Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Centro de Ciências Exatas e da Terra
Departamento de Estatística
Andriev Carlos Freitas
TerraView: Um tutorial e uma aplicação com dados de homicídios da cidade de
Natal-RN, no ano de 2012.
Natal-RN, Dezembro de 2013
Andriev Carlos Freitas
TerraView: Um tutorial e uma aplicação com dados de homicídios da cidade de
Natal-RN, no ano de 2012.
Monografia apresentada ao Departamento
de Estatística da Universidade Federal do
Rio Grande do Norte, em cumprimento
com as exigências legais para obtenção
do título de formação em Estatística.
Orientador:
Prof. Dr. Paulo Roberto Medeiros De Azevedo
Natal-RN, Dezembro de 2013
Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / SISBI / Biblioteca Setorial
Centro de Ciências Exatas e da Terra – CCET.
Freitas, Andriev Carlos.
TerraView: um tutorial e uma aplicação com dados de homicídios da cidade de
Natal-RN, no ano de 2012 / Andriev Carlos Freitas. - Natal, 2013.
57 f. : il.
Orientador: Prof. Dr. Paulo Roberto Medeiros de Azevedo.
Monografia (Graduação) – Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Centro de Ciências Exatas e da Terra. Departamento de Estatística.
1. Estatística – Monografia. 2. Estatística espacial – Monografia. 3. TerraView –
Monografia. I. Azevedo, Paulo Roberto Medeiros de. II. Título.
RN/UF/BSE-CCET
CDU: 311
"Sei que não sei rezar, como viver então. Não é só pra pedir por mim e por outros,
mas para confortar, acalentar e agradecer dentro de nós..."
Fernando Anitelli
Dedicatória
Dedico
este
trabalho
à
Camiliane
Azevedo, aos meus pais José Carlos e
Célia Maria e as minhas irmãs Anne Adla
e Ana Aline.
Agradecimentos
Agradeço a Deus, por ter me dado força para que fosse possível concluir esse curso
de graduação.
Em especial a Camiliane, pelo apoio durante o curso, por todo incentivo durante o
desenvolvimento deste trabalho, pelo apoio incondicional sempre, e por momentos
especiais.
Agradeço também, ao meu amigo Thiago Rodrigues pelos momentos de bom
humor, brincadeiras, estudos em grupo e pelos incentivos para conclusão do curso.
Resumo
O TerraView é um software de código livre, desenvolvido pelo Centro de Estudos da
Metrópole (CEM - É uma instituição de pesquisa avançada em ciências sociais, com
sede na Universidade de São Paulo) em parceria com a Divisão de Processamento
de Imagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (DPI - INPE). O objetivo
deste estudo é apresentar rotinas, procedimentos práticos e os primeiros passos do
software TerraView, para servir como subsidio para aqueles que precisam dar inicio
à sua utilização e ainda realizar uma análise de dependência espacial, através dos
índices global e local de Moran para os dados de homicídios dos bairros da cidade
de natal no ano de 2012. Os resultados alcançados quanto à dependência espacial
global pelo o índice de Moran global, têm-se evidências para acreditar que não há
autocorrelação espacial da variável homicídio para o ano de 2012. A dependência
espacial em termos locais, pelo índice de Moran local, indica a identificação de
cluster. Dessa forma, o estudo foi eficiente na descrição espacial entre os bairros
estudados por meio da variável total de homicídios dentro da cidade de Natal.
.
Abstract
The TerraView is an open-source software , developed by the Center for
Metropolitan Studies ( CEM - is an institution for advanced research in social
sciences , based at the University of São Paulo ) in partnership with the Division of
Image Processing at the National Institute of Space Research (IPR - INPE ) . The
objective of this study is to present routines , practical procedures and the first steps
of terraView software to serve as a subsidy for those who need to initiate their use
and still perform an analysis of spatial dependence , through global and local Moran
indices for homicide data from neighborhoods of the city Natal in the year 2012 . The
results achieved on the overall spatial dependence by the global Moran index, have
become evidence to believe that there is no spatial autocorrelation of homicide
variable for the year 2012. Spatial dependence in local terms, the local Moran index
indicates the identification of the cluster. Thus, the study was efficient in spatial
description between the districts studied by variable total homicides in the city of
Natal.
Lista de Figuras
Figura 1 – Site do INPE. ............................................................................................ 17
Figura 2 – Estrutura Geral da Interfase inicial do TerraView. .................................... 18
Figura 3 - Barra de menu. ......................................................................................... 20
Figura 4 – Passos para criação da base de dados. .................................................. 20
Figura 5 – Local no diretório do banco de dados criado em formato “Access”. ......... 21
Figura 6 – Passos para conectar a base de dados. .................................................. 22
Figura 7 – Etapas para a importação do arquivo Shape. .......................................... 23
Figura 8 – Exemplo do resultado da importação do Shapefile. ................................. 24
Figura 9 – Exemplo de arquivo de Excel em formato .CSV....................................... 25
Figura 10 – Importando Tabela. ................................................................................ 26
Figura 11 – Janelas apresentadas para a efetivação da importação da tabela......... 27
Figura 12 – Janela para definição das colunas da tabela importada. ........................ 27
Figura 13 – Mensagem de sucesso da importação da tabela. .................................. 28
Figura 14 – Janelas para selecionar a tabelas para o tema. ..................................... 28
Figura 15 – Área de grade do TerraView com a tabela estática importada. .............. 29
Figura 16 – Janelas para edição da legenda............................................................. 30
Figura 17 – Exemplo de mapa produzido após editar a legenda. ............................. 30
Figura 18 – Janelas para salvar mapa produzido. ..................................................... 31
Figura 19 – Janela para criação do novo tema. ........................................................ 32
Figura 20 – Criar histograma ..................................................................................... 33
Figura 21 – Exemplo de saída do histograma. .......................................................... 33
Figura 22 – Janela do TerraView com apresentação das medidas de tendência
central e de dispersão da variável do exemplo. ........................................................ 34
Figura 23 – Exemplo de consulta por apontamento. ................................................. 35
Figura 24 – Procedimentos para a consulta por atributos. ........................................ 36
Figura 25 – Primeiros passos para iniciar uma consulta espacial. ............................ 38
Figura 26 – Janela de consulta espacial. .................................................................. 39
Figura 27 - resultado da consulta espacial ................................................................ 39
Figura 28 – Janelas apresentadas para visualizar a legenda.................................... 40
Figura 29 – Exemplo de mapa com sua legenda visível. .......................................... 41
Figura 30 – Etapas para exibir a escala gráfica. ....................................................... 41
Figura 31 – Janela para inserir símbolo .................................................................... 42
Figura 32 – Janelas para criação de representação de texto .................................... 43
Figura 33 – Janela para escolher fonte e tamanho do símbolo ................................. 43
Figura 34 – janelas para inserir rótulos nos elementos do mapa .............................. 44
Figura 35 – Localização do comando “salvar Tele de Visualização” ......................... 45
Figura 36 – Janela para imprimir o mapa .................................................................. 45
Figura 37 – Etapas na construção da matriz de proximidade.................................... 49
Figura 38 – Selecionar matriz de proximidade .......................................................... 50
Figura 39 – Janela para selecionar a matriz de proximidade .................................... 50
Figura 40 – Janela do TerraView para o calculo do índice de Moran ........................ 51
Figura 41 – Mapa do total de homicídios por bairro da cidade de Natal em 2012 ..... 52
Figura 42 – Janela para cálculo do índice de Moran local......................................... 53
Figura 43 – Área de grade do TerraView com as novas colunas .............................. 53
Figura 44 – Mapa de significâncias dos resultados obtidos para índice de Moran com
a janela da consulta por atributo ............................................................................... 54
Lista de Tabelas
Tabela 1 – Etapas para a instalação do TerraView. .................................................. 17
Tabela 2 – Composição da interfase inicial do TerraView. ........................................ 19
Tabela 3 – Passos para criação de banco de dados. ................................................ 21
Tabela 4 – Arquivos que compõem o formato shapefile............................................ 23
Tabela 5– Etapas para a importação de dados arquivo Shape. ................................ 23
Tabela 6 – Etapas para importação da tabela estática.............................................. 26
Tabela 7 – Modos de Agrupamentos do TerraView. ................................................. 29
Tabela 8 – Etapas para criação de um novo tema. ................................................... 31
Tabela 9 – Operadores para a consulta por atributos. .............................................. 36
Tabela 10 - Consultas espaciais do programa TerraView. ........................................ 37
Tabela 11 – Etapas para a Consulta Espacial........................................................... 38
Tabela 12 – Etapas para criar matriz de proximidade ............................................... 48
Tabela 13 – Possibilidades de como os objetos estão próximos entre si .................. 49
Tabela 14 – Etapas para calcular o índice de Moran ................................................ 51
Tabela 15 – Etapas para calcular o índice de Moran local ........................................ 52
Tabela 16 – Bairros com p-valor significantes a 5% .................................................. 55
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 14
OBJETIVOS .............................................................................................................. 14
1. SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS ................................................. 15
1.1. A INTEGRAÇÃO ENTRE DADOS GRÁFICOS E NÃO GRÁFICOS EM AMBIENTE SIG........... 15
1.2. DADO GEOGRÁFICO VETORIAL ............................................................................. 16
2. OBTENDO O TERRAVIEW .................................................................................. 17
3. CONHECENDO O TERRAVIEW .......................................................................... 18
4. BANCO DE DADOS ............................................................................................. 19
4.1. CRIANDO UM BANCO DE DADOS ........................................................................... 20
4.2. CONECTANDO A UM BANCO DE DADOS ................................................................. 21
5. IMPORTANDO DADO GEOGRÁFICO VETORIAL NO TERRAVIEW ................. 22
5.1. PLANO DE INFORMAÇÃO (PI) ............................................................................... 22
5.2. FORMATO SHAPEFILE ......................................................................................... 22
6. MAPA TEMÁTICO ................................................................................................ 24
6.1. ARQUIVO DE EXCEL SEPARADO POR VÍRGULAS (.CSV) ........................................ 24
6.2. IMPORTANDO TABELA ......................................................................................... 25
6.3. SELECIONANDO TABELA (VISUALIZANDO TABELA IMPORTADA) ............................... 28
6.4. EDITANDO LEGENDA .......................................................................................... 29
7. CRIANDO TEMAS ................................................................................................ 31
8. ANÁLISE DESCRITIVA EM SIG .......................................................................... 32
8.1. DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS E HISTOGRAMA .................................................. 32
8.1.1. Histograma ............................................................................................ 33
8.2. MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E DISPERSÃO ................................................... 33
9. CONSULTAS AOS DADOS E OPERAÇÕES ESPACIAIS EM AMBIENTE SIG . 34
9.1. CONSULTAS ...................................................................................................... 35
9.1.1. Consulta por Apontamento .................................................................... 35
9.1.2. Consulta por Atributos ........................................................................... 36
9.1.3. Consulta Espacial .................................................................................. 37
10. EDITANDO O PLANO DO MAPA (LAYOUT)..................................................... 40
10.1. VISUALIZANDO A LEGENDA NA ÁREA VISUALIZAÇÃO.............................................. 40
10.2. ESCALA NUMÉRICA E GRÁFICA ........................................................................... 41
10.3. INSERIR O SÍMBOLO DE ORIENTAÇÃO (ROSA DOS VENTOS) .................................. 42
10.4. INSERIR RÓTULOS NOS ELEMENTOS DO MAPA ..................................................... 44
11. SALVANDO / IMPRIMINDO O MAPA FINAL ..................................................... 44
12. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .......................................................................... 46
12.1. DEPENDÊNCIA ESPACIAL E AUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL ..................................... 46
12.2. MATRIZ DE PROXIMIDADE .................................................................................. 46
12.3. ÍNDICE DE MORAN GLOBAL (I)............................................................................ 47
12.4. ÍNDICE DE MORAN LOCAL ................................................................................. 47
13. MATRIZ DE PROXIMIDADE ESPACIAL NO TERRAVIEW ............................... 48
13.1. CALCULO DO ÍNDICE DE MORAN GLOBAL NO TERRAVIEW ..................................... 50
13.2. CALCULO DO ÍNDICE DE MORAN LOCAL NO TERRAVIEW ....................................... 52
13.1. CONCLUSÃO DA ANÁLISE DOS DADOS DE HOMICÍDIOS .......................................... 55
CONSIDERAÇÕES FINAIS ...................................................................................... 56
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 57
14
INTRODUÇÃO
TerraView é um software livre desenvolvido pelo Centro de Estudos da Metrópole
em parceria com a Divisão de Processamento de Imagens do Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais
-
INPE.
Este
programa
foi
desenvolvido
para
que
pesquisadores, geógrafos, alunos de graduação e de pós-graduação, possam
realizar estudos de caráter social acerca da realidade da população que habita os
espaços urbanos brasileiros. Por ser um software técnico, o TerraView é voltado
para profissionais das áreas de pesquisa e/ou acadêmicas.
O software livre TerraView é um aplicativo construído a partir da biblioteca de
geoprocessamento TerraLib. Esta biblioteca está disponível na Internet e contribui
para o desenvolvimento de uma nova geração de programas nesta categoria. A
principal função do TerraView é apresentar à todos uma forma simples de visualizar,
pesquisar e entender o contexto social das grandes e pequenas cidades brasileiras.
OBJETIVOS
 Apresentar os comandos e ferramentas do software TerraView.
 Realizar análise de dependência espacial com uso do TerraView.
15
1. SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS
O Sistema de Informações Geográficas (SIG) tem a capacidade de atualização,
compartilhamento, divulgação e especialmente de armazenamento e gerenciamento
de dados geográficos (BRASIL, 2007, p. 15).
Antes da utilização dos computadores, a cartografia apresentava grande limitação
em relação a essas capacidades, uma vez que os registros eram realizados
manualmente e, basicamente, em papel. Com o desenvolvimento da informática,
duas grandes linhas de trabalho começaram a ser desenvolvidas que, em conjunto,
fundamentam os SIG: Cartografia Digital e Gerenciamento de Bancos de Dados. A
Cartografia Digital e os programas de Desenhos Assistidos por Computador (CAD)
foram concebidos com o propósito de desenhar objetos, especialmente mapas,
estando embutido todo o conceito que envolve a cartografia. Assim foi possível
automatizar a sua elaboração e melhorar o seu armazenamento, simplificando
processos de atualização e disposição dos elementos que representam os objetos
cartográficos.
Os SIG são sistemas computacionais, com módulos internos que possibilitam a
integração de dados cartográficos (geográficos) de diversos formatos com os bancos
de dados tabulares, o que o torna diferente dos demais sistemas. Sua capacidade
de reunir grandes quantidades de dados convencionais de expressão espacial,
estruturando-os e integrando-os adequadamente, torna-os ferramenta essencial
para a manipulação das informações geográficas.
1.1. A integração entre dados gráficos e não gráficos em ambiente sig
Essa integração se dar por meio de um código de ligação (geocódigo) e
proporcionam a organização interna, para que todos os dados estejam indexados e
sejam acessados de forma fácil e ágil.
Dados gráficos (mapas): descrevem a localização, os objetos geográficos e os
relacionamentos espaciais entre os objetos.
16
Dados não gráficos (tabelas): descrevem fatos e fenômenos sociais e naturais
representados
no
mapa.
Representam
as
características,
qualidades
ou
relacionamentos de objetos na representação cartográfica.
1.2. Dado geográfico vetorial
Dados vetoriais: São representações de vértices definidos por um par de
coordenadas. Podem ser expressos através de pontos, linhas e polígonos.

Pontos – representados por um único vértice, ou seja, por apenas um par de
coordenadas, definindo a localização de objetos que não apresentam área


nem comprimento.
Linhas – representados por no
mínimo dois vértices conectados que
expressam elementos que possuem comprimento ou extensão linear.
Polígonos - representados por no mínimo três vértices conectados, sendo
que o primeiro vértice possui coordenadas idênticas ao do último, gerando,
assim, polígonos fechados que definem elementos geográficos com área e
perímetro.
Os dados geográficos podem possuir estruturas vetoriais ou matriciais (imagens,
onde as áreas são representadas por uma matriz, que definem células denominadas
de pixel). As principais diferenças entre os dados geográficos de estrutura vetorial e
estrutura matricial são:



Precisão Geométrica: Os dados de estrutura vetorial possuem uma precisão
geométrica maior que os dados de estrutura matricial.
Tamanho do Arquivo: Os dados de estrutura vetorial necessitam de menor
espaço em disco para serem armazenados.
Processamento: O processamento de dados matriciais é mais simples. Os
dados matriciais são indicados para o processamento de elementos de

superfície contínua.
Exibição: Os dados de estrutura vetorial são mais rápidos para serem
exibidos.
17
2. OBTENDO O TERRAVIEW
O arquivo de instalação encontra-se no site (http://www.dpi.inpe.br/terraview/index.php)
de onde pode ser feito o download. Como pode ser visto na Figura 1 a seguir, é
necessário primeiro o usuário fornecer um endereço de e-mail válido, em seguida,
preencher um cadastro para iniciar o download.
Figura 1 – Site do INPE.
Com o arquivo executável salvo, executa-se conforme as etapas da Tabela 1 a
seguir.
Etapas para a instalação do TerraView, após o download do arquivo de instalação:
1
Ao executar o arquivo de instalação do TerraVIEW, é exibido uma tela de boas
vindas. E pressione o botão “Próximo”.
2
Aceitar o acordo de licença para continuar clicando em “Eu Concordo”.
3
Escolha o local de destino para a cópia dos arquivos e pressione o botão
“Próximo”.
4
Escolha a pasta no menu Iniciar, na qual você prefere criar os atalhos do
programa e pressione “Próxima”.
5
Escolha os componentes que deseja instalar e pressione “Instalar” para iniciar
a instalação. Ao finalizar a instalação pressione o botão “Terminar”.
Tabela 1 – Etapas para a instalação do TerraView.
18
3. CONHECENDO O TERRAVIEW
Caso a instalação tenha ocorrido normalmente, inicie o TerraView: botão Iniciar >
Todos os Programas > TerraView-4.2.2.
Barra de Menu
Barra de Ferramentas
Árvore do Banco de Dados
Área de Visualização
Árvore de Vistas e Temas
Área de Grade de Informação
Barra de Mensagens
Figura 2 – Estrutura Geral da Interfase inicial do TerraView.
A interface inicial, ver Figura 2, do Terraview é composta basicamente por quatro
áreas para visualização: banco de dados, temas e vistas, área de visualização e
área da grade das informações do banco de dados. E três barras de componentes
disponíveis para a melhor visualização dos dados: barra de menu, barra de
ferramentas e barra de mensagens.
A Tabela 2 a seguir descreve as funções que de cada campo, existente na tela
inicial do terraView, exerce na elaboração de uma análise de dados espaciais.
19
Barra de Menu
Barra de
Ferramentas
Consiste em uma lista de comandos que executam tarefas,
relacionando todos os menus disponíveis.
As principais funcionalidades relativas à visualização dos dados
podem ser acessadas através dos ícones disponíveis na Barra de
Ferramentas.
Exibe o(s) banco(s) de dados abertos e os planos de informações
Banco de Dados
nele(s) contidos. Nesta tela é permitida a alteração da projeção e
do nome dos planos de informação, a sua exclusão, a criação de
centroides, etc.
Vistas
Temas
Área de
Visualização
Grade de
Informação
Barra de
mensagens
Uma Vista serve para definir quais os dados devem ser
visualizados ou manipulados juntos.
Um Tema representa uma seleção dentre as informações de um
plano que deve ser manipulada/visualizada em uma Vista.
Local destinado à visualização das informações agregado ao mapa.
Área onde são apresentados os atributos do tema ativo.
A barra de mensagens mostra a navegação em dois sistemas de
coordenadas: geodésicas (latitude e longitude) e planas da
projeção da vista.
Tabela 2 – Composição da interfase inicial do TerraView.
4. BANCO DE DADOS
Todo o funcionamento do TerraView é baseado na existência de um banco de
dados, criado sob a gerência de um SGBD – Sistema Gerenciador de Banco de
Dados, como o Access, onde ficam armazenados seus dados geográficos. Um
banco de dados TerraView/TerraLib pode armazenar tanto dados matricial quanto
vetorial.
Sugerimos não usar o seu banco original, mas salvá-lo sempre em uma área de
trabalho. No TerraView todas as alterações feitas são automaticamente salvas e não
há comando de “desfazer”. Por isso, atenção: não altere o banco de dados
original, trabalhe sempre com uma cópia dele.
20
4.1. Criando um banco de dados
Na barra de menu, ir em “Arquivo” e depois em “Banco de Dados” (Figura 3), na
janela que abrir (Figura 4) selecione a opção “Criar”, pois ainda não existe nenhum
Banco de Dados.
Figura 3 - Barra de menu.
Ou clicando no atalho
localizado na barra de ferramentas e seguir os passos a
seguir. Na Figura (4) e Tabela (3) a seguir são apresentados os passos para a
criação de um banco de dados:
1
2
2.1
4
5
6
Figura 4 – Passos para criação da base de dados.
21
Passo
1
2
Ação
Selecionar a operação “criar”.
No campo “tipo do banco de dados” selecionar “ACCESS”, caso o banco de dados
escolhido seja do tipo “ACCESS”.
Caso o banco utilizado não seja do tipo “ACCESS” e tenha outro formato de
2.1
SGBD’s que possua uma arquitetura cliente/servidor, é necessário informar a
localização do servidor (Servidor e Porta) e quais os parâmetros de acesso
(Usuário e Senha).
4
È necessário informar um local de diretório da sua maquina onde será salvo o
banco de dados.
5
Dar um nome a base de dados.
6
Clicar no botão OK.
Tabela 3 – Passos para criação de banco de dados.
Ao executar os passos da Tabela 3 a base de dados é salva no local especificado
conforme ilustra com um exemplo a Figura 5 abaixo:
Figura 5 – Local no diretório do banco de dados criado em formato “Access”.
4.2. Conectando a um banco de dados
Caso o usuário já possua um banco criado em uma sessão anterior do TerraView,
no passo 1 da Tabela 3 deve escolher a opção “Conectar” e indicar o local onde
estar salvo o banco de dados que deseja trabalhar pressionando o botão
“Selecionar Banco de Dados”, como ilustra a Figura (6) a seguir.
22
Figura 6 – Passos para conectar a base de dados.
5. IMPORTANDO DADO GEOGRÁFICO VETORIAL NO TERRAVIEW
Uma vez estruturado um banco de dados, existe a necessidade de se incorporar
dados gráficos (novos objetos cartográficos).
5.1. Plano de Informação (PI)
Camada de dados com informações geográficas (geometria e atributos). Cada Plano
de Informação contém informação referente a um único tipo de dado. Cada Plano de
Informação armazena os parâmetros de projeção cartográfica no qual foi criado.
Mapa temático, mapa de municípios do Rio Grande do Norte são exemplos de plano
de informação.
5.2. Formato Shapefile
É um conjunto de arquivos que armazena geometrias do tipo ponto, linha e polígono,
bem como uma tabela com os atributos de cada elemento. Um Shapafile é formado
pelas seguintes extensões (Tabela 4):
23
1
.shp: Geometria;
2
.shx: Índice que permite realizar buscas rápidas;
3
.dbf: Atributos/tabela no formato dBASE;
4
.prj: Arquivo que descreve projeção utilizada.
Tabela 4 – Arquivos que compõem o formato shapefile
Para importar o arquivo shapefile no TerrwView o usuário deve seguir as etapas
abaixo:
Na barra de menu clicar em Arquivo > Importar Dados, ou clicar no ícone
localizado na barra de ferramentas Será exibida uma janela onde é indicado o
arquivo Shapefile.
1
4
2
3
4
Figura 7 – Etapas para a importação do arquivo Shape.
Etapas para importar dados no formato Shapefile.
1
Selecionar a operação “Arquivo”.
2
No campo “Nome do Plano de Informação” dê um nome ao plano.
3
Escolha a variável de ligação (geocódigo) ou deixe no automático.
4
Clicar no botão “OK”.
5
Clicar em “Sim” para confirmar a ligação entre as tabelas.
Tabela 5– Etapas para a importação de dados arquivo Shape.
24
Após as etapas da Tabela 5 acima, o resultado deve ser conforme a Figura 8 a
seguir.
Figura 8 – Exemplo do resultado da importação do Shapefile.
6. MAPA TEMÁTICO
A produção de mapas temáticos é uma das diversas utilidades do TerraView. Os
mapas temáticos são um tipo de mapa que usa uma determinada variedade de
estilos gráficos (cores e hachuras) para apresentar graficamente dados pertinentes
ao mapa. São utilizados para representar diferentes aspectos da vida econômica,
social, ambiental, histórica, etc. de uma determinada região. Mapas temáticos são,
portanto, representações de informações sob uma perspectiva geográfica,
transformando o Espaço-Território em elemento de análise espacial de dados.
6.1. Arquivo De Excel Separado Por Vírgulas (.Csv)
O primeiro passo para produção de mapas temáticos é a preparação da tabela em
formato .CSV. Para isso, é possível digitar os dados ou importar tabelas de Excel,
mas se a opção for pela importação, é preciso ter alguns cuidados básicos: 1) A
primeira linha lista os nomes das variáveis; 2) Os nomes que identificam as variáveis
devem ser o mais simples possível; 3) Salvar a planilha em formato .CSV. Na Figura
25
9 abaixo temos um exemplo de base de dados no formato separado por vírgulas
(.CSV).
Fonte: IBGE - Censos Demográficos.
Figura 9 – Exemplo de arquivo de Excel em formato .CSV.
6.2. Importando Tabela
Com a planilha de Excel salva em formato “CSV” e um banco de dados (criado
conforme Tabela 3 do item 4.1 dado anteriormente), é o momento de associar o
arquivo CSV com o banco de dados criado.
Na barra de menu clicar em “Arquivo” e depois “Importar Tabela”. Na janela que
surgir clicar em “Arquivo” e informar o local do diretório onde está salvo a tabela em
“CSV” criada anteriormente.
26
Figura 10 – Importando Tabela.
Etapas para importar a tabela estática
Arquivo
Tipo
Plano
Chave Primária
Nome
Executar
Localizar o local do diretório onde foi salvo o arquivo de Excel em formato
de .CSV
Escolher o tipo “Estático”1
Preste atenção na escolha do “Plano”, pois ele define onde está sendo
gravada a tabela.
Escolher a variável (geocódigo) que ligará a tabela
Dar um nome a tabela
Clicar em executar para iniciar à importação
Tabela 6 – Etapas para importação da tabela estática.
Após clicar em “executar”, as seguintes janelas serão apresentadas. 1) Em
importar tabela escolher “Ponto e virgula” e clicar em “OK”; 2) Clicar em “Sim”
para a pergunta que torna a primeira linha Cabeçalho; 3) Se tudo estiver correto a
tabela será importada, caso haja algum erro, a mensagem de Aviso para verificar o
nome e o tipo de coluna irá surgir (ver Figura 11 abaixo).
1
Tabela do tipo estática: cada linha da tabela deve estar associada a um único objeto do plano
(microrregião, no caso do exemplo da figura 9) e vice-versa.
27
Figura 11 – Janelas apresentadas para a efetivação da importação da tabela.
Depois clicar em “OK” e a janela a seguir irá surgir.
Figura 12 – Janela para definição das colunas da tabela importada.
Os nomes das colunas devem ser curtos e simples. O terraView emitirá mensagem
de símbolo invalido caso o nome de alguma coluna tenha acentuação do tipo:
acento agudo, crase, cedilha. No campo “tipo”, selecionar se a variável é do tipo:
28
texto, Inteiro, data ou real. Após verificar o nome e o tipo das colunas a mensagem
de sucesso da importação deve surgir.
Figura 13 – Mensagem de sucesso da importação da tabela.
6.3. Selecionando Tabela (Visualizando Tabela Importada)
Após importar a tabela em “CSV” é necessário selecioná-la para o tema ativo na
área de vistas e temas:
Figura 14 – Janelas para selecionar a tabelas para o tema.
Abaixo temos um exemplo de uma tabela importada no TerraView. Na área de grade
surgirão as variáveis da tabela.
29
Figura 15 – Área de grade do TerraView com a tabela estática importada.
6.4. Editando Legenda
É neste momento que o mapa temático é efetivamente criado. De acordo com a
natureza dos dados utilizados e de qual é a pergunta a ser respondida, deve-se
optar pelo tipo de representação mais adequada. Os tipos de representação
utilizados em um mapa são definidos pelos Modos de Agrupamento. São eles:
Modos de
Descrição
Agrupamento
Valor Único
Passos Iguais
É o único modo de agrupamento que deve ser utilizado para se representar
dados qualitativos.
Modo utilizado para agrupar os valores de atributo em intervalos de
tamanhos iguais de acordo com a quantidade de fatias determinada.
Calcula um intervalo de forma que o número de objetos contidos em cada
Quantil
fatia seja aproximadamente o mesmo, de acordo com um número de fatias
determinado.
Neste modo, o número de fatias não é definido pelo usuário, isso depende
Desvio padrão
dos valores dos objetos. Os intervalos de cada categoria são calculados
com incrementos de 1, 0.5 ou de 0.25 desvios padrão a partir da média dos
dados.
Tabela 7 – Modos de Agrupamentos do TerraView.
Para criar mapas temáticos, selecione o Tema a ser mapeado e clique com o botão
direito no Tema e selecione “Editar Legenda”.
30
Figura 16 – Janelas para edição da legenda.
Você verá o seu mapa na tela. Ver exemplo da figura 17.
Figura 17 – Exemplo de mapa produzido após editar a legenda.
Uma vez produzido, este mapa está gravado no TerraView, e só será perdido se
você apagá-lo. Então, seria interessante tê-lo em outros formatos. Para isso, clique
com o botão direito do mouse sobre a tela onde está o mapa e selecione “Salvar
Tela de Visualização”.
31
Depois, selecione “Arquivo”. Ao aparecer à tela abaixo, selecione um local para
salvar, dê um nome e um formato (no campo Nome digitar, por exemplo ---> “nome
do arquivo.bmp”).
Figura 18 – Janelas para salvar mapa produzido.
7. Criando Temas
Cada Tema, só comporta um mapa. Se você fizer outros mapas temáticos neste
Tema, o mapa já feito será perdido. Para conservá-lo, é preciso criar novos Temas.
1º
2º
Clicar em “Tema” na barra de ferramentas.
Em “Plano de Informação” (ver figura 6.4.3) selecione o tema do qual
estar trabalhando.
Em “Vista” manter a vista que estar selecione a Tabela que deseja
3º
trabalhar, clique na flecha para a direita e escolha um novo nome para este
tema.
4º
Clique em “Ok”.
Tabela 8 – Etapas para criação de um novo tema.
32
Figura 19 – Janela para criação do novo tema.
O novo tema foi criado na tela de “Vistas/Temas”. Para gerar um novo mapa, com
uma variável diferente, proceda da mesma forma do anterior.
8. Análise Descritiva em SIG
Neste capitulo será apresentada a construção de distribuição de freqüências e de
histograma, além de medidas de tendência central e de dispersão.
8.1. Distribuição de Frequências e Histograma
Como o TerraView não possui a opção para solicitar a distribuição de frequência de
uma variável, podemos então usar o histograma. A distribuição de frequência é útil
para verificar como os valores se comportam e se existem valores fora do padrão
esperado, e auxilia na definição de pontos de corte para estratificação de faixas e
futuro mapeamento. Isso pode nos ajudar no momento de estratificar2 essa variável
para criar um mapa temático.
2
Significa dividir em grupos segundo um critério, criando pequenos grupos mais homogêneos.
33
8.1.1. Histograma
Clicar com o botão direito sobre o nome da coluna da variável de interesse e em
seguida clicar em “Histograma” e depois em “Todos” (Ver Figura 20).
Figura 20 – Criar histograma
O resultado é uma nova janela com histograma conforme o exemplo a seguir (Figura
21).
Figura 21 – Exemplo de saída do histograma.
8.2. Medidas de tendência central e dispersão
No TerraView é possível conhecer estatísticas básicas de uma variável em estudo,
como a tendência central e de dispersão, tais como média, moda, mediana,
amplitude, variância, desvio padrão etc. Para conhecer essas estatísticas, o usuário
34
deve: Na “área de grade de informação” clicar com o botão direito sobre a coluna
da variável de interesse e em seguida clicar em “Estatística”.
Figura 22 – Janela do TerraView com apresentação das medidas de tendência central e de dispersão da variável do
exemplo.
9. Consultas aos Dados e Operações Espaciais em Ambiente SIG
Ao analisar um evento temos que conhecer o melhor possível de como este evento
está distribuído no espaço estudado, além das variáveis selecionadas. Um SIG é
uma ótima ferramenta para esse tipo de análise. Por exemplo, quais são os setores
censitários da Cidade do Natal que são próximas àqueles com áreas de favelas?
35
9.1. Consultas
Operação de consulta consiste na busca de objetos de um mapa, podendo ser feita
de três maneiras diferentes: Consulta por Apontamento, Consulta por Atributos e
Consulta Espacial.
9.1.1. Consulta por Apontamento
No capítulo anterior foi dado exemplo de como calcular média, mediana, além de
outras estatísticas para todas as microrregiões do mapa analisado. Mas, em alguns
momentos, desejamos visualizar apenas as informações e/ ou estatísticas de um ou
mais microrregiões específicas. Se usuário ao olhar o mapa na área de visualização
conseguir identificar qual das microrregiões é aquela que deseja, basta clicar com o
cursor no polígono ou na linha da área de grade que a representa, logo ela estará
selecionada em amarelo e o usuário poderá solicitar as estatísticas para apenas
esta microrregião. Como ilustra a Figura 23 a seguir, ao apontar a microrregião do
Natal a sua cor muda (no caso amarelo) o mesmo com a linha na área de grade.
Figura 23 – Exemplo de consulta por apontamento.
36
9.1.2. Consulta por Atributos
A consulta por atributo permite como o próprio nome diz consultar e selecionar
objetos do seu mapa com base nos atributos dos polígonos, linhas ou pontos,
estabelecendo relações de vizinhança e cruzamento. A consulta pode ser
considerada simples quando é utilizado apenas um atributo, ou composta, quando
utilizamos dois ou mais atributos. A consulta por atributos seleciona todos os objetos
através da utilização de operadores lógicos e matemáticos. Os operadores
disponíveis são:
Relacionais
Lógicos
Matemáticos
Campos vazios ou campos não vazios
Semelhança de atributos do tipo texto
Maior (>), menor (<), maior ou igual
(>=), menor ou igual (<=), diferente
(<>) e igual (=).
AND (e), OR (ou), NOT (negação)
Soma (+), subtração (-), multiplicação
(*) e divisão (/).
(Is Null), (Is Not Null)
(LIKE)
Tabela 9 – Operadores para a consulta por atributos.
Para fazer uma Consulta por Atributos, clique com o botão direito no tema em que
será feita a consulta e selecione a opção “Consulta por Atributo” e uma nova
janela será apresentada (ver Figura 24 abaixo).
Figura 24 – Procedimentos para a consulta por atributos.
37
9.1.3. Consulta Espacial
A consulta espacial pode ser feita com base no relacionamento espacial entre
objetos (pontos, linhas ou polígonos) de camadas diferentes ou de uma mesma
camada, como mostraremos a seguir. Mas o que desejamos dizer com
relacionamento entre objetos? Esse relacionamento significa dizer qual objeto toca,
está dentro, cruza.
Uma Consulta Espacial é realizada através de Relações Topológicas (uma
comparação geométrica) entre objetos de um ou dois Temas. As opções para
relacionar polígonos são as apresentadas abaixo:
Disjunto*
Não tem interseção
Sobreposto
Tem um trecho em comum
Que se tocam
Termina na linha
Contém
Que contém outros objetos
Dentro
Que estão contidos em outros objetos
Que se cruzam
Tem um ponto (que não é o final) em comum
Iguais
É exatamente igual
Tabela 10 - Consultas espaciais do programa TerraView.
As opções para relacionar polígonos são as apresentadas acima na Tabela 10,
sendo que as utilizadas em uma única camada são: “disjunto”, “toca” e “igual”.
No exemplo a seguir, a consulta espacial do tipo “disjunto” será feita usando a
microrregião de “Serra de Santana”, ou seja, todas aquelas em que essa
microrregião não faz fronteira.
38
A primeira etapa para realizar uma consulta espacial é selecionar o objeto que será
utilizado. Para acessar os controles de Consulta Espacial, com o botão direito sobre
o Tema a ser consultado e selecione a opção Consulta Espacial, ver Figura 25 a
seguir.
Figura 25 – Primeiros passos para iniciar uma consulta espacial.
Após os passos acima apresentados (Figura 25), uma nova janela surgirá (ver
Figura 26), cujos passos a seguir estão na Tabela 11:
1
Selecione a Relação Topológica, “Disjunto”.
Clique em “Nova Consulta” para concluir a consulta. Para adicionar essa
2
consulta a outra previamente realizada, clique em “Adicionar”. Para sobrepor
uma consulta anterior, clique em “Filtrar”.
Tabela 11 – Etapas para a Consulta Espacial.
39
1
2
Figura 26 – Janela de consulta espacial.
Será exibido o resultado da consulta espacial solicitada. Todas as microrregiões que
não tocam a microrregião de Serra de Santana estarão selecionadas. Ver Figura 26.
Figura 27 - resultado da consulta espacial
40
10. Editando o Plano do Mapa (Layout)
Alguns componentes em um Mapa são imprescindíveis para a sua leitura. Entre
estes componentes citamos: Legenda; Escala gráfica; Fonte dos dados; Data de
composição do mesmo; Autores; Título.
10.1. Visualizando a legenda na área visualização
Para visualizar a legenda gerada na área do mapa, conforme o item 6.4 dado
anteriormente, o usuário deve com o botão direito do mouse clicar no tema ativo e
depois em “visibilidade das representações”. A seguir marcar a opção “legenda”.
Figura 28 – Janelas apresentadas para visualizar a legenda
Ao surgir a Legenda no canto superior esquerdo da área do mapa, clique no ícone
“edição do tema”, na barra de ferramentas do TerraView. Arraste a legenda para o
lado do mapa.
41
Figura 29 – Exemplo de mapa com sua legenda visível.
10.2. Escala numérica e gráfica
Clicar com o botão direito do mouse na tela de visualização e na tela que surgir
selecionar “Exibir Escala Gráfica” e depois escolher uma das unidades disponíveis
no campo “Unidade da Escala Gráfica”. Ainda é possível editar a fonte e cor da
escala gráfica em “Visual da Escala Gráfica”, conforme a Figura 30 a seguir.
Figura 30 – Etapas para exibir a escala gráfica.
42
10.3. Inserir o símbolo de orientação (Rosa dos Ventos)
É fundamental para a utilização de plantas e mapas, determinando, por exemplo, a
localização de cidades, estados, regiões. A rosa dos ventos é uma figura que
facilitam a orientação na superfície terrestre.
Para inserir a rosa dos ventos no mapa no TerraView, o usuário deve clicar com o
botão direito do mouse na “área de visualização” e selecionar “Inserir Símbolos” e
na janela que surgir clicar em “Sim” conforme ilustra as Figuras 31 e 32 a seguir.
Figura 31 – Janela para inserir símbolo
43
Figura 32 – Janelas para criação de representação de texto
Então a caixa de dialogo com os símbolos abrirá:
Figura 33 – Janela para escolher fonte e tamanho do símbolo
Para selecionar a figura rosa dos ventos, em fonte escolha “Wingdings 2”, depois
informe o tamanho e a cor do mesmo e, só depois clique em “Executar”. O símbolo
irá surgir na área de visualização e o usuário deve arrastar a rosa dos ventos da
mesma forma da legenda.
44
10.4. Inserir rótulos nos elementos do mapa
O mapa pode receber no layout algum conteúdo inscrito na tabela, como é o caso de
nome de município ou qualquer outro texto armazenado em um campo (coluna) e
registrado para cada elemento gráfico.
Clicar com o botão direito do mouse sobre o nome do Tema e selecione
“Representação Texto”. Em Operações Selecione “Criar”. Selecionado alguma
coluna da tabela para ser representada: Selecione em “Atributos da Tabela” e
envie pela seta azul para “Atributos Selecionados”. Selecione o atributo enviado
clicando sobre ele no quadro da direita. Observe que todos os elementos que irão
receber o rótulo (ALL). Dê um nome para uma nova tabela que irá receber esta
seleção de rótulo e clique em “executar”.
Figura 34 – janelas para inserir rótulos nos elementos do mapa
11. Salvando / imprimindo o mapa final
O TerraView oferece ao usuário duas opções de acesso ao mapa final: imprimir ou
exportar. Para imprimir ou exportar o mapa, selecione “Arquivo”, Depois “Salvar
Tela De Visualização” em seguida escolha “Imprimir” ou “Arquivo”.
45
Figura 35 – Localização do co a do salvar Tele de Visualização
Caso tenha escolhido a opção imprimir, selecione a opção “Preferências” para
selecionar tipo de papel e a orientação da impressão (retrato ou paisagem). Clique
em “OK” e depois “Imprimir”.
Figura 36 – Janela para imprimir o mapa
Caso tenha escolhido a opção Arquivo, o TerraView salva o produto final como uma
imagem, no formato “.BMP”. O usuário deve dar um nome ao arquivo digitar ponto e
a extensão escolhida. “nome_do_arquivo.BMP”.
46
12. Fundamentação teórica
Na análise espacial a idéia de dependência espacial e autocorrelação espacial são
fundamentais. Entende-se por dependência espacial o fato de que a maior parte das
ocorrências naturais ou sociais apresenta entre si uma relação que depende da
distância (Druck et al., 2004). A necessidade de se estudar a existência de
dependência
espacial
presente
num
conjunto
de
geodados
levou
ao
desenvolvimento da estatística espacial (Ramos, 2002).
12.1. Dependência espacial e autocorrelação espacial
O conceito de dependência espacial é chamado computacionalmente de
autocorrelação espacial (Ramos, 2002).
A dependência espacial pode ser descrita por “autocorrelação”, que deriva do
conceito estatístico de “correlação”. O significado da preposição “auto” mostra que a
correlação é realizada com a mesma variável aleatória, medida em lugares distintos
no espaço. A análise da autocorrelação espacial pode ser feita através do índice de
Moran.
12.2. Matriz de proximidade
Para estimar a variabilidade espacial de dados de área, uma ferramenta básica é a
matriz de proximidade espacial, também chamada matriz de vizinhança. Essa matriz
descreve a relação espacial dos objetos.
Para o cálculo do índice de Moran, é necessário criar a matriz de proximidade
espacial. Dado um espaço celular com n células, a matriz de vizinhança W (n
x n)
é
construída de forma que cada um dos elementos wij representam uma medida de
proximidade entre as células i e j. Por exemplo: wij= 1 se duas células i ≠ j são
consideradas conectadas, caso contrário wij= 0 (contiguidade).
47
12.3. Índice de Moran global (I)
A dependência espacial pode ser medida de diferentes formas. O índice de Moran
(I) é a estatística mais difundida e mede a autocorrelação espacial a partir do
produto dos desvios em relação à média (Ramos, 2002). O índice de Moran nos
fornece a medida geral da associação espacial existente no conjunto dos dados,
sendo que, numa vizinhança normalizada, é definido por:
onde:
n é o numero de observações (nº de áreas);
wij é o elemento na matriz de vizinhança normalizada para o par i e j;
zi é o valor do atributo considerado na área i;
é o valor médio do atributo na região de estudo.
12.4. Índice de Moran local
Os indicadores globais de autocorrelação espacial, como o índice de Moran,
fornecem um único valor como uma medida da associação espacial para todo o
conjunto de dados, o que é útil na caracterização da região de estudo como um
todo. Quando lidamos com grande número de áreas, é muito provável que ocorram
diferentes regimes de associação espacial e que apareçam máximos locais de
autocorrelação espacial, onde a dependência espacial é ainda mais pronunciada.
Assim, muitas vezes é desejável examinar padrões em maior detalhe. Para tanto, é
preciso utilizar indicadores de associação espacial que possam ser associados às
diferentes localizações de uma variável distribuída espacialmente (Druck, Carvalho,
Câmara, Monteiro, 2004). O índice de Moran local, para cada área i, a partir dos
valores normalizados zi, é dado por:
48
onde:
wij é o elemento na matriz de vizinhança para o par i e j.
12.5. Simulação do valor-p para o índice I de Moran utilizando teste de
permutação aleatória
A técnica de permutação permite estabelecer significância estatística empírica do
resultado obtido. Esta significância empírica é obtida a partir de uma distribuição
gerada pela repetida substituição aleatória dos n valores pertencentes ao conjunto
amostral nas i-ésimas localizações e calculando-se novos resultados para cada novo
arranjo. Assim, tem-se a possibilidade de comparação do resultado obtido sob
arranjo espacial original e os n resultados obtidos nos arranjos gerados
aleatoriamente (Ramos, 1999).
13. Matriz de proximidade espacial no TerraView
Para calcular a matriz de proximidade escolha na Barra de Menu a opção “Análise”,
depois “Matriz de Proximidade”, e em seguida em “Criar Matriz de Proximidade”,
e assim a janela para criar a matriz de proximidade surgirá (ver Figura 37 abaixo).
Na Tabela 12 abaixo, é apresentada as etapas para a criação da matriz de
proximidade.
1
Escolher o tema dos dados. Para os dados apresentados aqui o tema é “BAIRRO”.
2
Na área “Estratégia de Construção”, escolher como os objetos estão próximos.
No caso do “Total de Homicídios” será “Contiguidade”, conforme o default do
TerraView.
3
No campo “Peso” as possibilidades são sem peso, distância inversa, distância
inversa ao quadrado. Nesse caso escolhe-se sem peso, conforme o default do
Terravew.
4
No campo “Salvar arquivo de saída” permite que a matriz de proximidade seja
salva em arquivo texto, podendo ser importada para outros softwares. Nesse caso,
devem ser preenchidas as indicações do formato, localização e nome do arquivo.
5
Clicar em “Executar”.
Tabela 12 – Etapas para criar matriz de proximidade
49
A Figura 37 a seguir ilustra as etapas da Tabela 12 acima.
1
2
3
4
5
Figura 37 – Etapas na construção da matriz de proximidade
No campo Estratégia de Construção (ver Figura 37 acima) deve ser escolhida uma
dentre as estratégias disponíveis para decidir como os objetos estão próximos entre
si. As possibilidades são:
Contiguidade: um objeto está próximo apenas daqueles com os quais compartilha uma
fronteira.
Distância: um objeto está próximo de outro, caso os centroides de suas áreas estejam a
uma distância d especificada pelo usuário no campo Distância (habilitado quando essa
estratégia é escolhida).
Vizinhos mais próximos: um objeto está próximo apenas dos n vizinhos mais próximos
(considerando seus centróides) e onde n é indicado pelo usuário no campo Número de
vizinhos (habilitado quando essa estratégia é escolhida).
Tabela 13 – Possibilidades de como os objetos estão próximos entre si
50
Executadas essas etapas no TerraView a matriz de proximidade é construída e
armazenada no banco de dados, associada a esse tema, nesse caso “BAIRROS”.
Mas ainda é necessário selecionar a matriz de proximidade gerada para o Tema.
Através da barra de menu, clicar em “Análise” depois em “Matriz de Proximidade”
e em seguida “Selecionar Matriz de proximidade” (ver Figura 38 abaixo).
Figura 38 – Selecionar matriz de proximidade
Na janela que surgir o usuário escolhe o tema que contem a matriz de proximidade,
em seguida, escolhe a matriz criada que leva o nome da estratégia de construção
escolhida durante a sua criação, e por fim, clicar em “Designar Matriz como
Default” (ver Figura 39 abaixo).
Figura 39 – Janela para selecionar a matriz de proximidade
13.1. Calculo do índice de Moran global no TerraView
Na barra de menu, o usuário deve clicar em “Análise” e depois em “Estatística
Espacial” , e os passos a seguir da Tabela 14 devem ser executados.
51
1
2
3
4
Escolher o atributo que deseja estudar a presença de autocorrelação espacial. No
caso “Total_de_Homicidios”.
Marcar com um clique a opção “Índice de Moran”.
Para avaliar a significância do teste, marque com um clique a opção “993” no
campo “Avaliar Significância / Número de Permutações”.
Clicar em “Executar”.
Tabela 14 – Etapas para calcular o índice de Moran
1
2
3
4
Figura 40 – Janela do TerraView para o calculo do índice de Moran
O resultado do teste será mostrado através do Valor do Índice e do p-valor.
Tem-se evidências para acreditar que não há autocorrelação espacial da variável
“Total_de_Homicídios” para o ano de 2012, uma vez que o índice de Moran
3
Simulação do Valor-p para o Índice I de Moran Utilizando Teste de Permutação Aleatória.
52
calculado é igual a 0,208194, com p-valor = 0,12. Portanto, não se deve rejeitar a
hipótese de que não há autocorrelação espacial em Natal dos crimes de homicídios.
Uma análise visual é feita através do Mapa Temático.
Figura 41 – Mapa do total de homicídios por bairro da cidade de Natal em 2012
13.2. Calculo do índice de Moran local no TerraView
Na barra de menu escolha a opção “Análise” e depois “Estatística Espacial” , e os
passos a seguir da Tabela 15 devem ser executados.
1
2
3
4
5
Escolher o atributo que deseja estudar a presença de autocorrelação espacial. No
caso “Total_de_Homicidios”.
Marcar com um clique a opção “Índice de Moran Local (LISA)”.
Para avaliar a significância do teste, marque com um clique a opção “99” no campo
“Avaliar Significância / Número de Permutações”.
Criar um prefixo para a coluna a ser criada. Com os dados homicídios usamos
Homicídios.
Clicar em “Executar”.
Tabela 15 – Etapas para calcular o índice de Moran local
53
A Figura 42 abaixo mostra a janela contendo os campos para o procedimento acima
da Tabela 15.
1
2
3
4
5
Figura 42 – Janela para cálculo do índice de Moran local
Após a rotina acima a área de grade do TerraView apresentará novas colunas (ver
Figura 43 abaixo).
Figura 43 – Área de grade do TerraView com as novas colunas
Uma vez determinada à significância estatística do índice local de Moran, é útil gerar
um mapa indicando as regiões que apresentam correlação local significativamente
diferente do restante.
54
Para isto, no mapa podemos fazer a seguinte consulta por atributos, vista
anteriormente no capitulo 9. O usuário deverá selecionar o “Atributo”, depois
selecionar operador “>”, digitar o nível de significância de 0,05 e por fim clicar em
“Nova Consulta”.
Figura 44 – Mapa de significâncias dos resultados obtidos para índice de Moran com a janela da consulta por
atributo
A consulta faz com que as regiões de p-valor maior que 0,05 sejam selecionadas em
amarelo, como são vistas no mapa acima (não há autocorrelação espacial),
enquanto que as regiões que localmente apresentam significância (p-valor < 0,05)
estão marcadas em vermelho.
A Tabela 16 a seguir descreve os resultados para os grupos de bairros cujo p-valor é
menor que 5% no teste de aleatorização para o índice de Moran local.
55
Grupo de Bairros
p-valor
Capim Macio, Ponta Negra
0,00
Guarapes
0,01
Santos Reis, Rocas, Praia do Meio
0,05
Cidade Alta
0,03
Potengi
0,01
Tabela 16 – p-valor do índice de Moran local significante a 5%
13.1. Conclusão da análise dos dados de homicídios
A dependência espacial nos dados pelo índice de Moran global indica que não há
correlação espacial. Pelo índice de Moran local, o estudo foi eficiente na
identificação de clusters entre os bairros estudados por meio da variável total de
homicídios dentro da cidade de Natal.
56
Considerações Finais
O uso do software TerraView para uma análise de dados espaciais é uma
ferramenta importante. O presente estudo mostrou que, com o uso de ferramentas
simples do software TerraView na análise de correlação espacial por meio dos
índices global e local de Moran, é possível obter informações que não seriam tão
facilmente observadas pelo simples mapeamento dos dados, além de ser de fácil
compreensão, até mesmo para o usuário que não esteja habituado com a análise
exploratória de dados espaciais.
57
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Assunção, M. Renato. Estatística Espacial com aplicações em epidemiologia,
economia e sociologia. São Carlos: Universidade Federal de São Carlos, 2001.
Disponível em < http://www.dpi.inpe.br/~miguel/cursoemilioribas/PG2006/referencias.html >
Druck, S.; Carvalho, M.S.; Câmara, G.; Monteiro, A.V.M. (eds) "Análise Espacial de
Dados
Geográficos".
Brasília,
EMBRAPA,
2004
(Disponível
em
<
http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/analise/>).
Material tutorial do TerraView pertence a Divisão de Processamento de
Imagens do INPE. Disponível em <http://www.dpi.inpe.br/terraview/php/docs.php?body=Tutorial_i >.
Módulo 2 - Slides Cartografia / Apresentação do TerraView. Disponível em
<http://www.dpi.inpe.br/~miguel/cursoemilioribas/PG2006/aulas.html>.
Ramos, R. Frederico.; Geoprocessamento Aplicado ao Estudo de Indicadores de
Desenvolvimento e Fluxos Migratórios no Estado de São Paulo. São José dos
Campos,1999 (Disponível em < http://www.dpi.inpe.br/cursos/ser300/trabalhos.html >)