As características particulares dos dados geográficos constituem a razão pela qual se faz necessário estruturar novos tipos de dados e arquitetar novas formas de armazenamento e acesso aos dados. Este trabalho apresenta uma análise considerando as Arquiteturas Dual e Integrada em relação à forma de gerenciamento e recuperação da informação espacial, em conjunto com as informações não espaciais. Este trabalho aborda os conceitos fundamentais acerca dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Geográficos. Para demonstrar como estes conceitos são importantes e influenciam diretamente na eficiência dos mesmos, conclui-se o trabalho com o desenvolvimento de alguns testes de funcionalidade sob duas ferramentas com arquiteturas distintas, são elas: o SPRING, de Arquitetura Dual, e o ORACLE SPATIAL, de Arquitetura Integrada. Os testes de funcionalidade objetivaram verificar se e como as ferramentas em estudo, suportam determinados tipos de consultas espaciais. Para tanto foi escolhido o cenário de Planejamento Urbano e selecionados alguns tipos de consultas envolvendo componentes espaciais, que normalmente são implementadas neste tipo de aplicação. Os resultados obtidos permitem concluir, principalmente, que as ferramentas analisadas suportaram as consultas espaciais utilizadas nos testes - algumas envolvendo o objeto espacial e o atributo ao mesmo tempo - porém, com algumas restrições. Além disso, foi possível fazer algumas considerações em relação à utilização ou não de índices espaciais para otimização das consultas e algumas constatações sobre as arquiteturas de banco de dados geográficos analisadas, em relação à integração dos dados espaciais com os dados não espaciais. / The spatial data complexity justifies the need to develop new spatial data types and to design new structures to store, to query and to handle spatially referenced data inside a database management system (DBMS). This work presents an analysis of these issues considering the different architectures of geographic databases. The Dual and Integrated arquitectures are considered in relation to spatial data and attribute handling. The principal concepts concerning the spatial DBMS are presented. To demonstrate how these concepts are important and influence directly in the efficiency of Geographic Information Systems (GIS) tools, these work concludes with the development of some tests of functionality. Two GIS programs with distinct architectures were tested, and they are: the SPRING, of Dual Architecture, and ORACLE SPATIAL, of Integrated Architecture. The functionality tests aimed to verify if the tools in study support some kind of spatial queries, describing the necessary steps to perform these queries. In order to perform the tests, an Urban Planning application was chosen and some spatial queries were defined and executed.

As características particulares dos dados geográficos constituem a razão pela qual se faz necessário estruturar novos tipos de dados e arquitetar novas formas de armazenamento e acesso aos dados. Este trabalho apresenta uma análise considerando as Arquiteturas Dual e Integrada em relação à forma de gerenciamento e recuperação da informação espacial, em conjunto com as informações não espaciais. Este trabalho aborda os conceitos fundamentais acerca dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Geográficos. Para demonstrar como estes conceitos são importantes e influenciam diretamente na eficiência dos mesmos, conclui-se o trabalho com o desenvolvimento de alguns testes de funcionalidade sob duas ferramentas com arquiteturas distintas, são elas: o SPRING, de Arquitetura Dual, e o ORACLE SPATIAL, de Arquitetura Integrada. Os testes de funcionalidade objetivaram verificar se e como as ferramentas em estudo, suportam determinados tipos de consultas espaciais. Para tanto foi escolhido o cenário de Planejamento Urbano e selecionados alguns tipos de consultas envolvendo componentes espaciais, que normalmente são implementadas neste tipo de aplicação. Os resultados obtidos permitem concluir, principalmente, que as ferramentas analisadas suportaram as consultas espaciais utilizadas nos testes - algumas envolvendo o objeto espacial e o atributo ao mesmo tempo - porém, com algumas restrições. Além disso, foi possível fazer algumas considerações em relação à utilização ou não de índices espaciais para otimização das consultas e algumas constatações sobre as arquiteturas de banco de dados geográficos analisadas, em relação à integração dos dados espaciais com os dados não espaciais. / The spatial data complexity justifies the need to develop new spatial data types and to design new structures to store, to query and to handle spatially referenced data inside a database management system (DBMS). This work presents an analysis of these issues considering the different architectures of geographic databases. The Dual and Integrated arquitectures are considered in relation to spatial data and attribute handling. The principal concepts concerning the spatial DBMS are presented. To demonstrate how these concepts are important and influence directly in the efficiency of Geographic Information Systems (GIS) tools, these work concludes with the development of some tests of functionality. Two GIS programs with distinct architectures were tested, and they are: the SPRING, of Dual Architecture, and ORACLE SPATIAL, of Integrated Architecture. The functionality tests aimed to verify if the tools in study support some kind of spatial queries, describing the necessary steps to perform these queries. In order to perform the tests, an Urban Planning application was chosen and some spatial queries were defined and executed.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 1854774 bytes, checksum: 9564eb94b101d580f9879bf9c9422f98 (MD5) Previous issue date: 2010-08-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Several areas of knowledge domain, such as remote sensing systems, transportation, telecommunication, digital mapping, among others, make use of large amounts of geographic data. Typically, these data are stored in Management Systems Geographic Database (SGBDGeo), through which can be often manipulated by Geographic Information Systems (GIS). However, these systems are not able to extract new information, previously unknown to users, which may be embedded within the database field analysed and that, somehow, represent new and userful knowledge, for example, for decision making. In this case, it is necessary to make use of specific techniques of Knowledge Discovery in Databases (KDD). Moreover, spatial data present inherently visual characteristics that, often, can be associated with geometric and pictographic visual representations. In this context, there are few visual query languages for spatial data. However, few of this treat mining methods among the spatial data. Thus, this paper proposes the construction of an environment for data mining tasks performed under certain geographical areas, beyond the formal specification of a visual query language to be used in this environment. These queries are formulated through pictorial representations of geographic features, operators, and spatial relationships between these data. To this end, we use metaphorical abstractions on the metadata of the geographical environment, and the approach defined as "flowing stream" in which the user focuses attention on certain stages of the mining process, facilitating the construction of these consultations a number of them. Thus, the proposed environment aims to simplify the tasks of consultations on mining spatial data, making them more user friendly, providing more efficiency and speed when compared to textual queries scripts. / Diversas áreas de domínio de conhecimento, tais como os sistemas de sensoriamente remoto, transportes, telecomunicações, cartografia digital, entre outras, fazem uso de uma grande quantidade de dados geográficos. Normalmente, esses dados são armazenados em Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Geográficos (SGBDGeo), através dos quais, muitas vezes, podem ser manipulados por Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Entretanto, esses sistemas não são capazes de extrair novas informações, previamente desconhecidas pelos usuários, as quais podem estar embutidas dentro da base de dados do domínio analisado e que, de certo modo, representam algum conhecimento novo e de grande utilidade, por exemplo, para tomadas de decisões. Neste caso, é necessário fazer uso de técnicas específicas de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD ou KDD, Knowledge Discovery in Database). Além disso, os dados geográficos apresentam características inerentemente visuais que, muitas vezes, podem ser associados a representações visuais geométricas ou pictográficas. Nesse contexto, existem algumas linguagens de consultas visuais para dados geográficos. Todavia, poucas delas tratam métodos de mineração espacial entre os dados. Desta forma, este trabalho propõe a construção de um ambiente para as tarefas de mineração de dados realizada sob certos domínios geográficos, além da especificação formal de uma linguagem de consulta visual a ser usada neste ambiente. Estas consultas são formuladas através de representações pictóricas de feições geográficas, operadores e relacionamentos espaciais existentes entre estes dados. Para tal, utilizam-se abstrações metafóricas sobre os metadados do ambiente geográfico, além da abordagem definida como fluxo corrente na qual o usuário foca a sua atenção em determinadas etapas do processo de mineração, facilitando a construção destas consultas por parte dos mesmos. Desta forma, o ambiente proposto tem como objetivo simplificar as consultas sobre tarefas de mineração de dados geográficos, tornando-as mais amigáveis aos usuários, concedendo mais eficiência e rapidez quando se comparado aos scripts textuais de consultas.