Artigo SQL Magazine 21 - Modelagem de dados espaciais

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Artigo da Revista SQL Magazine - Edição 21.

 

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Modelagem de dados espaciais

Vinícius Maeda, Ronaldo Sales e Thiago Simonato

Leitura obrigatória: SQL Magazine 18, Dados de natureza espacial e o Oracle Spatial.

 

No artigo anterior, Dados de natureza espacial e o Oracle Spatial, foram apresentados os conceitos básicos de geoprocessamento e uma breve introdução às representações espaciais no Oracle Spatial.

Neste artigo, iremos abordar a modelagem de dados espaciais apresentando alguns exemplos. Mas antes de iniciarmos a discussão sobre a modelagem de dados espaciais, é importante que o leitor conheça mais alguns conceitos sobre os sistemas de informações geográficas (SIG).

Sistema de informação geográfica

Sistemas de informações são aqueles que possuem como características principais a coleta, armazenamento, análise e manipulação de dados específicos a uma determinada área. Podemos destacar como exemplo um sistema de cadastro telefônico.

Quando os dados de interesse dos sistemas possuem alguma relação com entidades de expressão espacial (geográfica), esses sistemas são conhecidos como sistemas de informações geográficas. Além de tratar dos dados espaciais, os SIGs também armazenam informações de fenômenos que ocorrem no meio geográfico. Dessa forma, todas as informações de natureza espaciais são indispensáveis ao sistema.

Os SIGs armazenam as informações espaciais provenientes de diversas fontes, como: fotografias aéreas, imagens de satélites, mapas e dados cadastrais urbanos, dentre outros. Essas informações são coletadas de dispositivos diferenciados, cada um com suas características de coleta específicas, como os sensores a bordo de satélites que capturam imagens de formas variáveis para fins específicos. Por serem informações de formatos distintos, o armazenamento dessas informações requer funções de análises e apresentação especializadas, não presentes em sistemas de banco de dados convencionais. Os SIGs, além de tratar os dados convencionais, também tratam outros dois tipos de dados; os dados espaciais e os dados pictóricos. No artigo anterior, foi abordada a questão da manipulação dos dados espaciais. É importante ressaltar o uso dos dados pictóricos, pois eles armazenam a imagem representativa da entidade geográfica.

Conforme Borges (ver a seção Referências), “sistemas de informações geográficas podem ser implementados usando sistemas gerenciadores de banco de dados relacionais, relacionais estendidos e orientados a objetos”. Diversos autores afirmam que os conceitos de orientação a objetos oferecem um ambiente mais propício para os SIGs. Conceitos como herança, generalização e especialização, dentre outros, aplicam-se facilmente às complexidades dos dados espaciais.

Em sistemas de informações geográficos, a maioria das metodologias de modelagem surgiram a partir das metodologias convencionais, sendo adicionadas primitivas que permitissem representar dados espaciais com maior clareza e simplicidade. Como diversas metodologias de modelagem de dados espaciais são fundamentadas nas metodologias das modelagens convencionais, também chamada de modelagem de dados alfanumérica, faremos uma breve abordagem destas metodologias antes de entrarmos na modelagem de dados espacial.

Modelagem de dados

Um modelo de dados é o conjunto de todas as informações importantes para o sistema. Além de mostrar as funcionalidades do sistema, este modelo permite descrever as estruturas e operações em um banco de dados.

Em um projeto de desenvolvimento de um sistema de informação, a modelagem é uma das fases mais importantes do projeto. Nela, a experiência do projetista (ou modelador) é fundamental para que informações relevantes aos sistemas não sejam omitidas.

Um modelo é uma abstração de algo do mundo real cujo propósito é permitir que se conheça o que será tratado antes de construí-lo. A abstração é uma capacidade humana fundamental que nos permite lidar com coisas complexas. Por exemplo, os engenheiros, artistas e artesãos vêm construindo modelos há muito tempo para testar projetos antes de executá-los. Por isso, a responsabilidade da abstração é definida por uma pessoa, também chamada de observador. Fundamentalmente, a abstração feita pelo observador deve ser clara e objetiva para que outras pessoas possam entender o sistema modelado.

O modelo abstrato é composto por entidades ou entes (tudo aquilo que existe do mundo real e é importante para essa aplicação) e relacionamentos (relações do sistema a ser modelado), de acordo com Rodrigues (ver a seção Referências). Entes e seus relacionamentos são apresentados em esquemas de notações gráficas que servem para visualizar o modelo abstraído.

Existem diversas metodologias de modelagem de dados. Entre elas, pode-se destacar as mais conhecidas como, modelo entidade-relacionamento (MER) e os modelos orientados a objetos e suas especializações.

A abstração de conceitos e entes existentes no mundo real é uma parte importante para um sistema de informação. Tão importante que o sucesso da implementação de um sistema informatizado é diretamente dependente da qualidade do trabalho de modelagem. Se os conceitos forem excessivamente simplificados, corre-se o risco de deixar de lado alguns aspectos importantes da realidade, com conseqüências sobre as aplicações. Se, por outro lado, as representações se tornarem complexas demais, corre-se o risco de gerar sistemas lentos, sobrecarregados, difíceis de manter."

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