Prof: Gilberto Câmara (INPE)
Nível: Doutorado
Introdução:
O problema de análise espacial. Componentes da análise espacial: exploração, consulta, manipulação e modelagem. Tipos de análise espacial.
Modelagem de dados Geográficos:
Tipos de dados em GIS: mapa temático, cadastro, redes, imagens, MNTs, tabelas. Modelo de referência em GIS: Campos e objetos. Universo matemático: definições formais de campos e objetos. Universo de repreentação: definições formais de topologia, tipos de representação. Problema na representação de dados geográficos (passagem do universo matemático para representação). Modelos de dados de sistemas reais: SPRING, ARC/INFO, ARC/VIEW, IDRISI, MGE. Modelo OPEN GIS e conversão de dados para OGIS.
Exemplos de modelagem sobre problemas reais.
Operações sobre Campos e Objetos
Operações sobre campos: Álgebra de mapas (pontuais, locais e zonais). Operações sobre geo-objetos: consulta por atributos, consulta espacial, junção espacial. Operações mistas: conversão e mapeamento entre campos e objetos. Linguagens de consulta e manipulação e visualização: "Spatial SQL", "LEGAL", "GRID". Exemplos de aplicações. Interfaces para operações (Bruns, AMO).
Análise Espacial sobre Campos: Geo-Estatística
Considerações Iniciais: porque Geo-estatística. Entendendo a natureza espacial das propriedades ambientais. Análise exploratória e variabilidade espacial. Variografia. Criando campos a partir de amostras amostras: Krigeagem e suas diversas formas. Problemas com amostragem. Krigeagem 3D: incorporação do tempo à modelagem da propriedade e/ou processo ambiental. Problemas em abertos. Estudos de caso.
Análise Espacial sobre Objetos: Estatística Espacial
Análise de dados pontuais: "Kernel estimation". Análise de mapas cadastrais: matriz de proximidade, correlação espacial, principais componentes espaciais, métodos bayesianos. Indicadores globais de autocorrelação de Moran e Geary. Indicadores locais de autocorrelação espacial. Problemas de alocação: redes e "zoning systems". Software para cálculo e visualização de estatística espacial. Limitações de estatística espacial: O MAUP (problema da variabilidade de unidade de área). Estudos de caso.
Classificação Contínua
Definição de classificacao contínua. O modelo de lógica nebulosa. Conjuntos nebulosos. Mapeamento de dados geográficos para espaço de lógica nebulosa: casos numérico e temático. Problema de indeterminação de bordas. Técnicas de inferência possibilistica. Modelos bayesianos: caracterizaçào e estimativa de parâmetros. Técnicas de inferência bayesiana. Classificaçào contínua x lógica booleana: estudos de caso.
Suporte à Decisão em Geoprocessamento
Teoria da decisão. O problema de suporte a decisão com múltiplos critérios. Técnicas de seleção de critérios. Análise Multi-Critério (MCE): modelo AHP (Análítico-Hierárquico), SMART (Valorização de critérios). Redes neurais para suporte a decisão. Estudo de caso.
REFERENCIAS: