3: Modelagem conceitual de dados geográficos
Karla A. V. Borges
Clodoveu A. Davis Jr.
Alberto H. F. Laender
3.1 Introdução
Este capítulo apresenta recursos para a modelagem de dados geográficos, apoiados principalmente no modelo OMT-G. Inicialmente, resume um pouco do histórico dos modelos de dados geográficos e discute os níveis de abstração usuais para aplicações geográficas. Em seguida, descreve o modelo OMT-G, apresenta classes de restrições de integridade espaciais, e introduz um algoritmo de mapeamento de esquemas OMT-G para esquemas físicos, considerando o padrão OpenGIS para representação de objetos. Por fim, apresenta um exemplo de modelagem e tece algumas considerações finais.
Um modelo de dados é um conjunto de conceitos que podem ser usados para descrever a estrutura e as operações em um banco de dados (Elmasri e Navathe, 2004). O modelo busca sistematizar o entendimento que é desenvolvido a respeito de objetos e fenômenos que serão representados em um sistema informatizado. Os objetos e fenômenos reais, no entanto, são complexos demais para permitir uma representação completa, considerando os recursos à disposição dos sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD) atuais. Desta forma, é necessário construir uma abstração dos objetos e fenômenos do mundo real, de modo a obter uma forma de representação conveniente, embora simplificada, que seja adequada às finalidades das aplicações do banco de dados.
A abstração de conceitos e entidades existentes no mundo real é uma parte importante da criação de sistemas de informação. O sucesso de qualquer implementação em computador de um sistema de informação é dependente da qualidade da transposição de entidades do mundo real e suas interações para um banco de dados informatizado. A abstração funciona como uma ferramenta que nos ajuda a compreender o sistema, dividindo-o em componentes separados. Cada um desses componentes pode ser visualizado em diferentes níveis de complexidade e detalhe, de acordo com a necessidade de compreensão e representação das diversas entidades de interesse do sistema de informação e suas interações.
Os primeiros modelos de dados para as aplicações geográficas eram voltados para as estruturas internas dos SIG. O usuário era forçado a adequar os fenômenos espaciais às estruturas disponíveis no SIG a ser utilizado. Conseqüentemente, o processo de modelagem não oferecia mecanismos para a representação da realidade de forma mais próxima ao modelo mental do usuário. Ficava evidente que a modelagem de aplicações geográficas necessitava de modelos mais adequados, capazes de capturar a semântica dos dados geográficos, oferecendo mecanismos de abstração mais elevados e independência de implementação. Apesar de toda a expressividade oferecida pelas técnicas tradicionais de modelagem, dificuldades surgem devido ao fato de que os dados geográficos possuem aspectos peculiares, particularmente com respeito à codificação da localização espacial e do tempo de observação, bem como em relação ao registro de fatores externos, como sua precisão de obtenção. A modelagem do mundo real é uma atividade complexa porque envolve a discretização do espaço como parte do processo de abstração, visando obter representações adequadas aos fenômenos geográficos.
Os fatores envolvidos nesse processo de discretização do espaço são inúmeros. Entre eles citamos:
• Transcrição da informação geográfica em unidades lógicas de dados – Para Frank e Goodchild (1990), o esquema de uma aplicação geográfica é uma representação limitada da realidade, tendo em vista a natureza finita e discreta da representação nos computadores. Por maior que seja o nível de abstração utilizado, a realidade é modelada através de conceitos geométricos (Frank, 1992) e, para que esses conceitos sejam implementados em computadores, eles precisam ser formalizados, sendo necessário um maior número de conceitos abstratos para descrever os dados, e um maior número de operações apropriadas, que podem ser definidas de modo independente da implementação (Mark e Frank, 1990).
• Forma como as pessoas percebem o espaço – O aspecto cognitivo na percepção espacial é um dos aspectos que faz com que a modelagem de dados geográficos seja diferente da modelagem tradicional. Dependendo do observador, de sua experiência e de sua necessidade específica, uma mesma entidade geográfica pode ser percebida de diversas formas. Uma escola, por exemplo, poderá ser representada usando um ponto (posicionado de forma aproximada), como uma área (do terreno que ocupa), ou como um conjunto de edificações, dependendo do observador e do que ele pretende obter com essa representação. A escala de representação exige que a mesma entidade geográfica possa ser representada por diferentes formas geométricas, com detalhamento variável. O uso de múltiplas representações para a mesma entidade pode ocorrer simultaneamente, usando-se várias formas geométricas para uma mesma entidade geográfica, ou poderá ser exclusiva, fazendo com que uma representação seja válida para visualização em determinadas circunstâncias, como, por exemplo, uma determinada faixa de escalas.
• Natureza diversificada dos dados geográficos – Além de geometria, localização no espaço, informações associadas e características temporais, os dados geográficos ainda podem prover de origens distintas. Dados ambientais, por exemplo, são derivados de dados como topografia, clima e tempo, propriedades do solo, propriedades geológicas, cobertura da terra, uso da terra, e hidrografia. Alguns desses fenômenos, como elevação e propriedades do solo, variam continuamente sobre o espaço (visão de campos). Outros, como montanhas e bacias hidrográficas, podem ser individualizados (visão de objetos). Alguns podem estar em ambas as categorias, dependendo do nível de detalhe considerado.
• Existência de relações espaciais (topológicas, métricas, de ordem e fuzzy) – Essas relações são abstrações que nos ajudam a compreender como no mundo real os objetos se relacionam uns com os outros (Mark e Frank, 1990).
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