6º EUsISSeR –
Encontro com Usuários de Imagem de Satélites de
Sensoriamento Remoto
PRINCIPAIS FUNCIONALIDADES DO
SISTEMA DE INFORMAÇÕES
GEOGRÁFICAS
SPRING
CARLOS A FELGUEIRAS – DPI - INPE
1
SPRING
Sistema de PRocessamento de INformações
Georeferenciadas








Introdução
Processamento de Imagens
Manipulação de Mapas Temáticos
Modelagem Digital de Terreno
Mapeamento Cadastral e Consultas
Análise de Dados Espaciais
Estatísticas de Registros
Conclusões
SPRING
Introdução
Características Gerais
- Funcionalidades
- Download via Internet
-
-
Características Gerais
4

Sistema de Informações Geográficas – SIG (GIS)

Desenvolvido na Divisão de Processamento de Imagens– DPI – INPE
e K2Sistemas (parceria com empresa privada)

Software Freeware – Download via Web (www.dpi.inpe.br/spring)

Desenvolvido com MS Visual C++ e ferramenta de interface QT

Versões para Windows e Linux (Fedora, Mandriva, OpenSuse, Ubuntu)

4 Idiomas: Português, Inglês, Espanhol e Frances

Sites Espelhos na Argentina (RUSHH), Espanha e França

Manual Online, estilo navegador Web
Funcionalidades do Sistema
5
Entrada, Armazenamento e Saída de
dados Espaciais
Processamento Digital de Imagens
Manipulação de dados Temáticos
Modelagem Digital de Terreno
Armazenamento e Consulta para dados
Cadastrais
Modelagem e Uso de Redes
Análise Espacial de Dados Geográficos
Download via Web
www.dpi.inpe.br/spring
6
SPRING
O Módulo Principal
7
Importação/Exportação de Dados Espaciais
Representações Matriciais:
Tiff, GeoTiff, Gif, Sitim, RAW…..
Representações Vetoriais:
ASCII-Spring, Dxf, ShapeFile,
UNG, Surfer-ASCII, …
Representações de Tabelas:
Spatial and NoSpatial Tables
Assitente (“Wizard”) CBERS
8
Processamento de Imagens
Visão Geral
9
Registro de Imagens
Registro de
Imagens
• O sistema
fornece
informações
estatísticas para
quantificar a
qualidade da
imagem registrada.
10
Segmentação de Imagens




11
Segmentação: identifica regiões homogêneas na imagem
Região: conjunto de pixels contíguos similares espectralmente
Usa atributos estatísticos para determinar regiões similares
O usuário controla parâmetros de similaridade
Classificação de Imagens


12
Baseado em procedimentos de reconhecimento de padrão
(objetos)
Cria uma imagem temática com classes definidas pelo
usuários.
Manipulação de Dados Temáticos
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Cálculo de Áreas
14
Mapas de Distancias
(“Buffering maps”)
15
Conversão Vetor - Matriz
Original Vector
Information
Matrix structure
definition
Final Map in a
Matrix
representation
16
Conversão Matriz - Vetor
17
Modelagem Digital de Terreno
18
Interpoladores para Modelos Matriciais
Vizinho + Próximo
19
Média Simples
Média Ponderada
Aplicações:
Mapas de Declividades e Fatiamento
Rectangular Grid of Slopes
20
The classification (slicing) of the Slope
Image considering the classes (0-2, 2-5,
5-10 e >10)
Aplicações: Projeções Geométricas Planares
Projeção
Paralela
com
Imagemsombreadas
Sombreada ecomo
Textura
Projeções
Planares
com
imagens
Imagens
de SR
21
Dados Cadastrais e ferramentas de Consulta
22
Módulo Tabela (Gráfico de Pizza)
23
Agrupamento por Atributos:
(Renda Familiar – Intervalos Iguais x Quantis)
Districts grouped by
Familiar Gains:
Central Region: Rich
Central Limit: Mean
East Region: Poor
South Region: Poor
Equal
Steps
24
Quantil
Consulta por Atributos
* Tabela
mostrando os
resultados da
consulta
25
Consulta Espacial:
(Topologia : Interseção)
26
Exemplo: Quais distritos
sao interceptados pela linha
norte-sul do metro de Sao
Paulo?
SPRING – Módulo de Análise
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Análise de Padrões de Pontos
Estimador de Intensidade (Kernel)
Kernel
CACHOEIRINHA
ALVORADA
GUAÍBA
VIAMÃO
N
0
5
10
Quilômetros
Legenda:
28

Homicídios /  Acidentes de transporte /  Suicídios
Santos,S.M., 1999
Porto Alegre
GeoEstatística: Krigeagem e Simulação
N
Image of the Kriging Variance
N
Image of the Kriging
Estimation
using an isotropic model
29
Análise de Lineamentos Geológicos
30
Modelagem Espacial – Análises de Aptidão
Simple Example using
Boolean Operations
Soil Map
Suitability Map
Slop Map
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Mapa de Aptidão (Operações Booleanas)
Programa em Linguagem LEGAL
{
// Declarações
Tematico soil(“Soils”), slope(“SlopeCat”), suit(“Suitability”);
// Inicializações
soil = Recupere (Name= “Soil_Map”);
slope = Recupere (Name= “Slope_Map”);
suit =Novo (Nome=“Urban_Suitability”,ResX=30,ResY=30,Escala=25000);
// Operações
suit = Atribua (CategoryFim=“Suitability”) {
“low”: slope.Class==“>25%” || soil.Class == “Hidromorfico” ;
“medium”: slope.Class == “2-5%” && soil.Class == “Podzolico” ;
“high”: soil.Class == “Latossolo” && slope.Class == “0-2%” ); };
}
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Download Statistics - Countries
33
Download Statistics - Aplications
34
Download Statistics – Use Areas
Statistics by Use Areas
Usuários
Graduação
Pos-Graduação
40000
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
Serviços
Projetos
Ensino Médio
Federal
Municipal
Estadual
Internacional
Tipo de Uso
Outros
ONG
Statistics by Use Areas
1% 0%
5% 5%
8%
9%
30%
27%
11%
35
4% 0%
Conclusões
• O SPRING é um Sistema de Informações Geográficas,
de uso geral com as principais funcionalidades de um SIG.
• Tem usuários no mundo inteiro porque é distribuido em
outros idiomas (Espanhol, Inglês e Frances)
• O INPE desenvolve também uma biblioteca de funções
de Geoprocessamento, TerraLIB, que pode ser usada para
desenvolver aplicativos específicos
• A DPI oferece cursos de curta duração (40 horas – 1
semana) para manipulação do SPRING e ensino de
disciplinas básicas (Geoprocessamento, Processamento
de Imagens, Análise Espacial,...) ( www.selperbrasil.org.br/cursos )
•O
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SPRING pode ser usado para processamento de
imagens do catálogo do INPE ( www.dgi.inpe.br/CDSR/ )
Carlos A Felgueiras
E-mail: [email protected]
Image Processing Division – DPI
National Institute for Space Researches – INPE
Obrigado pela Oportunidade
Questões?
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