valores de k conforme mostra •Teste 5: Utilizou o algoritmo de segmentação pora seqüência de imagens na figura 11. O valor médio crescimento de região com critério de similaridade porestimado ( m$ ) através dos pixels da região definida pela comparação de médias amostrais, baseado no teste “Tmáscara 3x3 é 181,77. Os valores de “k σ$ ” calculados de Student”. Neste caso é necessário configurar alguns parâmetros, dentre eles “semente”, “varredura” e “α”.em cada seqüência mostra a medida de dispersão obtida Os parâmetros usados em a), b) e c) da figura 13 foram:com a variação de k. a) semente 11x11, varredura 3x3 e α=0,5%; b) semente 11x11, varredura 3x3 e α=10%;a) k=2 b) k=4 c) k=6 c) semente 3x3, varredura 3x3 e α=0,5%. k σ$ =2,96 k σ$ =5,92 k σ$ =8,90 d) k=10 e) k=14 k σ$ =14,80 k σ$ =20,74 a) b) c) Fig. 11 - Máscara 3x3 fixa com k variando. Fig. 13 - Resultados da segmentação. É possível perceber que os experimentos d) e e) Comparando as imagens da figura 13, pode-seapresentaram os melhores resultados. Mesmo com uma verificar que, nesse caso (imagens do mundo real),amostra pequena (3x3), o aumento do limiar de quando a amostra da semente é maior e α menor, oaceitação em torno da média (k) conseguiu representar a resultado dessa segmentação torna-se mais adequadovariação existente na região. Observa-se que nesse caso (experimento a), pois, quanto maior a semente, asespecífico (objeto e fundo bastante distintos), o valor estatísticas da região inicial serão mais representativasadequado de k foi acima de 6. do comportamento do objeto e as regiões vizinhas tem maior chance de serem classificadas como pertencentes•Teste 4: (variação da máscara e em k) ao mesmo objeto. Esse critério de similaridade é muito Utilizou o algoritmo de segmentação por rígido para segmentar imagens reais e sua utilização é mais adequada na segmentação de padrões de textura,crescimento de região com critério de similaridade pois, uma pequena região semente (inicial) pode conter“média e desvio padrão” aplicado a imagem real toda a variação de níveis de cinza necessária paraoriginal; classificar o restante do objeto. A figura 14 mostra os objetos segmentados b) e c) que possuíam, A Figura 12 mostras os resultados obtidos com anteriormente, o mesmo padrão de textura do objeto a).diversos tamanhos de máscaras e valores de k.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

a) limiares utilizados no item a) são: limite inicial: 163 e limite final: 187, já em b) limite inicial: 64 e final: 83. b) c) Pode-se observar que a segmentação no experimento b) não conseguiu classificar todos os pixels Figura 14 - a) Padrão original, b) Segmentação com do objeto como pertencentes à mesma região. Porém, α=10%, c) Segmentação com α=0,5%. mesmo quando isso acontece, se as bordas externas ficarem bem definidas, ainda é possível continuar o Percebe-se que, quando aplicado a padrões de processo.textura, esse critério apresenta-se bem eficiente,segmentando o objeto facilmente por diversos critérios Na figura 16 a segmentação ultrapassou osde similaridade (variações em α). limites do objeto. Neste caso, não é possível o•Teste 6: prosseguimento do processo de extração, pois a próxima etapa necessitaria de uma borda coerente para ser A segmentação através de limiares necessita do perseguida.histograma da região a ser segmentada, a partir do qualos valores de limiar são fornecidos. A figura 15 mostra Fig. 16 - Segmentação com limiares 63 e 89.esse processo de segmentação aplicado em duas regiões(a) e (c) e seus respectivos histogramas (b) e (d). Existem casos, em que a caixa delimitadora pode solucionar alguns problemas. Por exemplo, quando se (a) sabe que a segmentação vaza em algum canto do objeto, é conveniente eliminar esse canto problemático da área (b) de processamento. Caso a distância entre os limites (limiares) fosse diminuída, o objeto não seria (c) completamente segmentado, e se fosse aumentada, os limites do objeto seriam ultrapassados. Portanto, apenas alterar os limiares não seria suficiente. A figura 17 mostra o resultado obtido pela segmentação da mesma área da figura 16, com uma delimitação que eliminou o canto inferior esquerdo (vazamento).(d) Fig. 15 - Segmentação através de limiares. Fig. 17 - Eliminação dos cantos problemáticos. Na figura 15 cada pixel vizinho da semente será Em todas as segmentações, a região segmentadaclassificado como pertencente ao objeto se seu valor de fica pintada de preto para indicar que essa área foibrilho estiver entre os dois limiares já escolhidos. A classificada como pertencente ao objeto.configuração para a classificação do objeto em relaçãoaos limiares pode ser mudada para utilizar apenas umlimiar, ou, como nesse caso, 2 limiares. Os valores deRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

4.2 Testes das Rotinas de Extração Fig. 19 - Polígono resultante do ajustamento de retas A figura 18 indica o tipo de referencial inicial.empregado no processo de extração do SEF. O sistema permite um refinamento dos resultados, através da configuração de alguns 0,0 colunas (x) parâmetros. Neste caso, considerando-se os coeficientes angulares com a diferença entre -0,2 e +0,2 como Linhas (y) similares, caso as retas possuam a mesma direção de ajustamento. Na tabela 2 e figura 20 são mostrados os Fig. 18 - Sistema referencial da imagem. resultados após o refinamento. A seguir serão apresentados os resultados obtidos TABELA 2 - BANCO DE FEIÇÕES APÓSna segunda fase do processo de extração de feições. REFINAMENTO.•Teste 1 Percebe-se que as retas 1, 2 e 3 foram Antes da execução desta rotina, é necessária a agrupadas em uma única reta e seus pontos reajustados. A figura 20 mostra a visualização desses resultados.criação ou seleção da tabela de banco de dados onde asretas que definem o objeto serão armazenadas. O bancode feições armazena cada reta que compõe o objetoextraído. A tabela 1 mostra o banco de feições geradopara o objeto extraído na figura 19.TABELA 1 - BANCO DE FEIÇÕES Reta originada a partir das retas 1, 2 e 3. Fig. 20 - Polígono resultante após o refinamento.onde : •Teste 2: Esse teste foi efetuado sobre uma imagem real• pol: indica o polígono que foi extraído;• id: é o número identificador da reta; original (não foi suavizada). Foi utilizado o processo de• xi, yi e xf, yf: são as coordenadas correspondentes ao segmentação por crescimento de região, critério deponto inicial e final da reta; similaridade “média e desvio padrão”, com máscara de tamanho 15x15 e k=2.• np: número de ponto da reta;• a e b: parâmetro da equação da reta (y=ax+b); A tabela 3 mostra o banco de feições gerado para• flag_h: variável booleana que indica o tipo de o objeto extraído da figura 21 b).referência utilizada para o ajustamento da reta, podendo TABELA 3 - BANCO DE FEIÇÕES.ser horizontal (true) ou vertical (false); A figura 21 mostra uma seqüência de processamento. O item a) representa o resultado daRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

execução da rotina de inundação de contorno para que proporcionava problemas de segmentação. A figuraclassificar os “pixels”, que pertencem ao objeto 23 e a tabela 5 mostram os resultados dessa extração.segmentado, que correspondem aos elementos de borda.Em b) foi realizado o ajustamento de retas em relaçãoaos pixels de contorno.a) contorno b) 6 retas ajustadas Fig. 23 - Exemplo de extração.Fig. 21 - Resultado da extração inicial. TABELA 5 - RESULTADOS INICIAIS DO PROCESSO DE EXTRAÇÃO. Após a etapa de extração, ainda é possível refinaros resultados. Caso seja útil a eliminação das retas com Nesse caso onze retas foram geradas paramenor número de pontos, o refinamento pode ser representar o objeto da figura 23. Analisando a tabela 5configurado para considerar apenas retas com uma observa-se que a quarta e quinta reta (id) possuemquantidade mínima de pontos. Nesse caso, mínimo de 8 número de pontos (np) igual a quatro, na nona reta “np”pontos (np) e então o refinamento deve ser executado. A vale seis e na primeira oito. Como existe uma grandetabela 4 e a figura 22 mostram o resultado da plotagem diferença entre o número de pontos dessas retas e dasdas retas extraídas após o refinamento com os outras, pode-se tentar aprimorar esse resultado pelaparâmetros acima. execução do processo de refinamento, alterando o mínimo de pontos necessários para 9. Na figura 24 eTABELA 4 - BANCO DE FEIÇÕES APÓS tabela 6 tem-se os resultados obtidos com esse REFINAMENTO. refinamento. Fig. 22 - Retas extraídas após refinamento. Fig. 24 - Mínimo de pontos igual a nove. Nesse caso é possível perceber que todo cuidado TABELA 6 - RESULTADOS DO REFINAMENTO.deve ser tomado ao modificar os parâmetros dorefinamento, pois nem sempre as retas geradas levam àmelhor definição do objeto.•Teste 3: Observando a figura 24, verifica-se que as retas Esse teste foi efetuado sobre uma imagem extraídas são uma boa representação do objeto em questão, porém ainda existem cinco retas aos invés desuavizada e segmentada pelo algoritmo de crescimento apenas quatro (retângulo).de região através de dois limiares (limite inicial: 63 elimite final: 85). Pode-se observar que a caixadelimitadora da área de processamento eliminou umpequeno pedaço do canto inferior esquerdo do objeto,Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

A partir dos dados da tabela 6 pode-se refinar o Através dos experimentos observou-se que aprocesso novamente e, nesse caso, o número mínimo de etapa de segmentação é fundamental para definir opontos será alterado para pelo menos 16. sucesso do processo. Quando as bordas do objeto não foram razoavelmente segmentadas, torna-se impossível Fig. 25 - Mínimo de pontos igual a dezesseis. chegar a um bom resultado na extração das feições. Esta TABELA 7 - RESULTADOS DO SEGUNDO etapa ainda deve ser objeto de pesquisas adicionais. REFINAMENTO. A forma com que os dados de cada feição foram armazenados, além da rotina de refinamento, tornou a geração dos resultados robusta, de forma que o usuário pode refinar o processo até chegar ao resultado desejado. A interface de usuário é uma questão importante, pois facilita o desenvolvimento da abordagem semi- automática, em que o usuário deve interagir constantemente no processo. Essas ferramentas asseguram uma interface mais poderosa e reduzem o tempo para gerar uma base de dados de feições. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Após o refinamento com os parâmetros acima, a CRÓSTA, Alvaro P. Processamento digital defigura 25 e a tabela 7 mostram que a reta 11 foi imagens de sensoriamento remoto. Campinas:eliminada, porém esse tipo de ajuste pode, em alguns IG/UNICAMP, 1992.casos, gerar uma deformação no objeto devido àeliminação de elementos importantes. Uma sugestão EKESTRON, M. P. Digital image processingseria analisar os coeficientes angulares (a) de todas retas techniques. London: Academic Press, 1983.na mesma forma de parametrização, na seqüência deextração. FIRESTONE, L. et al. Automated feature extraction: the key to future productivity, Journal of the Mesmo quando o resultado inicial é satisfatório, American Society for Photogrammetry anda rotina de refinamento deve ser executada, pois dela Remote Sensing, Maryland, vol.62, n.6, pp.671-dependem os valores precisos das coordenadas do 674, 1996.pontos iniciais e finais de cada reta. GATO, H. E. R. Uma abordagem semi-automática É possível a realização de vários processos de para extração de feições por crescimento derefinamento, podendo chegar a vários tipos de regiões em imagens digitais. Presidente Prudente,resultados, cada qual com a precisão necessária, em 2000. 91p. Dissertação de Mestrado em Ciênciastermos de ajustamento das retas. Cartográficas. FCT-Unesp, 2000. O resultado da extração fica armazenado no GEMAEL, C. Introdução ao ajustamento debanco de feições, como mostram as figuras dos bancos observações: aplicações geodésicas. Curitiba:de dados gerados. Portanto podem-se utilizar esses Editora UFPR, 1994.dados para uma futura reconstrução utilizando ascoordenadas ou os parâmetros. A partir desses GOMES, J e VELHO, L. Computação gráfica:resultados, é possível também a geração de arquivos imagem. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira deDXF, que poderiam ser utilizados em outros aplicativos, Matemática, 1994. 421p.mas para tanto, os vetores devem sofrer um tratamentogeométrico adequado. GONZALEZ, R.C., WOODS, R.E. Digital image processing. New York: Addison Wesley, 1993.8 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES GÜLCH, E., MÜLLER, H., LÄBE, T., RAGIA, L. On A utilização da abordagem semi-automática the performance of semi-automatic buildingpermitiu que problemas geralmente encontrados no extraction. IN: SYMPOSIUM ISPRS, 1998,processamento global pudessem ser reduzidos a uma Ohio, Proceedings... Ohio: ISPRS, 1998,análise local. Com isso algumas etapas do processo Commission III.manual foram otimizadas, mostrando que essaabordagem é viável e robusta, necessitando de poucos GÜLCH, E. Application of semi-automatic buildingaprimoramentos para se chegar a uma ferramenta acquisition. IN: ASCONA WORKSHOP.comercial. Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images (II), Basel: A. Grün , 1997.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

HORD, R. M. Digital image processing of remotely TOMMASELLI, A.M.G. e TOZZI, C. L. Extração de sense data. New York: Academic Press, 1982. linhas retas em imagens digitais. IN: Congresso Brasileiro de Cartografia, 16., 1993, Rio deHUMES, A. F. P. C., MELO, I. S. H., YOSHIDA, L. Janeiro, 1993. v.2, p399-409. K. e MARTINS, W. T. Noções de cálculo numérico. São Paulo: McGraw-Hill, 1984. ZHOU, Y. T., VENKATESWAR, V. e CHELLAPA, R. Edge detection and linear feature extractingJAIN, R., KASTURI, R., SCHUNCK, B.G. Machine using a 2-d random field model, IEEE vision. Singapore: McGraw-Hill International, Transactions on PAMI, 1989, v.11, n.1. 1995. SITES CONSULTADOS PELA INTERNETLIRA, J., FRULLA, L. An automated region growing algorithm for segmentation of texture regions in ANTUNES, A. F. B. Análise de Textura em Imagens SAR images, Intenational Journal of Remote de Radar. www.cieg.ufpr.br/textura.htm Sensing, Southampton, vol.19, n.18, p.3595-3606, 1998. GRUEN, Armin, LI, Haihong. Semi-automatic Road Extraction from Digital Images.,1997.MARQUES FILHO, O., VIEIRA NETO, H. www.geod.ethz.ch/p02/projects/safe/safe.html Processamento digital de imagens. Rio de Janeiro: Brasport, 1999. GÜLCH, E., MÜller, H., RAGIA, L. Semi- Automatic Building Acquisition.,1998.MASCARENHAS, N. A., VELASCO, F. R. D. www.ipb.uni-bonn.de/ipb/projects/semi- Processamento de Imagens. 2.ed. São José dos automatic.html Campos: MCT-INPE, 1989.NEWTON, W. An approach to the identification of forest in thematic mapper imagery within the context of a change detection system. London, 1993. Tese (Mestrado em Sensoriamento Remoto) – University College London.NOVO, E. M. L. M. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. 2.ed. São Paulo: Edgard Blucher Ltda, 1992.PAVLIDIS, T. Algorithms for graphics and image processing. Rockville: Computer Science Press, 1982.PRATT, W. K.. Digital image processing. 2.ed. New York: John Wiley & Sons, 1991.PRESS, W. H., TEUKOLSKY, S. A., VETTERLING, W. T. e FLANERRY, B. P. Numerical recipies in C. New York: Cambridge University Press, 1992.RICHARDS, John A. Remote sensing digital Image analysis : an introduction. Berlin : Springer - Verlag, 1986.ROSENFELD, A. e KAK, A. C. Digital picture processing. 2.ed. London: Academic Press., 1982.SCHOWENGERDT, R. A. Techniques for image processing and classification in remote sensing. London: Academic Press., 1983.SILVA, E. A. Extração de feições cartográficas de imagens multiespectrais fundidas. São Paulo, 1995. 109p. Tese (Doutorado em Engenharia) - Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, 1995.SPIEGEL, M. R. Estatística. São Paulo: McGraw- Hill do Brasil, 1985. 454p.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 16-28, dezembro 2001.

NEW THEORETICAL RESEARCH TRENDS IN CARTOGRAPHY Robert S. Sluter, Jr. University of Kansas Department of Geography 213 Lindley Hall Lawrence, Kansas 66045-2121, USA [email protected] ABSTRACT Cartography has been defined as the art, science, and technology of map-making. Until the middle of the 20thCentury, cartography was more an art than a science. Beginning in the 1950's, cartographic researchers began to take amore scientific approach to map-making with Robinson's The Look of Maps. In the 1970's, many researchers adopted acommunications paradigm for cartography, understanding maps as tools for the communication of information fromcartographer to map user. Under this paradigm, cartographers attempted to find the \"optimal\" map that wouldcommunicate known information to the map-reader with as little \"noise\" as possible. With the rapid progress incomputer technology afforded by the ubiquitous personal computer, in the last decade a number of cartographicresearchers, led by Alan MacEachren, have suggested a new way of understanding how maps work No longer seen assimply tools for communicating known information, maps can be employed to discover the unknown patterns in anyphenomenon that possesses a spatial dimension. Rather than attempting to construct the \"best\" map, modern computertechnology can allow for the construction of a multitude of representations of a phenomenon that can be used to answerdifferent questions posed by individual researchers and reveal hitherto unrealized patterns in the data (data exploration).This new approach is termed \"cartographic visualization\". Based upon research in other fields, including computergraphics, the neurophysiology of the eye-brain system, cognitive science, and semiotics (the science of symbolsystems), this newest thrust in cartographic theory has opened up broad new horizons for cartographic research. Thishas energized the discipline and promises to lead to new insights which will enable us to make better maps. This paperoutlines these new approaches to cartographic research.Key words: cartography, visualization, visual cognition, semiotics, visual perception.1. INTRODUCTION computer, in the last decade a number of cartographic researchers, led by Alan MacEachren (1991, 1992, Cartography has been defined as the art, 1994, 1995), have suggested a new way ofscience, and technology of map-making. Prior to the understanding how maps work. No longer seen as20th Century, cartography was more art than science. simply tools for communicating known information,Since the 1950's, cartographic researchers have been maps can be employed to discover the unknown patternstrying to reverse that order and began to take a more in any phenomenon that possesses a spatial dimension.scientific approach to map-making with Robinson's The Rather than attempting to construct the \"best\" map,Look of Maps (1952). modern computer technology can allow for the construction of a multitude of representations of a Beginning in the 1970's, many researchers phenomenon that can be used to answer differentadopted a communications paradigm for cartography, questions posed by individual researchers and revealunderstanding maps as tools for the communication of hitherto unrealized patterns in the data (datainformation from cartographer to map user. Under this exploration). This new approach is termedparadigm, cartographers attempted to find the \"optimal\" \"cartographic visualization\".map that would communicate known information to themap-reader with as little \"noise\" as possible. This Based upon research in other fields, includingcommunications science approach in cartographic computer graphics, the neurophysiology of the eye-research has been criticized at a number of levels: for brain system, cognitive science, and semiotics (theignoring the many other ways that people use maps; for science of symbol systems), this newest thrust inignoring the contributions of art in the cartographic cartographic theory has opened up broad new horizonsprocess; and for being an approach that falsely claimed for cartographic research. This has energized theto be objective and unbiased. discipline and promises to lead to new insights which will enable us to make better maps. Cartography and With the rapid progress in computer Geographic Information Science, the premier Americantechnology afforded by the ubiquitous personalRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

scholarly journal devoted to cartography, published a communicating known information to map users, thisspecial issue on \"Research Challenges in approach understood map-making as a five-step processGeovisualization\" (edited by MacEachren and Kraak, (Figure 1). First, a phenomenon that is to be studied2001). The theoretical bases for all of the papers (such as soil texture, the distribution of tree species in apresented in this special issue derive from the new forest, or human population density) is sampled and aresearch paradigms outlined below. data set is assembled. Then the mapmaker interprets this data set based on various classification and/or2. COMMUNICATIONS PARADIGM interpolation schemes. Employing this analysis, the cartographer then decides on a design for the map, Beginning in the 1970's, many researchers in which is then produced employing best-practice designcartography adopted a communications paradigm for principles in an attempt to create a map which providesresearch in the field. Borrowing from communications an \"optimal\" representation of the data (and hopefully ofsystems theory, these researchers attempted to find a the nature of the phenomenon under study). In the lastscientific approach to cartographic theory that would step of this process, the user interprets the phenomenonallow for more structure in cartographic research and based upon the cartographer's ability to correctlyprovide more reproducible results. Seeing maps as communicate his or her ideas.PHENOMENON DATA CARTOGRAPHER’S INTERPRETATION MAP USERS’ INTERPRETATIONFig. 1 - The Communications Paradigm for Cartography. However, there is \"noise\" in each step of this interpretation fully or accurately. Lastly, the user mayprocess (Figure 2). First, the data are but a sample of not understand the map completely. So, the aim ofthe reality of the phenomenon under study, and may not research in this paradigm was to \"reduce the noise level\"be entirely representative of it. Second, the and to create the one map which optimally representscartographer may misinterpret the data and thus provide the phenomenon and successfully communicates thisan inaccurate view of the phenomenon. Third, the map information to the map user.design may not communicate the cartographer'sPHENOMENON DATA CARTOGRAPHER’S INTERPRETATION MAP USERS’ INTERPRETATION NOISE Fig. 2 - Noise in each step of the process.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

Almost since its inception, and increasingly phenomenon); to create these multiple graphicover the past decade and a half, this approach tocartographic research has come under criticism. summaries in order to explore the data and revealCritiques of the communications paradigm can belumped under four main topics (MacEachren, 1995): unknowns as well as to communicate the results of • Is there one optimal map? Is such a thing analysis; and thus to create more consistently functional possible? Or perhaps for some (or most) phenomena, a series of maps may be more maps. appropriate to aid in understanding. A key component of this new approach is • People use maps in ways other than to communicate known information - cartographic visualization. In a 1994 book, sometimes they can be used to study and to gain understanding of the unknown. MacEachren suggested that we can view the nature of • The communications paradigm ignores the maps in the form of a cubic space with three dimensions art in cartography. or axes (Figure 3). One axis represents the continuum • And has provided false claims of objectivity and lack of bias. of map purpose ranging from presenting known3. CARTOGRAPHIC REPRESENTATION information to revealing the unknown. A second axis Based on these criticisms, a new approach has representing the continuum of map use ranging from thebeen proposed by Alan MacEachren (1995). Called\"cartographic representation\", the goals of this new private or individual domain to the public or socialparadigm in cartographic research are: to create multiplegraphic summaries of spatial information (rather than domain. And a third axis representing the continuumrelying on one \"optimal\" map to represent the of map interaction, from low human-map interaction to high human-map interaction. The corner of the cube that marks the point of congruence of presenting known information, with low human-map interaction in the public domain defines cartographic communication. The corner of the cube that marks the point of congruence of revealing unknown information, high human-map interaction in the private domain defines cartographic visualization. Fig. 3 - Cartographic Visualization. Source: MacEachren 1994Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

But any researcher will move from visualization to with exploring the data set and then confirming his orcommunication in the course of a research project her findings. This DiBiase calls visual thinking and(DiBiase 1990) (Figure 4). In the beginning, he or she requires multiple maps that are highly interactive. Laterwill operate in the private domain and will be concerned in the project, the researcher may want to shareFig. 4 - Visualization and Communication. Source: DiBiase 1990his or her findings with colleagues (synthesis) and then very practical in nature; has been conducted with littlepresent these findings to a more general audience. This user testing; and is atheoretical (that is, these researchstage takes place in the public domain and may or may efforts have been conducted with little regard for goodnot require high human-map interaction or even theory).multiple representations of the phenomenon. DiBiasecalls this visual communication. 4. A NEW APPROACH TO CARTOGRAPHIC REPRESENTATION Table 1 represents an example of what topicscurrently occupy the minds of many researchers in MacEachren (1995) synthesized somecartography (note that the topics are presented in order theoretical approaches toward understanding how mapsof the numbers of papers presented in each field). work and pointed the way to creating maps that do whatVisualization was among the top research topics and we want them to do, but better. His ideas come fromwas the theme of many of the papers to be presented computer graphics, past cartographic research, theunder the other topics. Based on this and other national neurophysiology of the eye brain system, cognitiveand international cartographic conferences, it appears science, and semiotics (the science of sign systems). Hethat the \"hot\" topics in cartographic research are proposed three basic research paradigms. The researchpresently: paradigms of visual perception and visual cognition in the private/visualization realm of cartographic space and • Visualization the research paradigm of semiotics in the • Automatic generalization public/communication realm of cartographic space (see • Cartography on the Internet and World Figure 4). These paradigms promise to allow cartographic researchers to connect theory to good Wide Web empirical practice, to help us to understand why some • Electronic atlases cartographic designs work and why some do not, and to • Maps in Geographic Information Systems form a framework for further cartographic research. These three research paradigms are presented in more and remote sensing detail below. • 3-D and Virtual Reality.All of this research is taking place in a digitalenvironment and: has been driven by technology (bywhat is possible with modern computer technology); isRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

TABLE 1 - RESEARCH TOPICS2001 International Cartographic Conference Beijing Preliminary Program 373 Papers, 24 Topics 75 % of all papers in the top 12 topics 1 GIS and Digital Mapping 2 Mapping on the Internet and World-Wide Web 3 Computer Generalization of Spatial Data 4 Cartographic Theory and Methods 5 Map Design and Production 6 Spatial Data Visualization 7 National and Regional Atlases 8 Satellite Mapping 9 History of Cartography and Historic Maps 10 Cartography and the Environment 11 Education and Training in Cartography 12 Cartography and Children/Gender in CartographyVisual Perception can, to a greater or lesser extent, result in pre-attentive Visual perception is a research paradigm that is processing in that patterns in the information represented in a map can influence mental imagesfocused on how humans perceive maps, that is, how before the viewer's knowledge, past experiences andimages that come through the eye are formed in the reason can come into play, before viewers can evenbrain. Research in this paradigm springs from studies in think about it. These pre-attentive or bottom-uphuman neurophysiology and the eye-brain visual processes can, if not taken into consideration during thesystem. Topics within this paradigm include: design phase of map-making, mislead the map user or result in conflicts with pre-existing understandings of • How the eye forms images and how they the phenomenon being mapped, and thus interfere with, are transferred to the brain. or reduce, map functionality. • How the eye sees color, and what map Visual Cognition design principles follow from human The second research paradigm that color perception. MacEachren outlined is visual cognition, where existing • The visual acuity of the eye with knowledge in the mind of the map user is employed to implications in regard to symbol size and interpret visual scenes through knowledge schemata that visual discrimination. act as an interface between what is seen by the eye and what is understood in the brain. There are three kinds • Simultaneous contrast or how colors will of knowledge schemata that most adult humans possess. appear different based upon differences in The first are propositional schemata, which can be seen the colors of surrounding areas on a map. in geographical terms as declarative knowledge, knowledge about geographical objects, attributes of • Gestalt grouping principles or how map those objects, and attributes of places. The second are users group symbols on a map. That is, image schemata, which represent the organization of how map users form different groups of configural knowledge about space, knowledge of spatial symbols and how they understand the relationships among entities in space. The third are distribution of the phenomenon depicted event schemata, procedural knowledge of the sequence on the map. of steps needed to get from one place to another. They are all applicable to the understanding of maps, but • Scanning. How people use their eyes to image schemata and event schemata are the most scan a map scene and what implication important in relationship to creating maps that work this has for how they understand the well. information represented. Image schemata are the most important of the • Figure-ground. How map users separate three in the understanding of the majority of map types. figure from ground, that is, what Based on current psychological research, humans do not information they pay attention to and actually see \"pictures in the head\". But evidence what they see as background information. suggests that we understand and store the meaningful • Discrimination/Selectivity. How map users discriminate one symbol from another. • Bottom-up versus top-down processing. Bottom-up versus top-down processing playsan important role in map design since it deals with pre-attentive processes. Most of the topics outlined aboveRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

parts of a visual scene using the same geometrical, • Center-Periphery - Some objects grade in attributesymbolic and minimal vocabulary found in maps. quality from the center to the edge. For example, Embodied image schemata are some the mostfundamental schemata that people possess. They are the heartwood of a tree is very different from theschemata that come directly from human experiencewith the environment. Some of the most common types bark.of embodied image schemata are outlined below:• Container - like a gallon of milk, or a jar of jelly, • Source-Path-Goal - In this case, humans travelling things are held within a container. Containers have in the environment (say walking to school from definite boundaries, and all that is held within is usually homogenous in nature (that is, has little home) have a source at which the journey begins, a variation in composition, texture, etc.).• Up-Down - in terms of the human body (head to definite path to follow, and a goal in mind. foot) or a tree (branches at the top with a large trunk in the middle and roots at the base). The up • Linear order - This image schema is derived from direction tends to indicate higher, greater or more and the down direction tends to indicate lower, basic linear mathematics in which a lower number smaller or less.• Front-Back - can be seen in terms of the front or is followed by a higher number. Two apples is a back of the human body, the front or back of a car, or the front or back of a house. lower number than three apples, while four apples• Part-Whole - in terms of something that is part of a larger thing, which together with its other parts, follows in the numbering order to get to five apples. makes up the whole. For example, a piece of cheese was once part of a whole cheese, or a human All of these embodied image schemata are believed to leg is part of an entire body.• Link - Things can be linked together to create a be, more or less, the result of pre-attentive mental larger structure (like links in a chain). processing. That is, they elicit mental images before one can bring existing knowledge to bear in understanding a visual scene. For cartography (Table 2), the categories defined in maps are typically understood through container schemata. Hierarchical structure in maps is understood through part-whole and up-down schemata. Foreground (or figure) - background in maps is understood through front-back embodied image schemata, while linear quantity scales on map legends are understood in terms of up-down and linear order schemata.TABLE 2 - EMBODIED IMAGE SCHEMATA AND MAPS FOR MAPS CATEGORIES CONTAINER PART-WHOLE, UP-DOWNHIERARCHICAL STRUCTUREFOREGROUND- FRONT-BACK BACKGROUNDLINEAR QUANTITY UP-DOWN, LINEAR ORDER SCALES Understanding of these different types of map lowest category at the top of the vertical scale, thisschemata can aid a mapmaker in making good design interferes with most humans' existing schemata (beingdecisions. For example, when constructing a vertical counter-intuitive), and makes the legend, and thus thelinear quantity scale in the map legend, one should place map, harder to understand, or even results in the mapthe greater or larger quantity at the top of the scale, viewer's complete misunderstanding of the informationgrading according to the classification scheme to the represented on the map.lowest at the bottom. If the map designer puts theRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

The significance of these concepts for seen as an approach to understanding all the wayscartography is that maps will be more effective when people communicate with each other.cartographers use these schemata in the design processand the map user employs the same schemata to For cartography, maps can be viewed as toolsinterpret the maps. The implication here is that the map to communicate meaning primarily through symbols.designer needs to provide the appropriate cues that will This implies that there must be a cartographic languageaid the map viewer in selecting the correct map based on symbols that provides a map with meaning.schemata to apply in understanding the map. Maps will Semiotics is useful in cartographic research because itbe more effective when cartographic designs match the provides a conceptual framework for developing aschemata held by potential viewers, and are easy to cartographic language that takes advantage of the otherintegrate into the general map schemata held by most approaches discussed above, visual perception andpeople. Since all map schemata are learned, user visual cognition.training in new map schemata can result inimprovements in the utility and effectiveness of maps. The most important influence of semiotics in cartography is Bertin's 1967(1983) book Semiology ofSemiotics Graphics. He was the first to propose a set of The third research paradigm outlined by fundamental symbols, called visual variables, that could serve as the building blocks for a cartographic language.MacEachren (1995) is semiotics. Semiotics is the The significance for cartography is that a semioticscience of signs, with sign considered to be a approach can provide a basis for the \"rules\" of maprelationship between an expression (the sign-vehicle) symbolization with implications for map design and theand its referent (content) or what the expression refers creation of expert computer systems that preventto. Semiotics derives from studies in linguistics, but is mapping novices from creating misleading maps.broader than spoken or written language and can be Bertin's original formulation of a set of visual variables for map-making appears in Table 3.TABLE 3 - BERTIN'S VISUAL VARIABLESVisual Variable Level of Measurement Location Numerical Ordinal Nominal Size (Color) Value X XX Texture XX Color (Hue) Orientation X Shape X X X XNote: The X marks those variables that are appropriate for each level of measurement.It is based on the concept of levels of measurement of addition of symbol crispness, resolution andthe data depicted on the map - numerical (referring to transparency to depict variations in the certainty of theinterval-ratio data levels), ordinal, and nominal. data represented on a map, and added color saturationVarying symbol size, for example, can be useful in and arrangement of symbols to the list of visualdepicting variation in the data depicted on the map at variables.numerical and ordinal levels, but is not appropriate fordepicting nominal differences in the data. To depict 5. COMMENTS AND CONCLUSIONSvariation in nominal data on a map, it is appropriate tovary only color (color hue) and shape. The use of other The three approaches to cartographic researchsymbol types such as color value, texture or orientation that I have outlined above promise to energize thewould end up misleading or confusing the map viewer. discipline, and provide a firm theoretical underpinningNote also that Bertin considered the viewing of these to future advances in the field. There remains much tovisual variables to be a pre-attentive process, that is they be done, since research in these areas is just beginning.create a mental image or communicate meaning before For example, in MacEachren's 1995 book How Mapsany internal image schemata held by the map viewer is Work, one can find at least five doctoral dissertationbrought into play. topics, 10 to 15 master's theses and 25 to 30 interesting research projects after only a cursory reading. Following upon Bertin's original formulation,MacEachren (1995) and others have added to the list of Beyond adopting a firm theoretical backgroundvisual variable types that can be treated in this manner for future research in cartography, there are severaland refined their understanding. This includes the problems that cartographers face which make their workRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

more difficult or reduce the impact of cartographic us to make that happen quickly. This tendency resultsresearch in the improvement of the maps people use in the creation of new types of cartographic applicationsevery day. Most of these problems in research seem to based upon well established design practices, and in thebe structural to academic cartography, are based on the absence of any strong theoretical underpinnings. Asnature of cartographic research within the academy, and highlighted above, we are just beginning to understandare often due to time and resource constraints. how the human eye-brain system operates to make maps useful. We need to step back from our love affair with The first problem that I have identified in technology, and start working out some fundamentalcartographic research is what I call the \"honeybee theories of map functionality that will allow us to bettereffect\". A researcher works on a specific problem to the understand why those new computer applications whichlimits of his or her ability based on resources or do not work well fail, and why those that do work wellindividual expertise, publishes an article in a scholarly succeed.journal, and then moves on to a completely differenttopic in his/her next research project. Like a honeybee The final problem that I have identified inmoving from flower to flower to collect nectar, this cartographic research is the absence of useful usertrend in research can have a definite pollinating effect, testing. In research article after research article, newbut only if other scholars pick up where the initial cartographic techniques are proposed and programmed,researcher left off. This is seldom done, as each and prototype applications or demonstrations areresearcher has his or her own interests and priorities, produced, but seldom have I seen these new techniquesand everyone wants to do original research. This results or applications tested with potential map users.in a lot of articles appearing in scholarly journals that Appropriate user testing should be integrated fullymark the beginnings of good ideas, but these good ideas within each and every research project. It is not enoughare seldom followed through, and the knowledge and to test the new technique or application informally withunderstanding that result from this research seldom find a few colleagues or graduate students, because thetheir way into practical map design. researcher will not know whether his or her new idea actually works. Another problem that plagues cartographicresearchers is the issue of \"little science\" versus \"big In summary, great advances in cartographyscience\". Cartography seems to be a marginal research have been made over the last ten years in terms of neweffort in most academic institutions, and all the funding cartographic applications in visualization, 3-D, digitalseems to go to astrophysicists, nuclear physicists, cartography and with new beginnings now in virtualmedical researchers, computer scientists and the like. reality. Many of these advances have been madeWith all this money, researchers in \"big science\" can without user testing - we do not know if the mapsgather into large groups and work on major projects that produced actually work. Many of these advances haveget tangible results which are relevant to society in been made based on what modern computer technologyrelatively short periods of time. Advances in the field allows us to do, rather than based upon good theory.come rapidly, and the migration of pure theory into The research paradigms outlined above, visualtechnology happens relatively quickly. Except for a few perception, visual cognition, and semiotics promise tomajor centers for cartographic research, most fill this theoretical vacuum and will help us to makecartographers work alone in their departments. It is maps that work better.difficult to do \"big science\" and get large researchgrants, and thus we are limited to doing \"little science\", 6. BIBLIOGRAPHIC REFERENCESworking on small projects that get tangible results onlyin the long term. Advances come slowly and the BERTIN, J. Semiology of Graphics: Diagrams,migration of pure theory into technology happens only Networks, Maps. Madison, WI, University ofoccasionally. Wisconsin Press, 1983. (French edition, 1967). One of the solutions to this problem is for DIBIASE, D. Visualization in the Earth Sciences.cartographers to become more involved in Earth and Mineral Sciences, Bulletin of the Collegemultidisciplinary projects. Working with colleagues of Earth and Mineral Sciences, Pennsylvania Statewithin their academic department, or with colleagues in University, v. 59, n. 2, pp. 13-18, 1990.other departments, advances in cartographic researchcan be made much more rapidly than working alone, MACEACHREN, A. M. Visualization Quality andand cartographers can participate in \"big science\" at a the Representation of Uncertainty. Orono, ME,higher level than they do at present. National Center for Geographic Information and Analysis, 1991. Another problem in cartographic research isthe issue of \"practical\" versus \"theoretical\" research. MACEACHREN, A. M. Visualizing UncertainSince it is difficult to get funding for pure research, it is Information. Cartographicoften necessary for cartographers to adopt the goal of Perspectives, n. 13, pp. 10-19, 1992.producing some sort of useful application as theculmination of their research effort. We all want tomake maps work better, and are impatient to use thehigh powered computer technology that is available toRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

MACEACHREN, A. M. Some Truth With Maps: A MACEACHREN, A. M. and M. Kraak. ResearchPrimer on Design and Symbolization. Washington, Challenges in Geovisualization. Cartography andDC, Association of American Geographers, Geographic Information Science, vol. 28, n. 1, whole issue, 2001. 1994. ROBINSON, A. H. The Look of Maps. Madison, WI,MACEACHREN, A. M. How Maps Work: University of Wisconsin Press, 1952.Representation, Visualization, and Design. NewYork, The Guilford Press, 1995.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 29-37, dezembro 2001.

ESTAÇÃO DE MARÉS TERRESTRES DA UFPR – HISTÓRICO, MANUTENÇÃO E ESTÁGIO ATUAL DE DESENVOLVIMENTO Sílvia Helena Soares Schwab1 Camil Gemael2 Eno Darci Saatkamp2 Guilherme Buffara Blitzkow1 1,2 Universidade Federal do Paraná 1Departamento de Física 2Curso de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas Centro Politécnico, Jardim das Américas CP 19044, CEP 81531-990, Curitiba, Pr, Br [email protected]; [email protected]; [email protected] RESUMO A Estação de Marés Terrestres da UFPR (EMTUFPR), foi implantada em 1983 pelo Curso de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e desde então tem sido utilizada para o estudo do comportamento de marésgravimétricas em caráter local e regional, sendo considerada fundamental para a América do Sul. Neste trabalhoapresenta-se: (a) um histórico descrevendo as diversas séries de dados e diferentes análises de maré, quepermitem caracterizar, com bons fatores de qualidade, os parâmetros locais de maré, e a influência dosparâmetros ambientais sobre os dados gravimétricos gerados na estação; (b) os procedimentos de manutençãodos equipamentos utilizados (gravímetros, sensores de pressão e temperatura, etc.) e de armazenamento local dedados; (c) as etapas para descarga, organização e pré-análise do conjunto de dados coletados; (d) aspectosrelacionados aos recursos computacionais atualmente disponíveis para a análise e interpretação de aspectosinstrumentais e ambientais; (e) resultados obtidos nos diferentes períodos do trabalho desenvolvido na Estaçãoaté a presente data, e as perspectivas para futuro desenvolvimento de pesquisas na área. ABSTRACT The UFPR Earth Tides Station (EMTUFPR) was implanted in 1983 by the Geodetic Sciences Post-Graduation, and has been used to study the gravimetric tides behavior with local and regional character, beingconsidered as fundamental to South America determinations. In this work are presented: (a) an historicaldescription of several data series and different tidal analysis allowing to characterize the local tidal parameterswith the necessary quality factors; (b) the used equipment maintenance procedures (gravity meters, air pressureand temperature sensors, etc) and local storage of data; (c) discharge, organization and pre-analysis of collecteddata; (d) modern computational resources and tools to analysis and interpretation of instrumental andenvironmental effects; (e) obtained results in different work periods at the Station, until the present date andfuture research work perspectives in the area.Palavras chaves: marés gravimétricas, Estação de Marés Terrestres de Curitiba, histórico.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

1. INTRODUÇÃO Na figura, em a) mostra-se seu aspecto externo, em b), a antecâmara que permite, juntamente com camadas emA EMTUFPR, foi implantada em 1983, pelo Curso de isopor coladas às paredes, o isolamento térmico as salaPós-Graduação em Ciências Geodésicas (CPGCG), subterrânea, e em c) a escada de acesso à sala deatravés do Prof. Dr. Camil Gemael (Gemael, 1985) , instrumentos subterrânea e em d) o aspecto doscom o suporte do IfE (Institut für Erdmessung) de gravímetros colocados sobre o pilar independente.Hannover e ORB (Royal Observatory of Belgium), Pode-se ver à direita o gravímetro GEO783, e àvisando o desenvolvimento de trabalhos na área de esquerda o LCRD99. Os sensores de pressão emarés terrestres no Brasil. A estação recebeu o número temperatura estão pendurados no teto, e situam-se noICET(International Center of Earth Tides) 7305, e se meio da sala, e ao fundo estão colocados os sistemas deconstitui atualmente na Estação Fundamental para a controle de aquisição de dados (EDAS, µDAS). AAmérica Latina. A EMTUFPR caracteriza-se por ser umidade do ambiente é controlada para evitar o ataqueuma estação de clima tropical. Então, cuidados especiais aos componentes eletrônicos. Sua localização e suadescrito em Leite (1992) foram tomados durante sua construção dão à estação características especialmenteconstrução, em termos de drenagem e isolamento observadas para o abrigo de equipamentos detérmico da sala subterrânea onde fica o instrumental de gravimetria, os quais exigem uma estrutura sólida eaquisição. Um pilar independente, fixado em livre de perturbações externas, tais comoprofundidade garante a estabilidade necessária para as movimentações de pessoas e/ou veículos, e mantendomedidas gravimétricas realizadas sobre ele. Permite a variações anuais de temperatura menores que 3oC. Aobtenção de séries com precisão compatível com o atual mesma é constituída basicamente por dois níveis: onível de desenvolvimento de pesquisas sobre o térreo, com 10m2, no qual há uma ante-sala isolante, ecomportamento local dos parâmetros de maré, e uma sala onde ficam os equipamentos de energia (no-influências ambientais exercidas pela atmosfera e break, fontes de tensão, conversor 127/220 V. Esta, poroceano. Suas coordenadas geográficas são φ = 25° 27' sua vez, comunica-se com uma sala subterrânea de 16m215,25'' S e λ = 49° 14' 15,46'' W, situa-se a 80 km do e 3,7m de profundidade através de duas tampas deOceano Atlântico, a uma altitude de 913m. Este trabalho metais e uma escada.visa mostrar a história do aprofundamento gradual noconhecimento das características locais e influências 3. AS OCUPAÇÕES DA EMTUFPR Esofridas pelas marés gravimétricas em Curitiba, e EVOLUÇÃO DO ESTUDO DE SEUSprincipalmente atrair, através de sua divulgação, mais PARÂMETROS DE MARÉpesquisadores para atuarem nesta área de conhecimento. A Tabela 1 mostra as séries de observações já2. A EMTUFPR realizadas na estação. Nesta, representa-se por G uma série gravimétrica e M, uma série que envolva também a Na Figura 1 são apresentados alguns aspectos aquisição de dados ambientais. Os instrumentosda estação, situada junto ao Centro de Educação Física utilizados pertencem às seguintes Instituições: a) Bonnda UFPR. University - gravímetro ASK-BN-GS12; b) Observatório Real da Bélgica – gravímetros LCR-3G, Fig. 1- Aspectos externos e internos da EMTUFPR LCR-8G, LCR-D32; LCRz-3G, LCRz-8G, LCRz-D32; GEO783 (cedido pelo ORB); c) Bidston Observatory ab (Reino Unido)- LCR-ET10; d) Universidade de São Paulo: LCR-G913z-USP; e) Universidade Federal doa Paraná: LCR-D99, LCR-D99z. Nas séries com aquisição de dados ambientais, foram utilizados os cd sistema EDAS (“Earth Data Acquisition System”) e µDAS do ORB, e sensores (SP- sensor de pressão, ST- sensor de temperatura e SU-sensor de umidade). Nas séries 1 e 13, a instalação do gravímetro e processamento dos dados foi feita por M. Bonatz (Bonn University); na série 2, a instalação e processamento dos dados foi feita por B. Ducarme (ORB); nas séries 3, 5, 7 e 9, a instalação foi feita por C. Poitevin e o processamento por B. Ducarme (ORB); nas séries 4, 6,8, 10 e 11 a instalação foi feita por M. Van Ruymbeck e o processamento por B. Ducarme. Na série 12, a instalação do gravímetro e processamento dos dados foi feita por R. J. Edge (Bidston Observatory); nas séries 14, 16 e 20, a instalação e processamento foram feitosRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

por S. Freitas (UFPR); nas séries 15 e 17 a instalação foi Na série 12, feita com o LCRET10,feita por O. Leite e o processamento por O. Leite e N.Modro respectivamente (UFPR); nas séries 18, 21 2 22, considerada uma excelente série devido ao fator dea instalação foi feita por E. Saatkamp e processamento qualidade médio de 38,3, os valores obtidos foram os mostrados na Tabela 3.por S. Freitas(UFPR); na série 19, a instalação foi feita TABELA 3 - PARÂMETROS DAS PRINCIPAISpor W. Shukowsky (USP)e o processamento por S. ONDAS DE MARÉS PARA A EMTUFPR (1988)Freitas(UFPR). COM O LCR-ET10.TABELA 1 - SÉRIES DE OBSERVAÇÕES NA OD DF ESTAÇÃO CURITIBA. M2 1,1667±0,0003 1,471±0,013Série Instrumental Período Base de Calibr. O1 1,1735± 0,0009 -1,131±0,0441-G ASK-BN-GS12 03/83 – 04/84 Micr. Ball FONTE: ICET DATABANK Atualmente, os valores de referência adotados2-G GEO-783 10/83 – 04/84 Bruxelas3-G LCR-3G 05/84 – 07/84 Bruxelas para a estação são os mostrados na Tabela 4. Eles4-G LCR-3Gz- 07/84 – 10/84 Bruxelas resultam de uma série realizada após a calibração5-G LCR-8G- 05/84 – 07/84 Bruxelas instrumental do GEO783 em Bruxelas(1988)6-G LCR-D8Gz 07/84 – 11/84 Bruxelas renormalizados (Freitas,1993), com fator de qualidade médio 22,3.7-G LCR-D32 04/84 – 07/84 Bruxelas TABELA 4 - PARÂMETROS DAS PRINCIPAIS8-G LCR-D32z 07/84 – 10/84 Bruxelas ONDAS DE MARÉS - EMTUFPR – REF. 1992.9-G LCR-D99 05/84 – 07/84 Bruxelas OD DF10-G LCR-D99 07/84 – 10/84 Bruxelas M2 1,1735±0,0004 1,421±0,02011-G LCR-D99z 08/85– 12/85 Bruxelas12-G LCR-10-ET 11/87 – 10/88 Hannover O1 1,1893± 0,0017 -1,240±0,08013-G ASK-BN-GS12 01/88 – 05/89 Micr. Ball FONTE: Freitas,1993 Finalmente, como resultado da série 16,14-G GEO-783 04/92 – 10/92 Bruxelas realizada em 1995 com o GEO 783, após a renormalização instrumental em termos dos valores de15-G,M LCR-D99z,SP 09/94 – 12/95 Hannover referência 1992 e considerando a influência do carregamento oceânico modelado por ORI96 (Melchior16-G,M GEO-783, 02/95 – 09/95 Bruxelas & Francis,1996), obtiveram-se resultados mostrados na Tabela 5, que mostram grande coerência com os SP,ST,SU17-G,M LCR-D99z,SP 02/96 – 07/96 Hannover18-G,M LCR-D99z,SP 02/97 – 1998 Hannover19-G,M LCR-G913z, 10/97 – 1998 LaCoste& resultados da Tabela 2. O fator de qualidade médio obtido foi 18,5. SP,ST Romberg20-G,M GEO-783, 10/97 – 1998 Bruxelas TABELA 4 - PARÂMETROS DAS PRINCIPAIS SP,ST ONDAS DE MARÉS - EMTUFPR – SÉRIE 199521-G,M GEO-783, /98 – 03/2001 Bruxelas OD DF SP,ST M2 1,1747±0,0006 1,421±0,03022-G,M LCR-D99z, /98 – 03/2001 Hannover O1 1,1851± 0,0017 -1,240±0,083 SP,ST FONTE: Freitas et al., 1988 FONTE: Schwab,1999 Os parâmetros locais de marés para a Um ponto importante a ser aqui destacado é oEMTUFPR foram estabelecidos através da análise dosdados obtidos com quatro gravímetros, em trabalho que se refere à ordem de grandeza das medidasconjunto do CPGCG e do ORB em 1983 e 1984, atravésda utilização do modelo Molodenski I (Melchior et al., realizadas. Embora as leituras e precisão dos1989), o qual considera a Terra elástica e sem oceanos.A Tabela 2 mostra uma síntese dos valores encontrados instrumentos utilizados seja da ordem do miligal, com “range” diferenciado de acordo com o modelo, devidoem termos da Estação Curitiba, para as principais ondas ao grande número de medidas realizadas com os instrumentos estabilizados no local de aquisição, o nívelde marés. Nesta tabela, O representa a onda de maré, D de precisão dos dados no processamento é da ordem do microgal Neste nível, as influências do carregamentoo fator de amplitude, DF a diferença de fase em graus, e oceânico e atmosférico, também da ordem do microgal, tem que ser considerados para a redução destes efeitosFQ o fator de qualidade das observações (Chueca et al., O estudo da influência dos parâmetros de ambiente1984).TABELA 2 - PARÂMETROS DAS PRINCIPAIS sobre as medidas gravimétricas realizadas na estação podem ser divididos em termos de sua origem. AONDAS DE MARÉS PARA A EMTUFPR (1984).OD DF FQ influência do carregamento oceânico para os diversosM2 1,1746±0,0007 1,41±0,05 10,9 modelos atualmente disponíveis pode ser calculadaO1 1,1835± 0,0049 -1,24±0,13 10,9 através dos valores constantes na Tabela 5, através do programa Loading89 (Melchior & Francis, 1996), para FONTE: Melchior et al., 1989 diversos modelos. Nesta, as amplitudes L estão expressas em µGal e as fases em graus.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

TABELA 5- CARREGAMENTO OCEÂNICO (AMPLITUDE E FASE) PARA DIFERENTES MODELOS EM CURITIBAModelo SCHWIDERSKY CSR 3.0 FES95.2 ORI96Onda L λLλ L λ L λM2 1,601 72,8 2,197 72,7 2,278 64,6 1,797 68,6S2 0,904 98,5 0,854 76,4 1,032 68,6 0,659 75,6K2 0,292 100,4 0,234 73,8 0,252 73,1 0,182 73,9N2 0,348 37,7 0,550 54,5 0,536 54,1 0,488 50,9K1 0,244 116,6 0,292 116,3 0,267 123,4 0,295 133,6O1 0,633 137,8 0,773 134,1 0,709 136,3 0,734 140,8P1 0,081 124,0 0,111 112,5 0,114 120,3 0,105 128,2Q1 0,190 150,9 0,232 149,4 0,192 151,2 0,219 153,0 Em termos de parâmetros atmosféricos, a TABELA 6- PROFISSIONAIS E ATIVIDADESdeterminação de um valor para a influência da pressão RELATIVAS À UTILIZAÇÃO DOS DADOSsobre as medidas gravimétricas conduziu ao valor de3,4672 ± 1,4082 nm.s-2/hPa (Schwab, 1999) mas para a GERADOS NA EMTUFPR A PARTIR DE 1995temperatura e umidade do ar tal influência não pode sercaracterizada, devido aos controle interno destes Profissional/ Atividade/ Detalhamentoparâmetros na estação. Instituição responsável4. MANUTENÇÃO, RECURSOSHUMANOS E BANCO DE DADOS Dr. Sílvio R. C. Técnico- Controla todas as atividades A EMTUFPR exige uma manutenção de Freitas- Científico – Proj. na EMTUFPR. Realiza acuidadosa tanto em termos do controle de temperatura eumidade no ambiente de aquisição, quanto no controle CPGCG, UFPR CNPq do qual a análise de marés padrão ICET;do Banco de Dados gravimétricos e ambientais, estesúltimos gerados continuamente a partir de 1995. Apesar estação constitui Estabelece os contatos emdas dificuldades de recursos humanos especializados narealização do controle instrumental e da obtenção de uma das linhas nível mundial.componentes eletrônicos para reparo do sistema deaquisição, tem sido possível manter a estação de pesquisa afuncionando e os dados resultantes sendo analisados. Amanutenção requer uma visita semanal de controle e a partir de 1995.descarga de dados, via lap-top (programa LTERM-ORB) a cada 20 dias, pois os dados/minuto adquiridos, Bolsista CNPq Pré-análise e Organizou o Banco de dadosreferentes às marés gravimétricas obtidas com oLCRD99 e GEO783, e dados de pressão e temperatura Marcus F. Silva análise de dados 95-97- Utilizou os programasobtidos via sensores e armazenados no sistema µDAS(ORB); armazenamento de dados no Laboratório de (1995-98) ,UFPR PRETERNA e ETERNAMarés Terrestres e Gravimetria ligado ao CPGCG;colocação dos dados em formato apropriado para a pré- Bolsista CNPq Desenvolvimento Estudou os níveis de filtragensanálise (formato PRETERNA); pré-análise dos dados;colocação dos dados em Formato Internacional padrão Jeferson de matemático para possíveis serem aplicados aosICET (Ducarme, 1975); levantamento dos fatores decalibração utilizando o programa TSOFT Souza (1998-99), a análise sinais sem perda de(Vauterin,1998); análise de marés padrão ICET(Ducarme, 1975); análise de influências ambientais UFPR ambiental informação(Schwab, 1999); envio dos resultados ao ICETDATABANK, situado junto ao ORB, onde são Doutorando E. Manutenção Controla o instrumental daarmazenados todos os dados obtidos mundialmenterelativos às marés terrestres. O pessoal envolvido na D. Saatkamp – eletrônica e EMTUFPR;estrutura de funcionamento e apoio para estas diferentesetapas e atividades, desde 1995, são mostrados na CPGCG, UFPR descarga de Realiza a descarga de dados;Tabela 6. dados Doutorando A Procedimentos Auxilia no controle do Pires(2000)- de descarga de instrumental e descarga de CPGCG, UFPR dados; dados Dr. Sílvia H. Banco de Dados, Utiliza os programa TSOFT, Schwab- DFIS, pré-análise e Loading89 e MATLAB UFPR análise ambiental Bolsista UFPR Organização do Realizou a organização e pré- Guilherme B. Banco de Dados análise dos dados 2000 Blitzkow (2000)- 2000 UFPR Dr. Bernard Consultor Apoio Ducarme-ORB científico; ICET Dr. Paul Consultor Apoio Melchior-ORB científico; Dr. M. Van Consultor técnico Desenvolveu os sistemas Ruymbeck-ORB – sistemas de EDAS e µDAS aquisição eletrônica Dr. Olivier Consultor Apoio - programa Loading89 Francis- técnico-científico Dr. Paul Pâquet- Consultor Apoio ORB científico M. Hendrickx- Consultor técnico Apoio ORB L.Vandercoilden- Consultor técnico Apoio ORB Dr. Marta . Consultor técnico Apoio Mantovani, USP Dr. Wladimir Instalação do Apoio Shukowsky-USP gravímetro LCRG913; Consultor técnicoRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

5. ASPECTOS LIGADOS À ANÁLISE Fig. 3 - “GAPS” observados nos dadosDOS DADOS C u r it i b a : G r a v i m e t r o L C R D 9 9 : G r a v id a d eOs procedimentos inerentes à obtenção de dados com (shots)qualidade de acordo com o nível internacionalmente 40000exigido atualmente são extremamente complexos edevem seguir um rígido controle. Enumera-se abaixo os 30000principais procedimentos nesse sentido: 200001) Aspectos Instrumentais: controle na instalação dos gravímetros, nivelamento, calibração mensal, 10000 controle de temperatura e de umidade do ar ambientes, de calibração dos sensores de pressão e 0 temperatura. 22-11-00 27-11-002) Aspectos de Aquisição: estabilização do sistema de aquisição, energização do sistema, aplicação de Fig. 4 - “SPIKES” observados nos dados programa LTERM com a indicação dos parâmetros de funcionamento, configuração do µDAS ou C u r it ib a : G r a v i m e t r o G E O 7 8 3 : G r a v id a d e EDAS, descarga mediante LTERM, criação de 30000 (shots) arquivos brutos, reinicialização do sistema após a descarga; 290003) Organização do Banco de Dados: transferência e 28000 controle rígido de datas e horários. Preparação dos dados para a pré-análise. Na Tabela 7 apresenta-se 27000 um resumo parcial do Banco de Dados 2000. A = arquivo; DI = Data inicial; DF = data final; HI = 26000 hora inicial e HF = hora final. O Banco de Dados desde 1997 se constitui de dados-minuto de marés 08h00m00 12h00m00 16h00m00 20h00m00 00h00m00 gravimétricas em um, dois ou três canais, dados de s 29-02- s 29-02- s 29-02- s 29-02- s 01-03- temperatura e pressão, em um ou dois canais para cada parâmetro monitorado. O total estimado é de 00 00 00 00 00 4,8 milhões de dados disponíveis no total. Na Figura 5 mostra-se o aspecto de uma parte dos os sinais pré-processados no ano de 2000, para a pressão, temperatura, sinal gravimétrico obtidos com o GEO783 e com o LCRD99. Fig. 5 – Sinais ambientais e gravimétricos pré- processadosTABELA 7- EXEMPLO DO RESUMO DO BANCO EMTUFPR: pressão em contagens DE DADOS 2580 2540 A DI HI DF HF 2500 gl180200.cta 20/01/00 12:35:30 18/02/00 12:56:30 2460 gl220300.cta 13/02/00 19:54:30 22/03/00 15:03:30 gl280400.cta 22/03/00 01:28:30 28/04/00 20:46:30 gl160500.cta 08/04/00 07:18:30 15/05/00 03:43:004) Pré-análise dos dados: após a junção dos arquivos EMTUFPR: temperatura em contagens brutos, e colocação em formato apropriado, 2260 procede-se à avaliação de perdas de dados, correção de falta de dados (“gaps”), de picos (“spikes”) 2240 devido a perturbações externas, e de saltos no nível de aquisição (“steps”) devidos ao próprio sistema 2220 de aquisição em geral. As Figuras 2, 3 e 4 apresentam exemplos destes tipos de problema. 2200 EMTUFPR maré gravimétrica – GEO783 - contagens Fig. 2 - “STEPS” observados nos dados 800 C u ritib a : G r a v im e t r o L C R D 99: G r a v id a d e ( s h o t s ) 600 400 20020 0 0 0 EMTUFPR maré gravimétrica – LCRD99 - contagens 80010 0 0 0 600 400 0 200-10000 06-02-00 26-02-00 17-03-00 06-04-00 26-04-00 12 h 0 0 m 00 s 00 h 0 0 m 00 s 12 h 0 0 m 00 s 00 h 0 0 m 00 s 12 h 0 0 m 00 s 00 h 0 0 m 00 s 12 h 0 0 m 00 s 23-10- 00 24-10- 00 24-10- 00 25-10- 00 25-10- 00 26-10- 00 26-10- 00Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

Observe-se nesta última figura que houve uma Cabem ainda ser destacados trabalhos perda de dados de temperatura do período, e que recentemente publicados em periódicos como o PEPI mostra-se as marés dos dois gravímetros com (Phys. Earth Plan. Int.) e SAJG (South American inversão de fases, características estas detectados Journal of Geosciences). Paralelamente, estão sendo no pré-processamento e adequadas para o realizados cooperações com o Servicio Geografico processamento. Militar do Uruguay e intercâmbio de informações com Universidades Argentinas, no sentido de se ter maiores5) Análise dos dados: após a pré-análise dos dados, subsídios para trabalhos envolvendo o Datum Vertical realizada com o aplicativo TSOFT (Vauterin,1998) Brasileiro. desenvolvido pelo ORB, os arquivos são colocados em formato internacional para processamento. O 7. CONCLUSÕES E PERSPECTIVAS processamento é feito utilizando-se os programas MT, padrão ICET (Ducarme, 1975). Nestes Apesar da longa história de ocupações, a programas são gerados a maré teórica prevista para manutenção dos trabalhos científicos ligados à a estação de acordo com um potencial perturbador e EMTUFPR demandam um grande envolvimento por modelo de Terra selecionados. Uma análise típica parte do pessoal que tem atuado na área, pela de maré fornece os fatores de amplitude e fase das dificuldades inerentes à precisão final requerida, à principais ondas de marés no local da estação, precisão dos instrumentos de aquisição, às dificuldades conhecidos como parâmetros de maré, e que de manutenção e substituição de componentes. Cada caracterizam a resposta local à influência trabalho realizado na estação, entretanto, tem perturbadora da Lua e do Sol sobre o planeta., contribuído para desenvolver no Brasil, esta área ainda comparados com o previsto teoricamente para a pouco explorada, e que oferece ainda muitas estação. perspectivas de trabalho, em termos do estabelecimento de estações temporárias, e também de apoio a outros6) Análise de influências ambientais: nesta etapa são estudos nas áreas de Geodésia, Geofísica, etc. Deve-se calculadas as funções de transferência em ainda ressaltar a grande contribuição de cada uma das amplitude e fase entre os parâmetros de ambiente Instituições externas à UFPR aqui citadas teve para com (pressão, temperatura) e as medidas gravimétricas. esta linha de pesquisa em Geodésia do CPGCG. Por Utiliza-se o aplicativo MATLAB e programas outro lado, também deve ser destacado o papel do Dr. específicos desenvolvidos para este fim Hans-Georg Wenzel (Hannover, Alemanha) que a partir (Schwab,1999). Para este fim, é importante o de 1995 contribuiu para a abertura de nova linha de trabalho continuado de calibração/aferição dos trabalhos na parte de análise ambiental, e também com gravímetros envolvidos na aquisição dos dados, outros trabalhos de gravimetria realizados na realizados normalmente uma vez ao mês, e a Instituição. avaliação do comportamento dos sensores de monitoramento ambiental, realizada através da 8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS comparação com instrumentos-padrão. GEMAEL, C.. Determinação da gravidade em7) Os resultados obtidos são comunicados ao ICET e Geodésia. Curitiba, CPGCG, 78p. , 1985. divulgados junto à comunidade científica pela disponibilização dos acessos ao ICET CHUECA, R., DUCARME, B. & MELCHIOR, P.. DATABANK. Preliminary investigation about a quality factor of tidal gravity factors. Brussels, IAG-BIM 94:6. TRABALHOS PUBLICADOS SOBRE A 6334-37, 1984.EMTUFPR DUCARME, B.. The computation procedures at the As primeiras publicações sobre a EMTUFPR International Center of Earth Tides (ICET).foram as feitas por Gemael (1986) e Melchior et al. Grenoble, Proceedings of the 17th IUGG General(1989), onde constam aspectos do programa que Assembly, 1975.permitiu a sua instalação e os primeiros resultadosobtidos dos parâmetros locais de maré. Cinco teses de FREITAS, S. R. C.. Marés gravimétricas: implicaçõesDoutorado tiveram parte de seus trabalhos, ou toda a para a placa sul-americana. São Paulo, Tese detotalidade, baseadas nos dados obtidos na estação ou Doutorado, IAG-USP, 264p., 1993.desenvolvidos a partir de procedimentos iguais aosadotados na estação: Ratton (1986), Leite(1991), FREITAS, S. R. C., SCHWAB, S. H. S.,Freitas(1993), Cordini(1998) e Schwab(1999). Uma MANTOVANI, M. S. & SHUKOWSKY, W.. Thedissertação de Mestrado também envolveu os mesmos earth tide program of observation andaspectos, feita por Modro(1997). Poderiam ser citados instrumentation in Brazil. Brussels, Proceedingsmuitos dos trabalhos publicados em Simpósios e of the 13th International Symposium on earthRevistas, relacionados com resultados obtidos na tides, p. 223-29, 1998.estação. Entretanto, nos trabalhos anteriormentemencionados, pode-se encontrar estas referências, quenão serão listadas aqui.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

LEITE, O. H. S.. Uma contribuição às análises de marés devido aos efeitos da temperatura nos dados gravimétricos obtidos na estação fundamental de Curitiba. Curitiba, Tese de Doutorado, CPGCG-UFPR, 135p, 1992.MELCHIOR, P., VAN RUYMBECKE, M. & POITEVIN, C.. TWTGP II (West Africa and South America). Brussels, IAG-BIM v(2): 132p., 1989.MELCHIOR, P. & FRANCIS, O.. Comparison of recent ocean tide models using ground-based tidal gravity measurements. Marine Geodesy, 19: 291-330, 1986.MODRO, N.. Análise de desempenho instrumental na Estação de Marés Terrestres da UFPR. Curitiba, Dissertação de Mestrado, CPGCG- UFPR, 127p., 1997.RATTON, E.. Uma contribuição ao estudo de marés terrestres no Brasil. Curitiba, Tese de Doutorado, CPGCG-UFPR, 1986.SCHWAB, S. H. S.. Marés gravimétricas: influências ambientais e calibração instrumental: estudos na estação Curitiba. Tese de Doutorado. Curitiba, CPGCG-UFPR, 1999.VAUTERIN. P. . Graphical and interactive software for analysis on earth tide information. Proceedings of the 13th International Symposium on earth tides, p. 481-84, 1998.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 38-44, dezembro 2001.

SISTEMA ESPECIALISTA PARA GERAÇÃO DE MAPAS TEMÁTICOS Claudia Robbi Sluter Universidade Federal do Paraná Departamento de Geomática Caixa Postal 19001 Centro Politécnico, Jardim das Américas 81531-990 Curitiba, Paraná [email protected] RESUMO Este trabalho apresenta o protótipo do módulo geração de mapas temáticos, de um sistema computacional paraelaboração de Planos Diretores. Sendo um sistema especializado para Planos Diretores é composto de 5 módulosprincipais, cujas funções são: armazenamento da base cartográfica, geração de mapas temáticos, consulta interativa ecom animação de mapas, geração da síntese para o planejamento, e consulta ao Plano Diretor. Como o sistema étotalmente operado pelos urbanistas, usuários do sistema, para o desenvolvimento de cada Plano Diretor, estes devemgerar uma série de mapas temáticos. Sendo que os usuários, na maioria dos casos, não possuem formação sobre projetocartográfico temático, o sistema deve auxiliá-los a construir os mapas temáticos de acordo com os princípios básicos daCartografia Temática. Para tanto, a solução definida para este sistema foi automatizar algumas das decisões de projetode mapas. Consequentemente, o módulo para geração de mapas temáticos tem características de sistema especialista, noque concerne aos princípios de projeto cartográfico temático. A automatização de algumas decisões de projetocartográfico está presente tanto no projeto das interfaces como na modelagem conceitual, sendo os resultadosimplementados no protótipo do sistema. O desenvolvimento do sistema seguiu os fundamentos da Engenharia deSoftware e a metodologia de orientação a objetos. Os resultados do projeto das interfaces e implementação do protótipopara o módulo geração de informações temáticas são descritos neste artigo. Este protótipo foi implementado com oambiente de programação Visual C++, num PC Pentium 200MHz, 32MB RAM e 2,1GB de disco rígido. ABSTRACT This paper presents a prototype of the thematic mapping module of a software system for Municipal MasterPlan design. Because this system is designed for permitting urban planners, system’s users, to develop every task in aMunicipal Master Plan, the users can produce thematic maps. Since the users are not cartographers and, consequently,may not know the fundamentals of map design, the system has to provide them with tools for making maps inaccordance with the principles of thematic map design. Providing users with these kind of tools demands that a level ofknowledge about map design be embedded in the software. A level of knowledge means to automate some of thethematic mapping decisions. Then, the thematic mapping module has characteristics of an expert system. The level ofknowledge was accomplished by interfaces design and conceptual model, and it was implemented in the moduleprototype. The system development was based on software engineering concepts, and object oriented methodology. Theresults of the interfaces design and the prototype implementation for the thematic mapping module are described in thispaper. The prototype was implemented using Visual C++ software in a PC environment, with a configuration ofPentium 200MHz, 32 MB RAM and 2,1 GB hard disk.Palavras chaves: visualização cartográfica, sistemas especialistas cartográficos, cartografia temática, planejamentourbano.1. INTRODUÇÃO planejamento urbano, especificamente o módulo do sistema denominado geração de informações temáticas. O trabalho apresentado neste artigo é parte dos O desenvolvimento deste sistema está baseado em trêsresultados alcançados no desenvolvimento de um condicionantes: é um sistema computacional, portantosistema para visualização cartográfica para seu desenvolvimento segue o paradigma da engenhariaRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

de software; a concepção do sistema é baseada nos Cartografia, propondo novos conceitos tais comoconceitos de visualização cartográfica; e o sistema é mapas interativos. Na década de 90 a busca científicatotalmente operado pelos usuários, neste caso passa, então, a ser pelo desenvolvimento da própriaurbanistas. Como os urbanistas, em sua maioria, não cartografia, conceitos e fundamentos, tendo como basepossuem formação em Cartografia Temática, o módulo as potencialidades da tecnologia computacional. Nestegeração de informações temáticas foi projetado e contexto surge um novo campo de investigação daimplementado de forma a conter um nível de pesquisa cartográfica denominado de visualizaçãointeligência, com o qual as decisões básicas de projeto cartográfica.cartográfico temático são automatizadas. Aautomatização de decisões necessárias na contrução de Na visualização cartográfica os mapas sãomapas temáticos caracterizam este módulo como um entendidos como ferramentas de análises, tanto parasistema especialista. planejadores como para cientistas (MacEachren e Kraak, 1997; MacEachren, 1999 e ICA, 1999). Este Este sistema especialista é parte dos resultados avanço da Cartografia é proporcionado pela utilizaçãoda tese de doutorado “Sistema para Visualização de de técnicas de computação gráfica, de visualizaçãoInformações Cartográficas para Planejamento Urbano” científica e de sistemas de informações geográficas(Robbi, 2000). O desenvolvimento deste sistema foi (Robbi, 2000). Se os mapas são ferramentas de análises,realizado de acordo com o paradigma da engenharia de estes são utilizados tanto para estudar as característicassoftware, no qual a complexidade do sistema é tratada dos fenômenos geográficos, e sintetizar soluções, comoem diferentes níveis de abstração. Portanto, a primeira também para apresentar resultados. Os mapas comoetapa consistiu do estudo sobre as necessidades dos ferramentas de análises são meios de visualização,usuários para um sistema computacional, neste caso, sendo o processo de visualização cartográfica maisurbanistas desenvolvendo Planos Diretores. Na etapa abrangente que o processo de comunicação cartográfica.seguinte foi estabelecido o modelo conceitual do MacEachren et al. (citado por DiBiasi et al., 1992,sistema. Para a modelagem conceitual foi adotada a p.203) define visualização como “uma ação demetodologia de orientação a objetos, especificamente as cognição, uma habilidade humana de desenvolvermetodologias desenvolvidas por Jacobson (1992), e por representações mentais que nos permite identificarCoad & Yourdon (1992). Finalmente, um protótipo foi padrões e criar ou impor ordem”. Assim, a visualizaçãoimplementado, a partir do software SPRING (INPE, de mapas, gerados e manipulados durante o processo de2001), visando apresentar as principais características e análise, proporciona o conhecimento sobre ospotencialidades do sistema projetado. fenômenos geográficos, pela análise das evoluções e interações destes fenômenos (Robbi, 2000). Apesar do sistema ter sido idealizado paraatender a um objetivo específico, ou seja, Os estudos científicos que buscam adesenvolvimento de Planos Diretores, durante os conceituação de visualização cartográfica resultaram emestudos sobre os tipos de mapas temáticos necessários diferentes modelos, os quais representam o uso dosàs análises do espaço urbano, constatou-se que o mapas nas diferentes etapas de um processo de análise.conjunto de características dos fenômenos espaciais O modelo proposto por MacEachren (1994b)mapeados exige que o sistema permita a construção de sistematiza estes estudos e define a visualizaçãoqualquer tipo de mapa temático. Assim, o módulo cartográfica num espaço tridimensional denominado degeração de informações temáticas resultou “(Cartografia)3” (Figura 1) (MacEachren, 1999). Nestesuficientemente genérico, permitindo afirmar que este é espaço os diferentes usos dos mapas são representadosum sistema especialista para geração de mapas em três eixos: interatividade, audiência e propósito. Atemáticos. Para apresentar os resultados alcançados interatividade pode variar em diferentes graus, desdedurante o desenvolvimento deste módulo, são descritos baixa até alta interatividade com o mapa. O propósitoconceitos de visualização cartográfica e alguns pode variar entre revelar o desconhecido até apresentarimportantes aspectos do desenvolvimento de um sistema o conhecido. A audiência representa a variação entre oespecialista cartográfico. Neste artigo são apresentados uso privado, e o uso público dos mapas, da mesmaos resultados alcançados com a modelagem conceitual forma que no modelo apresentado por DiBiase et al.relativa ao modelo dos requisitos, o qual contém o (citado em MacEachren, 1994a).projeto das interfaces do sistema, e o conjunto de regrasque caracterizam este sistema especialista. As variações de uso dos mapas, consequente da incorporação de técnicas de visualização científica à2. VISUALIZAÇÃO CARTOGRÁFICA Cartografia, como apresentadas no modelo de DiBiase (citado em MacEachren, 1994a), são definidas de Após anos de desenvolvimento de ferramentas acordo com as diferentes fases dos processos de análisecomputacionais para a automatização das tarefas e planejamento, ou seja, exploração, síntese,convencionais de produção de mapas (Cartografia confirmação e apresentação. Estas fases são agrupadasAssistida por Computador) e análises de fenômenos em dois domínios: privado e público. No domínioespaciais (Sistemas de Informações Geográficas), no privado os mapas são utilizados pelo usuário, ou grupofinal da década de 80 e início da década de 90 observou- de usuários, quando este analisa os mapas para adquirirse o surgimento de pesquisas voltadas a investigar em conhecimento, tendo em vista a tomada de decisão, no caso de planejadores, ou a solução de problemas, emRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

estudos científicos. As conclusões alcançadas, tanto das quanto ao uso dos mapas, somente extremos. Alématividades de planejamento quanto de estudos disso, tanto a visualização como a comunicação estãocientíficos, são definidas com um conjunto de presentes em qualquer fase do processo de visualizaçãoinformações, as quais incluem mapas. Estas cartográfica, sendo a diferenciação dada pela ênfase ainformações são apresentadas, ou seja publicadas, nas uma ou a outra. Se o uso do mapa está ocorrendo comfases relativas ao domínio público. uma alta interatividade, a audiência é privada e o propósito é revelar o desconhecido, a ênfase é de No modelo “(Cartografia)3” (Figura 1) observa- visualização. Por outro lado, se a interatividade é baixa,se que a variação entre visualização e comunicação é a audiência é o público, e o propósito é apresentar oapresentada na diagonal do cubo. Esta variação é conhecido, a ênfase é na comunicação.contínua pois representa a não existência de fronteirasFigura 1 – “(Cartografia)3” – uma representação do ‘espaço’ de uso do mapa. Fonte: Adaptada de MacEachren (1994b, p.6) Um importante aspecto da visualização tenta imitar a representação de mapas mentais. Porém,cartográfica é a interatividade. Para que seja possível o superam os mapas mentais por incluírem maisconhecimento sobre os fenômenos espaciais e suas características do fenômeno e não conterem distorçõesinterações, e a partir deste conhecimento propor ou enganos desses. O mapa interativo é uma extensão dasoluções, é necessário que o planejador ou cientista habilidade humana de visualizar lugares epossa visualizar diferentes fenômenos, e diferentes distribuições.”características destes fenômenos com diferentesclassificações, visualizar como os fenômenos interagem O mapa interativo é uma interface entre ono espaço, criar cenários, e avaliar as soluções usuário e a realidade, e esta interface é digital. Aspropostas. Neste nível de interatividade, o usuário deve ferramentas computacionais permitem que o usuáriopoder gerar vários mapas temáticos, e proceder a deixe de ser um elemento passivo no processo deconsultas sobre os estes mapas. Portanto, com o mapa comunicação cartográfica, e passe a interagir ativamenteinterativo, o processo de comunicação cartográfica no no processo de aquisição de conhecimento com o uso dequal o usuário apenas recebe o produto concluído, mapas. No contexto de mapas interativos o cartógraforesultado do projeto cartográfico desenvolvido pelo projeta e implementa as ferramentas computacionais,cartógrafo, deve ser redefinido. que compõem um ambiente de utilização do mapas, e este ambiente é fornecido aos usuários. Os usuários, por Com os mapas interativos, os usuários são sua vez, decidem como e quais informações serão porparticipantes ativos no processo de comunicação eles visualizadas. Portanto, na Cartografia Interativa oscartográfica (Robbi, 2000). Peterson (1995) apresenta usuários podem produzir mapas, ou seja, decidir quaisum modelo de comunicação cartográfica para o mapa informações, como classificá-las, e como simbolizá-lasinterativo (Figura 2), e o define como “uma forma de tendo em vista a visualização.apresentação cartográfica assistida por computador queRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

Figura 2 – Modelo de comunicação cartográfica para o mapa interativo. FONTE: Adaptada de Peterson (1995, p.6) Se os usuários não são cartógrafos, e os mapas presentes num sistema para visualização cartográficainterativos são utilizados para análise visual de para planejamento urbano.informações geográficas, não é suficiente queprogramas computacionais permitam a escolha aleatória Um sistema para visualização cartográfica édas formas e cores dos símbolos cartográficos. A um sistema de software, no qual os mapas digitais sãopossibilidade de aquisição de conhecimento na interfaces entre o usuário do sistema e a realidade, nestevisualização de vários mapas só ocorre se as soluções caso, os fenômenos espaciais. O usuário pode gerar,gráficas proporcionarem a visualização eficiente dos consultar e manipular os mapas, e estas atividades sãofenômenos geográficos. Consequentemente, as apoiadas em um conjunto de aplicativos (ferramentas)ferramentas computacionais devem auxiliar o usuário a computacionais. Sendo um software, o sistemaproduzir mapas de acordo com os princípios de projeto apresentado neste trabalho foi desenvolvido de acordocartográfico. Para isto, duas soluções são propostas na com conceitos da engenharia de software, segundo osliteratura: tutorias que orientem os usuários sobre as quais a complexidade do sistema é tratada em diferentesdecisões a respeito da representação cartográfica níveis de abstração (Figura 3).(Green, 1993); ou sistemas especialistas queautomatizem as decisões de projeto cartográfico (SU, A primeira tarefa no desenvolvimento de um1995; Zhan e Buttenfield, 1995 e Wang e Ormeling, software é o conhecimento da realidade na qual o1996). sistema está inserido, denominado de domínio do problema, a partir do qual são definidas as3. SISTEMA ESPECIALISTA PARA GERAÇÃO responsabilidades do sistema. A transformação dasDE MAPAS TEMÁTICOS responsabilidades do sistema no software propriamente dito é realizada em diferentes etapas, correspondentes a Os mapas temáticos estão relacionados a dois diferentes níveis de abstração da realidade, cujosimportantes aspectos do planejamento urbano: análise resultados são os modelos representados na Figura 3. Oda atual situação da ocupação urbana; e definição de modelo descritivo é a descrição informal do domínio dopropostas para o desenvolvimento do município. Assim, problema e das responsabilidades do sistema. Noo uso de mapas pelos urbanistas envolve todos os modelo conceitual, o modelo descritivo é representadoaspectos da visualização cartográfica, desde o uso por conceitos formais, definidos de acordo com aprivado no qual os urbanistas adquirem conhecimento metodologia e técnicas adotadas, como por exemplo,sobre a realidade do município, passando pela fase de orientação a objetos. No modelo operacional sãoestabelecimento de possíveis soluções, análise das estabelecidas as estruturas de dados, e como estes sãosoluções propostas, até o uso público, quando a proposta manipulados. O modelo físico corresponde à fase dedo Plano Diretor é apresentada. Portanto, um conjunto implementação, onde são gerados os programasde ferramentas para exploração, confirmação, síntese e computacionais.apresentação das informações cartográficas deve estar O modelo descritivo do sistema desenvolvido neste trabalho foi definido com estudos sobre a metodologia para elaboração de Planos Diretores adotada no Estado do Paraná. Como o sistema éRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

projetado para que o usuário crie os mapas temáticos, o construção de mapas temáticos, de acordo com osmódulo geração das informações temáticas é um dos princípios de projeto cartográfico temático. Para esteprincipais resultados do desenvolvimento deste sistema. sistema foi decidido pela solução por automatização deA aquisição de conhecimento pela visualização de algumas decisões de projeto. Assim, o módulo paramapas depende diretamente da qualidade com a qual os geração de mapas temáticos contém um nível defenômenos espaciais são representados. Portanto, é inteligência, e está sendo considerado um sistemafundamental que o sistema auxilie os urbanistas na especialista cartográfico.Figura 3 – Níveis de abstração. Fonte: Nakanishi (1995)3.1 Metodologia para Elaboração de Planos características anteriormente citadas, e podem serDiretores Adotada no Paraná detalhadas da seguinte forma: • Físico-territoriais: geomorfologia, solos, geologia, Sendo o sistema apresentado neste trabalhodesenvolvido para planejamento urbano, clima, vegetação, hidrologia, e áreas de risco àespecificamente Planos Diretores, o conhecimento do ocupação;domínio do problema foi definido pelo estudo da • Socioeconômicas: população e condições sociais,metodologia para elaboração de Planos Diretores contendo informações sobre PIB, atividadesadotada do Estado do Paraná. Os Planos Diretores para econômicas, emprego, escolaridade;os municípios do Estado do Paraná são elaborados nas • Urbanísticas: parcelamento do solo, infra-estruturaseguintes etapas: definição dos objetivos; levantamento urbana e equipamentos urbanos.de dados; diagnósticos e diretrizes; elaboração da A sobreposição das informações temáticas e o estudoproposta; e instrumentação legal e administrativa das inter-relações espaciais possibilita a definição das(Instituto de Assitência aos Municípios do Estado do distribuições e concentrações, e potencialidades dasParaná – FAMEPAR, s.d. a,b). diferentes regiões da cidade. Este conhecimento permite o estabelecimento de diretrizes para o desenvolvimento O conhecimento do espaço urbano e municipal do município. As diretrizes são definidas com base naé fundamentalmente baseado em análises espaciais das subdivisão do território em regiões. As regiões sãosuas características físico-territoriais, socioeconômicas e estabelecidas pela visualização e análise dos mapasurbanísticas. Portanto, a principal fonte de análise são temáticos gerados na fase de mapeamento da situaçãomapas temáticos, acompanhados de textos analíticos atual do município.que complementam as informações sobre o município.Os mapas temáticos são criados pelos próprios Após o conhecimento da situação atual dourbanistas em etapas de trabalho denominadas: município, e a definição de diretrizes para a ocupação eaquisição da base cartográfica; levantamento e reunião desenvolvimento, é gerado um conjunto de propostasdas informações; mapeamento das informações; e direcionadas aos seguintes aspectos: áreaidentificação das necessidades da população. As administrativa; área financeira e tributária;informações temáticas mapeadas são referentes às desenvolvimento econômico; desenvolvimento e gestãoRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

ambiental; desenvolvimento social; estrutura urbana; e • Geração das informações temáticas: compostoproposta de desenvolvimento urbano por áreas pelos aplicativos que permitem a criação de mapasdiferenciadas. Estas propostas devem ser apresentadas temáticos, e o armazenamento de informações não-juntamente com mapas temáticos que representem as gráficas, gráficos e textos associados às feições eações a serem realizadas pelo poder municipal. classes temáticas;Portanto, com exceção das primeira e última etapas, ouseja, definição dos objetivos e instrumentação legal e • Consulta interativa e dinâmica: contendo osadministrativa, as demais são baseadas, ou tem como aplicativos de consulta às informações temáticas,resultados, mapas temáticos. incluindo recursos de animação;3.2 O Modelo dos Requisitos • Geração da síntese para o planejamento: aplicativos para geração de mapas e textos que De acordo com a metodologia proposta por representam e descrevem a proposta do PlanoJacobson (1992) para desenvolvimento de sistemas, a Diretor;primeira etapa da modelagem conceitual é a definiçãodo modelo dos requisitos (“the requirements model”). • Consulta ao Plano Diretor: visualização eEsta metodologia foi adotada neste trabalho por atualização das informações durante a implantaçãoapresentar mecanismos para definir sistematicamente as e acompanhamento do Plano Diretor.necessidades dos usuários. O modelo dos requisitos éconstruído com diagramas de caso de usos, os quais são Estes casos de usos primários foram definidos como osconstituídos por atores (“actors”) e casos de usos (“uses principais módulos do sistema, e são apresentados nacases”). Na definição dos atores são descritos quem são primeira interface do software, como ilustra a Figura 4.e seus papéis no sistema. Os casos de usos representamas ações dos usuários quando utilizam o sistema, e os 3.3 Módulo Geração das Informações Temáticasresultados que o sistema retorna (Jacobson, 1992). Pararepresentar os casos de usos, nesta fase da modelagem é Para conhecer o espaço urbano, após a coletanecessário projetar as interfaces, por intermédio das dos dados incluindo a base cartográfica digital, oquais os usuários interagem com o sistema. Portanto, o urbanista deve gerar os mapas temáticos que lhemodelo dos requisitos é composto por um conjunto de permitam proceder às análises necessárias sobre asdiagramas de casos de uso, e pelo conjunto de características dos fenômenos espaciais relacionadasinterfaces do sistema. Com o conjunto de interfaces é com planejamento urbano. Portanto, a principal tarefapossível apresentar e discutir com os usuários o projeto na fase de organização das informações sobre a situaçãodo sistema, de forma que estes possam avaliar se o atual do município é o mapeamento das informaçõesprojeto condiz com suas necessidades e expectativas. temáticas. Como o conhecimento sobre os diferentesNeste sistema para visualização de informações aspectos do município depende diretamente dacartográficas os atores foram definidos como (Robbi, qualidade das representações temáticas, foi decidido que2000): um nível de inteligência sobre projeto cartográfico• Urbanista: responsável técnico pela elaboração do estaria embutido no sistema. Sendo uma solução por sistema especialista, na definição do modelos dos Plano Diretor; requisitos foi necessário estabelecer quais as decisões• Sistema para Cartografia Digital (CAD): fornece a de projeto cartográfico seriam automatizadas, e quais as decisões seriam tomadas pelos usuários. Estas decisões base cartográfica digital do município; de projeto estão relacionadas às tarefas realizadas pelo• Equipe técnica: responsável por trabalhos de usuário, quando utiliza o sistema, e por isso estão também relacionadas com as ferramentas projetadas secretariado, pesquisa em arquivos, trabalhos para as interfaces do sistema. gráficos;• Comunidade: participa na elaboração do Plano Para a geração de mapas temáticos, a Diretor através de entrevistas a população; automatização de algumas decisões de projeto• Conselho: participa no processo de elaboração do cartográfico foi alcançada através de dois princípios. Plano Diretor e de sua implantação. A composição Primeiro, o sistema obriga o usuário a seguir uma do conselho depende das necessidades do sequência de etapas estabelecidas de acordo com as município, podendo ser integrantes os secretários fases de um projeto cartográfico temático. As funções municipais, os técnicos da prefeitura, vereadores, associadas com cada etapa de um projeto cartográfico sindicatos, etc. são disponíveis, ou seja, são habilitadas pelo sistema, Os casos de usos foram definidos de acordo com as somente se o usuário conclui a etapa anterior dotarefas realizadas durante a elaboração dos Planos trabalho. Segundo, o conjunto de variáveis visuaisDiretores. As principais etapas de trabalho foram disponíveis ao usuário, para cada mapa temático a serdenominadas nesta modelagem de casos de usos criado, é definido com base na dimensão da primitivaprimários, sendo estes (Robbi, 2000): gráfica, no nível de medida da variável representada, e• Armazenamento: que permite o armazenamento da no número de níveis de classificação do tema mapeado. base cartográfica digital; As interfaces projetadas são apresentadas na sequência, conjuntamente com a descrição das tarefas realizadas pelos usuários.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

Ao ativar o módulo geração das informações as tarefas estabelecidas nos aplicativostemáticas, a janela da Figura 5 é apresentada ao usuário.Para criar um mapa temático, o usuário deve realizar organizados no menu Mapa Temático.Figura 4 – Primeira janela apresentada quando o software é ativado Fonte: Robbi (2000)Figura 5 – Janela principal do aplicativo geração de informações temáticas, e menu Mapa Temático Fonte: Robbi (2000)Inicialmente o usuário deve ativar o aplicativo trabalho, que pode ser: urbana, município, região ouBase Cartográfica, o qual apresenta a interface da estado. O usuário deve, então, definir o tema a serFigura 6. Nesta interface o usuário deve definir o representado, e finalmente selecionar as feiçõesmunicípio para o qual o Plano Diretor está sendo topográficas a serem representadas na base cartográficadesenvolvido. A seguir o usuário escolhe a região de do mapa temático.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

Figura 6 – Janela para definição do tema e feições da base cartográfica do município Fonte: Robbi (2000) Após definidos o tema e a base cartográfica, o tema proposto. Definir quais classes serãosub-menu Características do Tema, do sub-menu representadas, e a dimensão e nível de medida do tema,Representação Temática, é habilitado (Figura 7). Isto anteriormente ao projeto gráfico dos símbolosobriga o usuário a definir a dimensão da primitiva cartográficos é essencial para um projeto cartográficográfica e o nível de medida da variável representada, eficiente (Figura 9). Se o tema exige que algumasantes de decidir sobre os símbolos gráficos (Figura 8). classes sejam representadas com subclasses, oSe o usuário realiza esta etapa, o sub-menu usuário pode definí-las com a interface ativada peloClassificação é habilitado. Nesta interface o usuário sub-menu Subclassificação (Figura 10).deve definir as classes a serem representadas para o Figura 7 – Janela submenus Características do Tema; Classificação; Subclassificação e Atributos Gráficos Fonte: Robbi (2000) Figura 8 – Janela Características do Tema Fonte: Robbi (2000)Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

Figura 9 – Janela Classificação Fonte: Robbi (2000)Figura 10 – Janela Subclassificação Fonte: Robbi (2000) A última tarefa , antes da definição da escolhida a variável visual, o usuário seleciona uma dassimbologia propriamente dita, é a seleção da variável classes definidas para representar o tema, e ativa ovisual adotada para definir os símbolos cartográficos aplicativo Seleção Símbolo (Figura 11). Como as opções(Figura 11). As opções de variáveis visuais apresentadas de variáveis visuais e características gráficas parapelo sistema são limitadas pelas informações definir os símbolos cartográficos são automatizadas, foianteriormente armazenadas pelo usuário. Com isto, o necessário definir um conjunto de regras a seremsistema evita que erros básicos, relacionados à implementadas no sistema. Este conjunto de regras éinadequação da variável visual em relação à dimensão e resultado do estudo sobre os fenômenos mapeados pelosao nível de medida do tema representado sejam urbanistas, com os quais são realizadas as análises sobrecometidos pelo usuário. Isto proporciona que os mapas o espaço urbano. Os resultados deste estudo e ascriados estejam qualitativamente de acordo com os regras modeladas e implementadas no sistema estãoprincípios de projeto cartográfico temático. Após descritos no item 3.4. Figura 11 – Janela Atributos Gráficos Fonte: Robbi (2000)Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

3.4 Definição das Variáveis Visuais para o dimensão espacial (Figura 14); e temas representadosMapeamento Temático com dois níveis de classificação, sendo que diferentes classes são definidas com diferentes dimensões No trabalho de elaboração de Planos Diretores, espaciais (Figura 15). Assim, o sistema pode definiras informações temáticas mapeadas podem ser variáveis visuais e a respectiva simbologia para feiçõesclassificadas em quatro grupos, de acordo com a pontuais, lineares e de área, que podem serdimensão espacial e número de níveis de classificação: caracterizadas nos níveis de medida nominal, ordinal etemas representados sem classes (Figura 12); temas numérico. Portanto, com o sistema desenvolvido nesterepresentados com um nível de classificação (Figura trabalho é possível a geração de qualquer tipo de mapa13); temas representados com dois níveis de temático, considerando a representação temáticaclassificação, onde todas as classes têm a mesma bidimensional.Figura 12 – Exemplo de um tema representado sem classes Fonte: Robbi (2000)Figura 13 – Exemplo de um tema representado com um nível de classificação Fonte: Robbi (2000) A classificação das informações temáticas decisões sobre as variáveis visuais são baseadas nanestes quatro grupos permitiu o estabelecimento de um tipologia apresentada por MacEachren(1994a, p.33),conjunto de regras, que implementadas no sistema, ajustada às características de mapas em grandes escalas,automatizam as decisões básicas sobre a simbologia e aos tipos de variáveis visuais comumente utilizadascartográfica. Se o sistema segue este conjunto de regras, em mapas temáticos, e portanto conhecidas doso conjunto de variáveis visuais apresentado ao usuário é usuários. A tipologia de variáveis visuais resultanteadequado à dimensão, ao nível de medida e ao número destas considerações, e adotada para este sistema éde níveis de classificação do tema representado. As apresentada nas Figuras 16 e 17.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

Figura 14 – Exemplo de um tema representado com dois níveis de classificação – classes e subclasses com a mesma dimensão espacial Fonte: Robbi (2000)Figura 15 – Exemplo de um tema representado com dois níveis de classificação – classes e subclasses com diferentes dimensões espaciais Fonte: Robbi (2000)Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

ponto linha área forma S S N tamanho S S N tom de cor S S S valor de cor S S S saturação de cor S S S textura nominal N N S textura ordinal N N S orientação S N S arranjo N S NS = é uma possibilidade N = não é uma possibilidadeFigura 16 – Variáveis visuais aplicadas a símbolos pontuais, lineares e de área. Fonte: Robbi (2000) localização numérico ordinal nominal forma B B B P P B tamanho B B P tom de cor M M B valor de cor M B Psaturação de cor M B P textura nominal M M B textura ordinal M B P orientação P P B P P M arranjo B = bom M = efeito marginal P = pobreFigura 17 – Relação entre as variáveis visuais e os níveis de medida. Fonte: Robbi (2000) Para definir o conjunto de regras foi pontuais, e orientação tem um efeito visual pobre paraestabelecido que as variáveis visuais a serem representar variáveis ordinais.apresentadas como opção para cada tema mapeado sãoobtidas em dois estágios. Primeiro, o sistema deve A segunda etapa é definir qual variável visual,decidir se cada uma das variáveis visuais (Figuras 16 e entre as disponíveis, será adotada para representar as17) estará disponível ou não disponível. Por exemplo, se diferentes classes do fenômeno. Para o mesmo exemplo,uma variável é para ser representada com um nível de um nível de classificação, variável pontual e ordinal, asclassificação, dimensão pontual e nível de medida variáveis visuais disponíveis são: forma, tamanho, tomordinal, as variáveis forma e tamanho serão definidas de cor, valor de cor e saturação de cor. Porém, somentecomo disponíveis. Com a variável tamanho, as as variáveis visuais tamanho, valor de cor e saturaçãodiferenças ordinais entre as classes serão representadas, de cor poderão ser utilizadas para representar ase a variável forma deve estar disponível porque o diferentes classes, portanto variarão de acordo com assistema deve desenhar um determinado símbolo com características do tema. Os três diferentes estados queuma determinada forma. Porém, texturas, orientação e cada variável visual pode assumir no sistema, durante aarranjo não são definidas como possibilidades, portanto geração de um mapa temático, são denominados denão disponíveis. De acordo com a tipologia adotada, as variável, invariável ou nulo.texturas e arranjo não são aplicadas a símbolos Quando a informação temática é representada com um nível de classificação, para cada dimensãoRevista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.

geográfica pontual, linear ou de área, os estados das conjunto de regras resultante para a dimensãovariáveis visuais são diferenciados em dois grupos: pontual é apresentado na Tabela 1nominais, e ordinais ou numéricos. Com um exemplo, o.TABELA 1 – ESTADOS DAS VARIÁVEIS VISUAIS PARA TEMAS REPRESENTADOS COM UM NÍVEL DE CLASSIFICAÇÃO PARA DIMENSÕES PONTUAISNível de medida Numérico Ordinal Nominal Forma Invariável Invariável Variável Variável Variável Invariável Tamanho Invariável Invariável Variável Tom de cor Variável Variável Invariável Valor de cor Variável Variável InvariávelSaturação de corTextura nominal Nulo Nulo NuloTextura ordinal Nulo Nulo Nulo Orientação Nulo Nulo Variável Nulo Nulo Nulo Arranjo Os dois casos para temas representados por representar as subclasses são gerados de acordo com umdois níveis de classificação demandam diferentes outro conjunto de variáveis visuais. Seguindo o mesmosoluções. Quando as classes são representadas com exemplo do mapa temático educação, o nível de medidadiferentes dimensões espaciais, por exemplo, pontual e da classe mantenedores é nominal, por isso, os estadoslinear, essas são visualmente independentes. Por isso, das variáveis visuais para representar as subclassespara definir as variáveis visuais para cada classe, as dessa classe são apresentados na Tabela 2.mesmas regras estabelecidas para temas com um nívelde classificação são aplicadas, como exemplificado na Para analisar alguns possíveis resultadosFigura 15 para o mapa temático do abastecimento de quando o conjunto de regras for utilizado, uma série deágua. Conseqüentemente, as duas classes podem ser exemplos hipotéticos de mapas temáticos foi criada.vistas, para a implementação do sistema, como dois Estes exemplos são representações de variáveis pontuaismapas separados, que representam duas variáveis e de áreas, para temas representados por dois níveis deindependentes. O mapa final, ou seja, abastecimento de classificação. O primeiro exemplo, ilustrado na Figuraágua, é o resultado da sobreposição da representação 18, apresenta o uso das variáveis visuais tom de cor edas duas classes. tamanho para a representação de tema nominal e classes ordinais. Na Figura 19 é apresentado um exemplo do Para temas representados por dois níveis de uso das variáveis visuais tom de cor e valor de cor.classificação, nos quais todas as classes têm a mesmadimensão espacial, as opções de variáveis visuais para 3.5 Implementação do Protótiporepresentar as subclasses de cada classe são dependentesdas opções de variáveis visuais definidas para A implementação do protótipo do módulorepresentar as diferentes classes do tema. Assim, os geração das informações temáticas foi realizada a partirdiferentes estados das variáveis visuais (variável, do software SPRING, desenvolvido pelo INPE –invariável ou nulo), são dependentes dos níveis de Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE, 2000).medida definidos para o tema e para cada uma das Para que o conjunto de variáveis visuais possa serclasses. Como exemplo, o mapa temático educação, definido pelo software, a partir das informações sobrecujas classes são mantenedores e níveis escolares, dimensão espacial e nível de medida do tema,representa uma variável pontual e nominal; sendo os fornecidas ao sistema pelo usuário, duas interfacesestados das variáveis visuais como apresentados na foram implementadas no SPRING, denominadasTabela 2. Conseqüentemente, as opções de variáveis Representação Temática e Apresentação Gráfica. Estasvisuais apresentadas ao usuário são forma e orientação. interfaces são ativadas a partir da interface Tema,Os símbolos gráficos para representar as diferentes resultante da modificação da interface original doclasses serão criados de acordo com a variável visual SPRING, denominada Modelo Conceitual, na qual asescolhida pelo usuário. Porém, se uma das classes deve categorias de dados de um determinado projeto sãoser subclassificada, os símbolos gráficos para definidas.Revista Brasileira de Cartografia, No 53, pp. 45-64, dezembro 2001.