Uma das maiores dificuldades encontradas pelos técnicos envolvidos na elaboração da previsão do tempo é a falta de integração entre o software de visualização usado por eles e os programas usados para escrever os boletins. Os previsores necessitam de um meio rápido e fácil de gerar previsões com outras formas de apresentação, além do formato de texto em que ela normalmente é produzida. A partir do estudo dessas dificuldades, formulou-se a hipótese de que seria benéfico criar uma linguagem visual para a criação da previsão do tempo, que permitisse gerar tanto o texto de um boletim meteorológico quanto as imagens correspondentes. Este trabalho descreve a especificação dessa linguagem, à qual se deu o nome de Pythonissa. Ela foi definida usando o formalismo de grafos e se constitui de um modelo da estrutura de um boletim de previsão do tempo. Em Pythonissa, cada região geográfica para a qual é feita a previsão é representada por um vértice em um grafo. Os fenômenos presentes na região também são representados por vértices, de outros tipos, ligados à região por arestas que denotam sua presença. Cada tipo de vértice e aresta tem mapeamentos para representações gráficas e para elementos de controle em uma interface com o usuário. A partir da linguagem, foi implementado um protótipo preliminar, no qual é possível criar um boletim de por meio de uma interface visual e gerar o texto e a imagem correspondentes. Foi dado início, também, à construção de um framework para integração da linguagem a um ambiente de visualização de dados, de modo a produzir uma aplicação utilizável em um ambiente de trabalho real. Para isto foram usados o software de visualização Vis5D e a linguagem de scripts Python. A este framework, se deu o nome de Py5D.

Uma das maiores dificuldades encontradas pelos técnicos envolvidos na elaboração da previsão do tempo é a falta de integração entre o software de visualização usado por eles e os programas usados para escrever os boletins. Os previsores necessitam de um meio rápido e fácil de gerar previsões com outras formas de apresentação, além do formato de texto em que ela normalmente é produzida. A partir do estudo dessas dificuldades, formulou-se a hipótese de que seria benéfico criar uma linguagem visual para a criação da previsão do tempo, que permitisse gerar tanto o texto de um boletim meteorológico quanto as imagens correspondentes. Este trabalho descreve a especificação dessa linguagem, à qual se deu o nome de Pythonissa. Ela foi definida usando o formalismo de grafos e se constitui de um modelo da estrutura de um boletim de previsão do tempo. Em Pythonissa, cada região geográfica para a qual é feita a previsão é representada por um vértice em um grafo. Os fenômenos presentes na região também são representados por vértices, de outros tipos, ligados à região por arestas que denotam sua presença. Cada tipo de vértice e aresta tem mapeamentos para representações gráficas e para elementos de controle em uma interface com o usuário. A partir da linguagem, foi implementado um protótipo preliminar, no qual é possível criar um boletim de por meio de uma interface visual e gerar o texto e a imagem correspondentes. Foi dado início, também, à construção de um framework para integração da linguagem a um ambiente de visualização de dados, de modo a produzir uma aplicação utilizável em um ambiente de trabalho real. Para isto foram usados o software de visualização Vis5D e a linguagem de scripts Python. A este framework, se deu o nome de Py5D.

Uma das maiores dificuldades encontradas pelos técnicos envolvidos na elaboração da previsão do tempo é a falta de integração entre o software de visualização usado por eles e os programas usados para escrever os boletins. Os previsores necessitam de um meio rápido e fácil de gerar previsões com outras formas de apresentação, além do formato de texto em que ela normalmente é produzida. A partir do estudo dessas dificuldades, formulou-se a hipótese de que seria benéfico criar uma linguagem visual para a criação da previsão do tempo, que permitisse gerar tanto o texto de um boletim meteorológico quanto as imagens correspondentes. Este trabalho descreve a especificação dessa linguagem, à qual se deu o nome de Pythonissa. Ela foi definida usando o formalismo de grafos e se constitui de um modelo da estrutura de um boletim de previsão do tempo. Em Pythonissa, cada região geográfica para a qual é feita a previsão é representada por um vértice em um grafo. Os fenômenos presentes na região também são representados por vértices, de outros tipos, ligados à região por arestas que denotam sua presença. Cada tipo de vértice e aresta tem mapeamentos para representações gráficas e para elementos de controle em uma interface com o usuário. A partir da linguagem, foi implementado um protótipo preliminar, no qual é possível criar um boletim de por meio de uma interface visual e gerar o texto e a imagem correspondentes. Foi dado início, também, à construção de um framework para integração da linguagem a um ambiente de visualização de dados, de modo a produzir uma aplicação utilizável em um ambiente de trabalho real. Para isto foram usados o software de visualização Vis5D e a linguagem de scripts Python. A este framework, se deu o nome de Py5D.

[pt] A visualização de horizontes sísmicos constitui uma importante área de conhecimento amplamente aplicada na prospecção de hidrocarbonetos pela indústria do petróleo. Diferentes técnicas são atualmente empregadas na apresentação destas superfícies, sendo usualmente utilizadas as soluções baseadas na geração de malhas poligonais, que se beneficiam da otimização das placas gráficas atuais no desenho de triiângulos. Este trabalho faz uma avaliação do uso da renderização baseada em pontos, no lugar de polígonos, para a visualização de horizontes sísmicos. Para isso as técnicas de cada etapa do processo são avaliadas, levando-se em conta a natureza específica dos dados de interpretação de horizontes em volumes sísmicos e o resultado final esperado para a visualização deste tipo de dados. O algoritmo utilizado baseia-se no método conhecido como Surface Splatting para a renderização dos pontos originais, sendo estudados a estruturação apropriada para os dados a serem visualizados, a técnica para obtenção de normais, a abordagem adequada para o cálculo da iluminação e mecanismos adicionais necessários ao processo. Resultados da aplicação do método em dados reais são, ao final do trabalho, analisados e comparados à renderização tradicional para os horizontes avaliados. / [en] Seismic horizon visualization stands as an important knowledge area used to support exploration on the oil industry. Different techniques currently employed to render this kind of surfaces are usually based on polygonal meshes generation, which benefits from graphics boards optimization on drawing triangles. This work is an evaluation of Point Based rendering techniques to replace polygonal approaches in seismic horizons visualization. To do so, this study revisits each stage of the seismic visualization process. The algorithm adopted here is based on the Surface Splatting with the EWA filter. This work also presents a study on normal evaluation and data structures to store points and normal. Special care is taken in shading techniques. The implementation yielded results that are used to support the evaluation of the Point Based Techniques on real 3D Seismic data. Traditional triangle based rendering is also presented to compare results.

A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.

A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.

A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.

Os centros operacionais e de pesquisa em previsão numérica do tempo geralmente trabalham com uma grande quantidade de dados complexos multivariados, tendo que interpretá-los num curto espaço de tempo. Técnicas de visualização científica podem ser utilizadas para ajudar a entender o comportamento atmosférico. Este trabalho descreve a arquitetura e as facilidades apresentadas pelo sistema VisualMet, que foi implementado com base em um estudo das tarefas desenvolvidas pelos meteorologistas responsáveis pelo 8º Distrito de Meteorologia, em Porto Alegre. Este centro coleta dados meteorológicos três vezes ao dia, de 32 estações locais, e recebe dados similares do Instituto Nacional de Meteorologia, localizado em Brasília, e do National Meteorological Center, localizado nos Estados Unidos. Tais dados são resultados de observações de variáveis tais como temperatura, pressão, velocidade do vento e tipos de nuvens. As tarefas dos meteorologistas e as classes de dados foram observadas e analisadas para definir as características do sistema. A arquitetura e a implementação do VisualMet seguem, respectivamente, uma abordagem orientada a ferramentas e o paradigma de programação orientada a objetos. Dados obtidos das estações meteorológicas são instancias de uma classe chamada "Entidade". Três outras classes de objetos representando ferramentas que suportam as tarefas dos meteorologistas foram modeladas. Os objetos no sistema são apresentados ao usuário através de duas janelas, "Base de Entidades" e " Base de Ferramentas". A implementação da "Base de Ferramentas" inclui ferramentas de mapeamento (para produzir mapas de contorno, mapas de ícones e gráficos), ferramentas de armazenamento (para guardar e recuperar imagens geradas pelo sistema) e uma ferramenta de consulta (para ler valores de variáveis de estações selecionadas). E dada especial atenção a ferramenta de mapa de contorno, onde foi utilizado o método Multiquádrico para interpolação de dados. O trabalho apresenta ainda um estudo sobre métodos de interpolação de dados esparsos, antes de descrever detalhadamente os resultados obtidos com a ferramenta de mapa de contorno. Estes resultados (imagens) são discutidos e comparados com mapas gerados manualmente por meteorologistas do 8º Distrito de Meteorologia. Possíveis extensões do presente trabalho são também abordadas. / The weather forecast centers deal with a great volume of complex multivariate data, which usually have to be understood within short time. Scientific visualization techniques can be used to support both daily forecasting and meteorological research. This work reports the architecture and facilities of a system, named VisualMet, that was implemented based on a case study of the tasks accomplished by the meteorologists responsible for the 8th Meteorological District, in the South of Brazil. This center collects meteorological data three times a day from 32 local stations and receives similar data from both the National Institute of Meteorology, located in Brasilia, and National Meteorological Center, located in the United States of America. Such data result from observation of variables like temperature, pressure, wind velocity, and type of clouds. The tasks of meteorologists and the classes of application data were observed to define system requirements. The architecture and implementation of Visual- Met follow the tool-oriented approach and object-oriented paradigm, respectively. Data taken from meteorological stations are instances of a class named Entity. Three other classes of tools which support the meteorologists' tasks are modeled. Objects in the system are presented to the user through two windows, "Entities Base" and "Tools Base". Current implementation of the "Tools Base" contains mapping tools (to produce contour maps, icons maps and graphs), recording tools (to save and load images generated by the system) and a query tool (to read variables values of selected stations). The results of applying the multiquadric method to interpolate data for the construction of contour maps are also discussed. Before describing the results obtained with the multiquadric method, this work also presents a study on interpolation methods for scattered data. The results (images) obtained with the contour map tool are discussed and compared with the maps drawn by the meteorologists of the 8th Meteorological District. Possible extensions to this work are also presented.

[pt] O crescente aumento da disponibilidade de recursos computacionais para a simulação numérica permite que cientistas e engenheiros produzam enormes quantidades de dados. A melhor compreensão destes dados mediante o uso de técnicas de computação gráfica é conhecido como visualização cientifica. Este trabalho propõe a visualização científica de problemas de engenharia usando uma arquitetura distribuída via WEB. Os dados simulados são lidos diretamente de um banco de dados e são gerados arquivos com as informações necessárias para sua visualização. Geram-se arquivos com dados de pré- processamento (como nós, elementos, linhas, áreas e elementos diferenciados por índices) e pós-processamento (como deformação, deslocamento e tensões, resultados mais importantes na análise utilizando o método de elementos finitos). Considerando uma arquitetura distribuída, a simulação numérica pode ser feita em um computador (servidor) e a visualização pode ser feita em um outro computador (cliente), utilizando uma interface simples, porém robusta para a visualização, como é o caso da WEB. A utilização do formato VRML facilita a distribuição e compartilhamento nesta visualização, fazendo assim independente a plataforma do servidor, que contém o software de simulação numérica, da plataforma do cliente. Usando como caso de estudo o software de Análise de Elementos Finitos ANSYS, os resultados obtidos mostraram-se satisfatórios e melhor manipuláveis ao se comparar com resultados visualizados por aquele software. O estudo de caso pode ser estendido para outros softwares de simulação da área de mecânica dos sólidos. / [en] The growing increase in computational resources for numerical simulation allows researchers and engineers to generate huge amount of data. The understanding of those data through the use of computer graphics techniques is known as Scientific Visualization. This work proposes a Scientific Visualization of engineering problems through the use of a distributed architecture via Web. The simulated data are obtained directly from a data base and the appropriate information is generated to their visualization.Pre-processing data (such as nodes, elements, lines, areas etc) and posprocessing data (such as deformation, stress and strain, from a finite element analysis) are generated. A distributed architecture is considered which allows the numerical simulation to be done in a main computer (server) and the visualization to take place in another computer (client), by using a simple, but robust, interface, as is the Web. It is being used the VRML which provides a natural data distribution and sharing. Results obtained with the Ansys software, a case study for a finite element analysis, have proven to be satisfactory and allowing for easy manipulation when compared with the results visualized through the mentioned software. The proposed architecture can be extended to cope with other solid mechanics software.

Os centros operacionais e de pesquisa em previsão numérica do tempo geralmente trabalham com uma grande quantidade de dados complexos multivariados, tendo que interpretá-los num curto espaço de tempo. Técnicas de visualização científica podem ser utilizadas para ajudar a entender o comportamento atmosférico. Este trabalho descreve a arquitetura e as facilidades apresentadas pelo sistema VisualMet, que foi implementado com base em um estudo das tarefas desenvolvidas pelos meteorologistas responsáveis pelo 8º Distrito de Meteorologia, em Porto Alegre. Este centro coleta dados meteorológicos três vezes ao dia, de 32 estações locais, e recebe dados similares do Instituto Nacional de Meteorologia, localizado em Brasília, e do National Meteorological Center, localizado nos Estados Unidos. Tais dados são resultados de observações de variáveis tais como temperatura, pressão, velocidade do vento e tipos de nuvens. As tarefas dos meteorologistas e as classes de dados foram observadas e analisadas para definir as características do sistema. A arquitetura e a implementação do VisualMet seguem, respectivamente, uma abordagem orientada a ferramentas e o paradigma de programação orientada a objetos. Dados obtidos das estações meteorológicas são instancias de uma classe chamada "Entidade". Três outras classes de objetos representando ferramentas que suportam as tarefas dos meteorologistas foram modeladas. Os objetos no sistema são apresentados ao usuário através de duas janelas, "Base de Entidades" e " Base de Ferramentas". A implementação da "Base de Ferramentas" inclui ferramentas de mapeamento (para produzir mapas de contorno, mapas de ícones e gráficos), ferramentas de armazenamento (para guardar e recuperar imagens geradas pelo sistema) e uma ferramenta de consulta (para ler valores de variáveis de estações selecionadas). E dada especial atenção a ferramenta de mapa de contorno, onde foi utilizado o método Multiquádrico para interpolação de dados. O trabalho apresenta ainda um estudo sobre métodos de interpolação de dados esparsos, antes de descrever detalhadamente os resultados obtidos com a ferramenta de mapa de contorno. Estes resultados (imagens) são discutidos e comparados com mapas gerados manualmente por meteorologistas do 8º Distrito de Meteorologia. Possíveis extensões do presente trabalho são também abordadas. / The weather forecast centers deal with a great volume of complex multivariate data, which usually have to be understood within short time. Scientific visualization techniques can be used to support both daily forecasting and meteorological research. This work reports the architecture and facilities of a system, named VisualMet, that was implemented based on a case study of the tasks accomplished by the meteorologists responsible for the 8th Meteorological District, in the South of Brazil. This center collects meteorological data three times a day from 32 local stations and receives similar data from both the National Institute of Meteorology, located in Brasilia, and National Meteorological Center, located in the United States of America. Such data result from observation of variables like temperature, pressure, wind velocity, and type of clouds. The tasks of meteorologists and the classes of application data were observed to define system requirements. The architecture and implementation of Visual- Met follow the tool-oriented approach and object-oriented paradigm, respectively. Data taken from meteorological stations are instances of a class named Entity. Three other classes of tools which support the meteorologists' tasks are modeled. Objects in the system are presented to the user through two windows, "Entities Base" and "Tools Base". Current implementation of the "Tools Base" contains mapping tools (to produce contour maps, icons maps and graphs), recording tools (to save and load images generated by the system) and a query tool (to read variables values of selected stations). The results of applying the multiquadric method to interpolate data for the construction of contour maps are also discussed. Before describing the results obtained with the multiquadric method, this work also presents a study on interpolation methods for scattered data. The results (images) obtained with the contour map tool are discussed and compared with the maps drawn by the meteorologists of the 8th Meteorological District. Possible extensions to this work are also presented.