Geoinformação a Serviço da Cidadania:
O Projeto Científico e Tecnológico da DPI
DPI/INPE
DPI :
Quem Somos
 O Último “Censo” - Setembro, 2004
 46 Funcionários
 3 em Licença (Não remunerada)
 Oracle Spatial, USA
 ECMWF, UK
 BCP, a Mobile Company at SP
 15 Doutores
 24 Mestres
 05 Engenheiros
_______________________________________
 03 Assistentes Administrativos
DPI 2004
 Em Programas de PG Externos – Dr. e MsC.
 Virginia, ENSP,
Escola Nacional de Saúde Pública, Fiocruz, RJ
Supervisor: Marilia Sá Carvalho – Spatial Modeling of Diseases
 Laercio, Geoghraphy, SUNNY- Buffalo, USA
Supervisor: David Mark, Chris Renscheler – Data Uncertainty
 Eymar Lopes, Geology, UNESP- Rio Claro
Supervisor: Paulina C.,
Dynamical Modeling of Mass Discharges at the Urban Scale
DPI 2004
 Em programs de PG no INPE, USP e ITA
 Julio Dalge, GEO, Poli-USP
Supervisor: J. Quintanilha
 Claudio Barbosa, SER, INPE
Supervisor: Evlyn Novo
 Eduardo Camargo, SER, INPE
Supervisor: Suzana Druck, A .Miguel Monteiro– Geostatitics techniques for
dealing with socio-economic data sets: The case of crime data sets in SP
DPI 2004
 Lúbia – CAP, INPE
Supervisor: Gilberto Câmara – Generic Programming in GIS
 Jussara – SER, INPE
Supervisor: Carlos Felgueiras, A. Miguel Monteiro– Stochastic Simulation
 Fábio – SER, INPE
Supervisor: João Roberto, José C. Mura – Radar data
 Sérgio – CAP, INPE
Supervisor: Miguel Monteiro, J. Vianei – Support for Hydrological Modeling
 Ana Paula – SER, INPE
Supervisor: Gilberto Câmara – LUCC Integrated Models over the Amazonia
 Sidnei – Engenharia, ITA
Supervisor: David Fernandes – Radar Data Processing
DPI 2004: Estudantes PG, Bolsistas e Outros
 15 CNPq Bolsistas
 8 Mestrandos
 5 SER
 3 CAP
 14 Doutorandos, Excluindo funcionários
 6 SER
 10 CAP
DPI :
O Que Fazemos
 Engenharia de Sistemas de Tratamento de
Informação Espacial
 Suporte para Sistemas Institucionais
 Produtos
 Novas Tecnologias
 Nova “Velha” Ação: Estações (Parte do Seg.
Solo em Programas )
 Métodos e Algoritmos para o Tratamento Integrado
de Dados Espaciais
 Métodos Computacionais e Estatísticos
 Análise de Risco e Apoio a Decisão:
Geoestatística
DPI :
O Que Fazemos
 Modelagem de Processos Espaço-Temporais em
Ambiente Computacional: Software e Modelos
 Amazônia
 GEOMA
 Saúde Pública
 SAUDAVEL
 EUREQA
 Estudos Urbanos
 CEDEST
 Prefeituras (FUCATE)
 Ministério das Cidades
 BNDES
DPI :
O Que Fazemos
 Capacitação
 Participação em dois Programas Internos
 CAP e SER
 Participação em Programs Externos
 Cursos de Curta Duração (Importantíssimos!)
 Geo, PDI, etc
 Produção de Livros Textos (Web)
DPI :
O Que Fazemos
 Participação na Definição da Agenda Nacional
(Porque somos ‘metidos’, mas também porque somos .BR e não .GOV !)
 Política Nacional para Dados Espaciais
 Tecnologias de SR e Geoprocessamento
 Assessorias solicitadas por diversos Ministérios em
relação ao Tratamento de Dados Espaciais.
DPI :
O Que Fazemos
 Buscar Parceiros para Estabelecer nossas Agendas
 Buscar os Recursos Necessários para “tocar” esta
Agenda
DPI :
O Que Fazemos
 Processamento Digital de Imagens … de RADAR
 Grupo Único no Brasil (entre os melhores do
Mundo!) com competência completa no ciclo de
Geração, Produção e Tratamento de Dados de
Imageamento por Radar.
DPI :
Deixamos de Fazer PDI ?
Como Fazemos estas atividades
Principalmente, oferecendo aquilo que fazemos
melhor, procurando aqueles que complementam
nossa competência para executar nossa agenda,e
exercitando a complicada
“ Arte de Construir Parcerias ”
Somos “Dinossasuros”
Mantivemos Nossa ‘Velha’ Identidade...
“A primeira condição para liberar-se do
subdesenvolvimento é escapar da obsessão
de reproduzir o perfil daqueles que se
intitulam desenvolvidos. É assumir a própria
identidade. Na crise de civilização que
vivemos, somente a confiança em nós
mesmos poderá nos restituir a esperança
de chegar a um bom porto”.
Prof. Celso Furtado
Desenvolvimento de Geotecnologias no
Brasil: os Benefícios e os Desafios
A “Caixa-Branca”
resultados = pessoal + métodos + software
Pessoal

“Aprender no Fazer” x “Aprender no Usar”
Métodos

Traduzir conceitos em pocedimenos operacionais
Software

aquele necessário e que comtemple as características técnicas
para a implantação dos procedimentos operacionais definidos
1984 – 1990 : SITIM 110 / SITIM 150 / SITIM 340 / SGI
1991 – Início Desenvolvimento
1993 – SPRING 1.0 (Unix)
1996 – SPRING 2.0 (Unix)
1998 – SPRING 3.0 e SPRING 3.1 (Unix / Windows)
1999 – SPRING 3.2 e SPRING 3.3 (Unix / Windows)
2000 – SPRING 3.4 (Unix / Linux / Windows)
2001 – SPRING 3.5 e SPRING 3.5.1
2002 – SPRING 3.6
Evolution of the SPRING Familiy(Next 5 Years)
2002 – SPRING 3.7
2003 – SPRING 4.0 - 4.1
2004 – SPRING 4.2 - 4.3
2005 – SPRING 4.4 - 4.5
2006 – SPRING 5.0
2007 – SPRING 6.0
TerraLib :
Technology for Innovation in GIS
http://terralib.dpi.inpe.br
http://www.terralib.org
Processo CNPq
Projeto aprovado pela Chamada Conjunta MCT/SEPIN FINEP - CNPq 01/2002,
Programa de Apoio à Pesquisa e Desenvolvimento e
Inovação em Tecnologia de Informação - PDI-TI.
4 Anos – Ano 1
Que Parcerias ?
Parcerias Industriais
FUNCATE – Managing Large Urban Integrated Databases
GISPLAN – Satellite Reception and Processing Ground Stations
ORBISAT – Technology for Generating and Processing SAR Image Data
K2 –
TECGRAF
Potenciais Novos Parceiros – NEXUS, ECO, ENALTA, etc
Parcerias nas Fronteiras
Saúde Pública – Problemas Nacionais (Envolve MUITO SR!)
Estudos Urbanos – Problemas Nacionais (Envolve SR!)
Amazônia – Uso e Cobertura, Dinâmica Assentamentos e Modelagem
Managing Large Urban Integrated Databases
FUNCATE
DPI – Divisão de Processamento de Imagens
Implementado em ..
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
São Sebastião
Ilhabela*
Ubatuba*
Caraguatatuba
São José dos Campos
São Bernardo do Campo
Santos
Cachoeiro do Itapemirim
Mirasol
Avaré
Feira de Santana
Estado da Bahia – Geopolis (32 Municípios)
Cadastrador
Palm-top
As Tecnologias da Informação Espacial no apoio ao Controle de
Endemias: Dos “Lugares das Doenças” às “Doenças do Lugar”
http://saudavel.dpi.inpe.br
Processo CNPq 55.2044/2002-4
Projeto aprovado pela Chamada Conjunta MCT/SEPIN FINEP - CNPq 01/2002,
Programa de Apoio à Pesquisa e Desenvolvimento e
Inovação em Tecnologia de Informação - PDI-TI.
4 Anos – Ano 1
Novas informações / Revisão de conceitos
Universo de
Problemas da
Saúde
Instrumentos para
ANÁLISE ESPACIAL
Modelo de Dados/Representações
TI Espacial
SAUDAVEL network
Epidemiology
Health Geography
Heath Services research
Cartography
Data management
GIS
Satellite Images
Software Engineering
GIS
Statistics
Agronomy
Environment
Statistics
Sociology
(Crime)
Rede SAUDAVEL:
Nós Focais e Responsabilidades
Escola Nacional de Saúde Pública
Dra. Marilia Sá Carvalho
Métodos Quantitativos em Epidemiologia Espacial:
Análise Espacial, SIG e Sensoriamento Remoto
/Modelo Epidemiológico/ Teoria
CPqAM-Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães - Recife
Dr. Wayner Vieira, Dra. Leda Régis e Dr. André Furtado
Sistemas de Informação em Saúde/ Entomologia/
Modelos Entomológicos/ Teoria
Laboratório de Estatística e Geoinformação
Dr. Paulo Justiniano
Métodos Geoestatísticos,
Integração Ambientes,
Modelos Estatísticos
LEG
Processamento de Dados de BH
Dr. Clodoveu Davis
Bancos de Dados Geográficos, SIG,
Dados Geográficos em Ambiente Urbano
Laboratório de Estatística Espacial
Dr. Renato Assunção
Métodos Estatísticos para Espaço-Tempo
Desenvolvimento de Algoritmos
Modelos Estatísticos
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Dr. Antonio Miguel V. Monteiro
Tecnologias da Informação Espacial
SR, SIG, Software, Integração
Territory and Inequalities:
Intra-Urban Indicators for Social Segregation as a
Support for Planning, Monitoring and Intervention in
Urban Public Policies
Grounding Models with the Census Data And Indirect Measures
from RS
PUC/SP
Centro de Estudos das Desigualdades SocioTerritoriais
30
“Avança Brasil”
source: Diógenes Alves
Anisotropic Space
Spaces of fixed location and spaces of fluxes in Amazonia
Cellular Space x Cellular Automata
• CA
–
–
–
–
Homogeneous, isotropic space
Local action
One attribute per cell (discrete values)
Finite space state
• Cell-space
–
–
–
–
Non-homogeneous space
Action-at-a-distance
Many attributes per cell
Infinite space state
Spatial
Database
Space Models: Regions
– Carneiro, 2003
Cellular Spaces
-
• Various Processes Inhabit the same “world”.
• Space and Time are shared by all Processes living there
Behavior Models: Intelligent Agents
– julho de 2003 -
Sensores:
Leitura nos
atributos da
células (Spatial
Queries)
Atuadores:
Escritas nos
atributos da
células
(BDGeo)
Intelligent Agents & Hibrid Automatas
Reflexive Agent with State
Control Mode 2
Soil Water Balance
DRY
soilWater > infCap
Flow condition
Control Mode 1
Jump condition
WET
Control Mode 3
Overflow = (soilWater – infCap);
Hibrid Automata
soilWater = infCap;
sendToNeighbour( overflow )
Spatial Patterns for the Population Data
over the Amazonia
Kriging

1991
Satellite Night Lights data
DMSPop-M
DMSPop-M
Marabá Region
Spatial Desagregation
Redistribuição
Limites
Poligonais
Modelo
Superfície Adjacente
População
em células
Marabá Region

Multi-variable method
1. Seleção Variáveis Indicadoras
Empírico / Literatura
2. Variáveis x População
Valores médios
Buffer distritos (PA)
3. Dados locais p/ variáveis
SR & SIG
5. Valores para as variáveis
Distância Vias
Distância Rios
Distância Centros Urbanos
Cobertura Florestal
Declividade
Pertinência Fuzzy
Função Quadrática
6. Relação entre as variáveis
Operadores
Média Simples
Média Ponderada
Fuzzy Mín, Máx e Gama
7. Superfície Adjacente
Ponderação para o setor
Potencial de População
Marabá Region
CCD-CBERS1 - Classification
Marabá Region
Population Density Surfaces