Vetorial ou matricial?
Vetorial ou matricial?
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Conforme Fitz (2010, p. 24): “A antiga sobreposição de mapas traçados em lâminas transparentes ou papel vegetal e as análises resultantes podem ser entendidas como geoprocessamento sem uso de um instrumental mais sofisticado”. Além disso, as técnicas de geoprocessamento representam uma janela de oportunidades, a qual é empregada, desde o enfoque do Geomarketing, aos estudos ambientais em suas múltiplas finalidades (FONSECA; SANTOS; TRINDADE, 2014).
Para Fitz (2010) o uso do computador apenas facilitou os procedimentos e os dinamizou, tornando os mais rápidos e precisos. Isso gerou a vantagem de possibilitar que um dado geográfico apresente uma série de atributos, que podem ter diferentes formas de representação (CÂMARA; MONTEIRO, 2001); pode ser matricial (quando a representação se dá por meio de uma matriz - raster - ou uma grade), ou vetorial, quando os objetos são representados em três tipologias distintas (ponto, linha ou polígono).
Como se percebe, a análise espacial com uso de geoprocessamento permite a modelagem de informações no espaço, contribuindo para compreensão dos fenômenos espaciais, com uso de um banco de dados geográficos. Pode-se trabalhar com as duas estruturas de dados já mencionados (matricial e vetorial).
Para Fitz (2010) as vantagens e desvantagens de cada uma destas estruturas estão relacionadas com o objetivo do usuário. Além disso, a escala geográfica dos dados também interfere na hora dessa escolha.
Um dado matricial ou raster atende a determinadas finalidades, por exemplo, uma análise da quantidade de sedimentos em água superficial de uma área extensa. Caso tenha a intenção de representar postes de energia elétrica de uma rua, pontos comerciais ou outra variável qualquer, o uso de estrutura vetorial parece mais sensato.
Um outro fator a acrescentar é que as entidades espaciais, com representação matricial, via de regra, ocupam maior espaço no disco do computador, o que muitas vezes inviabiliza seu uso (CÂMARA et al., 2001; FITZ, 2010).
Referências
CÂMARA, G; DAVIS, C; MONTEIRO, A. M; D’ALGE, J. C. Introdução à Ciência da Geoinformação. 2º edição, (revisada e ampliada). São José dos Campos/SP: INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2001.
CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. Conceitos Básicos em Ciência da Geoinformação. In: CÂMARA, G; DAVIS, C; MONTEIRO, A. M; D’ALGE, J. C. Introdução à Ciência da Geoinformação. 2º edição, (revisada e ampliada). São José dos Campos/SP: INPE – Instituto Nacional de Pesquisas espaciais, 2001.
FITZ, P. R. Geoprocessamento sem complicação. Oficina de Textos. São Paulo. 2010
FONSECA, S. F.; SANTOS, D. C.; TRINDADE, W. M. Técnicas de geoprocessamento aplicadas na classificação e avaliação da distribuição das espécies arbóreas nas praças de Buritizeiro/MG. Geografia Ensino & Pesquisa, v. 18, p. 109-122, 2014
Representação vetorial de dados espaciais. Os pontos são as sedes municipais, as linhas mais finas são rodovias e os polígonos formam a Divisão Político Administrativa de municípios do Tocantins. Figura elaborada com aplicativo Quantum GIS.
Representação matricial de dados espaciais. Reservatório de água da Usina Luís Eduardo Magalhaes (rio Tocantins). Porção norte de Palmas, TO. A “linha” sob a água é a ponte Fernando Henrique Cardoso. Imagem Landsat 8, sensor OLI. Tons mais escuros representam números digitais com menores valores. Figura elaborada com uso do aplicativo Quantum GIS.
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