A definição de SIG (Sistema de Informação Geográfica) é talvez mais difícil do que à partida possa parecer. Foi um conceito que surgiu há cerca de 50 anos no Canadá, com fins de ordenamento, tendo-se rapidamente expandido a outros países interessados na selecção, organização e interpretação da informação geográfica. Existem numerosas tentativas de definir SIG, pelo que é difícil seleccionar uma como definitiva, variando as definições de autor para autor e campo de aplicação. Pode concluir-se que as definições estão condicionadas pelo ambiente em que surgem e pela realidade das problemáticas que ajudam a resolver. Este facto demonstra, por outro lado, a facilidade de adaptação a inúmeras aplicações. Assim, por exemplo, consoante o contexto de utilização, temos: "Conjunto de procedimentos, manual ou automatizado, utilizado no sentido do armazenamento e manipulação de informação georreferenciada.” (Aronoff, 1982). Em função do problema a resolver: “Sistema de apoio à decisão envolvendo integração de informação georreferenciada num ambiente de resolução de problemas.” (Cowen, 1988); Simplista: “Ferramenta com avançadas capacidades de modelação geográfica.” Koshkariov et al (1989); Mais abrangente “Conjunto de funções automatizadas, que fornecem aos profissionais, capacidades avançadas de armazenamento, acesso, manipulação e visualização de informação georreferenciada.” (Ozemoy, Smith e Sicherman, 1981). Um poderoso conjunto de ferramentas para reunir, armazenar recuperar, transferir e exibir dados espaciais sobre o mundo real (Burrough, 1986). Um Sistema hardware, software e procedimentos, elaborados para facilitar a obtenção, gestão, manipulação, análise, modelação, representação e output de dados espacialmente referenciados, para resolução de problemas complexos de planificação e gestão (David, 1997). Pelo exposto, o conceito de SIG é amplo e diversificado o que reflecte por si a sua utilidade através das diversas aplicações e na resolução de problemas que as organizações e as pessoas têm que resolver. Para este trabalho vai aceitar-se como definição de SIG, a sugerida por
22 (Carvalho, 2005): "Conjunto de hardware e software possuindo capacidade de entrada, manipulação, processamento e apresentação de dados georreferenciados que utilizado no seio de uma organização e no âmbito de uma aplicação específica, com delineamento de um método adequado suportado pelo conhecimento, pode permitir, através da capacidade que lhe é conferida pelo contexto espacial, a identificação, investigação e solução de questões ou problemas". Um SIG é constituído por Hardware, Software, Dados, Pessoas e Análises. Será aqui dado mais realce aos dados, aos procedimentos e análises em virtude da sua maior relevância no presente trabalho.
I.5.1 Dados
Existem dois tipos principais de dados: vector e raster. Os dados vectoriais são representados como pontos, linhas e polígonos. Os dados raster são baseados em células, tais como imagens aéreas ou modelos de elevação do terreno. Os atributos geralmente são dados adicionais armazenados sob a forma de tabelas. A documentação sobre o conjunto de dados dos SIG são os metadados, ou, vulgarmente, dados sobre os dados. Contém informação sobre o sistema de coordenadas, data de criação dos dados, revisão e actualização dos dados, o autor e contactos. Um SIG processa dados, informação que tenha componente espacial. Esta informação é bastante diversa podendo ter como fonte, entre outras, fotografias aéreas, imagens de satélite ou limites cadastrais (Zeiler, 2002).
I.5.2Procedimentos e análises
O utilizador, especialista que trabalha com um SIG, leva a cabo procedimentos, utiliza funções e toma decisões com base em análises. Esta experiência é um componente indispensável dos SIG (Zeiler, 2002). Na cartografia digital não se verificam as condicionantes a nível de representação e a forma de utilização (aspectos de simbologia e cartometria) que se verificam a nível da cartografia em papel, tendo-se o espaço de representação geográfica alargado, não existindo contudo, completa substituição de regras empíricas derivadas das restrições gráficas por algo objectivo
23 (Matos, 2001). Para se representar o conhecimento sobre o mundo é necessário tornar explícitos alguns dos seus aspectos que nos interessas relevar, ignorando outros (Freska e Barkowsky, 1996), sendo de todo impossível explicitar os aspectos potencialmente interessantes. Assim, a modelação geográfica resulta de um compromisso entre a síntese do conhecimento que se tem, baseado num determinado conjunto de dados e ao mesmo tempo fornecer a informação a mais completa possível, de maneira a poder ser utilizável noutros enquadramentos diferentes passíveis de análises (Matos, 2001).
A nível de concepção propriamente dita de um modelo geográfico, a sistematização que é feita segundo (Matos, 2001) em termos práticos consiste na inclusão de cada tema ou feature em cada um dos seguintes grupos: Informação de Contexto ("...utilizada meramente com fins descritivos ou análises descritivas, sem que o seu detalhe e exactidão afectem o trabalho de forma relevante..."; Informação Estruturante ("...garante a coerência espacial de todos os outros temas..."; Informação de Inventário ("...classe de objectos cuja representação deverá ser exaustiva"; Informação de Suporte ("...sobre a qual são feitos directamente cálculos e operações de análise espacial.") e Informação Derivada ("...a que provém das operações de análise condicionada pela informação estruturante..."). Ao integrar-se cada uma das
features num destes grupos, as opções a tomar na construção do modelo tornam-se
mais claras. Na concretização de um modelo conceptual introduz-se a geo- referenciação que, na associação entre entidades através da posição no espaço, vai permitir realizar querys envolvendo os seus atributos ou as suas posições. São produzidos novos temas, através de operações de análise espacial, operações essas caracterizadas pela manipulação de informação, conjugando valores dos atributos com a geo-referenciação (Matos, 2001).
Existem diferentes tipos de modelos conceptuais: vectorial relacional não topológico; vectorial relacional topológico; matricial bidimensional; matricial tridimensional; vectorial orientado por objectos; difuso; temporal; vectorial e vectorial tridimensional. Os modelos mais utilizados actualmente são os vectoriais relacionais (topológico ou não) e os matriciais bidimensionais, pelo que é deles que se fará uma análise neste trabalho.
24 I.5.2.1 Modelação com dados vectoriais
Dados em vector, representam features (elementos) como pontos, linhas e polígonos aplicando-se a objectos discretos com formas e limites definidos. As features possuem uma forma, precisão e posição bem precisas, assim como atributos e metadados (Zeiler, 2002). Os modelos convencionais vectoriais bidimensionais são, segundo Matos (2001), a representação do modelo conceptual da cartografia impressa, sendo objectos estáticos com fronteiras bem definidas. Como dados de origem podemos ter as curvas de linha ou os TIN (Triangulated Irregular Network). Exemplo de elementos do tipo ponto são as Sede de Freguesia, do tipo linha as vias de comunicação, os rios e do tipo polígonos, as manchas de ocupação do solo, os limites administrativos e as áreas ardidas. As vantagens dos conjuntos de dados raster são: a simplicidade do modelo conceptual; a forma compacta como é feito o armazenamento dos dados; a existência de funções com algoritmos muito simples bem estabelecidos para o processamento de dados raster. Por sua vez apresentam as seguintes desvantagens: a dificuldade de traduzir a variabilidade do terreno na rígida estrutura da grid; e a não manutenção dos dados originais quando se utilizam funções de interpolação (Matos, 2001).
I.5.2.2 Modelação com dados Raster
Um raster, matriz ou imagem pode ser vista como um conjunto rectangular de células, com um valor associado, que quantifica uma medida. Existe uma discriminação do espaço em células, e a localização é conhecida através de um índice de linha e coluna, sabendo-se a coordenada da primeira célula e dimensão do pixel (Matos, 2001). A fonte mais usual de dados para um raster é uma imagem de satélite ou uma fotografia aérea. Os conjuntos de dados raster sobressaem na capacidade de armazenar e trabalhar com dados relativos à altimetria, concentração de poluição e níveis de ruído ambiental, por exemplo (Zeiler, 2002). Alguns conjuntos de dados têm como suporte uma grid uniforme com os valores. Um conjunto de dados raster pode representar, por exemplo, pontos de elevação, espaçados em intervalos iguais, contendo cada célula um valor de elevação associada, valor esse que é único por célula. Neste caso, diz-se que estamos na presença de dados contínuos, tal como a
25 temperatura. Contudo, podemos ter rasters com dados discretos. Assim, cada célula contém um valor representando o valor dominante de cada célula. A partir de um conjunto de dados raster contendo dados de elevação, pode-se derivar as curvas de linhas por exemplo (Zeiler, 2002). As vantagens dos conjuntos de dados raster são: a simplicidade do modelo conceptual; a forma compacta como é feito o armazenamento dos dados; a existência de funções com algoritmos muito simples bem estabelecidos para o processamento de dados raster. Por sua vez apresentam as seguintes desvantagens: a dificuldade de traduzir a variabilidade do terreno na rígida estrutura da grid; e a não manutenção dos dados originais quando se utilizam funções de interpolação (Matos, 2001).
Operações de Análise Raster
A forma regular do espaço nos raster leva a que seja mais fácil a implementação de operações de análise espacial e operações estatísticas de modelação (Lovett, 2011). É possível distinguir quatro tipos de funções: a) Funções Locais (células individuais), em que o valor de saída em cada célula da grelha é função apenas dos valores das posições correspondentes de células de uma ou mais grelhas de entrada. São exemplos deste tipo as funções de sobreposição, funções estatísticas e de reclassificação; b) Funções Focais (células vizinhas), em que o valor de saída em cada célula da grelha é uma função dos valores das células da rede de entrada, que estão dentro das células de uma vizinhança especificada bem como da célula isolada. São exemplo clássico a construção de matrizes com os declives e com as exposições, o que serve para calcular as direcções de escoamento, por exemplo de uma bacia hidrográfica; c) Funções Zonais semelhantes às funções focais, podendo as zonas vizinhas não possuir forma fixa. O valor de cada célula de output numa zona predefinida numa segunda grelha é assim função do valor da célula de input; d) Funções Globais, cada valor das células da matriz de saída é, potencialmente, uma função dos valores de todas as células da matriz de entrada. São exemplos deste tipo o cálculo de distâncias, o cálculo de bacias de visão, o cálculo de bacias hidrográficas (Lovett, 2011; Matos, 2001).
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