Padrões Open Geospatial Consortium – Parte 1
Olá Pessoal!
Hoje vou abordar um tema de extremo interesse para quem trabalha com Geotecnologias, livres ou não: Os padrões do Open Geospatial Consortium (OGC). Nesta primeira parte da série vamos entender o que é o OGC e os padrões WMS, WFS e WCS.
O Open Geospatial Consortium (OGC)
Desde seus primórdios em 1994 a instituição, que se chamava OpenGis Consortium, tem o com o objetivo de criar especificações de interfaces e padrões de intercâmbio de dados geoespaciais.
O OGC é hoje uma entidade internacional com mais de 350 companhias, agências governamentais e universidades, que tem o intuito de promover o desenvolvimento de tecnologias que facilitem a interoperabilidade entre diferentes sistemas que trabalhem com informação e localização espacial.
Asim, o OGC define especificações, ou padrões (como o WMS, WFS, WCS, etc) aos quais produtos e serviços precisam se adequar para que a interação entre diversas fontes de dados e informações espaciais seja facilitada, independente de fatores como a plataforma utilizada. A partir de agora vamos começar a compreender três das especificações do OGC.
Web Map Service (WMS)
O padrão WMS define um serviço para a produção de mapas que serão apenas uma representação visual dos dados espaciais e não os dados em si. Estas representações serão geradas no formato de imagem, como JPEG, PNG e GIF ou em formato vetorial, como o Scalable Vector Graphics (SVG).
Este padrão especifica como o cliente deve requisitar as informações para o servidor e como este deve responder ao cliente. As operações WMS podem ser realizadas a partir de um navegador comum que fará a submissão das requisições sob a forma de uma URL.
É importante destacarmos que o conteúdo da URL dependerá da operação solicitada. Em outras palavras, através da URL, indica-se qual a informação que deve ser exibida (região geográfica e dado de interesse), bem como o sistema de referência espacial, além das características da imagem de saída (altura e largura).
Web Feature Service (WFS) e Web Coverage Service (WCS)
A especificação de serviço WFS define um serviço para que clientes possam recuperar feições especiais em formato GML (você terá mais detalhes sobre GML na segunda parte desta série sobre o OGC). O WFS pode ser implementado pelo servidor em duas versões:
- Básica - Neste caso, basicamente funções de consulta ficam disponíveis, ou
- Transacional - Implementa o serviço completo, incluindo operações de inserção, deleção, edição e, claro, consulta à objetos espaciais.
Assim, podemos afirmar que o WFS apresenta maior interatividade que o WMS, pois este primeiro possibilita não apenas a visualização das feições geográficas, mas também sua manipulação.
Já o padrão WCS define o acesso aos dados que representam fenômenos com variação contínua no espaço. Este serviço é especificado para
tratamento de dados modelados como geocampos.
Breves Comparações entre WMS, WFS e WCS
Uma diferença marcante entre o WMS e o WCS é que este último retorna ao usuário dados sobre a semântica original dos fenômenos representados, ao invés de imagens. Em outras palavras, o WCS fornece os dados disponíveis de imagens, juntamente com detalhes descritivos sobre as mesmas, como a grade.
Já em uma comparação entre o WFS e o WCS notamos que o primeiro retorna os chamados geo-objetos, já no caso do WCS retorna geocampos, conforme mencionado anteriormente.
Assim, chegamos a conclusão de que o serviço WCS pode ser utilizada para enquadrar aplicações do Sensoriamento Remoto (pois em geral o SR está relacionado com geocampos) no contexto da interoperabilidade.
Conclusão e o que vem por ai
Dessa nossa breve análise sobre estes três dos diversos padrões do OGC podemos notar que cada um terá sua aplicabilidade, sendo interpretado e explorado de maneira diferente dependendo dos objetivos de seu projeto.
Programas como o gvSIG e o Udig permitem interações com webservices que sigam as especificações WMS, WFS e WCS.
Na segunda parte desse post veremos mais sobre as padrões da OGC, com ênfase nas especificações GML, SLD e KML.
Fiquem na expectativa...
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Anderson Maciel Lima de Medeiros
Tecnólogo em Geoprocessamento
MNT – O que é? Para que serve?
Neste post vou tentar expor algumas aplicações deste tipo de dado geográfico ainda não muito familiar para alguns que estão começando a se enveredar pelo mundo do SIG. As informações apresentadas aqui são baseadas no menu "Ajuda" de um dos melhores programas para interpolação espacial e geração de MNT, o brasileiro SPRING.
Vamos responder aqui a duas perguntas comuns sobre os MNT e suas aplicações em Geoprocessamento.
O que é um MNT?
A sigla MNT significa Modelo Numérico do Terreno, mas este tipo de dado também é conhecido como MDT (vindo do inglês Digital Terrain Model).
Trata-se de uma representação matemática da distribuição espacial de uma determinada característica relacionada à uma superfície. Esta superfície é, em geral contínua.
Quais suas aplicações?
Dentre as diversas aplicações dos produtos de MNT, podemos destacar algumas vinculadas ao SIG:
- Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;
- Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;
- Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio a ánalise de geomorfologia e erodibilidade;Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas;
- Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis);
- Predição e mapeamento de processos de salinização do solo em escala local, regional e subcontinental;
- Predição e mapeamento do risco de erosão do solo, em escala de bacias hidrográficas;
- Modelação e mapeamento espaçotemporal do ciclo hidrológico sob diversos aspectos;
- Modelação e mapeamento da evapotranspiração;
- Classificação de paisagens;
- Predição e mapeamento da migração e acumulação de agentes poluentes.
Você já tem o SPRING instalado em seu computador?
Caso tenha, não deixe de acessar e ler o menu de ajuda deste programa, que é bastante completo, pois aborda não apenas sobre a utilização do software, mas também conceitos teóricos sobre Geoprocessamento. O download do SPRING pode ser feito acessando este link.
Se você ainda não tem, deixo o incentivo de fazê-lo. Você pode acessar a ajuda online do SPRING, clicando aqui.
Em posts futuros vamos comentar um pouco sobre os produtos de MNT, bem como falar sobre outros aspectos relevantes dos dados geográficos.
Um Abraço e até o proximo post.
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Anderson Medeiros
Tecnólogo em Geoprocessamento
gvSIG 1.9 Portable
Olá pessoal,
Hoje passei apenas para dar uma notícia rápida e feliz:
Saiu a versão portável do gvSIG 1.9! E tem mais: já vem com a extensão Sextante inclusa.
Isso significa que você pode rodar o gvSIG direto de um pen drive sem a necessidade de instalação (Windows Vista e 7).
Para baixar o arquivo de 121 MB, clique aqui.
Um Abraço!
Anderson Maciel Lima de Medeiros
Consultor em Geotecnologias Livres
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Fonte:
Monografias Geoprocessamento – IFPB
Olá pessoal!
Depois de disponibilizarmos aqui duas monografias dos autores do blog, estou passando pra vocês o endereço da página do Curso Superior de Tecnologias em Geoprocessamento do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba - IFPB.
Como informa o próprio site o curso "forma tecnólogos instrumentalizados com os recursos da Geomática, atuando como agentes de desenvolvimento sustentável do ambiente urbano, a partir de uma visão científico-tecnológica, abrangente e atualizada."
O curso, que oferece cinquenta vagas anuais, é reconhecido pelo MEC desde 2008. A carga horária total é de 2068 horas.
Na seção de "publicações" você tem acesso e permissão de download gratuito, no formato PDF de diversas monografias, que abordam desde assuntos que vão do desenvolvimento de plugins para softwares, passando pelo uso de aplicações SIG e Banco de Dados Geográficos até o Webmapping.
Os trabalhos são de alta qualidade. Conheço pessoalmente a maioria dos autores (afinal, fizemos o mesmo curso). Veja alguns dos temas que você encontrará no site:
Gerenciamento de Atividades de Agricultura Familiar Sustentável com Base em Técnicas de Geoprocessamento, no Município de João Pessoa/PB.
Utilização de Técnicas de Geoprocessamento na Identificação de Locais Críticos de Acidentes de Trânsito.
Geoprocessamento Aplicado ao Planejamento dos Transportes Urbanos.
Geoprocessamento como Suporte à Administração do Agronegócio.
Ortorretificação de Fotografias Áereas de Pequeno Formato Obtidas com Câmara
Digital Convencional.
Proposta para Compartilhamento de Dados Geográficos entre Setores da Prefeitura Municipal de João Pessoa Através do Serviço WMS.
Desenvolvimento de uma Aplicação SIG-WEB Voltada ao Turismo.
E ai? Deu pra sentir o gostinho do que você vai achar lá no site do curso? Não perca tempo, acesse já!
Espero que tenham gostado da dica de hoje.
Um Abraço e até a próxima.
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Anderson Medeiros
Monografia: WebMapping – gvSIG – Alov Map
Olá Pessoal!
Seguindo o bom exemplo de nosso colega George, estou disponibilizando a versão em PDF de minha monografia, apresentada ao Curso Superior de Tecnologia em Geoprocessamento do IFPB.
Para baixar o arquivo, clique no tema do trabalho, que é:
Desenvolvimento de uma Aplicação Webmapping Direcionada a Pesquisas Educacionais
Entre as ferramentas livres utilizadas para o desenvolvimento deste projeto estão o gvSIG, Alov Map e SciTE.
Já publiquei aqui neste blog uma postagem resumindo alguns aspectos desse trabalho. Você pode acessá-la clicando aqui.
Assim como fez o George, peço que se encontrarem algum erro, ou tiverem alguma dúvida entrem em contato (anderson@geoprocessamento.net).
Um Abraço e até a próxima postagem.
Anderson Medeiros
WebMapping Direcionado a Pesquisas Educacionais
Há alguns meses tive a oportunidade de participar como colaborador externo de um projeto de pesquisa do Centro de Educação (CE) da Universidade Federal da Paraíba (UFPB), denominado Projeto Educação Legal (PEL), onde minha responsabilidade consistia no desenvolvimento de uma aplicação Webmapping.
Assim, eu gostaria de compartilhar com vocês um pouco dessa experiência de trabalho junto ao PEL. Vou começar explicando melhor o que este projeto do CE.
O PROJETO EDUCAÇÃO LEGAL
A partir de meados do ano de 2006, o CE da UFPB tem desenvolvido um projeto denominado “Educação Legal”, que tem entre seus objetivos realizar pesquisas sobre políticas públicas, gestão educacional e participação cidadã em todo o Estado da Paraíba, para conhecer e identificar, no cotidiano do espaço escolar, os usos e as apropriações das orientações contidas nos textos legais e nas diretrizes curriculares.
Inicialmente a divulgação do projeto se deu através de um site pessoal (Blog). Embora este meio de comunicação venha se mostrando uma fonte fundamental de divulgação das atividades do PEL notou-se que o desenvolvimento de um website com mais recursos, incluindo um mapa interativo deve tornar a utilização do mesmo mais atrativa, possibilitando inclusive a visualização de mapas com temas específicos que possam servir de guia para os visitantes interessados nestas informações espacializadas. É válido destacar que esta nova proposta seria uma alternativa de acesso aos dados, acrescentando novas possibilidades de pesquisa aos dos usuários.
Os coordenadores deste projeto, pessoas de visão moderna, perceberam que se os dados pesquisados fossem disponibilizados na internet, poder-se-ia conseguir um maior envolvimento da sociedade através do acesso às informações e documentos levantados. Neste sentido, decidiu-se disponibilizar no site da UFPB, especificamente na página do PEL um mapa interativo com dados pertinentes a indicadores sociais e educacionais do estado da Paraíba, adquiridos através das pesquisas realizadas pelo projeto, bem como de diversos órgãos oficiais.
Mas enfim, como foi desenvolvido a aplicação webmapping direcionada a pesquisas educacionais?
COLETA DOS DADOS
Foi utilizada como base para geração da aplicação a base cartográfica, em formato shapefile, com a divisão municipal da Paraíba, bem como da localização das sedes municipais e das feições do oceano atlântico e dos estados limítrofes.
Estes arquivos foram obtidos através de download do site da AESA. O shapefile já trazia em sua tabela de atributos informações referentes a cada município, as quais foram utilizadas para geração de alguns dos mapas temáticos, como por exemplo a população rural, urbana e total, classificação quanto a microrregião e mesorregião geográfica, dentre outras.
Já os dados alfanuméricos foram adquiridos de informações publicadas na forma de tabelas, quadros e gráficos em sites de instituições governamentais, bem como de informações resultantes das pesquisas realizadas pelo PEL. Por exemplo, do site do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) foram coletadas informações sobre o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) da Paraíba para o ano de 2007.
INTEGRAÇÃO DOS DADOS
O programa gvSIG, em sua versão 1.1.1 foi utilizado para edição do shapefile adquirido na página da AESA inserindo-se novos campos que seriam povoados com as informações coletadas dos sites mencionados anteriormente. Nesta etapa o objetivo principal é combinar os dados tabulares adquiridos aos dados gráficos da base cartográfica.
Em alguns campos a inserção das informações na tabela de atributos foi feita manualmente, digitando-se os registros para cada um dos 223 municípios paraibanos. Este procedimento tornou-se necessário, pois os dados disponibilizados não estavam em forma de uma única tabela, mas sendo geradas individualmente de acordo com uma consulta realizada no site, como os referentes ao IDEB, por exemplo.
Depois de finalizada esta etapa de edição e integração dos dados geográficos e alfanuméricos seguiu-se com a implementação do aplicativo webmapping.
DESENVOLVIMENTO DA APLICAÇÃO WEB
O principal software utilizado para o desenvolvimento do mapa interativo do PEL foi o Alov Map em sua versão v.099y9, no seu formato applet, que é um programa para a disponibilização de dados geográficos na internet, construído sob linguagem Java.
Entre os fatores que levaram a escolha do Alov Map para o desenvolvimento da aplicação, podem-se destacar:
- Isenção de custos relacionados à sua aquisição, pois se trata de um software livre com distribuição gratuita;
- Suporte à publicação de dados no modelo vetorial shapefile no qual estava a base cartográfica utilizada;
- Permite acesso à múltiplos planos de informação que podem ser sobrepostos;
- Fácil interação com o mapa através dos navegadores para internet;
- Apresentação de mapas temáticos com legendas;
- Possibilita visualização de tabelas com atributos da área geográfica representada, além de fácil manipulação da aplicação pelo usuário final.
A escolha do Alov Map levou em consideração também o pequeno volume dos dados geográficos a serem disponibilizados (Cerca de 770 kB). Deve-se estar ciente de que se a base de dados utilizada neste trabalho fosse relevantemente maior, talvez contendo diversas camadas de informação no formato matricial o Alov não funcionaria de forma adequada.
A figura abaixo procura sintetizar o funcionamento do Alov Map em seu formato applet:
Conforme o mostrado acima, o funcionamento de um webmapping com Alov Map depende além dos dados geográficos, de duas linguagens: o XHTML e o XML, sendo que o arquivo desenvolvido com esta primeira linguagem servirá para visualizar o applet no navegador, já a linguagem XML
O Geoprocessamento e Suas Tecnologias – Parte 2
Olá!
Conforme vimos na primeira parte deste post, o Geoprocessamento é um conjunto de tecnologias dinâmicas com alto potencial de aplicação.
Até aqui vimos que Geoprocessamento e SIG não são as mesma coisa. O SIG é apenas uma importante tecnologia dentre as diversas incluídas no Geoprocessamento.
Vimos também que programas como o gvSIG e ArcGis não são "SIGs" mas softwares para SIG. Assim como o Geoprocessamento possui várias ramificações tecnológicas o SIG é um sistema composto por softwares, hardwares, metodologias, recursos humanos e dados.
Ficamos de ver o que são e pra servem tecnologias como o Banco de Dados Geográfico e o WebMapping.
Banco de Dados Geográficos
Bom, vamos por partes. O que é um Banco de Dados (BD)?
Todo local, físico ou virtual onde estão armazenados dados, pode em certo sentido, ser chamado de banco de dados. Por exemplo, uma enciclopédia pode ser considerada um banco de dados. Mas para nós aqui da área de Geoprocessamento é mais importante o conceito especial de banco ou base de dados relacional. Ou seja um banco onde dados são armazenados na forma de tabelas relacionáveis entre si através campos chaves.
As mais diversas facetas de atividades, desde locadoras de DVD até grandes indústrias metalúrgicas usam-se deste tipo de base para ter um maior controle sobre fatores como cadastro de clientes e sua condição em relação à empresa (Inadimplência, por exemplo).
Neste ponto, é importante evitar confundir o BD em sí (conjunto de tabelas relacionáveis) com o programa que o gerenciará, o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). EM outras palavras, softwares como Access, MySQL, Oracle, PostgreSQL não são BD, mas sim SGBD.
Mas ainda não falamos no assunto deste tópico. O que é e para que serve um Banco de Dados Geográfico (BDG)?
O BDG, também chamado de Banco de Dados Espacial (BDE), é semelhante ao descrito acima (relacional), com a grande e importante diferença de suportar feições geométricas em suas tabelas.
Este tipo de base com geometria oferece a possibilidade de análise e consultas espaciais. É possível calcular nestes casos, por exemplo, áreas, distâncias e centróides, além de realizar a geração de buffers e outras operações entre as geometrias.
Como dica de estudos para você obter uma boa base conceitual sobre BDG, indico o livro "Banco de Dados Geográficos" do INPE, que está disponível para download em PDF aqui.
Atualmente, alguns programas de SGBD desenvolveram extensões que inserem no software características de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Geográficos (SGBDG) o PostgreSQL, MySQL, e Oracle, sendo os dois primeiros softwares livres e o último proprietário.
Vamos falar um pouco mais do PostgreSQL e como ele passa a agir como SGBDG. O PostgreSQL é desenvolvido atualmente pela PostgreSQL Global Development Group. Quando se percebeu a necessidade de extender este SBGD para suportar dados espaciais desenvolveu-se a extensão conhecida como PostGis.
Sendo assim, vamos entender que o PostGis não é um BDG ou um SGBDG, ele é apenas uma extensão, um plugin, do PostgreSQL que lhe confere funções para armazenamento e manipulação de dados geográficos.
A figura abaixo procura mostrar a diferença entre o PostgreSQL e "seu filho". Note que para termos um BDG no PostgreSQL faz-se necessária a devida instalação da extensão PostGis.
Você pode importar arquivos vetoriais shapefile (*.shp) para dentro de um "Banco PostGis" utilizando recursos oferecidos pelo próprio programa ou utilizando algum software de SIG com essa funcionalidade. O shapefile será convertido em uma tabela espacial que pode ser integrada com as convencionais contidas na base, além de poder ser visualizada e manipulada através de programas como o gvSIG, Kosmo, Quantum Gis, Udig e muitos outros desta safra. Para baixar tutoriais sobre como realizar esta operação com alguns destes softwares, clique aqui.
Para baixar a versão mais recente do PostgreSQL e sua extensão espacial PostGis, acesse os links abaixo.
Para finalizar este post vamos considerar outra tecnologia do Geoprocessamento, a saber, WebMapping.
WebMapping (WebGis)
A internet vem se destacando nos últimos anos como uma excelente ferramenta para disponibilização e interligação de dados das mais diversas fontes e naturezas.
A geomática, como área do conhecimento, também encontrou na internet um nicho para suas atividades. A disponibilização de mapas digitais, os chamados WebGis ou WebMapping, tem-se tornado comum, permitindo que um maior número de usuários tenha acesso a dados espacializados, de forma hábil e atraente.
Talvez o estopim para o crescimento das aplicações SIG para internet tenha sido a popularização de serviços online gratuitos de localização como o Google Earth e Google Maps.
Os mapas na web se apresentam de três formas princiapais:
1) Mapas Estáticos - Mapas no formato de imagem (*.jpg, *.gif, *.png, etc) integrados à páginas da internet.
2) Mapas Gerados à partir de formulários - Fornece-se parâmetros para geração de mapas na forma de imagem.
3) Mapas Dinâmicos - O usuário seleciona uma área de seu interesse em um mapa geral, gerando uma navegação para outro mapa ou imagem mais específico com informações mais detalhadas desta região. Em geral apresentam interface atraente com ícones para consulta espacial calculo de distância e etc.
Para mais detalhes sobre tipos de mapas veja a publicação disponibilizada neste link.
Há muitos softwares e frameworks livres para o desenvolvimento de aplicações WebGis. Podemos destacar alguns: MapServer, GeoServer, i3Geo, Alov Map, Time Map, Open Layers e P.Mapper.
Diversos órgãos públicos fazem uso destas ferramentas para divulgação dos resultados de seus trabalhos.
A imagem abaixo mostra um exemplo de aplicação desenvolvida com MapServer e o framework P.Mapper. Clique aqui para acessar a página da aplicação (Este é um exemplo de mapa dinâmico).
Nesta visão geral sobre algumas das tecnologias do Geoprocessamento, pudemos dissipar alguns falsos conceitos em torno de termos como SIG, BDG, SGBDG, WebGis, etc. Espero que tenham gostado do que leram.
Fiquem à vontade para deixar sua sugestão de tema, críticas e impressões através do e-mail anderson[@]geoprocessamento.net
Anderson Medeiros
Tecnólogo em Geoprocessamento
Metadata #3
Buenas noches compadres e comadres.
Bem, vamos à terceira parte do nosso post sobre metadados. Os padrões, ou standards.
Primeiramente, por que usá-los?
- São padrões. Todo mundo o mesmo estilo de metadados. Isso se traduz em facilidade para ler/editar diferentes fontes.
-
Os padrões foram elaborados por experts. Gente que entende do assunto, com muitos anos de experiência na área. Não estou dizendo que você ou outras pessoas não tem conhecimento para acrescentar ou mudar uma coisa ou outra, estou dizendo que só deve fazer isso quando extremamente necessário.
Os dois motivos acima, em minha opinião, já são suficientes para se adotar um, dos muitos padrões (e sub-padrões) existentes.
Atualmente, bem difundidos e utilizados, inclusive com suporte de software, existem três tipos de metadados (sem contar o ESRI FDGC, aquilo lá é uma modificação do FDGC atual).
- Content Standard for Digital Geospatial Metadata
-
CEN Pre-Standard
-
ISO 19115/19139
1 - Content Standard for Digital Geospatial Metadata
Este padrão foi desenvolvido pelo FDGC, em 1994. Este padrão de metadados foi desenvolvido para suportar a infraestrutura nacional de dados espaciais norte-americanos (em 1994...humn, 14 anos na nossa frente!)
Existem diversos países que utilizam este padrão, incluindo Canadá, África do Sul e Reino Unido. Fiquem atentos para os "plugins" de padrões. Existem padrões de metadados desenvolvidos pelo FDGC que cuidam de wetlands, geology, biology entre outros tipos de metadados.
2 - CEN Pre-Standard
Este padrão foi desenvolvido na Europa desde 1992 e foi adotado em 1998. É fruto de cooperação internacional.
3 - ISO 19115/19139
Ah...o padrão ISO. Este padrão foi aprovado em 2003 e como o modelo europeu recebeu inputs de diversos órgãos ao redor do mundo. Na verdade, uma massaroca de padrões utilizados ao redor do mundo foram utilizados como entrada e no final, a ISO separou o joio do trigo.
A ISO 19115 dá um modelo abstrato para organização dos metadados (de dados espaciais), sem implementar ou forçar um modelo rígido.
Já a ISO 19139 especifica e pontua claramente como implementar os metadados utilizando XML e inclui o modelo lógico da 19115. São dois documentos importantes para leitura/consulta.
4 - Padrão OGC (ahá, mais um padrão!)
A OGC (Open Geospatial Consortium), órgão monstro em tudo que se trata de SIG/GIS e afins tem seu perfil de metadados! Só o nome que não tem metadados no meio, mas é metadados. O padrão se chama Catalogue Service e já está na versão 2.x. Os documentos, para os interessados, está no site:
http://www.opengeospatial.org/standards/cat
Certo, o que aprendemos hoje?
-
Existem diversos padrões de metadados e não iremos reiventar a roda.
- Padrões são legais. Não vão te deixar (muito) doido. É melhor utilizar um existente, para conformidade de bases, facilidade de leitura/escrita.
- Que eu não falei do padrão brasileiro de metadados.
Pessoal, me desculpem pela demora. Mas a coisa anda corrida. Assim que tiver um tempinho, irei falar sobre o padrão brasileiro. Um capítulozinho nesta saga só para ele.
Como sempre, aceito sugestões, críticas e uns trocados. Um feliz natal atrasado e um feliz ano-novo cheio de dados espaciais (ainda não consigo sortear entradas para eventos e dar livros de presente...).
Um abraço
Metadata #2
Noches, meus queridos leitores.
Continuaremos falando sobre metadata.
Como os metadados devem ser coletados? Qual é o grau de padronização destes elementos? Quem deve coletar estes dados? O produtor dos dados? O usuário final? Ou alguém entre os dois?
Existem diversos debates sobre como estes procedimentos devem ocorrer, mas de forma geral, os metadados são coletados com uma relação 1:1. Um dataset, ou um conjunto de feições deve ter, obrigatoriamente um registro nos metadados. Mas como definimos o que é um conjunto?
Para responder esta pergunta, primeiramente precisamos analisar o que iremos documentar. São uma série de fotografia pertencentes à um artigo? Ou é uma série de fotografias pertencentes à diversos artigos, relacionados pelo tema? É uma imagem de satélite, um mosaico ou um conjunto de relatórios gerenciais, com mês, escopo e informações correlacionadas?
Bem, após identificarmos o objeto (ou conjunto de objetos) devemos definir uma raiz comum aos mesmos. Podemos criar metadados para diversos níveis de informações: uma imagem bruta de satélite, um mosaico de imagens, um conjunto de vetores específico e até mesmo feições específicas. Perceba, que conforme especializamos a coleta de metadados, o número de informações também aumenta, por devemos manter a relação 1:1 mencionada acima. Um objeto (seja ele um conjunto de outros objetos) deve ter seus registros de metadados, e isto deve ser aplicado à todos os registros de suas bases.
Não adianta nada documentarmos determinados objetos em um nível e outros não. Seria como (no exemplo da Biblioteca Nacional, do post anterior) ter 1000 caixas com livros diversos e apenas 100 delas descritas no conteúdo.
Este planejamento é importante, pois não queremos informação demais, nem de menos. Informação, na verdade, nunca é demais, mas o custo para a criação de metadados muito detalhados é muito mais caro. Deve existir um balanço entre o que documentar, e o que não documentar.
Na prática, a maior parte dos dados é coletado no nível de datasets, ou seja, no conjunto, e não na particularidade. Um conjunto de imagens SRTM não devem ser catalogadas individualmente (existem dados interessantes para catalogarmos, como a altitude mínima e máxima, coordenadas geográficas, entre outros), mas sim no conjunto de processamento.
Caso os dados SRTM seja processados (interpolados, por exemplo), deve se criar um novo dataset, e catalogá-lo à partir daí.
Agora, quem deve catalogar os dados? O produtor dos dados? O usuário final?
É outra briga de muitas perspectivas. O produtor dos dados, obviamente deve realizar um cadastro minucioso dos processos utilizados para gerar aquela informação. Mas o usuário final, o indivíduo que requisitou aquela informação, tem a capacidade de complementar os metadados, já que somente ele sabe como aqueles dados serão efetivamente utilizados.
Criar metadados é bem parecido com catalogar livros em uma biblioteca. Quem deve realizar este procedimento dentro de sua empresa? Uma pessoal especialmente contratada para isto? (bem, é forçar um pouco a barra, já que muito poucas empresas darão um braço à torcer para um funcionário extra, só para catalogar "mapinhas"). Em geral, os próprios analistas devem catalogar seus dados, mas a maioria dos profissionais pode chiar, alegando que:
- É muito difícil produzir metadados;
- Não veêm os benefícios dos metadados;
- Não existe tempo suficiente para a produção dos metadados;
Bem, todos os casos acima são argumentos razoavelmente válidos, mas facilmente desmantelados por um profissional com conhecimento técnico, pois:
- Produzir metadados exige cuidado e paciência. Mas não é um procedimento difícil. É trabalhoso.
- Quando sua base de dados chegar a uma centena de datasets, ele irá pedir tempo para criar os metadados. Bases de médio porte, com centenas de datasets não são incomuns.
- Um pouquinho de tempo por dia, vinte minutos, meia hora por dia é suficiente para uma pequena equipe atualizar todo o cadastro de metadados de uma base razoavelmente grande. Será que a perda de tempo de um dia inteiro na criação dos metadados para um dataset coletado ao longo de diversos meses é realmente uma perda de tempo? Com certeza não é.
Claro, coletar uma quantidade muito grande de metadados ao mesmo tempo pode ser enfadonho e moroso, portanto o ideal é coletar os metadados aos poucos, conforme os dados são produzidos/inseridos dentro do banco de dados.
Certo, certo, mas qual é a forma de criar e manter um catálogo de metadados para seus dados geográficos? Isto depende de alguns fatores: tamanho da organização, tamanho e diversidade dos dados geográficos e basicamente de gerência departamental.
Pode-se começar de forma pequena, utilizando pequenos documentos formato texto ou utilizar XML. Atualmente existem diversos padrões (falaremos deles depois) que podem ser seguidos, que auxiliam o usuário a criar seus metadados. A maioria dos programas de GIS possuem módulos específicos para a criação e manutenção dos metadados. O ArcGIS possui um módulo embutido no ArcCatalog. Para os utilizadores OpenSource, ou quem não gosta do administrador de metadados do ArcGIS/outros programas proprietários podem utilizar o GeoNetwork, um programa desenhado especificamente para este propósito.
Outros caminhos para o armazenamento dos metadados é o uso de um banco de dados ou arquivos estruturados em XML, que é a maneira mais comum atualmente. Somente grandes sistemas e organizações conseguem migrar todos os metadados para um ambiente relacional, mas não deveria ser assim. Aplicações tem de ser desenvolvidas para suprir essa deficiência. Algumas, como o GeoNetwork já existem.
Duas dicas importantes:
- Não invente seu próprio modelo de metadados (já existem vários! um deve servir para você. reiventar a roda é (na maioria dos casos) perda de tempo)
- Não confunda a apresentação dos metadados com os metadados. Como já diziam, uma coisa é uma coisa, e outra coisa é outra coisa. A capacidade de traduzir os dados brutos em informação real (como relatórios de "estoque" de dados geográficos) é vital para o sucesso dos metadados.
Esta, como disse, é uma discussão praticamente sem fim, pois através dos metadados podemos simplificar de forma exponencial o trabalho e os retrabalhos com nossos dados espaciais. Buscar dados existentes (especialmente em grandes organizações), catalogar as novas informações e publicar isto aos usuários dá agilidade, confiança e principalmente economia de recursos (humanos e capital financeiro).
Na próxima ediçao, padrões de metadados.
Abraços
Metadata #1
Boa noite pessoal,
Conforme solicitado pelo nosso amigo Anderson, um post (ou uma série) sobre metadata.
Comecemos pelo começo: o que é metadata. Do mesmo jeito que nossa professora de quarta série nos ensinou que "geografia": geo - terra, grafia - escrita, descrição, era o estudo e descrição da Terra, seus habitantes e fenômenos.
Vamos começar pela etimologia da palavra: metadata, metadados, conforme preferirem. Do dicionário online de Etimologia:
meta- 1: atrás; 2: alterado; 3: maior, além; 4: no meio, entre, com sujeito (ah, tudo isso vem do grego)
meta + data(dado) = dado alterado, modificado? dado...por trás do dado?
Metadata ou metadados significa isto, dados dos dados. Informações sobre os dados.
Certo, mas pra que quero mais informação? Dados sobre os dados? Ah sim, é uma pergunta comum. Bem, vou tentar explicar por que os metadados são importantes.
Primeiramente, eles descrevem os dados para você, sem que você tenha que olhar o que cada um é, um por um. Só nessa temos uma grande vantagem. Ao invés de procurar todos os seus dados, procuramos no metadata, no catálogo. Ah, então os metadados são catálogos? Quase isso. O catálogo é uma coleção de metadados.
Um exemplo comum de metadados são as etiquetas de um livro, na biblioteca. Eles descrevem o assunto, categorizam o livro, título, autor, edição, entre outras informações importantes. Outro exemplo de metadados:
Como informação/conhecimento é poder, conhecer seus dados é poder. Atualmente, todos nós geramos imensas quantidades de informação e dados. Certo, mas do que adianta possuir a Biblioteca Nacional em casa se todos os livros estão em caixas? Como achar o livro que você precisa, na caixa certa, no momento certo?
Sem um sistema de catálogo, sem os metadados organizados, achar este determinado livro não é possível. Não sem abrir todas as caixas 
.
Outra coisa, metadado é contexto. Dados sem contexto não tem nem a metade do valor de dados contextualizados. A documentação de como aquele dado foi obtido, produzido, processado, armazenado é extremamente valiosa, e sem ela, podemos inviabilizar quaisquer possibilidade do uso das informações.
Imagine a seguinte tabela:
LINHA | NOME | TIPO | LARGURA
Estamos falando de estradas, rios e córregos, sistemas de transmissão de energia (ah, ontem acabou a luz no Brasil inteiro, vocês viram?) ou logradouros? Estamos falando de metros, kilometros, centímetros? Claro que este é um exemplo bobo, mas imagine um sistema gigantesco, com milhares e milhares de tabelas, shapefiles, arquivos (vetoriais ou raster) e uma estrutura de armazenamento ambígua. Como faríamos?
Acho que deu para entender né?
Certo, eu te convenci? Ainda não? Certo. Então vamos levar a idéia para todo um contexto geotecnológico. Para o SIG/GIS.
Por que utilizar metadados junto com seus dados espaciais?
- Ajuda na organização (estruturada) dos dados;
- Evita duplicação de dados;
- Usuários podem localizar se determinado dado existe, para determinada região. De forma rápida.
- Auxilia e promove procedimentos gerenciais sobre os dados.
Em minha opinião, a parte mais importante do uso dos metadados é ter conhecimento do existe disponível, da qualidade, da escala apropriada, da data de levantamento. Os metadados permitem à você usuário determinar se algo serve para você ou não. Evita perda de tempo e claro, tempo é $$$.
Além disso, os metadados agregam valor aos seus dados geográficos. Ele pode ser procurado, encontrado e quem sabé até comprado por alguém?
Agora vamos tentar nos aprofundar um cadinho nos metadados. Existem basicamente três tipos de metadados, a citar: Discovery Metadata, Exploration Metadata e Exploitation Metadata. (isso de acordo com o pessoal do FGDC - visitem o site, tem muita coisa legal, inclusive dois livrinhos interessantes, um sobre metadata e o outro sobre Spatial Data Infrastructure)
Discovery Metadata: este tipo de metadata é o mais básico, e vai lhe dizer o que existe em determinada região e em qual dataset procurar. É nesta seção dos metadados que perguntamos as famosas:
- O que?
- Por que?
- Quando?
- Quem?
- Onde?
- Como?
Uma dica: este tipo de metadados é muito útil para se descrever uma coleção de dados. Uma série de mapas (humn, alguém já pensou em metadata para mapas ou coleções de mapas? Daniel S., lembra da idéia que te falei outro dia?)
Exploration Metadata: este tipo de metadado já um pouco mais complexo e lhe diz quais são as informações que cada dataset armazena, como as armazena. Este tipo ou nível é importante, pois lhe diz se o tipo de dados contidos em um tema podem contribuir com suas análises.
Exemplo: você quer realizar uma análise de rede em uma bacia hidrográfica. Mas e se o dataset for de polígonos?
Com o uso dos metadados exploratórios podemos assumir algumas proposições, especialmente se algum dado é adequado ou não para determinado propósito. Aqui conseguimos detalhes, informações armazenadas, tipo de armazenamento, formato, etc.
Exploitation Metadata: ah, este aqui é especial. Embora não seja diretamente relacionado com o uso imeadiato de um conjunto de dados, ele é crucial. Este tipo de metadados irá lhe dizer como os dados foram obtidos, à quais propósitos podem servir, limitações (técnicas, éticas, comerciais, judiciais), entre outros.
Este tipo de metadados também, é crucial: ele nos diz como acessar, transferir, carregar, interpretar, e utilizar os dados pelo usuário final. Seja para fazer mapas, seja para realizar cálculos complexos de um índice doido por aí. Aqui incluímos detalhes do dicionário de dados, organização dos dados, projeção, características geométricas, entre outros.
Se algum de vocês já olhou o esquema de metadados existente no ArcGIS (ele está conforme ao padrão do FGDC), pode notar que existem informações que as vezes se repetem. Sim, existe um certo nível de sobreposição entre os três tipos de metadados citados acima, mas cada um deve estudar e ver até onde é benéfico o preenchimento destes dados. Além disso, os tipos de metadados são complementares. Ou seja, quanto mais informações você tiver sobre os seus dados, melhor poderá organizá-los, achá-los mais rapidamente e utilizá-los de forma adequada.
Conforme prometi, esta seria uma introdução com comentários aleatórios sobre metadados. Por hoje é só. Mas prometo que voltaremos nesta discussão, por dois motivos: ela não só é interessante, como é extremamente necessária. Como de praxe, uma perguntinha: quantos de vocês utilizam diariamente os metadados? Seja procurando (sabia que o ArcCatalog tem uma caixinha de busca, e ela olha os metadados de cada arquivinho shape/geodatabase que você possui?) dados ou seja preenchendo a fichinha padrão dos metadados?
Um abraço
George
