Dados Geoespaciais: Vetor, Raster e Interpretação

[0:04] Olá. Meu nome é Todd Bacastow. Bem-vindos à segunda palestra da lição dois. Vamos falar sobre dados geográficos, dados geoespaciais e, em particular, dados geoespaciais como símbolos. Dados são símbolos que representam medições de fenômenos. Várias maneiras de fazer isso. Podemos fazer como imagens. Podemos fazer como palavras. Podemos fazer como números. Essas medições são características em um local. Elas representam algo que está acontecendo.

[0:38] Por que usamos símbolos e criamos dados? Essa é uma boa pergunta. Porque isso nos permite fazer as coisas com mais facilidade. Podemos armazená-los e, uma vez que os temos em um símbolo, também podemos começar a processá-los. Podemos fazer outras coisas com eles se quisermos estudá-los. Isso nos permite olhar para certas características de certas maneiras em determinados momentos. Quão precisos os dados realmente são depende de como coletamos os dados, quando coletamos os dados, onde coletamos os dados e quais aspectos coletamos.

[1:11] Coisas bastante importantes. Os dados podem ser vistos como uma mercadoria hoje. Big data é a palavra da moda que você ouve o tempo todo. Sendo coletados o tempo todo por entidades, o Google está coletando dados sobre você. O valor dos dados não é necessariamente perdido, no entanto, quando são usados. Nesse sentido, sendo antigos, ainda têm valor; de fato, em alguns casos, podem ter mais valor porque você pode ver como as coisas mudaram se coletar dados atuais. Mencionamos antes, porém, que os dados também podem ser transformados em informação.

[1:42] E então essa informação pode ser transformada novamente em dados. Então, dados são uma coisa interessante. Dados são amostras. O que queremos dizer com isso? A Terra é simplesmente grande e detalhada demais para coletar toda, toda a informação, todos os dados. Então saímos com um esquema para amostrar a Terra, o que nos permite representar a Terra, esperamos que de maneira precisa, com um número menor de pontos. Existem dois esquemas principais para amostrar a Terra.

[2:15] Vetor e raster são os dois esquemas. A abordagem ou estratégia vetorial envolve amostragem ao longo de linhas. Pode ser ao longo do comprimento de uma estrada. Também pode ser ao redor do perímetro de um edifício. Coletamos informações em pontos ou locais e conectamos esses pontos com uma linha, o que nos dará uma feição linear, uma estrada. Se fecharmos a linha, ela nos dará um polígono que pode representar um edifício. O modelo de dados vetoriais é como os topógrafos fazem o levantamento do limite de uma propriedade.

[2:53] A estratégia vetorial é bem adequada para mapear entidades que têm bordas claramente definidas. Rodovias, limites pessoais, coisas em que sabemos onde está a borda. Há outra maneira alternativa de extrair essa informação, chama-se raster. A abordagem raster envolve amostrar atributos em um intervalo fixo. Cada amostra representa uma célula em um padrão semelhante a um tabuleiro de xadrez. A estratégia raster é uma boa escolha para representar fenômenos que não têm limites claros, como elevação.

[3:26] Onde está a borda de uma elevação? O importante sobre raster é que imagens digitais aéreas e de satélite hoje são em grande parte dados raster coletados executando um scanner pela superfície da Terra. Esta é uma coleta pixel por pixel, linha por linha. Qual é a conclusão? Ambas as abordagens raster e vetorial realizam a mesma coisa. Estamos coletando amostras sobre a superfície da Terra.

[3:59] Elas nos permitem registrar e caracterizar as feições da Terra com um número limitado de amostras, já que não podemos amostrar tudo. Como distinguimos entre essas duas? Deixe-me dar duas analogias. A abordagem vetorial é como um vitral, onde temos muitos fragmentos de vidro que são reunidos para cobrir toda a superfície. A abordagem raster é como um piso de ladrilhos. Temos peças de ladrilho muito regulares em um padrão uniforme para cobrir toda a área.

[4:34] No entanto, se você pensar no que fizemos com ambas as abordagens vetorial e raster, nós amostramos. Olhamos para a superfície da Terra e a desmontamos. Para usar esses dados, precisamos remontá-los da maneira que quisermos. No processo de desmontar a Terra, também simplificamos. Temos que colocar algum entendimento de volta nos dados. Então, dados sem entendimento realmente nos dão apenas símbolos sem significado. Coletamos metadados sobre nossos dados.

[5:04] Mas esses metadados, em geral, são detalhes técnicos dos dados. Tamanho do arquivo, estrutura do arquivo, etc. O que é realmente necessário quando você está no domínio GEOINT é colocar conhecimento de volta ali. Chamamos isso de techne. É a habilidade humana de trazer conhecimento de volta aos dados. É o processo de adicionar entendimento de volta aos dados quando encaixamos os dados em uma moldura. E falarei muito mais sobre essa moldura mais adiante.

[5:38] Techne é um termo derivado do grego. Significa artesanato, ofício ou uma arte. Também pode ser descrito como conhecimento prático dos dados. Mas, na verdade, é muito mais do que isso. É sabedoria. É a qualidade de ter experiência, conhecimento e bom julgamento sobre os dados. Muito dessa sabedoria é adquirida por meio da experiência. O analista usa a sabedoria ao lidar com os dados no processo para formar julgamentos sobre um lugar. A sabedoria dos dados é difícil de comunicar.

[6:12] É muito difícil escrever sua sabedoria em palavras. Isso é frequentemente chamado de conhecimento tácito. O conhecimento tácito é aprendido por meio da experiência. Se você pensar em um canteiro, pode ler um livro sobre alvenaria de pedra. Mas você realmente nunca se tornará um canteiro até ser aprendiz de alguém que lhe mostre a arte. É um artesanato. É adquirido por meio de observação, imitação e muita prática. O que estou sugerindo é que esse conhecimento tácito com dados GEOINT, quando os remontamos, esse conhecimento é adquirido por meio de observação, imitação e prática.

[6:54] Como discutimos anteriormente, o ofício do analista de encaixar os dados GEOINT em uma moldura inclui técnica. É essa sabedoria que dá significado aos símbolos de um lugar. No entanto, existem entendimentos típicos de lugar que podemos ter. Há muitos modelos conceituais sobre como os lugares são organizados. Isso nos ajudará a construir um contêiner ou esqueleto no qual possamos colocar os dados. Assim, podemos dar-lhes algum entendimento. Dar-lhes algum significado. Conhecer a organização geoespacial típica de um lugar combinada com os dados nos permitirá enquadrar algo.

[7:30] Essas molduras nos permitem fazer julgamentos ou suposições fundamentadas sobre algumas qualidades da área. Se você pensar bem, fazemos isso todos os dias. Se estou dirigindo meu carro e estou em uma certa estrada, e vejo uma certa situação em termos tanto do arranjo físico dos carros à minha frente, talvez uma sensação de que um acidente está prestes a acontecer. Potencialmente tomarei alguma ação evasiva. Isso vem da experiência. Vem da experiência de dirigir meu carro. Teorias frequentemente se formam como base para a organização espacial.

[8:03] Elas nos permitirão enquadrar as coisas. Essas teorias nos ajudam a construir modelos mentais, e são relações entre coisas que talvez não reconheçamos sem a teoria por trás disso. A geografia tem uma série de grandes teorias. Apenas para citar algumas poucas, exemplos de teorias importantes para nos ajudar a construir modelos são o Modelo Gravitacional, a Teoria dos Lugares Centrais, o Modelo de Localização Industrial de Weber, o Modelo Agrícola de Von Thunen e o Modelo Centro-Periferia.

[8:33] Existem muitas mais. Elas nos ajudam a organizar o que vemos. Elas nos dão uma estrutura. Elas nos dão um esqueleto. Estou mostrando a você uma imagem da Teoria dos Lugares Centrais. Se você já voou sobre as planícies da Alemanha. Se olhou pela janela do seu avião, pode ter visto as cidades e vilas configuradas de alguma forma parecida com isso. Então, uma moldura nos fornece um esqueleto cognitivo. Ela nos ajuda a organizar os dados de maneira significativa. Uma moldura pode assumir várias formas diferentes.

[9:06] Pode ser uma narrativa. Essa narrativa pode ser uma cronologia de eventos e relações causais entre eles. Uma moldura também pode ser um mapa; se você pensar no mapa, ele tem distâncias, direções, conexões. Ele nos ajuda a organizar as coisas. Ele explica, ele nos dá uma história do que está acontecendo. Molduras podem ser pensadas como modelos. Como um mapa, mais ou menos como um modelo. Também podem ser pensadas como generalizações que estão em ação, como um mapa. Molduras, no entanto, não são teorias.

[9:38] Mas uma moldura pode ser influenciada por uma teoria. Por exemplo, a Teoria dos Lugares Centrais pode influenciar como enquadramos algo. O enquadramento é normal. É uma atividade cotidiana essencial para a resolução de problemas geográficos. Na verdade, mapas são uma moldura. Dados GEOINT e molduras nos ajudam a dar sentido ao que vemos. Deixe-me definir a criação de sentido. A criação de sentido é a capacidade de entender situações ambíguas. Três resultados principais desse entendimento.

[10:13] Identificar padrões, descrever padrões e prever padrões futuros. Na criação de sentido, os dados conjuntos são uma parte essencial de um diálogo mental para explicar o que os dados mostram no contexto de como os enquadramos. Aqui, o GEOINT torna o trabalho cognitivo contínuo das lâmpadas para entender a relação entre os dados, e o lugar e os eventos em nossa moldura. Deixe-me resumir o que aprendemos nesta palestra. Os dados GEOINT representam um lugar enquanto transmitem um senso de qualidades físicas e humanas.

[10:47] Além disso, os dados GEOINT exigem entendimento sobre a organização espacial de um lugar para dar sentido ao que vemos. Conhecer a organização espacial nos permite enquadrar as atividades humanas para entender os processos que criam esses padrões. A representação desses dados GEOINT em relação a um modelo conhecido é uma moldura. A moldura orienta a busca por dados adicionais. A moldura, em última análise, nos fornece uma história ou um mapa para explicar o que vemos. Muito obrigado.

[11:17] Agradeço por se juntar a mim.