4. Dado de Atributo Vetorial

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Objetivos:

Neste tópico iremos descrever como dados de atributos são associados a feições vetoriais e podem ser utilizados para simbolizar dados.

Palavras chave:

Atributo, base de dados, campo, dado, vetor, simbologia

4.1. Visão geral

If every line on a map was the same colour, width, thickness, and had the same label, it would be very hard to make out what was going on. The map would also give us very little information. Take a look at Fig. 4.6 for example.

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Fig. 4.6 Mapas ganham vida quando diferentes cores e símbolos são usando para ajudar a informar a que tipo de feição se refere. Você pode informar diferenças entre rios, estradas e contornos usando o mapa à esquerda? Usando o mapa à direita é muito mais fácil identificar diferentes feições.

In this topic we will look at how attribute data can help us to make interesting and informative maps. In the previous topic on vector data, we briefly explained that attribute data are used to describe vector features. Take a look at the house pictures in Fig. 4.7.

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Fig. 4.7 Toda feição tem características que nós podemos descrever. Estas podem ser aparentes ou coisas que nós conhecemos a respeito da feição (por exemplo o ano de construção);

The geometry of these house features is a polygon (based on the floor plan of the house), the attributes we have recorded are roof colour, whether there is a balcony, and the year the house was built. Note that attributes don’t have to be visible things –– they can describe things we know about the feature such as the year it was built. In a GIS Application, we can represent this feature type in a houses polygon layer, and the attributes in an attribute table (see Fig. 4.8).

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Fig. 4.8 A camada casas. A feição casa tem atributos que descrevem a cor do telhado da casa e outras propriedades. A tabela de atributos (imagem abaixo) lista os atributos de área da casa mostrados sobre o mapa. Quando um feição está destacada na tabela, esta vai aparecer como um polígono amarelo no mapa.

The fact that features have attributes as well geometry in a GIS Application opens up many possibilities. For example we can use the attribute values to tell the GIS what colours and style to use when drawing features (see Fig. 4.9). The process of setting colours and drawing styles is often referred to as setting feature symbology.

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Fig. 4.9 Numa aplicação SIG, nós podemos desenhar feições diferentemente dependendo do seus atributos. À esquerda nós temos o desenho dos polígonos com a mesma cor do atributo telhado. À direita nós codificamos as cores de acordo com o se existe ou não varanda.

Dados de atributos também são úteis na crianção de rótulos de mapas. A maioria das aplicações SIG facilitam a seleção de um atributo que será usado como rótulo em cada feição.

If you have ever searched a map for a place name or a specific feature, you will know how time consuming it can be. Having attribute data can make searching for a specific feature quick and easy. In Fig. 4.10 you can see an example of an attribute search in a GIS.

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Fig. 4.10 Em um aplicativo SIG, nós podemos também procurar por feições baseadas em seus atributos. Aqui nos vemos a busca por casa com telhados negros. Resultados são mostrados em amarelo no mapa, e turquesa na tabela.

Por fim, dados de atributos podem ser muito úteis na realização de análises espaciais. Análises espaciais combinam informação espacial armazenada na geometria da feição com as informações de atributos. Isso permite-nos estudar o relacionamento entre feições. Há muitos tipos de análises espaciais que podem ser realizadas, por exemplo, nós podemos usar o SIG para descobrir quantas casas de telhado vermelho existem em uma determinada área. Se você tem feições de árvores, você pode usar o SIG para tentar identificar quais espécimes serão afetadas pelo desenvolvimento urbano. Nós podemos usar atributos de amostras d’água armazenadas ao longo do curso de um rio para entender onde a poluição este entrando na corrente. As possibilidades são infinitas! Em um tópico posterior nos vamos explorar as análises espaciais mais detalhadamente.

Antes de seguirmos no detalhamento dos dados de atributos, vamos a uma rápida recapitulação.

Features are real world things such as roads, property boundaries, electrical substation sites and so on. A feature has a geometry (which determines if it is a point, polyline or polygon) and attributes (which describe the feature). This is shown in Fig. 4.11.

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Fig. 4.11 Feições vetoriais em foco.

4.2. Atributos em detalhe

Atributos para feições vetoriais são armazenados em uma tabela. A tabela é como uma planilha. Cada coluna na tabela é chamada campo. Cada linha na tabela é chamado registro. Tabela table_house_attributes mostra um exemplo simples de como um atributo aparece numa tabela em uma SIG. Um registro em uma tabela de atributos em um SIG corresponde a uma feição. Normalmente as informações das tabelas de atributos são armazenadas em algum tipo de banco de dados. A aplicação SIG vincula este registro de atributo com a feição geométrica, então você pode encontrar registros na tabela pela seleção de feições no mapa, e encontrar feições no mapa pela seleção de registros na tabela.

Tabela de atributos

Campo 1: AnoConstrucao

Campo 2: ColorTelhado

Campo 3: Varanda

Registro 1

1998

Vermelho

Sim

Registro 2

2000

Negro

Não

Registro3

2001

Prata

Sim

Atributos da Tabela Casa: Uma tabela de atributos tem campos (colunas) e registros (em linhas).

Cada campo na tabela de atributos contém um tipo específico de dados — texto, numérico ou data. Decidir quais atributos usar para uma característica requer alguma reflexão e planejamento. Em nosso exemplo de casa anterior neste tópico, escolhemos a cor do telhado, a presença de uma varanda e o mês de construção como atributos de interesse. Poderíamos ter escolhido com a mesma facilidade outros aspectos de uma casa, como por exemplo:

  • Número de andares

  • Número de salas

  • Número de moradores

  • Tipo de habitação (bloco de apartamentos, barracas, casa de alvenaria, etc)

  • Ano de construção da casa

  • Área espacial do piso da casa

  • E assim por diante…

Com tantas opções, como poderíamos fazer boas escolhas como quais atributos nossa feição precisará? Isso geralmente limita ao que você pretende fazer com os dados. Se você quiser produzir uma mapa de código de cores mostrando casas por idade, fará sentido ter um atributo ‘Ano de construção’ como recurso. Se você tem certeza de que você nunca vai usar esse tipo de mapa, é melhor não armazenar as informações. Coleta e armazenamento de informações desnecessárias é uma má idéia por causa do custo e do tempo necessário para a investigação e capturar as informações. Muitas vezes, obtemos dados vetoriais de empresas, amigos ou do governo. Nesses casos, geralmente, não é possível solicitar atributos específicos e nós temos de nos contentar com o que temos.

4.3. Símbolo simples

Se uma feição é simbolizada sem usar os dados da tabela de atributo, ela só pode ser desenhada de uma forma simples. Por exemplo, com feições de ponto, você pode definir a cor e o marcador (círculo, quadrado, estrela etc.), mas isso é tudo. Você não pode dizer o SIG para desenhar as características com base em uma de suas propriedades na tabela de atributos. A fim de fazer isso, você precisa usar um símbolo graduado, contínuas ou valores únicos. Estes são descritos em detalhe nas secções que se seguem.

A GIS application will normally allow you to set the symbology of a layer using a dialog box such as the one shown in in Fig. 4.12. In this dialog box you can choose colours and symbol styles. Depending on the geometry type of a layer, different options may be shown. For example with point layers you can choose a marker style. With line and polygon layers there is no marker style option, but instead you can select a line style and colour such as dashed orange for gravel roads, solid orange for minor roads, and so on (as shown in Fig. 4.13). With polygon layers you also have the option of setting a fill style and color.

../../_images/single_symbol_point.png

Fig. 4.12 Quando utilizando símbolos simples, as feições são desenhadas sem utilizar um atributo que controle sua aparência. Este é o diálogo para feições de pontos.

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Fig. 4.13 Há diferentes opções quando definindo símbolos simples para polilinha e feições poligonais.

4.4. Símbolos Graduados

Às vezes feições vetoriais representam coisas com um valor numérico variante. As curvas de nível ou isolinhas são um bom exemplo disso. Cada curva normalmente tem um valor de atributo chamado “altura” que contém informações sobre qual a altura a linha representa. Anteriormente neste tópico mostramos todos as curvas de nível desenhadas com a mesma cor. Adicionar cor às curvas de nível pode nos auxiliar na interpretação do significado das curvas. Por exemplo, podemos desenhar zonas baixas com uma cor, zonas de média altitude, com um outro e áreas de alta altitude com uma terceiro.

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Fig. 4.14 O atributo altura da curva de nível pode ser usada para separar as curvas em 3 classes. Contornos entre 980 m e 1120 m podem ser desenhados em marrom, aquelas entre 1120 m e 1240 m em verde, e aquelas entre 1240 m e 1500 m em roxo.

../../_images/graduated_symbol_map.png

Fig. 4.15 Nosso mapa após configurarmos cores graduadas para as curvas de nível.

Setting colours based on discrete groups of attribute values is called Graduated Symbology in QGIS. The process is shown in Illustrations Fig. 4.14 and Fig. 4.15. Graduated symbols are most useful when you want to show clear differences between features with attribute values in different value ranges. The GIS Application will analyse the attribute data (e.g. height) and, based on the number of classes you request, create groupings for you. This process is illustrated in table_graduated.

Valores de Atributos

Classes e cores

1

Classe 1

2

Classe 1

3

Classe 1

4

Classe 2

5

Classe 2

6

Classe 2

7

Classe 3

8

Classe 3

9

Classe 3

Tabela Graduada: a cor graduada divide os intervalos de valor do atributo no número de classes que você selecionar. Cada classe é representada por uma cor diferente.

4.5. Símbolos de Cores Contínuas

Na seção anterior, em símbolos de Cores Graduadas vimos que podemos desenhar feições em grupos discretos ou classes. Às vezes é necessário desenhar as feições em um gama de cores de uma cor para outra. O aplicativo SIG usará um valor de atributo numérico a partir de uma feição (por exemplo, alturas de contorno (curvas de nível) ou os níveis de poluição em um córrego) para decidir qual cor usar. Tabela table_continuous_1 mostra como o valor de atributo é utilizado para definir um intervalo contínuo de cores.

Valores de Atributos

COres (sem classe ou agrupamento)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Tabela Contínua: A simbologia de cores contínua usa uma cor inicial (por exemplo, laranja claro mostrada aqui) e uma cor final (por exemplo, marrom escuro mostrada aqui) e cria uma série de tons entre essas cores.

Using the same contours example we used in the previous section, let’s see how a map with continuous colour symbology is defined and looks. The process starts by setting the layers properties to continuous colour using a dialog like the one shown in Fig. 4.16.

../../_images/continuous_symbol_settings.png

Fig. 4.16 Configurando simbologia de cor contínua. O atributo altura contorno é usado para determinar os valores de cor. As cores são definidas para os valores mínimos e máximos. O aplicativo SIG, então, criar um gradiente de cores para desenhar as características com base em suas alturas.

After defining the minimum and maximum colours in the colour range, the colour features are drawn in will depend on where the attribute lies in the range between minimum and maximum. For example if you have contour features with values starting at 1000 m and ending at 1400 m, the value range is 1000 to 1400. If the colour set for the minimum value is set to orange and the colour for the maximum value is black, contours with a value of close to 1400 m will be drawn close to black. On the other hand contours with a value near to 1000 m will be drawn close to orange (see Fig. 4.17).

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Fig. 4.17 Um mapa desenhado com simbologia cor contínua

4.6. Simbologia de Valores Únicos

Algumas vezes os atributos das feições não são numéricos, mas strings são usadas. ‘String’ é uma termo de computador que significa um grupo de letras, números e outros símbolos da escrita. Atributos tipo Strings são frequentemente usados para classificar coisas por nome. Podemos dizer ao Aplicativo SIG para dar a número ou a cada string distintos sua própria cor e símbolo. Feições de estradas podem ter classes diferentes (e.g. ‘rua’, ‘estrada secundária’, ‘estrada principal’ etc.), cada uma desenhada no mapa do SIG com diferentes cores ou símbolos. Isso é ilustrado na table_unique.

Valores de Atributos

Símbolo e classes de cores

Rota Arterial

Estrada principal

Estrada secundária

Estrada

Tabela Exclusiva: valores de atributo exclusivos para um tipo de feição (por exemplo, estradas) podem ter seu próprio símbolo.

Within the GIS Application we can open/choose to use Unique Value symbology for a layer. The GIS will scan through all the different string values in the attribute field and build a list of unique strings or numbers. Each unique value can then be assigned a colour and style. This is shown in Fig. 4.18.

../../_images/unique_symbol_settings.png

Fig. 4.18 Definindo simbologia de valores únicos para estradas com base no tipo de estrada.

When the GIS draws the layer, it will look at the attributes of each feature before drawing it to the screen. Based on the value in the chosen field in the attribute table, the road line will be drawn with suitable colour and line style (and fill style if its a polygon feature). This is shown in Fig. 4.19.

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Fig. 4.19 A camada vetor de estradas simbolizada através de valores únicos por tipo de estrada.

4.7. Coisas para estar ciente de

Decidir quais atributos e simbologia usar requer algum planejamento. Ante de você começar a coletar qualquer dado Geo Espacial, você deve saber quais atributos são necessários e como eles serão simbolizados. É muito difícil voltar e coletar novamente os dados se você planeja mal da primeira vez. Lembre-se que o objetivo de coletar dados dos atributos é permitir a análise a a interpretação de informações espaciais. Como você fará isso depende das questões que você está tentando responder. A simbologia é uma linguagem visual que permite ver e entender seus atributos baseados em cores e símbolos. Por causa disso, você deve pensar bastante em como simbolizar seus mapas de maneira que fiquem fáceis de entender.

4.8. O que aprendemos?

Vamos encerrar o que nós abordamos nesta planilha:

  • Feições vetoriais têm atributos

  • Atributos descrevem as propriedades das feições

  • Os atributos são armazenados em uma tabela

  • Linhas em uma tabela são chamadas de registros

  • Existe um registro por feição em camadas vetoriais

  • Colunas em tabelas são chamadas campos

  • Campos representantes propriedades da feição ex altura, cor da cobertura etc.

  • Campos podem conter informações numéricas, texto (qualquer texto) e data

  • O atributo data para uma feição poderá determinar como ela será usada para ser simbolizada

  • Cor Graduada grupos de simbologia de dados em classes discretas

  • Cores contínuas simbologia atribui cores a partir de um range de cores para as feições baseadas nos seus atributos

  • Valores únicos simbologias associadas cada valor diferente na coluna atributo escolhido com um símbolo diferente (cor e estilo)

  • Se o atributo de uma camada de vetor não for utilizad para determinar a sua simbologia, que será desenhada com um símbolo único apenas

4.9. Agora você tenta!

Aqui estão algumas idéias para você experimentar com os seus alunos:

  • Usando a tabela que você criou no último tópico, adicione uma nova coluna para o tipo de simbologia que você usaria para cada tipo de recurso e peça aos alunos que identifiquem qual tipo de simbologia eles usariam (veja table_example_symbols como um exemplo).

  • Tente identificar quais tipos de simbologia que você usaria para os seguintes tipos de feições de vetoriais:

    • os pontos mostrando nível de pH em amostras de solo amostrados em torno de sua escola

    • linhas mostrando uma rede de estradas em sua cidade

    • polígonos para casas com um atributo que mostra se ela é feita de tijolo, madeira ou ‘outro’ material.

Feições do mundo real

Tipo de Geometria

Tipo de Simbologia

O mastro da escola

Ponto

Símbolo Simples

O campo de futebol

Polígono

Símbolo Simples

As trilhas e em torno da escola

Linha

Peça aos seus alunos para contarem o número de alunos que utilizam cada trilha nas horas antes da escola e, em seguida, use símbolos graduados para mostrar a popularidade de cada trilha

Locais onde estão localizadas as torneiras

Ponto

Símbolo simples

As salas de aula

Polígono

Valores únicos baseados em série dos alunos na sala de aula

Cerca

Linha

Peça aos seus alunos avaliarem a condição da cerca em torno de sua escola, separando-a em seções e classificação de cada seção em uma escala de 1-9 com base na sua condição. Use símbolos graduados para classificar a condição do atributo.

As salas de aula

Polígono

Conte o número de alunos em cada sala de aula e use um símbolo de cor contínua para definir um range de cores de vermelho para azul.

Símbolos de exemplo de tabela: um exemplo de uma tabela que define os tipos de recurso e o tipo de simbologia que você usaria para cada um.

4.10. Algo para pensar

Se você não tiver um computador disponível, você pode usar folhas de transparência e uma folha mapa 1:50.000 para experimentar diferentes tipos de simbologia. Por exemplo, coloque uma folha de transparência sobre o mapa e utilizando diferentes canetas coloridas, desenhe em vermelho todas as linhas de contorno abaixo de 900 m (ou similar) e em verde todas as linhas iguais ou acima de 900 m. Você pode pensar em como reproduzir outros tipos de simbologia usando a mesma técnica?

4.11. Outras leituras

Website: https://en.wikipedia.org/wiki/Cartography

O Guia do Usuário QGIS também tem informações mais detalhadas sobre como trabalhar com dados de atributos e simbologia no QGIS.

4.12. Qual é o próximo?

Na seção seguinte, vamos dar uma olhada mais de perto em captura de dados. Vamos colocar as coisas que aprendemos sobre dados vetoriais e atributos em prática através da criação de novos dados.