Orientador: Prof. Dr. Fernando Rocha Nogueira / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Planejamento e Gestão do Território, 2016. / A instituição da Política Nacional de Proteção e Defesa Civil (Lei nº 12.608/2012) em conjunto com a Política Nacional de Gestão de Risco e Resposta a Desastres Naturais (PNGRD) pressupõe a articulação de ações nas três esferas do governo, definindo a criação de instrumentos focados na reestruturação de espaços urbanos através da criação de mecanismos preventivos e de mitigação frente à situação de risco. Muitas diferentes iniciativas préestabelecidas pelo PNGRD estão em desenvolvimento, mas ainda estão pouco consolidadas no âmbito da gestão pública municipal. Dentro deste atual cenário político-institucional, o desafio é o desenvolvimento e implantação de estruturas permanentes de planejamento e gestão a partir da criação de novos arranjos institucionais que potencializem redes de cooperação intermunicipal na criação de políticas em escala regional, a criação de uma rede de informação que subsidie ações intersetoriais e a cooperação e troca de informações nos diferentes níveis da administração pública, estruturados em sistemas de informação geográfica (GIS). A partir do contexto apresentado, a presente pesquisa tem como objetivo apresentar práticas e métodos para redução de riscos de desastres a serem adaptados à realidade dos municípios brasileiros. Como estudo de caso, a pesquisa apresenta o Consórcio Intermunicipal Grande ABC, que reúne ao todo sete municípios para o planejamento e gestão, com caráter cooperativo, através da integração e padronização de políticas locais, potencializando as respostas individuais frente a diferentes riscos socioambientais, através da criação de planos regionais e o processo para a estruturação de uma infraestrutura de dados espaciais para gestão integrada dos riscos em escala regional. / The institution of the National Policy on Protection and Civil Defense (Law nº12.608 / 2012) in conjunction with the National Policy on Risk Management and Disaster Response (PNGRD) requires the articulation of actions in the three spheres of government, defining the creation instruments focused on the restructuring of urban spaces through the creation of preventive mechanisms and facing mitigate the risk. Many different initiatives pre-set by PNGRD are in development but are still little consolidated within the municipal public administration. Within this current political-institutional setting, the challenge is the development and implementation of permanent structures planning and management from the creation of new institutional arrangements that enhance inter-municipal cooperation networks in creating a regional scale policies, the creation of a network information that assists intersectoral action and cooperation and exchange of information at different levels of government, structured in geographic information systems (GIS). From the presented context, this research aims to present practices and methods for reducing disaster risks to be adapted to the reality of Brazilian municipalities. As a study case will be analyzing the Grand ABC Intermunicipal Consortium that gathers in all seven municipalities for planning and management, cooperative character through the integration and standardization of local policies, enhancing the individual responses to different environmental risk by creating regional plans, and the process for structuring a-spatial data infrastructure for integrated risk management on a regional scale.

Made available in DSpace on 2016-04-01T17:54:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-07-03. Added 1 bitstream(s) on 2016-04-01T18:00:42Z : No. of bitstreams: 1 000858238.pdf: 2570836 bytes, checksum: a9d3905c0dcd130d8e44ec0ecfe29855 (MD5) / A necessidade de integrar dados é constante nos estudos e trabalhos na área de Geologia, parte das Geociências responsável pelo estudo de diversas características da Terra. Esta necessidade surge do fato de que os dados são, geralmente, produzidos por diferentes organizações e/ou grupos de pesquisas, que podem estudar áreas extensas e/ou relacionarem, nestes estudos, diferentes disciplinas associadas à Geologia. Esta descentralização na produção de informação faz com que os dados sejam descritos com diferentes esquemas e diferentes interpretações de conceitos a eles relacionados. O volume de dados que pode ser gerado nos estudos de Geologia traz a necessidade de automatizar processo de integração. Entretanto, abordagens tradicionais baseadas em comparações sintáticas dos esquemas de dados podem não ser suficientes. Os dados geológicos possuem características complexas que dependem de aspectos conceituais para serem analisados. Portanto, a integração de dados geológicos requer uma abordagem em um nível mais completo de representação da informação, que considere os conceitos relacionados aos dados. A partir do contexto apresentado, o Framework para Integração de Dados Geoespaciais proposto neste trabalho visa integrar dados geológicos com a utilização de ontologias, considerando como escopo fundamental as características geoespacias destes dados. Porém, as ontologias que descrevem conceitos relacionados à Geologia podem ser definidas com diferentes interpretações da relação entre estes conceitos. Para superar esta heterogeneidade semântica, o framework proposto utiliza o processo de alinhamento de ontologias. O framework também aborda aspectos relacionados à disponibilidade dos dados geológicos, que podem ser públicos, de livre acesso e compartilhamento ou restritos, com acesso controlado, principalmente quando dizem respeito a atividades estratégicas, como a exploração de recursos minerais... / Data integration is a constant need in researches and work in Geology, part of Geosciences responsible for studying several characteristics of Earth. This need comes from the fact that data are usually produced by different organizations and/or research groups, which may study large areas and/or relate different subjects associated with Geology within these studies. The decentralized information production cause the data to be described with different schemas and different interpretations of the concepts related to them. The volume of data that can be generated in Geological studies brings the need to automate the integration process. However, traditional approaches based on syntactic comparison of data schema may not be enough to perform the task. Geological data have complex characteristics which rely on conceptual aspects to be analyzed. Thus, geological data integration a more complete level of information representation approach, that considers the concepts related to the data. Within the presented context, the Framework for Geospatial Semantic Integration proposed in this work aims to integrate geological data based on ontologies, and to consider the fundamental geospatial characteristics of these data. However, the ontologies that describe concepts related to Geology may be defined with different interpretations of these concepts relations. To overcome this semantic heterogeneity, the proposed framework uses the ontology alignment process. The framework also considers geological data availability aspects, which may vary as public, with free access and sharing possibilities or as restricted, with controlled access, mainly when the data is about strategic activities, as mineral and energetic resources exploration. In the integration process proposed in the framework, a semantic analysis of the data is executed; based on rules, it identifies cases of duplications, conflicts or combinations of geological data

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6327.pdf: 10668384 bytes, checksum: 806ac414d43596c366d93b4bfc0febe0 (MD5) Previous issue date: 2014-10-09 / Universidade Federal de Minas Gerais / A data warehouse is a solution for organizing and storing multidimensional data related to decision-making processes in companies, generating a historical, highly voluminous, subject-oriented and nonvolatile database. A geographic data warehouse (GDW) additio¬nally to the conventional data storage (i.e. numeric and alphanumeric data), stores spatial data as attributes in dimension tables or as measures in fact tables, storing data represented by geometries. Points, lines and polygons are examples of spatial data types. While spatial data currently stored in GDWs are crisp, i.e., they have exact location in the space, strict interiors and well-defined boundaries, geographic applications have required the storage of vague spatial data, which have inaccurate location, inexact interiors or uncertain bounda¬ries. This Master s research aims at incorporating vague spatial data to GDWs. More speci¬fically, we propose and implement a new abstract data type (ADT) called VagueGeometry to represent vague spatial data in the Spatial Database Management System (SDBMS) Post- greSQL/PostGIS. The proposal of the ADT VagueGeometry encompasses the issue of phy¬sical storage for vague spatial data, which are complex and can have several disjoint parts. It also focuses on definitions of operations to handle vague spatial objects, such as vague topological predicates and its operators. Experimental evaluations were conducted in order to assess the performance of the ADT VagueGeometry in comparison to available solutions, such as implementation of vague topological predicates utilizing existing operations of the PostGIS. The proposed ADT VagueGeometry shown reductions in query processing with vague topological predicates from 81.63% to 90.34% in spatial databases and reductions from 92.46% a 95.20% in GDW environments. This Master s project, therefore, advances in the state of art in GDWs to study this gap in the literature. Additionally, fuzzy models to represent vague spatial data was also studied, and as a result, a preliminary proposal of a ADT, called as FuzzyGeometry, was also developed. / Um data warehouse é uma solução para a organização e o armazenamento de dados mul-tidimensionais relacionados a tomada de decisão estratégica em empresas, constituindo um banco de dados histórico, volumoso, orientado ao assunto e não volátil. Um data warehouse geográfico (DWG) adicionalmente ao armazenamento de dados convencionais (tais como dados numéricos e alfanuméricos), armazena dados espaciais como atributos em tabelas de dimensão ou como medidas em tabelas de fatos, ou seja, armazena dados representados por meio de geometrias. Pontos, linhas e polígonos são exemplos de dados espaciais armazena¬dos. Enquanto estes dados armazenados atualmente em DWGs sao crisp, ou seja, possuem localização, interiores e fronteiras bem definidas, aplicações geográficas tem demandado o armazenamento de dados espaciais vagos, os quais possuem localização, interiores ou fronteiras incertas. Esta pesquisa de mestrado visa incorporar dados espaciais vagos em DWGs. Mais especificamente, foi proposto e implementado um novo tipo abstrato de dados (TAD), denominado VagueGeometry, para representar dados espaciais vagos no Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) PostgreSQL com a extensão espacial PostGIS. A proposta do TAD VagueGeometry engloba a proposta de uma forma de armazenamento interna para os dados espaciais vagos, os quais são complexos e podem possuir diversas partes disjuntas. Isso também inclui a definição de operações para manipular objetos espa¬ciais vagos, tais como os relacionamentos topológicos vagos e seus operadores. Avaliações experimentais foram conduzidas para medir o desempenho do TAD VagueGeometry frente a soluções existentes, tal como a implementação de predicados topológicos vagos reuti¬lizando operações existentes do PostGIS. A proposta do TAD VagueGeometry apresentou reduções no tempo de processamento de predicados topológicos vagos de 81,63% a 90,34% em bancos de dados espaciais e reduções de 92,46% a 95,20% em ambientes de DWG. Este trabalho, portanto, avança no estado da arte em DWGs de forma a preencher essa lacuna existente na literatura. Adicionalmente, modelos fuzzy para representação dos dados espa¬ciais vagos também foram estudados e uma proposta preliminar de um TAD, denominado FuzzyGeometry, também foi desenvolvida.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1608529 bytes, checksum: 06fa4bcadb445d4cf1a5c20f034c323b (MD5) Previous issue date: 2012-08-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Data mining has become an important activity for decision-making in large and small companies since it allows the extraction of relevant and non-trivial information so that corrections and adjustment in administrative and economic strategies could be selected. Consequently, an increase in the geographical data storage is seen in such a way that conventional data mining cannot carry out the extraction of knowledge from a high dimension database. According to the current literature, there are few tools capable of extracting knowledge from geographical data, mainly if the database is made of conventional (numeral and textual) and geographical (point, line and polygon) data. The aim of this study is to present a new algorithm for spatial data mining DMGP using the two types of data to carry out the information extraction from a determined base. This algorithm is based on the DMGeo algorithm which also seeks to extract knowledge from the two types of data. These algorithms are based on Genetic Programming and were developed to obtain classification rules of patterns existing in the numeral and geographical attributes. To obtain a better performance for the DMGeo, the use of meta-heuristic GRASP and ILS in the performance of DMGP algorithm was proposed to improve the individuals from the generated population . GRASP and ILS were used to generate the initial population and disturb some individuals aiming at finding better solutions. / A mineração de dados tornou-se uma importante atividade para o processo de tomada de decisão para grandes ou pequenas corporações, pois a partir dela é possível extrair informações relevantes e não triviais de forma que correções e ajustes em estratégias econômicas e administrativas possam ser selecionadas. Assim, vê-se um aumento no armazenamento de dados geográficos, de tal maneira que a mineração de dados convencionais não suporta realizar a extração de conhecimento em um banco de dados de elevada dimensão. De acordo com a literatura atual, poucas ferramentas capazes de extrair conhecimento a partir de dados geográficos são encontradas, principalmente, quando a base de dados é composta por dados convencionais (numéricos e textuais) e geográficos (ponto, linha e polígono). Este trabalho tem como objetivo principal apresentar um novo algoritmo, chamado DMGP, para a atividade de mineração de dados espaciais utilizando os dois tipos de dados para realizar a extração de informações de uma determinada base. O algoritmo em questão tem como base o algoritmo DMGeo que, por sua vez, também visa extrair conhecimento a partir dos dois tipos de dados. Estes algoritmos são baseados na Programação Genética e foram desenvolvidos a fim de obter regras de classificação de padrões existentes nos atributos numéricos e geográficos. Visando obter um melhor desempenho para o DMGeo, foi proposto a utilização das meta-heuríticas GRASP e ILS no funcionamento do algoritmo DMGP para aperfeiçoar os indivíduos das populações geradas. Tais meta-heurísticas foram usadas para gerar a população incial e para realizar uma perturbação de alguns indivíduos, com o intuito de encontrar soluções melhores.

Orientador: Carlos Roberto Valêncio / Banca: Rogéria Cristiane Gratão de Souza / Banca: Enzo Seraphim / Resumo: A quantidade de dados gerenciados por serviços Web de grande escala tem crescido significantemente e passaram a ser chamados de Big Data. Esses conjuntos de dados podem ser definidos como um grande volume de dados complexos provenientes de múltiplas fontes que ultrapassam a capacidade de armazenamento e processamento dos computadores atuais. Dentro desses conjuntos, estima-se que 80% dos dados possuem associação com alguma posição espacial. Os dados espaciais são mais complexos e demandam mais tempo de processamento que os dados alfanuméricos. Nesse sentido, as técnicas de MapReduce e sua implementação têm sido utilizadas a fim de retornar resultados em tempo hábil com a paralelização dos algoritmos de prospecção de dados. Portanto, o presente trabalho propõe dois algoritmos de agrupamento espacial baseado em densidade: o VDBSCAN-MR e o OVDBSCAN-MR. Ambos os algoritmos utilizam técnicas de processamento distribuído e escalável baseadas no modelo de programação MapReduce com intuito de otimizar o desempenho e permitir a análise em conjuntos Big Data. Por meio dos experimentos realizados foi possível verificar que os algoritmos desenvolvidos apresentaram melhor qualidade nos agrupamentos encontrados em comparação com os algoritmos tomados como base. Além disso, o VDBSCAN-MR obteve um melhor desempenho que o algoritmo sequencial e suportou a aplicação em grandes conjuntos de dados espaciais / Abstract: The amount of data managed by large-scale Web services has increased significantly and it arise to the status of Big Data. These data sets can be defined as a large volume of complex data from multiple data sources exceeding the storage and processing capacity of current computers. In such data sets, about 80% of the data is associated with some spatial position. Spatial data is even more complex and require more processing time than what would be required for alphanumeric data. In that sense, MapReduce techniques and their implementation have returned results timely with parallelization of data mining algorithms and could apply for Big Data sets. Therefore, this work develops two density-based spatial clustering algorithms: VDBSCAN-MR and OVDBSCAN-MR. Both algorithms use distributed and scalable processing techniques based on the MapReduce programming model in order to optimize performance and enable Big Data analysis. Throughout experimentation, we observed that the developed algorithms have better quality clusters compared to the base algorithms. Furthermore, VDBSCAN-MR achieved a better performance than the original sequential algorithm and it supported the application on large spatial data sets / Mestre

Orientador: Ivan Rizzo Guilherme / Banca: Mara Abel / Banca: Daniel Carlos Guimarães Pedronette / Resumo: A necessidade de integrar dados é constante nos estudos e trabalhos na área de Geologia, parte das Geociências responsável pelo estudo de diversas características da Terra. Esta necessidade surge do fato de que os dados são, geralmente, produzidos por diferentes organizações e/ou grupos de pesquisas, que podem estudar áreas extensas e/ou relacionarem, nestes estudos, diferentes disciplinas associadas à Geologia. Esta descentralização na produção de informação faz com que os dados sejam descritos com diferentes esquemas e diferentes interpretações de conceitos a eles relacionados. O volume de dados que pode ser gerado nos estudos de Geologia traz a necessidade de automatizar processo de integração. Entretanto, abordagens tradicionais baseadas em comparações sintáticas dos esquemas de dados podem não ser suficientes. Os dados geológicos possuem características complexas que dependem de aspectos conceituais para serem analisados. Portanto, a integração de dados geológicos requer uma abordagem em um nível mais completo de representação da informação, que considere os conceitos relacionados aos dados. A partir do contexto apresentado, o Framework para Integração de Dados Geoespaciais proposto neste trabalho visa integrar dados geológicos com a utilização de ontologias, considerando como escopo fundamental as características geoespacias destes dados. Porém, as ontologias que descrevem conceitos relacionados à Geologia podem ser definidas com diferentes interpretações da relação entre estes conceitos. Para superar esta heterogeneidade semântica, o framework proposto utiliza o processo de alinhamento de ontologias. O framework também aborda aspectos relacionados à disponibilidade dos dados geológicos, que podem ser públicos, de livre acesso e compartilhamento ou restritos, com acesso controlado, principalmente quando dizem respeito a atividades estratégicas, como a exploração de recursos minerais... / Abstract: Data integration is a constant need in researches and work in Geology, part of Geosciences responsible for studying several characteristics of Earth. This need comes from the fact that data are usually produced by different organizations and/or research groups, which may study large areas and/or relate different subjects associated with Geology within these studies. The decentralized information production cause the data to be described with different schemas and different interpretations of the concepts related to them. The volume of data that can be generated in Geological studies brings the need to automate the integration process. However, traditional approaches based on syntactic comparison of data schema may not be enough to perform the task. Geological data have complex characteristics which rely on conceptual aspects to be analyzed. Thus, geological data integration a more complete level of information representation approach, that considers the concepts related to the data. Within the presented context, the Framework for Geospatial Semantic Integration proposed in this work aims to integrate geological data based on ontologies, and to consider the fundamental geospatial characteristics of these data. However, the ontologies that describe concepts related to Geology may be defined with different interpretations of these concepts relations. To overcome this semantic heterogeneity, the proposed framework uses the ontology alignment process. The framework also considers geological data availability aspects, which may vary as public, with free access and sharing possibilities or as restricted, with controlled access, mainly when the data is about strategic activities, as mineral and energetic resources exploration. In the integration process proposed in the framework, a semantic analysis of the data is executed; based on rules, it identifies cases of duplications, conflicts or combinations of geological data / Mestre

Atualmente o Brasil conta com um volume imenso de dados sobre o território nacional. Entretanto, grande parte dos dados existentes encontra-se dispersa, fragmentada, sem compatibilização cartográfica e, em alguns casos, duplicada em vários locais. O grande desafio é compartilhar dados geograficamente dispersos e comunicar conceitos importantes entre departamentos dentro da organização ou entre organizações diferentes usando, para isso, tecnologias de informação. Assim, esse trabalho tem como objetivo geral contribuir para o desenvolvimento de uma infra-estrutura para informação geográfica, que possa ser amplamente disseminada via Internet através de Web Services e que atenda os requisitos de interoperabilidade, de modo que diversos usuários possam usufruir dos dados disponíveis, integrando-os quando necessários. Este trabalho incidirá inicialmente nas necessidades de informação geográfica para o Zoneamento Ecológico e Econômico do Brasil. Entretanto, como se trata de um sistema de infra-estrutura de dados espaciais poderá, então, agregar dados para qualquer trabalho que envolva a informação espacial. / Currently Brazil has available an immense volume of data on its domestic territory. However, great part of the existing data is dispersed, fragmented, without cartographic compatibility, and, in some cases, duplicated in several places. The great challenge is to share these geographically dispersed data and to provide communication of important concepts between departments of the same organization or even between different organizations. For reaching this, the use of information technologies becomes necessary. The present work has for objective to contribute to develop a infrastructure for geographic information, that can be widely disseminated by the Internet through Web Services and that meets the requirements for interoperability so that several users may have the data available, integrating them when necessary. This work will focus initially on the need for geographic information to the Ecological and Economical Zoning of Brazil. However, as it is a system of infrastructure for spatial data can then add data to any work involving the spatial information.

Projetos de SIG (Sistemas de Informação Geográfica), em geral, ainda não apresentam modelo conceitual de banco de dados geográficos. Os implementadores de SIG se preocupam com a aquisição dos dados (captura e adaptação), que é a etapa mais cara, e dão, ainda, pouca atenção à modelagem. A utilização de modelos conceituais faz com que os usuários controlem melhor sua base de dados e tirem maior proveito do SIG. O objetivo deste trabalho é definir um conjunto de procedimentos de engenharia reversa de bancos de dados espaciais que auxiliem na criação e manutenção de modelos conceituais para aplicações de SIG a partir de dados já existentes. Estes procedimentos podem contribuir para um aumento na qualidade dos SIG implementados, auxiliando na popularização da prática de modelagem conceitual de banco de dados geográficos. São estudados três formatos de transferência utilizados por usuários de SIG. A partir daí, é proposto uma arquitetura de sistema de engenharia reversa para SIG. / Even with the increasing use of Geographic Information Systems (GIS), conceptual modeling of geographic databases (GDB) is not yet usual among GIS professionals. This fact can in part be explained by the professional profile of most GIS designers. They usually are more familiar with specific GIS applications than with database technology. Among them, one can find cartographers, geographers, agricultural engineers, and architects. Besides that, the cost of geographic data acquisition is so high that much important is given to acquisition plans during GIS design and less interest is given to the database design process. Especially first time designers do not perceive the importance of a database schema that is independent of a specific GIS product. Conceptual design preserves the independence between data types and the logical schema of the product. Moreover, relying on the GDB conceptual schema users can better understand what part of the geographic reality is represented in the database. The main goal of this research work is to define a set of reverse engineering procedures for spatial databases that can support either creation or evolution if conceptual GDB schemas. It is expected that these procedures can enhance the quality of GDB design as well as contribute to the popularization of GDB conceptual modeling. Three different geographic data input formats to GIS are investigated and a reverse engineering system architecture for them is proposed. Resulting conceptual (sub)schemas are based on the framework GeoFrame.

Projetos de SIG (Sistemas de Informação Geográfica), em geral, ainda não apresentam modelo conceitual de banco de dados geográficos. Os implementadores de SIG se preocupam com a aquisição dos dados (captura e adaptação), que é a etapa mais cara, e dão, ainda, pouca atenção à modelagem. A utilização de modelos conceituais faz com que os usuários controlem melhor sua base de dados e tirem maior proveito do SIG. O objetivo deste trabalho é definir um conjunto de procedimentos de engenharia reversa de bancos de dados espaciais que auxiliem na criação e manutenção de modelos conceituais para aplicações de SIG a partir de dados já existentes. Estes procedimentos podem contribuir para um aumento na qualidade dos SIG implementados, auxiliando na popularização da prática de modelagem conceitual de banco de dados geográficos. São estudados três formatos de transferência utilizados por usuários de SIG. A partir daí, é proposto uma arquitetura de sistema de engenharia reversa para SIG. / Even with the increasing use of Geographic Information Systems (GIS), conceptual modeling of geographic databases (GDB) is not yet usual among GIS professionals. This fact can in part be explained by the professional profile of most GIS designers. They usually are more familiar with specific GIS applications than with database technology. Among them, one can find cartographers, geographers, agricultural engineers, and architects. Besides that, the cost of geographic data acquisition is so high that much important is given to acquisition plans during GIS design and less interest is given to the database design process. Especially first time designers do not perceive the importance of a database schema that is independent of a specific GIS product. Conceptual design preserves the independence between data types and the logical schema of the product. Moreover, relying on the GDB conceptual schema users can better understand what part of the geographic reality is represented in the database. The main goal of this research work is to define a set of reverse engineering procedures for spatial databases that can support either creation or evolution if conceptual GDB schemas. It is expected that these procedures can enhance the quality of GDB design as well as contribute to the popularization of GDB conceptual modeling. Three different geographic data input formats to GIS are investigated and a reverse engineering system architecture for them is proposed. Resulting conceptual (sub)schemas are based on the framework GeoFrame.

Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-10-06T13:55:25Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação - DeCart_Geodesica_Elaine Osorio.pdf: 10456894 bytes, checksum: 7d4067be082c9f415e4b4322a30ec7bb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-06T13:55:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação - DeCart_Geodesica_Elaine Osorio.pdf: 10456894 bytes, checksum: 7d4067be082c9f415e4b4322a30ec7bb (MD5) Previous issue date: 2016-07-12 / As Tecnologias da Geoinformação como, a Cartografia e os Sistema de Informações Geográfica têm sido utilizados para análise da acessibilidade e mobilidade em espaços urbanos, permitem a criação de Banco de Dados Espaciais contendo informações sobre os elementos físicos para pessoas com deficiências e oferecem uma melhor percepção visual dos elementos através de mapas temáticos. Nas ações de planejamento ou ordenamento do espaço deve-se incluir estudos acerca da acessibilidade e mobilidade urbana analisando os diferentes componentes físicos do ambiente urbano (rampas, calçadas rebaixadas, obstáculos, entre outros) através da representação espacial. Nesse sentido, a pesquisa propõe uma Modelagem de Dados Espaciais capaz de integrar os elementos físicos para acessibilidade de pessoas em cadeiras de rodas considerando os padrões da NBR 9050/2004, que estabelece critérios e parâmetros técnicos para acessibilidade a edificações, mobiliário, espaços e equipamentos urbanos. A pesquisa utilizou a metodologia OMT-G - Object Modeling Technique para criação do modelo, a implementação física foi realizada no PostgreSQL/PostGIS e a espacialização das classes e atributos do Banco de Dados Espaciais foi realizada através da conexão do PostgreSQL/PostGIS com o programa livre Quantum GIS. Os elementos foram avaliados qualitativamente e averiguados o cumprimento da legislação e os resultados apresentados em mapas temáticos e análise de rotas. A área de estudo foi o polo de saúde que fica localizado no bairro Centro, no município de Teresina, estado do Piauí. Os resultados demostram a capacidade da Modelagem de Dados Espaciais de representar os objetos do espaço urbano para acessibilidade. As consultas espaciais com cruzamento de varáveis possibilitaram uma análise qualitativa mais consistente da área de estudo apresentadas nos mapas temáticos. Os resultados demostraram a falta de acessibilidade e mobilidade no polo de saúde pela presença de obstáculos, diferenças de inclinação ao longo das calçadas, material construtivo inadequado e más condições físicas das calçadas, que inviabilizam o acesso de pessoas em cadeiras de rodas aos equipamentos de saúde de forma autônoma e segura. / The Geoinformation Technologies as the Cartography and Geographical Information System has been used to analyze the accessibility and mobility in urban areas, enable the creation of spatial database containing information on the physical elements for people with disabilities and provide a better understanding visual elements through thematic maps. In action planning or spatial planning should include studies on accessibility and urban mobility analyzing the different physical components of the urban environment (ramps, lowered sidewalks, obstacles, etc.) through the spatial representation. In this sense, the research proposes a Spatial Data Modeling able to integrate the physical elements for accessibility for people in wheelchairs considering the NBR 9050/2004 standards establishing criteria and technical parameters for accessibility to buildings, furniture, spaces and equipment urban. The study used the OMT-G methodology - Object Modeling Technique for model creation, physical implementation was held in PostgreSQL / PostGIS and spatial distribution of the classes and attributes of the Bank of Spatial Data was performed by connecting the PostgreSQL / PostGIS with the program free Quantum GIS. The elements were qualitatively assessed and investigated compliance with legislation and the results presented in thematic maps and analysis of routes. The study area was the health pole that is located in the Centro neighborhood in the city of Teresina, state of Piaui. The results demonstrate the ability of Spatial Data Modeling represent objects of urban space for accessibility. The spatial queries with variable cross enabled a more consistent qualitative analysis of the study area presented in thematic maps. The results demonstrated the lack of accessibility and mobility in the health pole by the presence of obstacles, slope differences along the sidewalks, inadequate construction material and poor physical condition of the sidewalks, that prevent access for people in wheelchairs to health equipment autonomously and safely.