Google Earth permitirá acompanhamento da apuração nas eleições

Postado no Portal UOL

Os eleitores brasileiros terão mais uma ferramenta para acompanhar de perto o pleito deste ano. O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) fechou uma parceria com a Google para que o programa Google Earth exiba, em tempo real, dados da apuração dos votos para presidente, governador e senador.

A ferramenta interativa ficará disponível por meio de um link no site do TSE após o início da contagem dos votos, no dia 3 de outubro. Uma vez acessado o programa, o eleitor poderá clicar em cada uma das 26 capitais mais o Distrito Federal para acompanhar os últimos números referentes à disputa local.

Ao clicar em determinado estado, o programa apontará para um ponto turístico da capital e exibirá dados dos dois candidatos mais votados para governador e senador, além da porcentagem de urnas apuradas até o momento do acesso. Os dados sobre a disputa presidencial serão mostrados quando o eleitor clicar em Brasília.

ArcMap: União de Tabelas (Join)

ArcMap: União de Tabelas

O recurso do ArcMap conhecido como Join permite unificar registros entre duas ou mais camadas vetoriais. Para ilustrar este tutorial, utilizei tabelas de duas camadas diferentes:

• Uma camada contendo geometria do tipo Polígono (Carlinda.shp);
• Uma camada contendo geometria do tipo Pontos (CarlindaCentroide.shp).

Nosso objeivo é importar os registros da camada CarlindaCentroide.shp para a camada Carlinda.shp. O método mais usual para aplicar a união espacial entre duas tabelas é através de ligação de registros idênticos entre elas. Ao analisarmos as tabelas de atributos de ambas as camadas...

... O campo [FID] é o campo que pode ser encontrado nas duas situações.  Podemos importar facilmente os atributos de uma tabela para outra através do campo [FID].

Aplicando um Join entre Tabelas

Para aplicar um Join, é preciso indicar a camada alvo clicando com o botão direito do mouse sobre ela para selecionar a opção Join and Relates - Join. A camada alvo é o arquivo shapefile de destino, ou seja, a feição cuja tabela receberá os atributos importados de outra tabela.

Na janela Join Data, as opções são extremamente intuitivas:

• A primeira opção representa o campo de referência da camada de origem;
• A segunda opção representa a camada cujos dados serão importados;
• A terceira opção representa o campo de referência da camada que receberá os registros.

Ao clicar no botão OK, os dados serão temporariamente transferidos para a camada alvo:

Para salvar o arquivo definitivamente, faça uma cópia do shapefile clicando no menu Data - Export Data:

Com o domínio desses recursos, qualquer operador pode migrar uma base inteira de dados de outras fontes para sua tabela de atributos no ArcMap. Uma dica indispensável para usuários iniciantes e experientes.

ENVI: Fusão de Imagens

ENVI: Fusão de Imagens

O comandante-em-chefe do blog Geoprocessamento para Linux, Esdras Andrade, noticiou a descoberta do BEAM, um poderoso aplicativo livre para Processamento Digital de Imagens. Como não gosto de perder tempo, já fiz o download do software. Esdras lembrou que o poder de fogo do BEAM se compara ao notável ENVI, assim lanço um novo desafio: Vamos realizar uma fusão de imagens no ENVI e no BEAM e avaliar o desempenho de ambos os softwares. Para quem não sabe, o Esdras é um tipo de Houdini das Geotecnologias e adora desafios.

Sem chorumelas, que tal um tutorial do ENVI para animar o feriado?

Mas afinal de contas, o que é Fusão?

Fusão é o processo que une diversas faixas de um sensor remoto. Por exemplo, os satélites LANDSAT-5 e o RAPIDEYE são satélites multiespectrais, ou seja, as imagens inicialmente são disponibilizadas em tons de cinza e a composição dessas faixas resulta numa imagem colorida RGB. Outros satélites, como IKONOS-2 e WORLDVIEW-2, além das faixas coloridas, possuem uma banda pancromática de alta resolução que pode ser unida com outras faixas coloridas, inclusive de outros sensores. Nós chamamos esse processo de fusão da banda PAN com a MULT, mas na verdade esse processo chama-se PAN SHARPENING.

Fusão no ENVI

Para realizar a fusão entre a faixa pancromática e a multiespectral no ENVI, siga os passos abaixo.

1 - Carregue as imagens PAN e MULT no programa. Vou posicionar o cursor numa determinada posição para que você perceba a diferença entre as resoluções das imagens e o resultado do processo de Pan Sharpening:

:

2 - Clique no menu Transform - Image Sharpening - PC Spectral Sharpening:



3 - Selecione a imagem de baixa resolução (imagem multispectral):



4 - Selecione a banda da imagem pancromática de alta resolução:

5 - Para o método de Reamostragem de Pixels (Resampling), selecione Convolução Cúbica (Cubic Convolution). Pelo amor de Deus, não selecione NEAREST NEIGHBOR aqui:

6 - Clique no botão OK e aguarde o término do processo:

7 - Carregue a imagem em um Novo Display. A imagem pancromática com alta resolução agora possui as cores da imagem multspectral:

8 - A imagem parece um tanto opaca. Num lance de sorte, tente aplicar um Enhance - Linear na janela do Display para melhorar a equalização:

Sucesso! Vamos aguardar o poder do software livre BEAM pela mão do Esdras!!!

Quantum GIS: Seleção por Locação e Seleção por Atributos

Quantum GIS: Seleção por Locação e Seleção por Atributos

Os recursos para seleção no Quantum GIS não poderiam deixar de ser mencionados aqui no blog Processamento Digital. Assim, vamos tratar de duas formas de seleção de feições: a Seleção por Locação e a Seleção por Atributos.

No exemplo que ilustra o tutorial, temos três polígonos que representam faixas de imageamento do satélite de alta resolução Quickbird. Essas faixas representam a observação do sensor sobre a superfície terrestre nos anos 2007, 2008 e 2009. O objetivo é separar automaticamente todas as faixas que fazem intersecção com a área de interesse especificada pela pesquisa (vou utilizar o estado de Goiás como região de interesse da pesquisa).

Na imagem abaixo temos o estado de Goiás e estados vizinhos coberto por dezenas de faixas (strips) do satélite Quickbird:

Para selecionar apenas as faixas que cruzam com a área de interesse, deve-se utilizar o método de seleção por locação.

Seleção por Locação

Vamos utilizar as ferramentas do fTools para localizar a cobertura Quickbird em Goiás no ano de 2009:

O procedimento é simples: basta indicar a camada que cruze com a área de interesse - no nosso caso, a AOI é o estado de Goiás:

Repita o procedimento para selecionar a cobertura dos anos anteriores. Ao terminar, certifique-se que todas as faixas foram selecionadas corretamente:

Seleção por Atributos

Esse tipo de consulta tem como base os registros da tabela de atributos. Dependendo da situação, pode-se adicionar conectivos lógicos para criar expressões. Digamos que a tarefa seja realizar um levantamento de imagens de satélite num determinado intervalo do ano de 2007, observando critérios como data da observação do sensor e quantidade de nuvens sobre a área. A seleção por atributos é o recurso mais indicado para executar essa tarefa.

Num primeiro momento, pode-se aplicar a seleção por localização para conservar apenas as faixas do ano de 2007 que cruzam a área:

Para iniciar a seleção por atributos, abra a tabela e clique na opção Busca Avançada. Vamos criar uma expressão para tornar a consulta mais interessante.

Supondo que um determinado cliente solicite um levantamento de imagens do satélite Quickbird coletadas em março de 2007 com até 10% de cobertura de nuvens, veja como deve ser construída a expressão da consulta com base nos atributos da tabela:

CLOUDCOVER <= 10 AND ACQDATE > '2007-02-28' AND ACQDATE < '2007-04-03'

Na tabela do Quickbird, a string 'CLOUDCOVER' representa o percentual de nuvens e 'ACQDATE' representa a data de aquisição das imagens. Você pode clicar no campo Amostra para ter acesso ao formato do registro na tabela. O botão Testar permite avaliar se a expressão foi redigida corretamente.

No nosso exemplo, a consulta retornou dois resultados:

A partir daí, basta clicar no botão OK e mover a seleção para cima...



...E salvar os resultados selecionados no formato shapefile:

A seleção por atributos possui uma infinidade de aplicações. No mundo dos satélites, utilizamos esses recursos exaustivamente nos SIG's. Fico feliz por saber que o Quantum GIS correspondeu bem até nesse quesito. Não é À toa que esse programa situa-se entre os melhores SIG's livres da atulidade.

Quantum GIS 1.5: União de Tabelas (Join)

Aprenda como importar facilmente dados entre tabelas no Quantum GIS

Vamos exemplificar essa união entre tabelas seguindo os passos lógicos listados abaixo:

1 - Temos uma camada vetorial do tipo polígono contendo informações de cinco municípios do estado de São Paulo:



2 - Vamos agora acessar a Tabela de Atributos da camada SP_Mun.shp:



3 - Temos uma segunda camada chamada SP_Populacao.shp. Os atributos que desejamos importar fazem parte dessa camada de pontos:



4 - O nosso objetivo é importar os registros da tabela SP_Populacao.shp para a tabela SP_Mun.shp.

Para executar a união entre tabelas, é fundamental que exista um campo em comum entre as duas tabelas. Utilize as ferramentas fTools para iniciar o processo:



Siga as instruções conforme imagem abaixo. O campo NOME será o campo de ligação entre as tabelas:



Uma nova camada vetorial será adicionada ao projeto do Quantum GIS. Você pode excluir as colunas com registros repetidos através do excelente plugin Table Manager:



Sem dúvida esse é um ótimo recurso do Quantum GIS.

Novos blogs descobertos para ampliar seu conhecimento

Geo Planos
Blog do José Carlos, autor do portal RascunhoGeo.

http://geoplanos.blogspot.com/

Divulgar Ciência
Blog voltado para divulgação de conteúdo científico e curiosidades.

http://divulgarciencia.com/

---

ERDAS Imagine: Recursos para Equalização de Imagens

EQUALIZAÇÃO NO ERDAS – Recursos Interessantes

A Ferramenta de Equalização BREAKPOINTS

PROBLEMA NR 01: excesso da cor verde sobre uma imagem de satélite.



No ERDAS, as imagens que apresentam um alto realce no canal Verde precisam ser ajustadas através de inserção de pontos no histograma. Vou utilizar um recorte de uma imagem SPOT para ilustrar esse procedimento:

Para carregar a ferramenta de equalização BREAKPOINTS, clique o menu Raster - Contrast - Breakpoints na janela Viewer# onde se encontra a imagem.

Na janela Breakpoint Editor, selecione a opção Green para ajustar somente o canal Verde:



Na barra de ferramentas Histogram Tools, clique na ferramenta Inserir Pontos:



Com a ferramenta Inserir Pontos selecionada, faça uma marcação no centro da linha:



Faça uma segunda marcação na região próxima ao canto inferior esquerdo da linha:



Alterne para a ferramenta Mover Pontos:



Os controles da ferramenta BREAKPOINTS funcionam da seguinte forma: use a marcação do centro do histograma manipular as cores da imagem da faixa verde para aumentar ou diminuir as cores da imagem.

Deslizando o ponto para cima irá aumentar o tom verde da imagem:



Descendo o ponto central um pouco para baixo irá reduzir o excesso da cor verde sobre a imagem.



Movendo cuidadosamente o ponto inferior para uma posição próxima da curva do histograma irá aumentar o contraste sobre a imagem. Esse recurso ajuda a reduzir o excesso de brilho sobre uma imagem de satélite:



No recurso BREAKPOINTS do ERDAS, o canal Verde sempre será o responsável pelo contraste sobre uma imagem. Em imagens SPOT, essa manipulação é claramente visível em feições de vegetação (veja a imagem abaixo):



A vegetação parece um pouco azulada. Para melhorar a equalização, selecione o canal Azul, faça duas marcações conforme mostrado acima e mova o ponto inferior para a direção do histograma. As feições aumentam a tonalidade verde. Você também pode mover o ponto central do canal azul para baixo para que a cor verde exerça influência sobre o solo exposto.

Resultado Final:



Considerações Finais

Na imagem de exemplo, conseguimos uma melhoria considerável apenas manipulando o canal Verde. Os próximos passos devem ser cuidadosos durante a manipulação dos canais Azul e Vermelho. A Equalização é uma etapa intermediária no processamento de imagens de satélite e cada imagem possui sua resposta espectral. Como temos diferentes sensores, é necessário combinar variar técnicas para alcançar um resultado satisfatório.