Um Método de Aná Temporais para Multifinalitári m Método de Análise de Dados Temporais para

152 Pages·2014·5.56 MB·Portuguese

Programa de Pós-GGrraadduuaaççããoo eemm CCiiêênncciiaass CCaarrttooggrrááffiiccaass

Glaucia Gabriel Sass

Umm MMééttooddoo ddee AAnnáálliissee ddee DDaaddooss
TTeemmppoorraaiiss ppaarraa o CCaaddaassttrroo TTeerrrriittoorriiaall
MMuullttiiffiinnaalliittáárriio UUrrbbaannoo

Presidente Prudente
2013
Programa de Pós-GGrraadduuaaççããoo eemm CCiiêênncciiaass CCaarrttooggrrááffiiccaass

Glaucia Gabriel Sass

Umm MMééttooddoo ddee AAnnáálliissee ddee DDaaddooss
TTeemmppoorraaiiss para o CCaaddaassttrroo TTeerrrriittoorriiaall
MMuullttiiffiinnaalliittáárriio UUrrbbaannoo

Tese de doutorado aapprreesseennttaadda ao Programa de
Pós-GGrraadduuaaççããoo eemm CCiiêênncciiaass CCaarrttooggrrááffiiccaas da
UUnniivveerrssiiddaaddee EEssttaadduuaall PPaauulliissttaa – Campus de
Presidente Prudente,, ccoommoo rreeqquuiissiittoo ppaarrcciiaall
para a oobbtteennççããoo ddoo ttííttuulloo dde Doutora em
Ciências Cartográficas.. ÁÁrreeaa ddee CCoonncceennttrraaççããoo::
AAqquuiissiiççããoo,, AAnnáálliissee ee RReepprreesseennttaaççããoo ddaa
Informação Espacial.

Orientador: PPrrooff.. DDrr.. Amilton Amorim

Presidente Prudente
2013

DEDICATÓRIA

Ao meu esposo e companheiro
Sergio Ricardo

Aos meus filhos
Thales Augusto
João Ricardo

Á minha família
AGRADECIMENTOS

A Deus, em primeiro lugar.
Ao Sergio Ricardo, Thales Augusto e João Ricardo, esposo e filhos, pelo amor,
carinho e paciência durante esse período.
À minha família, em especial minha mãe Hulda, meu avô Augusto (in memoriam) e
minha avó Querubina, pelo apoio e incentivo ao estudo durante toda a minha vida.
Ao meu orientador Amilton Amorim, pela atenção, dedicação e orientação.
Aos amigos da Pós-Graduação e do GARDE, pelos momentos de discussões e
confraternizações.
À banca de qualificação, professores Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri (UFSCar), Dr.
Nilton Nobuhiro Imai (FCT/UNESP) e Dr. Ronaldo Celso Messias Correa (FCT/UNESP),
pelas correções e contribuições.
Ao programa de Pós-graduação em Ciências Cartográficas, pela estrutura e apoio
fornecidos.
Aos funcionários da secretaria de Pós-graduação da UNESP, pelos atendimentos e
orientações sobre as normas e resoluções.
À UEMS, por ter possibilitado a realização do curso de doutorado, concedendo
afastamento integral.
À FUNDECT - Fundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e
Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul, pela concessão da bolsa de doutorado.
A todos aqueles que direta ou indiretamente contribuíram para a realização deste
trabalho.
A todos meu Muito Obrigada!!
EPÍGRAFE

9Portanto, eu vos digo: pedi e recebereis; procurai e encontrareis; batei
e vos será aberto. 10Pois quem pede recebe; quem procura encontra; e,
para quem bate, se abrirá.
Lucas 11, 9-10.

”Deus nos fez perfeitos e não escolhe os capacitados, capacita os escolhidos. Fazer
ou não fazer algo só depende de nossa vontade e perseverança.”
Albert Einstein.
RESUMO

O Cadastro Territorial Multifinalitário é um instrumento usado para a gestão pública
dos municípios e vem sendo cada vez mais utilizado. Com a evolução tecnológica alguns
paradigmas vêm sendo alterados, como é o caso dos tradicionais formulários e mapas em
papel que evoluíram para ambientes informatizados, otimizando e melhorando em vários
aspectos o processo de implantação e manutenção do Cadastro Territorial Multifinalitário.
Normalmente, os Sistemas de Informação Geográfica são utilizados nos Cadastros
informatizados, gerando dados 2D, em banco de dados convencionais e geográficos, nos quais
os dados são sobrescritos no momento da atualização. Todavia, os tradicionais Sistemas de
Informação Geográfica, geralmente possuem poucos recursos para a geração de relatórios,
análises e gráficos para dar suporte à tomada de decisão que possibilitem a definição de
políticas públicas, comparado aos ambientes de Business Intelligence. O objetivo deste
trabalho é contribuir com o desenvolvimento de procedimentos adequados para incorporar o
aspecto temporal, principalmente, às análises pertinentes à gestão territorial a partir de dados
do Cadastro Territorial Multifinalitário Urbano (Cadastro 2D acrescido do tempo). Segundo
os modelos cadastrais e de Sistemas de Informação Geográfica os atributos espaciais e
temporais fazem parte de seus conceitos. Entretanto, ao longo da história o atributo temporal
não foi implantado. Isso ocorreu, em grande parte, pela falta de tecnologias adequadas para
tratar a característica temporal. Com a evolução tecnológica ocorrida nas últimas décadas esse
cenário vem se transformando. Com isso, conceitos discutidos há décadas estão tornando-se
realidade. O Cadastro em sua essência precisa dizer onde e quando ocorreram as mudanças,
para cumprir seu papel nas políticas de planejamento e gestão urbana. Nesse contexto, esta
tese apresenta um método de análise de dados temporais para o Cadastro Territorial
Multifinalitário. Esse método envolve o uso dos conceitos de Data Warehousing para a
elaboração de um ambiente de apoio à tomada de decisão. No desenvolvimento deste trabalho
foram utilizadas ferramentas que apoiam o processo de Business Intelligence e que permitem
gerar informações espaço-temporais, a suíte Pentaho, o PostgreSQL/PostGIS e o gvSIG. Os
resultados da modelagem e aplicação do método demonstraram ser eficazes para a geração de
informações espaço-temporais. Finalmente, o método foi contextualizado por meio da
elaboração do Data Warehousing com dados reais, tomando como base os dados cadastrais do
município de Ribeirão dos Índios – SP. Essa aplicação foi desenvolvida com o objetivo de
investigar formas de fornecer informações espaço-temporais aos gestores, capazes de
responder questionamentos importantes às análises.

Palavras-chave: Cadastro Territorial Multifinalitário. Análise Temporal. Data Warehouse
Espaço-Temporal.
ABSTRACT

The Multipurpose Cadastre is a tool used for the public management of the
municipalities and it is becoming more widely used. With the technological evolution some
paradigms are being modified, such as the traditional paper maps and forms which have
evolved to computerized environments, optimizing and improving in many aspects the
implementation and maintenance of the Multipurpose Cadastre. Normally, the Geographic
Information Systems are used in the computerized Cadastres, generating 2D data, on
conventional and geographic databases, in which the data are overwritten at the moment of
the update. However, the traditional Geographic Information Systems, generally have few
resources for the generation of reports, analysis and graphics to provide support for the
decision making which enable the definition of public policies, compared to the environments
of Business Intelligence. The aim of this essay is to contribute to the development of
appropriate procedures to incorporate the temporal aspect, mainly, to the relevant analyzes to
the territorial management, using data from the Urban Multipurpose Cadastre (2D Cadastre
plus time) . According to the cadastral models and the Geographic Information Systems, the
spatial and the temporal attributes are part of their concepts. Nevertheless, throughout the
history, the temporal attribute was not implemented. This occurred, mostly, due to the lack of
adequate technologies to treat the temporal characteristic. With the technological evolution
over the past decades this scenario has been changing. Thus, concepts discussed decades ago
are becoming reality. The Cadastre, in its essence, needs to tell where and when the changes
occurred, to fulfill its role on the planning policies and the urban management. In this context,
this thesis presents a method of analysis of the temporal data for the Multipurpose Cadastre.
This method involves the use of the concepts of Data Warehousing for the elaboration of an
environment to support the decision making. During the development of this study, there were
used tools that support the process of Business Intelligence and that allow the generation of
spatio-temporal information, the Pentaho Suite, the PostgreSQL/PostGIS and the gvSIG. The
results of the modeling and implementation of the method have shown to be effective for the
generation of spatio-temporal information. Finally, the method was contextualized through
the elaboration of the Data Warehousing with real data, having as a basis the cadastral data of
the municipality of Ribeirão do Índios – SP. This implementation was developed with the
objective of investigating ways of providing spatio-temporal information to the managers,
which are capable of answering important questionings to the analysis.

Keywords: Multipurpose Cadastre. Temporal Analysis. Spatio-Temporal Data Warehouse.
LISTA DE QUADROS

Quadro 1 : Questões de integração de dados espaciais. ........................................................... 42
Quadro 2 : Diferenças entre os Bancos de Dados Transacionais e os DWs. ............................ 57
Quadro 3 : MOLAP versus ROLAP. ........................................................................................ 62
Quadro 4 : Atributos para a dimensão. ..................................................................................... 65
Quadro 5 : Comparativo dos trabalhos relacionados. ............................................................... 75
Quadro 6 : Dicionário de Dados parcial. .................................................................................. 84
Quadro 7 : “Processos de negócios” do Data Warehousing. ................................................... 86
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 : Exemplo de kudurrus kassitas ................................................................................ 18
Figura 2 : Evolução do conceito do Cadastro. .......................................................................... 21
Figura 3 : Informações do Cadastro. ........................................................................................ 23
Figura 4 : Etapas de execução do Cadastro. ............................................................................. 23
Figura 5 : Pilares do Cadastro................................................................................................... 25
Figura 6 : Pilares do Cadastro sob influência. .......................................................................... 25
Figura 7 : Representação de dados espaciais e temporais. ....................................................... 28
Figura 8 : Representação da parcela. ........................................................................................ 30
Figura 9 : Edifício de apartamentos .......................................................................................... 30
Figura 10 : Construções complexas. ......................................................................................... 31
Figura 11 : Representação 4D da parcela. ................................................................................ 31
Figura 12 : Exemplo de integração e transformação dos dados. .............................................. 35
Figura 13 : Hierarquia e interoperabilidade de dados espaciais. .............................................. 37
Figura 14 : Estruturas organizacionais para gestão territorial. ................................................. 46
Figura 15 : A hierarquia da Infraestrutura de Dados Espaciais. ............................................... 46
Figura 16 : Componentes de uma Infraestrutura de Dados Espaciais. ..................................... 47
Figura 17 : Relação temporal em 3-dimensões. ....................................................................... 49
Figura 18 : Tipos de ordem temporal. ...................................................................................... 50
Figura 19 : Representações de rastrr em duas dimensões. ............................ 52
Figura 20 : Representações vetoriais em duas dimensões. ............................ 52
Figura 21 : Representação do espaço absoluto e relativo. ........................................................ 53
Figura 22 : Categorias de dimensões da informação geográfica. ............................................. 55
Figura 23 : Tipos de consultas espaço-temporais. .................................................................... 56
Figura 24 : Fases de criação de um DW. .................................................................................. 58
Figura 25 : Arquitetura Warehouse para sistemas MOLAP. .................................................... 61
Figura 26 : Arquitetura Warehouse para sistemas ROLAP . .................................................... 62
Figura 27 : Cubo de três dimensões.......................................................................................... 63
Figura 28 : Exemplo de cubo esparso. ...................................................................................... 64
Figura 29 : Esquema estrela. .................................................................................................... 65
Figura 30 : Hierarquia do atributo localização. ........................................................................ 65
Figura 31 : Esquema floco de neve. ......................................................................................... 66
Figura 32 : Notação do modelo MultiDim. .............................................................................. 69
Figura 33 : Metamodelo da extensão espacial do modelo MultiDim. ...................................... 70
Figura 34 : Metamodelo da temporalidade estendido do modelo MultiDim. .......................... 72
Figura 35 : Hierarquia básica do MADS para tipos de dados abstratos espaciais.................... 74
Figura 36 : Mapa de localização do Município de Ribeirão dos Índios - SP. .......................... 78
Figura 37 : Etapas do Método de análise temporal para CTM. ................................................ 79
Figura 38 : Arquitetura para o Método Temporal do CTM. ..................................................... 82
Figura 39 : Modelagem parcial do CTM 2012 – Parcela Cadastral. ........................................ 83
Figura 40 : Diagrama de Entidade-Relacionamento de acordo com o MGD. .......................... 85
Figura 41 : Processo de negócio, assunto Parcela. ................................................................... 86
Figura 42 : Transformação do processo de ETL para tabelas Dimensões. ............................... 87
Figura 43 : Transformação do processo de ETL para tabela Fato. ........................................... 87
Figura 44 : Schema Workbench apresentando os cubos. .......................................................... 87
Figura 45 : Schema Workbench com componentes do cubo Parcela. ...................................... 88
Figura 46 : Interface do jPivot com o cubo Parcela. ................................................................ 88
Figura 47 : Metadata Editor com o metamodelo da Fato Parcela. ........................................... 89