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QGIS e conflitos com DLLs Qt

Este curto artigo serve como memória para mim e pode ser que seja útil a quem também tenha o mesmo problema…

Como uso o Cartão do Cidadão tenho instalado o software respectivo. Este coloca na pasta \windows\system32 algumas DLLs de Qt que necessita. Inicialmente pensei que seria um bocado desleixado dos autores colocarem aqui e não na pasta do programa, mas hoje penso que será uma necessidade para permitir que o Internet Explorer possa usar a autenticação do CC em sites como os de contratação pública.

O problema é que o QGIS usa também o Qt (pacote de programação de interfaces gráficas), e instala de forma bem comportada, as DLLs que precisa na sua própria pasta. Sucede que o Windows carrega primeiro as DLLs que encontra na pasta system32

Como o Windows encontra as mesmas DLL’s na pasta system32 carrega estas, que são de uma versão mais antiga, em vez das que são incluídas no QGIS. O resultado é um erro críptico de “entry point not found”…



QGIS: Missing Entry Point

QGIS: Missing Entry Point

A solução que tinha encontrado inicialmente era simples: retirava as DLL’s do CC da pasta system32 sempre que usava o QGIS. E voltava a colocá-las lá quando queria usar o CC… very boring…

Mas há outra solução. O Windows obedece a uma ordem de pesquisa de DLL’s e sucede que a pasta onde se encontra o executável é procurada antes da system32. Assim, no caso do QGIS 1.7  basta copiarmos as DLL’s do Qt da pasta C:\OSGeo4W\bin para a pasta C:\OSGeo4W\apps\qgis\bin. E fica resolvido para todo o sempre, amen.

Usa a Comunidade, Luke

Nota: Este artigo foi publicado originalmente no último iGov DOC, sobre SIG na Administração Pública, páginas 21-23. Resisti à tentação de fazer alterações que agora me parecem óbvias, e apenas corrigi algumas gralhas. (Aqui no blog fica pesquisável na web…)

SIG Open Source? Sim, obrigado.

Como gestor de um Sistema de Informação Geográfica (SIG) tenho especial interesse em analisar a decisão de usar um dado produto num projecto. E em especial quando esse produto pode ser de Código Aberto (CA) quais são as implicações associadas a essa escolha? Além das minhas próprias escolhas, observo com interesse as escolhas de colegas em situações semelhantes, as suas dúvidas e receios. Em geral, a escolha de produtos CA carregam um receio que não surge na escolha de produtos de Código Fechado (CF). É sobre esta questão que espero contribuir construtivamente neste artigo.
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OSM: quem anda aqui?

A cidade de Beja há um ano atrás não tinha quase presença no OpenStreetMap. Hoje deve ser uma das cidades mais completas… (é verdade que também é das mais pequenas, mas isso agora não interessa nada!)

Separador OSM

Só uma nota rápida para quem não conhece, e fico sempre surpreendido com a quantidade de pessoas que me vão dizendo que não conhecem, o OSM é um projecto internacional, comunitário, de levantamento de dados cartográficos por hobbyistas (chamados pomposamente de voluntários). E tem sido um fenómeno enorme de popularidade, e vale muito a pena investigar. Até porque a sua qualidade é tal que é usado em vários produtos para navegação pessoal. Um dos últimos convertidos é a MapQuest - faça uma visita se quiser ficar impressionado. O OSM começou por levantar a rede rodoviária, e abrange hoje uma série de outras categorias de dados, especialmente pontos de interesse. Mas fiquemos por aqui sobre o projecto OSM em si.
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MetaCarta comprada pela Nokia

Uma curta nota sobre esta notícia (mais info aqui e aqui).

Para quem não sabe, a MetaCarta é uma empresa privada nos EUA, que se especializou em software para a localização geográfica de conteúdos, dirigido especialmente ao mercado de agências noticiosas/jornais. Mas é também a empresa onde se originaram alguns produtos notáveis Open Source na área SIG, sendo o mais difundido o OpenLayers, inicialmente desenvolvido por Christopher Schmidt, para além do FeatureServer, do TileCache, e ainda o WPServer (servidor WPS da OGC). Christopher é/tem sido extremamente activo no suporte às comunidades em redor destes produtos, e foi nomeado “membro gestor” (board member) da OSGeo, a fundação internacional para o desenvolvimento colaborativo de software Open Source na área SIG.

Para além das reflexões sobre os objectivos na base desta decisão, parece-me que poderá haver implicações nos produtos desenvolvidos pelo Christopher Schmidt. Teremos de aguardar para ver o que sucederá. Mas, para já a reacção do Christopher parece entusiástica – MetaCarta Acquired by Nokia. Na verdade, sendo Open Source, a liberdade dos produtos não está em causa. O que falta saber é se o Christopher continuará a poder oferecer-nos o seu entusiasmo fantástico. Esperemos que sim!

MDT 30m para Portugal

Update: adicionei um comentário (1/6/2010) sobre a qualidade deste MDT, avaliada pelo Prof. José Alberto Gonçalves.

Em Junho do ano passado (2009), falei neste artigo sobre o modelo digital do terreno global disponibilizado online e gratuitamente pelos EUA e Japão. Na altura terminei o texto com a esperança de que algum voluntário se oferecesse para obter os dados para Portugal, os processar e disponibilizar à comunidade. Hoje, conheço apenas a iniciativa da ESRI Portugal, que fez estes passos e disponibilizou o MDT aos seus utilizadores através do ArcGIS Online, permitindo o download dos dados já processados ou a sua utilização no ArcGIS de forma remota. O acesso remoto inclui até acesso via WMS, permitindo assim o acesso por utilizadores de outro software (não-ESRI). O endereço WMS pode ser consultado na lista de servidores nacionais WMS do grupo OSGeo-PT. Basta fazer copy/paste para um programa como o QGIS ou o gvSIG para utilizar este MDT. Mais informação sobre o serviço e todas as formas de lhe aceder pode ser consultada no ArcGIS Online.

Mas para os utilizadores que preferem fazer o download dos dados, a solução da ESRI não é tão universal, já que o formato dos dados permite apenas a sua utilização em ArcGIS – isto porque o mdt é disponibilizado numa File Geodatabase.

Assim, pensei em fazer esse pequeno trabalho, e peguei no mdt que tinha tratado na altura, e coloquei-o online. Os passos que fiz foram estes:

  • converti o mdt para o formato mais universal possível – GeoTIFF;
  • reprojectei os dados para o sistema de coordenadas também mais usado – Hayford-Gauss Datum 73;
  • comprimi o resultado num arquivo 7zip;
  • coloquei numa partilha pública no SkyDrive (serviço da Microsoft que oferece 25GB gratuitos).

Pode assim obter o mdt de 30m para Portugal acedendo a esta página e clicando na opção “Transferir”.

Algumas Notas

A reprojecção foi aplicada aos dados originais usando os parâmetros do IGP para a transformação Bursa-Wolf de WGS84 para DT73.

O ficheiro GeoTIFF foi criado usando o GDAL, e foi criado sem compressão (343MB), para depois conseguir atingir uma compressão elevada usando o 7zip. Só assim consegui um arquivo com menos de 50MB, o máximo permitido pelo SkyDrive para um só ficheiro.

Para descomprimir o arquivo 7z é preciso usar o programa 7zip que podemos obter no site www.7zip.org. Update: é necessário o 7zip 91.0 Beta para descomprimir!

O valor que representa ausência de dados no GeoTIFF é 32767. Pode ser confirmado usando o seguinte comando do GDAL:
gdalinfo –nogcp –nomd –norat –noct mdt_aster_pt_D73_GeoTIFF.tif
Depois de obter o GeoTIFF de 343MB, podemos convertê-lo para um GeoTIFF comprimido de 54MB, o que permite poupar algum espaço em disco. O comando para esta conversão é o seguinte:
gdal_translate -of GTIFF -co COMPRESS=LZW -co PREDICTOR=2 -co TFW=YES mdt_aster_pt_D73.tif mdt_aster_pt_D73_lzw.tif

Licença ASTER

A licença destes dados pode ser consultada aqui:
Open Access. Data from ASTER GDEM
https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/about/news_archive/wednesday_october_07_2009

Uma vez que os dados foram reprojectados, podem ser distribuídos.

Mais informação sobre o MDT ASTER:
http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/

Utilizar no QGIS

Ao usar este mdt no QGIS, foi apenas necessário ajustar as propriedades da simbologia:

  • Load min/Max values  from band: usar a opção Estimate, e clicar no botão Load;
  • Contrast enhancement: Current com opção Stretch to MinMax.

Também é essencial criar pirâmides para que a visualização seja rápida e eficaz, dado o tamanho do ficheiro (isto pode ser feito acedendo às propriedades do tema no QGIS 1.4.0).

O aspecto visual depois de aplicadas estas opções foi o seguinte:

image

Nota: a memória ocupada pelo QGIS sobe até 500-800MB ao abrir o ficheiro, para depois estabilizar em valores mais razoáveis de 50-90MB.

Com a resolução de 30m, o QGIS indica a escala 1:140.000 como sendo a “best scale”, mas parece-me perfeitamente aceitável até à escala 1:50.000.

Para usar como carta hipsométrica, podemos ainda criar uma rampa de cores no QGIS. Recriei a rampa de elevação do GRASS, com os seguintes passos:

  • nas propriedades do tema, na simbologia, seleccionar a opção “Colormap”;
  • na categoria “Colormap”, escolher 6 entradas e clicar em Classify;
  • na opção “Color interpolation” escolher a opçãoo “Linear”;
  • inserir as cores da rampa do GRASS em cada classe;
  • clicar em OK e ver os resultados.

Adaptei um pouco as cores ao meu gosto, e também os intervalos de altitude definidos pelo QGIS (apenas oferece o método de intervalos iguais, o que não é o mais apropriado para este fim). O resultado final foi este:

image

image

Nota Final

O facto de ter o MDT como ficheiro local permite operações que o acesso via WMS não suporta, como análises topográficas, alteração da simbologia, extracção de áreas de interesse, etc.

O QGIS mais uma vez revela-se como uma ferramenta que impressiona pela abrangência da sua funcionalidade. Notamos ainda alguns pontos a melhorar (como a ausência de rampas de cores para ficheiros raster), mas conseguimos já suprir essas ausências com trabalho manual e um pouco de imaginação. Excelente.

Aliás, vários comandos GDAL que usei podem agora ser realizados com o QGIS graças ao novo plugin GDAL Tools, desenvolvido pela Faunalia. Começo a ter aquele sentimento familiar de ser um dinossauro…

Para terminar, se alguém detectar problemas com este ficheiro, por favor informe-me, por email ou deixando aqui um comentário.

Até à próxima…

PostgreSQL e ESRI – Parte 1

A atracção do software Open Source é também sentida pelos utilizadores ESRI. Numa discussão na web li uma vez alguém descrever um utilizador de ArcGIS da seguinte maneira: “a única forma de retirar o ArcGIS das mãos de um utilizador é arrancá-lo das suas mãos mortas e frias”… a crer nisto, no lado de aplicações SIG desktop não será fácil substituir o ArcGIS por qualquer outra alternativa.

Será no entanto mais fácil explorar alternativas para os componentes que se encaixam na área dos servidores SIG, ou seja, bases de dados espaciais e servidores webGIS. Um dos produtos Open Source que tem recebido muita atenção na comunidade ESRI é o par PostgreSQL+PostGIS, que recentemente foi incluída na lista de bases de dados suportadas pela ESRI.

A partir da versão 9.3 a ESRI incluiu a possibilidade de utilizar, com toda a sua família de software ArcGIS, a base de dados PostgreSQL e o seu módulo geoespacial PostGIS, ambos Open Source. Esta possibilidade é muito atraente por vários motivos, sendo para mim os mais importantes:

  • PostgreSQL e PostGIS são produtos de grande qualidade, grande difusão, com utilizadores de referência credíveis, existindo uma comunidade muito activa ao seu redor;
  • São Open Source e gratuitos;
  • Oferecem funções de manipulação e análise geográfica de dados vectoriais através de SQL, ombreando com os melhores produtos existentes, open source ou comerciais;
  • Seguem os standards da indústria para SQL espacial (da OGC, e neste momento está em fase de implementar o standard da ISO), o que é obviamente uma abordagem irrepreensível e de enorme importância;
  • Quase a totalidade das aplicações SIG Open Source são compatíveis com esta bd;
  • O facto da ESRI incluir esta base de dados no grupo de sistemas suportados “oficialmente”, oferece uma segurança aos departamentos de TI que pode ser um factor decisivo na adopção ou não do PostgreSQL na empresa (e eu sei que este ponto gera polémica na comunidade de utilizadores e apoiantes, mas é um facto que existe esta barreira).

Porquê mudar?

Uma plataforma SIG muito comum, e aquela com que mais trabalho, é baseada em Oracle e ArcSDE, onde vários utilizadores de ArcGIS visualizam e editam a informação aí residente, havendo também servidores webGIS e aplicações que utilizam a informação residente em Oracle/ArcSDE. Neste artigo vou frequentemente referir esta arquitectura como ponto de comparação.

Quando já existe, trocar de base de dados não é tarefa fácil, consoante o volume e complexidade da informação existente, da dependência das aplicações desenvolvidas, e das novas competências que será necessário adquirir. Mas, há um  momento fulcral na vida de uma base de dados durante o qual vale tudo: a migração de servidor e upgrade de versão!

Nesta situação, a vantagem de migrar para PostgreSQL/PostGIS é passar a contar com um grande conjunto de aplicações SIG Open Source que podem usar a base de dados sem passar pelo ArcSDE – ou seja, podemos usar software não-ESRI e software ESRI para ler e manter a base de dados geográfica, efectivamente criando um sistema híbrido. (NOTA: uso aqui a expressão “SIG Híbrido” no sentido de integrar componentes comerciais e componentes Open Source num sistema de forma a usufruir das vantagens de cada componente, com as dificuldades inerentes, tal como Dan Dale Lutz tão bem explicou aqui.)

Note-se que esta interoperabilidade já é possível em alguma medida, especialmente com Oracle, desde que os dados sejam armazenados em Oracle Spatial ou Locator (sempre incluído em todas as versões Oracle). Só que neste caso existem muito menos aplicações SIG que lêem este tipo de dados, algumas Open Source. Mas em geral, as opções Open Source têm uma compatibilidade pouco fiável e de instalação nem sempre fácil. Por outro lado, tenho encontrado sistematicamente um desempenho muito inferior ao usar ArcGIS com dados Oracle Spatial quando comparado com o modo tradicional do ArcSDE armazenar dados em Oracle (denominado SDEBINARY). Mais sobre estas opções adiante…

Um sistema híbrido porquê?

O cenário de adoptar o PostgreSQL num SIG baseado em ESRI (ou Autodesk) implica que se pode manter todo o restante ecossistema SIG – ferramentas desktop, servidores webGIS, e aplicações desenvolvidas, bem como o nível de produtividade actual da equipa de edição/análise (que tipicamente é atingido após anos de experiência da equipa técnica com estas ferramentas). E ainda se abrem as portas para alargar o ecossistema a ferramentas  Open Source e de outros vendedores.

No caso da ESRI, todo o seu software comunica com o ArcSDE para chegar aos dados, e não directamente com a base de dados. Por isso a troca por outra bd não tem qualquer impacto sobre a restante plataforma SIG. E isto é uma vantagem. Claro que a desvantagem é o preço do ArcSDE…

No caso em que o ArcSDE já existe, podemos alegremente ignorar este custo (embora o custo de manutenção anual continue a existir)!! Em situações onde não exista ArcSDE deve-se incluir o seu custo de aquisição na análise das alternativas disponíveis.

A vantagem do SQL espacial

Um dos grandes trunfos de usar uma bd que, como o PostgreSQL+PostGIS, oferece funções de manipulação e análise espacial por SQL é podermos usar comandos na própria bd que vão efectuar as análises que estamos habituados a fazer apenas com as nossas ferramentas SIG desktop favoritas.  (Aliás, para ser exacto, o ArcSDE desde a v9.3 adiciona sempre o seu próprio dialecto de SQL espacial à bd onde é instalado, que pode ser usado como alternativa ao SQL nativo da bd. Isto também se aplica ao PostgreSQL. O administrador da bd é que decide se usa o dialecto da ESRI ou o dialecto nativo da bd.)

Por exemplo, com SQL espacial é possível seleccionar as classes de solo intersectadas pelo novo traçado do IP2, recorrendo apenas ao PostgreSQL, e sem usar ArcView. E como a máquina onde se instalam bases de dados é tipicamente muito mais potente que o nosso posto de trabalho, a velocidade de processamento destas análises será também superior. Já para não falar de evitar a transmissão de dados na rede entre a bd e o posto de trabalho. Apenas os resultados são transmitidos à aplicação SIG para visualização.

Então porque é que não estamos todos a usar SQL espacial para fazer análise geográfica?

Porque ainda é preciso que o utilizador saiba escrever estes comandos SQL! E isto não é uma tarefa trivial. Notem que escrevi “ainda é preciso saber…” sendo a palavra chave “ainda“. Isto porque hoje todas as bases de dados comerciais têm suporte a SQL espacial – Oracle, SQL Server, DB2, Informix – umas há mais tempo que outras, umas com SQL mais padronizado que outras, mas a funcionalidade está lá. O que falta são as aplicações que sabem executar essa análise nessas bd’s, facilitando a vida ao utilizador com botões e menus amigáveis, e dispensando assim o conhecimento de SQL espacial!

Por exemplo, quando o ArcView calcula um buffer não utiliza as capacidades da bd de cálculo de buffers, mesmo que elas existam. Apenas lê os dados armazenados na bd, e usa o nosso posto de trabalho para fazer o cálculo. E a esmagadora maioria das aplicações SIG actuais fazem o mesmo, quer comerciais quer Open Source.

Mas parece-me inevitável que ao longo dos próximos anos assistamos à mudança deste paradigma. Até porque desde que a Microsoft incluiu SQL espacial no SQL Server 2008 há toda uma nova geração de programadores que “acordou” para as capacidades do SQL espacial.

Quando uma aplicação SIG com peso no mercado conseguir fazer uma análise 10x mais rapidamente que os seus concorrentes (porque recorre às capacidades do servidor de base de dados) o que acham que vai acontecer?

Opções para utilizadores ESRI

Então que opções existem para os utilizadores ESRI que querem utilizar PostgreSQL+PostGIS?

ArcSDE

A opção standard do ponto de vista da ESRI é, claro, instalar o ArcSDE. Na versão 9.3 existe um setup de instalação que até instala o PostgreSQL e o PostGIS de uma forma muito automatizada. Pode-se encontrar alguns tutoriais de instalação, como este do Adriano Hantequeste: ArcSDE [Passo 1] Instalando o PostgreSQL. Há que ter atenção, no entanto, aos passos opcionais de instalar o PostGIS manualmente, para podermos no fim optar pelas suas capacidades nativas. (No manual de instalação do ArcSDE está tudo bem explicado.)

Mas há mais para além da instalação do ArcSDE. Podemos configurar a forma como o ArcSDE armazena os dados vectoriais no PostGIS. Existem 2 opções:

  • formato proprietário ESRI (ST_GEOMETRY)
  • formato nativo PostGIS (PG_GEOMETRY)

Estas opções definem o formato como as geometrias dos nossos vectores são armazenados na bd. Para o utilizador de ArcGIS é invisível se optamos por uma ou outra, mas há consequências importantes.

O formato ESRI guarda as geometrias no PostgreSQL de forma a que apenas se podem ler ou alterar usando software compatível (leia-se ESRI). Ou seja, o Quantum GIS para ler estes dados terá de usar um plugin ArcSDE (para ser exacto, o plugin é instalado no OGR que por sua vez é usado através do QGIS).

Por sua vez, o formato PostGIS guarda as geometrias usando as capacidades do PostGIS, e isso significa que todo o software compatível com PostGIS as pode ler e alterar. Ou seja, podemos carregar dados na bd usando o ArcCatalog (que passa pelo ArcSDE), e depois usar o QGIS para ler esses dados, sem passar pelo ArcSDE e sem plugins. Confuso? Espero que não… em última análise, esta opção permite ter na empresa aplicações gratuitas como o QGIS a usufruirem da bd central, a fazer impressões, análises, confrontações, etc. sem duplicação de dados ou conversões desconfortáveis.

Como se configura esta opção do formato de armazenamento das geometrias?

Sem querer entrar em grandes detalhes, pode-se dizer que é muito simples. Basta executar um comando que altera uma linha na tabela de configuração do ArcSDE. O comando é o seguinte:

sdedbtune -o alter -i 5151 -k DEFAULTS -P GEOMETRY_STORAGE -v “PG_GEOMETRY” -s <server_name> -D postgis -u sde -p <ArcSDE_admin_password>

Esta opção tem outras configurações e particularidades que terão de ficar para outra oportunidade.

zigGis

zigGIS é uma extensão para ArcGIS que permite ler e escrever em PostGIS, sem usar ArcSDE. É um produto que começou como Open Source, e que evoluiu para uma solução comercial. Embora a fonte do programa esteja disponível, é exigida a compra de licenças na maioria das situações (excepto para uso pessoal e académico que continuam isentos de pagamento – ver licença aqui).

Ora o preço é de apenas US $279! por posto de trabalho. É naturalmente muito apetecível. O cenário em vista é conseguir um SIG, com base de dados geográficos e aplicação desktop de topo, apenas pelo preço de ArcView + $279.  Será que há algum truque, uma armadilha? Parece que não, a ver pelo excelente exemplo da implementação na Câmara Municipal de Albufeira, é uma opção extremamente flexível.

O papel do ArcSDE

Claro que surge a questão óbvia: então para que serve o ArcSDE? Bom, esta questão é debatida há muitos anos, bem antes de existir o zigGIS, e posso apenas manifestar a minha opinião – o ArcSDE é o pivot de dados que serve toda a plataforma ArcGIS – desde o modelo de dados, ao servidor webGIS, às aplicações desktop. Sem o ArcSDE, as várias peças do ArcGIS “descolam”, e temos de recorrer a ficheiros para partilhar informação entre as componentes do sistema. Por outro lado, o ArcSDE permite à ESRI implementar funções para além dos standards. Em geral, os standards na área SIG e SQL são desenvolvidos mais lentamente que as aplicações desenvolvidas pelos maiores fabricantes. Por exemplo, antes de existir WMS já existiam servidores webGIS. Antes de existir standard de SQL espacial, já existiam bases de dados geográficos. Com o ArcSDE a ESRI implementa um modelo de dados com funcionalidade que não está padronizada pela indústria: rasters, terrains (para LIDAR), topologia com regras de validação automática, gestão de versões, gestão de histórico, bd’s distribuídas, sincronização de bd’s… bom, não é o meu papel “defender” o ArcSDE, mas encontro valor acrescentado no produto. Para os casos que não necessitam desta integração ou destas funções, fará menos sentido a sua aquisição. Para os outros casos…

Conclusão

Já vai longo este artigo… contra todas as regras de bom comportamento em blogs :)

Nos próximos tempos penso continuar este tema com mais alguns artigos, olhando com mais detalhe para a combinação PostgreSQL+PostGIS<->ArcSDE<->ArcGIS.

Para já, é certo que podemos contar com a possibilidade de criar sistemas híbridos com software ESRI e componentes Open Source, usando o melhor dos 2 mundos. E isso é um passo de gigante  que demorou décadas a chegar ao ArcGIS, mas finalmente aí está.

Novo MDT global de 30m disponível

Há uns anos criei um mdt único de 90 m de resolução para a Península Ibérica, que uso desde então em mapas regionais. Este mdt foi criado a partir da SRTM, missão efectuada em 2000 pelo Space Shuttle Endeavour.

Agora, desde ontem 29 de Junho de 2009, foi disponibilizado um novo mdt global de 30m de resolução, criado a partir do satélite ASTER, numa colaboração entre a NASA e o governo japonês. O mdt foi criado a partir de 1,5 milhões de imagens ASTER, recorrendo à sua correlação estereográfica. Os detalhes podem ser consultados aqui: METI and NASA Release ASTER Global DEM.

Há vários locais para obter os dados. Um que experimentei é este: ASTER GDEM search system. É um sistema interactivo em que podemos seleccionar a área de interesse desenhando um polígono. Obtemos uma listagem das quadrículas que nos interessam e fazemos a sua descarga. (por alguma razão o download não correu bem…)

É-nos pedido o registo de utilizador, e que indiquemos o fim a que se destina a informação. Supostamente, obtemos uma licença de utilização limitada a esse fim… este tipo de permissão amputada  agasta-me… mais ainda numa informação distribuída gratuitamente. Têm receio que faça o quê com os dados? Enfim…

Depois de obtermos as quadrículas, o melhor será construir um mosaico num único ficheiro, e reprojectar para o sistema de coordenadas  que mais usamos – não confirmei mas julgo que o original está em WGS84. O formato também não consegui ainda confirmar, mas em tempos o ASTER produzia ficheiros no formato HDF-EOS, que é um formato algo complicado e pouco comum. Nessa altura, havia alguns programas para a conversão, incluindo os excelentes MicroDEM e 3DEM.

Ou seja, precisamos de um voluntário que obtenha os vários tiles do mdt, os junte num mosaico, e reprojecte num sistema de coordenadas comum em Portugal. E depois, se não for pedir muito, que o disponibilize à comunidade!! Alguém se apresenta?

Balanço Open Source para SIG

Já há algum tempo que tenho planeado escrever sobre a integração entre Postgresql e ArcSDE, agora que a ESRI suporta esta combinação. Mas ao começar esse artigo dei por mim a reflectir sobre a utilização que faço de ambos os mundos – open e closed source…

Sou utilizador de software ESRI há muitos anos, e sou também utilizador de software Open Source em tempo igual. Curiosamente.

Sucede que comecei a trabalhar em SIG num projecto de investigação na universidade (no Instituto Superior de Agronomia, “antigo” Dept. de Eng.ª Rural), e em simultâneo iniciei o mestrado. No projecto de investigação trabalhei com Linux, aprendendo as bases deste SO que ainda hoje me servem – na altura não havia sistemas de distribuição de pacotes de software já pré-configurados… por exemplo, o sistema de email que usava tive que o compilar… outros tempos (sou tão velho “informaticamente” que a minha mulher quer oferecer-me pelo aniversário uma tshirt do ZX Spectrum). Para a tese de mestrado usei ArcInfo numa estação de trabalho IBM com o SO AIX, uma variante de Unix desenvolvido por este fabricante. Desde aí mantive o gosto por Open Source, e continuei utilizador ESRI.

Para um utilizador ESRI, a integração com software Open Source é uma questão muito pertinente, por vários motivos – anoto aqui apenas alguns. Afinal, e não o escondo, o ArcGIS é o meu software SIG favorito, mas não faz tudo o que preciso, e nem tudo o que faz é feito da melhor forma. Nada melhor do que complementá-lo com pérolas de software gratuito. Por outro lado, existem tarefas para as quais prefiro utilizar um programa mais ligeiro, como o QGIS. E claro, para tarefas relacionadas com outro software Open Source também não é o mais indicado. Por exemplo, exportar um ficheiro .map para o MapServer a partir de um mapa devidamente simbolizado. Também a interoperabilidade e capacidade de interagir com os diversos standards OGC são limitadas no ArcGIS em alguns aspectos. Por exemplo, criar ficheiros SLD (de simbologia) para uso no GeoServer. Mas para os críticos do ArcGIS não se ficarem a rir, não conheço nenhum outro programa que crie ficheiros KML tão facilmente e com tanta funcionalidade como o ArcGIS. E o KML também é um standard OGC…

A situação com o Software Aberto na área SIG (SASIG) teve uma evolução explosiva nos últimos anos. Na minha opinião, devido em grande parte à publicidade positiva que a área recebeu da Google e a Microsoft. E hoje o panorama de software no lado do servidor e no lado do desktop é extraordinário. O software Open Source não serve só como complemento, e terá todo o mérito e capacidade em ser utilizado como peça central de um SIG. Tudo depende dos objectivos, necessidades, e processos de trabalhos escolhidos.

No servidor, temos 3 players fenomenais: MapServer, GeoServer (web), e Postgresql+PostGIS (bd).

No desktop, podemos também escolher facilmente 3 campeões da causa: gvSIG, Kosmo, e Quantum GIS – embora existam muitos mais.

Na categoria de ferramentas para conversão de dados, que tanto são usadas no lado servidor como no lado desktop, temos o incontestável par GDAL/OGR para raster e vector. Outras iniciativas mais recentes que poderão ser interessantes são o FeatureServer, o Spatial Data Integrator e o GeoKettle (ambos semelhantes ao FME).

Para o desenvolvimento de aplicações web também temos óptimos produtos: OpenLayers, pmapper, MapFish, e vários outros.

Já para desenvolver aplicações desktop o cenário é muito diferente, e não será uma tarefa fácil tentar criar uma aplicação SIG baseada em componentes Open Source. Pessoalmente, a minha opção seria sempre pela facilidade de utilização, e assim optaria pelo objecto ActiveX do MapWindow GIS, ou o extraordinário SharpMap para .NET (cujo desenvolvimento tem sido extremamente lento, para grande desencanto da comunidade… o jovem Morten foi contratado pela… (suspense)… ESRI!). Estas seriam as opções mais simpáticas, com menor exigência técnica e de tempo para criar uma aplicação SIG desktop adaptada a um objectivo específico.

Para adeptos Java existem também várias opções, embora mais complexas. As opções mais proeminentes serão a GeoTools (sem mecanismo de visualização?), GISToolkit (última versão de 2003), e OpenMap (apenas visualização). O mundo Java é para mim mais desconhecido, e agradeço contribuições de quem tenha mais prática com esta tecnologia para esclarecer a situação actual face a componentes SIG.

A área continua a evoluir e é difícil manter uma noção actualizada do que vai acontecendo nos vários domínios. Têm vindo a ser publicados artigos com o diagnóstico da “situação actual”:

Faltará talvez uma página web fixa onde se possam actualizar os vários produtos, talvez num wiki? Para nós lusófonos, seria excelente manter uma página destas no wiki do OSGeo PT. Há voluntários???

Criar KML de Pontos no ArcGIS

Um amigo que também anda nestas lides geoespaciais, pediu-me ajuda para perceber a melhor forma de passar um shapefile de pontos para KML, de preferência de forma a que os pontos tivessem “balões” de informação e com símbolos minimamente aceitáveis.

O shapefile contém pontos com alguns atributos em português, como Nome, Categoria, e outros. O aspecto inicial no ArcMap é este:

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E o objectivo é chegarmos ao Google Earth com este aspecto:

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Filtrar os dados

Como apenas alguns pontos interessam passar ao KML, vamos definir uma expressão de pesquisa. Nas propriedades do layer, no separador “Definition Query” construimos a query. Neste exemplo, queremos apenas os pontos cuja Categoria é igual a “Hotelaria”.

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Ficamos assim com menos pontos a converter. É claro que este passo é opcional…

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Sistema de Coordenadas

Os dados num ficheiro KML devem estar no sistema de coordenadas WGS84, indicando as coordenadas em graus de latitude e longitude.

Em vez de projectar o nosso shapefile, vamos em vez disso configurar a Data Frame para usar o sistema de coordenadas WGS84. O ArcMap permite definir também a transformação de Datum, e com isso ao exportar dados podemos optar por usar o sistema de coordenadas original ou usar o que está activo na Data Frame. Esta abordagem tem a vantagem de reduzir o n.º de ficheiros intermédios que criamos em disco.

Assim, para definir o sistema de coordenadas, basta abrir as propriedades da Data Frame (botão direito em “Layers” na árvore de temas, e clicar na opção “Properties“), e abrir o separador “Coordinate System”.

Aqui, selecionar na parte inferior da janela a opção Predefined -> Geographic Coordinate Systems -> World -> WGS 84.

Temos ainda de selecionar a transformação de datum que queremos usar. Na parte superior da mesma janela, clicamos no botão “Transformations“, e na janela que abre selecionamos na última opção em baixo, a transformação “Datum_73_To_WGS_1984_4“. Esta transformação usa os parâmetros de nível nacional publicados pelo IGP.

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O resultado desta definição é obtermos um mapa já em coordenadas WGS84, que podemos ver no ArcMap na barra inferior onde são mostradas as coordenadas do cursor.

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Usar simbologia apropriada

Uma das coisas a que a Google nos habituou foi a vermos uma simbologia mais imaginativa, usando icones grandes e coloridos para representar pontos.

Em geral, os técnicos de SIG não usam este tipo de simbologia, mas o ArcMap inclui um conjunto de símbolos deste género que poderemos usar. Basta ligar o estilo “ArcGIS_Explorer” para vermos as opções disponíveis. Para vermos estes símbolos basta clicar no botão “More Symbols” no editor de simbologia dos pontos:

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E assim podemos escolher um símbolo mais ajustado à utilização em Google Earth. O ArcGIS ao converter o layer para KML vai criar um pequeno ficheiro png que incluirá no nosso KML, e que será usado pelo Google Earth.

Para exemplificar escolhi o simbolo de uma cama de hotel e o aspecto do mapa ficou assim:

image image

Incluir atributos

O KML é uma linguagem muito flexível, permitindo associar informação descritiva aos elementos vectoriais. O ArcGIS facilita o processo de passar atributos para o KML, automatizando o processo. Claro que o processo automático tem limitações, mas para quem não quer ou não sabe editar KML manualmente, este automatismo é muito útil, e pode dar bons resultados.

Vários elementos passam do ArcMap para o KML automaticamente:

  1. O nome do layer passa como nome da pasta que contém os pontos
  2. A descrição do layer no ArcMap (nas propriedades, separador “General“), passa para o “Snippet” que descreve o layer no Google Earth
  3. As Labels do ArcMap são usadas para dar um nome a cada vector no Google Earth, e a própria label vai surgir na imagem no Google Earth
  4. Se no ArcMap definirmos as propriedades de “HTML Popup“, o Google Earth vai mostrar essa informação quando clicarmos sobre um ponto
  5. Se houver uma legenda no Layout do ArcMap, será passada ao KML e mostrada no Google Earth como uma imagem sobreposta à imagem do terreno (“screen overlay“), podendo no processo de exportação escolher o canto no ecrã onde surgirá

A ferramenta HTML Popup é uma variante da ferramenta de Identify, mas que mostra os atributos do vector clicado numa janela HTML que podemos configurar. Na sua forma pré-definida os campos são mostrados de acordo com as definições do separador “Fields“. Por exemplo, podemos esconder campos, e alterar a “Caption” para mostrar nomes de campos em português ou mais perceptíveis para o utilizador.

Portanto, para começar temos de definir as propriedades do HTML Popup do nosso layer de pontos no ArcMap. Para isso, nas propriedades do layer, separador “HTML Popup“, basta ligar a opção de usar a ferramenta de HTML Popup, e ao clicar no botão Verify podemos ver como ficará a janela de popup.

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Podemos ainda melhorar o aspecto da janela se mudarmos as “Captions” dos campos e escondermos os campos que não nos interessa mostrar (usando o separador “Fields“). O aspecto final ficaria assim:

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Rótulos ou Labels

Se definirmos labels no nosso layer de pontos, estes textos serão usados como o nome de cada ponto no KML final, e serão também visíveis no mapa junto a cada ponto. Portanto será uma questão de se querer ou não ligar as labels do layer e escolher o campo, a fonte, tamanho, cor, efeitos, etc. Mais importante será definir a escala a partir da qual os textos são mostrados, e que será respeitada pelo Google Earth. Se tiver muitos pontos aglutinados esta opção é praticamente obrigatória.

Executar a ferramenta “Layer To KML

Esta ferramenta encontra-se na Toolbox de Conversão, toolset “To KML“:

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Uma vez que queremos exportar a nossa informação como pontos e não como uma imagem, a questão mais importante nesta ferramenta é *não* ligar a opção de “Return single composite image“. Na caixa de “Output File” temos de indicar o caminho para o ficheiro a criar que deve ter obrigatoriamente a extensão KMZ (o ArcMap irá criar uma pequena imagem .png para mostrar o nosso símbolo no Google Earth que será incluída no ficheiro KMZ). Por fim, é obrigatório indicar a escala máxima de visualização. Ou seja, só a partir desta escala é que a informação será mostrada pelo Google Earth.

Resultado Final

E é tudo. Basta agora que no Google Earth usemos a opção File->Open para abrir o nosso ficheiro KMZ e ver o resultado final.

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Existem ainda alguns melhoramentos que poderemos fazer: alterar o nome do layer no ArcMap irá alterar o nome do layer no Google Earth. Podemos também criar um ficheiro xsl para criar uma visualização alternativa com melhor estilo e até incluir imagens nas nossas janelas de popup (O ArcGIS inclui alguns exemplos na «directoria de instalação\ArcGIS\Styles» que podemos usar como base).

Existem muitas ferramentas de criação de KML a partir do ArcGIS que começaram a aparecer já há alguns anos, quando o ArcGIS não oferecia qualquer possibilidade de conversão. Com o tempo, a ESRI foi incluindo mais capacidades de conversão. Hoje, já na versão 9.3, fiquei impressionado com as capacidades nativas do ArcGIS – conseguimos obter um KML já com alguma sofisticação, e usando um processo de conversão bastante simples recorrendo a ferramentas e definições familiares a qualquer utilizador de ArcGIS.