segunda-feira, 8 de junho de 2015

Contra a "bufferização" do geoprocessamento!

O buffer, definitivamente, não é a alma do geoprocessamento. Neste mundo de pensamento binário, o buffer é a binarização das análises de distância... 

É comum vermos trabalhos que resolvem todo o tipo de problemas com o cálculo de faixas de entorno (buffers) em distâncias pré-definidas. Buffers múltiplos então, são para muitos a solução de todos os problemas espaciais possíveis... 

Vejamos... Para começar, trago e excelente discussão conceitual do Longley (2005) sobre a importância de definirmos se o fenômeno ou feição que queremos mapear são, na sua essência, objetos discretos ou campos contínuos. Veja que isto nada tem a ver com softwares, com raster, vetor ou representações computacionais. Objetos têm seus limites bem definidos, e estão dispostos sobre o espaço vazio. Entre um objeto e outro, não há nada. Campos são fenômenos, que têm seus valores distribuídos de forma contínua no espaço geográfico considerado. Um modelo digital de terreno é um exemplo de campo, em que temos as altitudes/profundidades para qualquer ponto dentro do espaço. As quadras de uma cidade, objetos discretos, com limites definidos. Entre uma quadra e outra, não há nada. Se você não compreende os conceitos de campos X objetos, pára tudo, estude, leia e compreenda, antes de começar a clicar freneticamente no QGIS ou ArcGIS.

Voltamos para o buffer. Todos concordamos que a distância a uma determinada feição é um campo contínuo, correto? Vamos pegar o exemplo de torres eólicas no balneário Cassino. A cada passo que damos a partir da torre, mais distante estamos dela, certo? Quando criamos um buffer, digamos, de 400 metros, estamos discretizando este dado contínuo. Dizemos que tudo que está entre 0 e 400 metros é igual. E o que está a mais de 400 metros é diferente, portanto estamos igualando 400 metros a 20 km... E estamos dizendo que 399 é diferente de 401 metros. 

Parece mais razoável tratarmos disso como um campo contínuo. Computacionalmente, podemos gerar um raster em que cada número digital vai representar a menor distância a qualquer uma das torres, ao longo de toda a nossa área de estudo. Chamamos de distância euclideana, porque somente vai considerar a distância horizontal, num mundo plano. Em áreas com grandes variações de relevo, para muitos casos, a distância euclideana não vai servir, e teremos que calcular a distância em 3 dimensões. 

E, na maioria dos casos, a distância em linha reta não vai servir, e teremos que fazer análise de redes. Distância em linha reta serve para navegação nos oceanos, para dispersão de poluentes atmosféricos. Mas não serve para deslocamento em terra, que deve levar em consideração as estradas. Dificilmente nos deslocamos em linha reta... Portanto, análise de redes, custo de percorrimento, impedância... 

E quando utilizar buffer? 

Na minha sincera opinião, APENAS nos casos em que há uma legislação que estabelece uma distância mínima. Porque as leis são binárias!

Por exemplo, Áreas de Preservação Permanente (APPs) de rios. A lei diz que, para rios de até 10 metros de largura, não pode construir nem modificar nada a 30 metros da margem. Portanto, a 29 metros não pode, a 31 pode. Portanto, é binário, é discreto, não contínuo. Temos vários outros casos, faixas de domínio do DNIT e DAER, áreas da união (terrenos de marinha) e um monte de outros casos. No exemplo deste post, a lei diz que não pode haver área urbana a 400 metros das torres, portanto, buffer.

Fica a dica, se tu pensa fazer buffer múltiplo (multiple ring buffer), podes ter certeza de que o que queres é a distância euclideana! 

LONGLEY, P. A. et al. Geographic Information Systems and Science. 2a. ed. Chichester, England: Jonh Wiley & Sons, 2005.

sexta-feira, 29 de maio de 2015

QGIS está alcançando o ArcGIS em número de buscas no Google

Um post bem rápido. Veja a tendência de buscas no google (Google Trends) com os termos QGIS e ArcGIS no Brasil.

A ESRI treme!


domingo, 22 de fevereiro de 2015

Comparação de Acurácia: Strava X Garmin


Em uma conversa com o amigo Marcos Quintana (Lumbras), ele comentou que acreditava que o aplicativo de Android STRAVA "roubava" alguns km dele a cada treino, em comparação com o ciclocomputador bem calibrado dele.

Resolvi testar, comparando os resultados de uma corrida utilizando o Fenix 2 da Garmin e o registrado pelo Strava em celular Android (Moto G). Uma terceira fonte de dados é uma imagem Worldview de alta resolução espacial (0,5 m), registrada através de pontos de controle coletados com GPS geodésico. 

O N amostral não é significativo, apenas 1 corrida. Mas aqui vão algumas anotações:

  1. Esperamos uma acurácia espacial de aproximadamente 10-15 metros, compatível com a maioria dos GPS de navegação. Entretanto, os smartphones utilizam outras antenas além do GPS para a localização, como telefonia, 3G e até wireless.
  2. Comparando com a imagem de satélite, os tracks do STRAVA foram muito mais acurados (talvez devido ao item1), como pode-se observar na figura. O track do GARMIN (amarelo) passa por cima de casas, o que acontece menos no STRAVA.
  3. O GARMIN registrou 4313 pontos (vértices), enquanto o STRAVA registrou 2824. O menor intervalo entre a gravação dos pontos é um ponto positivo do GARMIN, pois, em teoria, perceberá primeiro mudanças na direção da corrida ou pedalada;
  4. O treino no STRAVA (12.6 km) registrou uma distância maior do que no GARMIN (12.1 km). Logo, a velocidade média do treino também foi maior no STRAVA.
  5. A princípio, parece-me que a maior distância no STRAVA se deve à maior ocorrência de zig-zag quando correndo em linha reta. Os trechos no GARMIN são mais retilíneos.
  6. Para aqueles que se importam com os segmentos do STRAVA, ainda não sei qual dispositivo favorece à conquista dos famigerados KOMs. Nesta corrida, percorri dois segmentos do STRAVA com aproximadamente a mesma distância (1,4 e 1,2 km). No primeiro, o Garmin me deu 6 segundos a menos no segmento. No segundo, 4 segundos à mais. Apesar de esta pequena diferença significar 1 ou 2 posições acima ou abaixo no ranking, não serve para nada na prática. Acredito que outros fatores, como vento, trânsito de veículos e pedestres, certamente vão contribuir muito mais no tempo final destes segmentos...
Veremos uma comparação com um conjunto maior de dados em alguns meses...

PS.: Parece que o dispositivo que eu uso (Fenix 2) não é dos melhores em acurácia. Ver o ótimo gráfico em http://fellrnr.com/wiki/GPS_Accuracy, que compara alguns dos relógios de corrida disponíveis no mercado.