Dando continuidade às sugestões de vídeos que tratam sobre software livre, indico que assistam ao vídeo InProprietário – O Mundo do Software Livre. Os outros vídeos recomendados por este blog foi a entrevista com John Maddog Hall ao programa Roda Viva da TV Cultura e o documentário Revolution OS.

O documentário aqui sugerido é um trabalho de conclusão do curso nacional e traz entrevistas com Sergio Amadeu e Richard Stallman. Para falar a verdade é o primeiro filme nacional sobre software livre que assisti e o achei muito didático. Sendo portanto, acessível a todos.

O filme tem duração de 32 minutos e está disponível no link abaixo.

http://www.4shared.com/video/JW9VW7SZ/Software_Livre_-_InProprietrio.htm

Espero que seja uma boa fonte de informação e entretenimento.

Até a próxima.

O artigo de hoje trata sobre Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN) ou mais conhecida por NDVI usando imagens do satélite Landsat 5.

O NDVI é a razão normalizada entre as bandas do infravermelho próximo e vermelho e se expressa através da seguinte fórmula:

Onde:

Banda 4 corresponde ao Infravermelho Próximo (0,760 – 0,900 μm)

Banda 3 corresponde ao Vermelho (0,630 – 0,690 μm)

O resultado será dado em valores entre -1 e +1. Quanto mais próximo de +1 maior a presença de vegetação.

As aplicações desta técnica são muito variadas, destaque para cálculo de volume de fitomassa, cobertura foliar, produtividade, atividade fotossintética, porcentagem de cobertura verde, entre outros (Elvidge e Chen, 1995)

Após esta breve introdução, siga o tutorial abaixo.

IMPORTANDO AS BANDAS

1. Abra as imagens indo no menu Modules > File > GDAL/OGR > GDAL: Import Raster.

2. Clique em Files e depois clique em [...] para selecionar as imagens e clique em Okay.

Veja a diferenças entre as bandas.

CRIANDO O NDVI

1. Para abrir o Grid Calculator clique no menu Modules > Grid > Calculus > Grid Calculator.

2. Em Grid system, selecione o dataset correspondente às duas bandas importadas.

3. Depois, em Grids, clique em [...] para selecionar as bandas.

4. Selecione os rasters e clique em >> para confirmar.

5. Ponha o raster correspondente ao infravermelho próximo (Banda 4) acima do raster correspondendo ao vermelho (Banda 3) usando os botões Up/Down e depois clique em Okay.

6. De volta ao Grid Calculator, a fórmula já deverá estar escrita no campo Formula, caso contrário digite:

(a-b)/(a+b)

7. No campo Name, digite NDVI ou qualquer outro nome de sua preferência.

8. No campo Take Formula, desmarque a caixa de seleção e clique em Okay.

9. Aguarde o final do processamento e clique duas vezes sobre o NDVI recém criado.

10. Na caixa de diálogo que abrir, selecione New e clique em OK.

VISUALIZANDO O NDVI

Quando o novo Map Window abrir com o NDVI, deve aparecer como na imagem abaixo. Não se preocupe pois, é preciso mais um passo para visualizar o seu NDVI.

1. Na barra Graduated Color, clique em Color e depois em [...]

2. Na janela de diálogo [CAP] Colors clique no ícone Presets.

3. Selecione greyscale e clique em OK para voltar à janela de diálogo CAP.

De acordo com o que foi selecionado no item anterior, a escala de cinza padrão atribuirá aos menores valores os tons mais escuro e para os maiores valores os tons de cinza mais claros. O resultado disto é que a vegetação receberá uma tonalidade mais clara, portanto, menos visual.

4. Para reverter isso e tornar avisualização mais compreensível, clique no ícone Invert e no botão Okay.

Assim, os maiores valores recebem os tons mais escuros e os menores valores os tons mais claros.

5. Ainda na barra de Graduated Color, no campo Values, digite -1 para Minimum e 1 para Maximum. Tecle Enter e depois clique em Apply.

No final, tem-se o NDVI pronto para uso.

Detalhe do fragmento de mata atlântica e seu entorno.

Espero que este artigo tenha correspondido às suas expectativas.

Até a próxima.

ELVIDGE, C. D.; CHEN, Z. Comparison of broad-band and narrow-band red and near-infrared vegetation indices. Remote Sensing of Environment, v. 54, n.1, p. 38-48, 1995.

Ultimamente tenho me dedicado em aprender o SAGA GIS e tenho percebido que ele é um excelente software, principalmente quando se trabalha com dados matriciais (raster).

Então, juntei artigos, em língua portuguesa, que mostram alguns dos procedimentos que este programa é capaz de fazer.

Se você conhece algum outro artigo ou blog que trate do SAGA GIS, por favor nos informe deixando um comentário.

Transformando linhas da tabela em shapefile – SAGA-GIS

Unir polígonos no SAGA-GIS

Iluminação de superfícies com SAGA-GIS

Adicionar o R no SAGA,GRASS, QGIS ou ILWIS

Atribuindo valores de grids para shapefile com SAGA-GIS

Como usar o Grid Calculator do SAGA-GIS

Gerando atributos do terreno no SAGA-GIS

Interpolar curvas de nível no SAGA-GIS

Primeiros Passos no SAGA GIS: Operações com Polígonos

SAGA GIS: Novidades da Versão 2.0.5

SAGA GIS: Recorte de Imagem através de um Shapefile

SAGA GIS 2.0.7 disponível para download

SAGA GIS: Composição Colorida RGB

SAGA GIS: Conversão de Tabelas para arquivo Shapefile

visualizar orientação da declividade usando o Saga GIS

Tem mas tá faltando

Ferramenta Dissolver no SAGA GIS

Exportar o layout de um mapa do SAGA GIS para KML

Instalar SAGA GIS no Ubuntu 10.04

Converter vetor em raster usando Saga GIS

Cortar um raster a partir de polígono usando Saga GIS

Mosaico de raster SRTM usando Saga GIS

MDE com Relevo Sombreado usando Saga GIS

Gerar relevo sombreado usando o Saga GIS

NDVI usando Saga GIS

CONVERTENDO O VETOR EM RASTER

1. Com o arquivo vetorial devidamente importado no SAGA GIS proceda a conversão acessando o menu Modules > Grid > Gridding > Shapes to Grid.

2. No campo >>Shapes, selecione o vetor a ser convertido e no campo Attribute, selecione o atributo que deseja converter. Clique em Okay.

Nesta caixa de diálogo são apresentadas as seguintes características do futuro raster:

Left = Longitude mínima (coordenada da margem esquerda)

Right = Longitude máxima (coordenada da margem direita)

Bottom = Latitude mínima (coordenada da margem inferior)

Top = Latitude máxima (coordenada da margem superior)

Cellsize = Resolução espacial (tamanho do pixel)

Collumns e Rows = Quantidade de colunas e linhas (modifica conforme a resolução espacial)

3. Altere apenas a resolução espacial (Cellsize) de acordo com a sua conveniência e em seguida clique Okay.

VISUALIZANDO O RASTER RECÉM CRIADO

1. Clique duas vezes sobre o dataset recém criado

2. Clique em New para visualizar o raster num novo map window e depois em OK.

O resultado deve se parecer com a imagem abaixo. Perceba os contornos pixelizados

SALVANDO O RASTER

1. Clique com o botão direito do mouse sobre a camada correspondente ao raster e clique em Save As Image…

2. Indique o local onde o arquivo deve ser guardado, depois, selecione o formato do arquivo (prefira TIF) e clique em Salvar.

3. Uma nova caixa de diálogo será aberta dando-lhe a opção de salvar um arquivo World contendo as informações do georreferenciamento e a legenda do mapa (se preferir, deixe as caixas de seleção marcadas). Clique em Okay.

No final, são criados os arquivos TIF, TFW e a legenda, conforme mostrado na imagem abaixo.

Por hoje é só e até a próxima.

A dica de hoje ensina como realizar um clip em um raster a com base num polígono shapefile. O procedimento vale para qualquer tipo de arquivo de imagem.

IMPORTANDO RASTER E VETOR

1. Abra o SAGA GIS e carrege o raster através do menu File > Grid > Load ou menu Modules > GDAL/OGR > GDAL: Import Raster.

2. Carregue o arquivo vetorial através do menu File > Shapes > Load.

REALIZANDO CLIP

1. Com os arquivos matricial e vetorial devidamento importados para o SAGA GIS faça:

Modules > Shapes > Grid > Spatial Extent > Clip Grid with Polygon

2. Quando a caixa de diálogo abrir, selecione o dataset correspondente ao raster em Grid system,

Em seguida, no campo Input selecione a camada matricial.

Logo depois no campo Polygons selecione a camada vetorial

3. Clique duas vezes sobre a camada recém cortada para visualizá-la

4. Na caixa de diálogo que aparecer, selecione New para visualizar a clipagem em um novo map window.

Pronto! Procedimento realizado com sucesso.

Por hoje é só.

IMPORTAR RASTERS SRTM

1. Inicie o SAGA GIS;

2. Vá no menu Modules > File > GDAL/OGR > GDAL: Import Raster.

Aparecerá a caixa de diálogo de importação dos rasters.

3. Selecione os rasters na caixa de diálogo, clicando em Files.  Depois clique no ícone [...] para navegar entre os arquivos.

DICA: deixe todos os arquivos numa mesma pasta para facilitar a importação.

4. Selecione os arquivos e clique em Abrir. Depois clique no botão Okay, quando retornar para a janela anterior.

5. Os  rasters importados devem ficar dispostos separadamente, como na figura abaixo.

VISUALIZANDO OS RASTER NUMA MESMA JANELA

1. Dê um duplo clique no primeiro raster

2. Ao abrir a nova caixa de diálogo, selecione o mapa correspondente ao primeiro raster que você clicou anteriormente. Clique em OK.

O resultado deve se parecer como este.

3. Repita os passos 1 e 2 para cada raster.

4. Agora, clique no ícone Zoom To Full Extent para visualizar todos os rasters num mesmo map window.

O resultado deve se parecer como o mostrado abaixo.

JUNTANDO AS PARTES

1. Para abrir o diálogo de junção das partes siga o caminho: menu Modules > Grid > Construction > Merging

2. Clique em Grids to Merge e depois clique no ícone [...]

3. Selecione todos os grids e os mova para a área de seleção. Depois, clique em Okay

4. Em Grid system, selecione [not set] e em <Target Grid também selecione [not set]. Depois clique em Okay.

5. Clique duas vezes no dataset 01. Merge Grid.

6. Na caixa de diálogo que se abrir, selecione New e dpois clique em OK para visualizar o mosaico numa nova map window.

E eis que aparecerá o produto final.

Até a próxima, pessoal.

No último post mostrei como gerar um relevo sombreado usando o SAGA GIS e já no final do artigo disse que com mais alguns cliques seria possível associar o relevo sombreado ao modelo de elevação. Pois bem, este será o assunto de hoje e você verá que o procedimento é muito fácil de ser realizado. Boa leitura e faça um bom proveito desta funcionalidade.

Para ver o processo de geração do relevo sombreado, recomendo a leitura do artigo anterior. Veja aqui.

Após a geração do relevo sombreado, clique no separador Maps pois somente aqui é possível manipular as camadas.

Mova a camada do relevo sombreado (02. Anaytical Hillshading) que se encontra no dataset homônimo para baixo da camada do MDE.

Agora, selecione a camada do MDE e na barra do lado direito, selecione Colors no campo Graduated Color.

Clique em Presets.

Na janela de diálogo Preset Selection, selecione Rainbow ou outra configuração de sua preferência. Clique em OK para confirmar a seleção.

De volta a janela anterior, é possível conferir os histogramas das cores. Clique em Okay.

No campo Transparence em Display, digite o valor 30 ou outro que desejar. Dê Enter e depois clique em Apply.

O resultado deve se parecer com este.

Então, é isso. Até a próxima dica.

Dando continuidade à série “Quebrando tabus: software livre também faz!” o amigo geoluislopes mostrou como gerar relevo sombreado usando o QGIS (veja aqui). No nosso post de hoje, o mesmo procedimento será mostrado usando o SAGA GIS. Você verá que é muito fácil de fazê-lo.

Para divulgação nas redes sociais, adotamos a hashgat #SLGeoTbFaz. Divulgue você também! Vale ressaltar que esta Série conta com o apoio dos amigos “geoblogueiros” Eliazer Kosciuk (@eliazerk), Sadeck (@sadeckgeo), Anderson Medeiros (@ClickGeo), Esdras Andrade (@geoparalinux), Luís Lopes (@geoluislopes) e José Carlos (@geojcarlos), com publicações em seus respectivos blogs. A Série também recebeu uma nota na 3a Edição da Revista FOSSGIS Brasil (@fossgis).

Carregue o raster do SRTM ou ASTER seguindo o caminho File > Grid > Load.

No separador Data do lado esquerdo da tela, clique duas vezes para visualizar o raster.

Em seguida, clique em Modules > Terrain Analysis > Lighting > Analytical Hillshading.

Agora, chegou o momento de definir o relevo sombreado.

Na janela de diálogo que abrir, no campo Grid system, selecione o dataset correspondente ao raster.

Depois, no campo Elevation, selecione o parâmetro de elevação do dataset.

Logo em seguida, no campo Analytical Hillshading, selecione [create]

Nas opções, deixe o padrão que já se encontra configurado, a não ser que você deseje realizar seu próprio setup.

Por fim, clique em Okay.

Para ver o resultado, dê um duplo clique na camada recém-criada…

…Então, clique na opção New na caixa de diálogo que abrir…

E o resultado será mostrado.

Com mais alguns cliques o resultado pode ficar assim:

Mas isto é assunto para outro post.

Então, é isso pessoal. Até a próxima.

O amigo Jorge do blog Processamento Digital publicou em sua página um tutorial de como realizar composição RGB utilizando o Adobe Photoshop. Aliás, este editor de imagens também apresenta outros recursos para se trabalhar com dados raster para SR.

Como achei a matéria muito interessante, também fiquei curioso para saber se o editor de imagens GIMP (Software Livre correspondente ao Photoshoop) também seria capaz de realizar tal proeza.

E o resultado foi positivo, embora o procedimento seja um pouco mais artesanal em relação ao Photoshop, mas isto não foi levado em consideração, apenas o resultado final.

1. Carregue as três bandas em tons de cinza no GIMP. Utilizei a composição Landsat RGB 543.

1.1. Para carregar a primeira banda, digite o atalho Ctrl + O

1.2. Para carregar as outras duas bandas digite o atalho Ctrl+Alt+O ou através do menu Arquivo > Abrir como camadas…

De modo que fique semelhante a imagem abaixo.

O passo mais importante de toda a técnica se dá agora. É quando deve-se determinar a ordem das camadas de acordo o RGB. Caso contrário, o resultado não será satisfatório.

Para este tutorial, determinei uma composição tradicional R5G4B3.

Observe no detalhe da figura acima que as camadas estão ordenadas conforme o RGB.

Assim, como as bandas se encontram no modo Grayscale (tons de cinza), é preciso que fiquem no modo RGB, prontas para receberem cores.

1.3. Então, selecione apenas a primeira camada…

1.4. …e no menu Imagem > Modo > RGB aplique o modo RGB. Ao fazer isto, as demais camadas também ficarão em modo RGB.

1.5. Selecione a primeira camada e depois clique no ícone de Criar Nova Camada.

1.6. No Tipo de preenchimento da camada, marque a opção Transparência e clique em OK.

O resultado será este.

1.7. Repita os passos 1.5 e 1.6 para as demais camadas sempre se preocupando em deixar as camadas transparentes sobre as suas respectivas bandas.

1.8. Depois, na caixa de ferramentas do GIMP, clique nos quadros de cores para abrir o diálogo de configuração de cores.

1.9. Defina as cores para as camadas transparentes, respectivamente às suas bandas.

Então digite os valores correspondentes ao RGB:

Vermelho (R) = 255 – 0 – 0

Verde (G) = 0 – 255 – 0

Azul (B) = 0 – 0 – 255

Lembre-se de aplicar as cores para cada camada transparente.

1.10. De volta à caixa de ferramentas do GIMP, clique no ícone de Preenchimento e depois sobre a camada transparente correspondente à cor configurada.

Os procedimentos devem ser feitos para as camadas Vermelho, Verde e Azul.

O resultado deve ser parecido como a imagem abaixo.

1.11. Agora, selecione a camada colorida Vermelha na jenela de diálogo das camadas, no campo Modo, selecione a opção Sobrepor.

Repita o procedimento para as camadas Verde e Azul.

1.12. Agora, clique com o botão direito do mouse sobre a camada vermelha e clique em Combinar abaixo. Este processo combinará a camada vermelha a sua banda correspondente.

Repita o procedimento para as camadas Verde e Azul até ficar como a figura abaixo.

Para que haja o efeito desejado, ou seja, a composição colorida, siga os dois últimos passos.

1.13. Tal qual o item 1.11, selecione a camada correspondente a banda Vermelha na jenela de diálogo das camadas, no campo Modo e ao invés de selecionar a opção Sobrepor, selecione a opção Esconder.

Atenção: Repita o procedimento apenas para a camada correspondente a banda Verde. Não é necessário aplicar à banda azul.

1.14. Por fim, selecione a primera camada combinando-a com as demais através do menu Imagem > Achatar Imagem.

No final o resultado foi este. Basta apenas salvar o arquivo como no formato TIF, para preservar os originais utilizados no processo de composição.

Ao salvar o arquivo, o mesmo perderá as informações espaciais contidas no GeoTif original.

Embora o processo seja um pouco trabalhoso, com a prática ficará mais simples compor imagens de satélites usando o GIMP. Acrescento ainda que há especulações de desenvolvimento de um plugin GDAL para o GIMP. É aguardar para ver. Mas o que menos importa neste artigo é o método de se conseguir alcançar o resultado, sendo relevante apenas o produto final.

Por hoje é só. Até a próxima.

No último artigo que publiquei aqui no blog, apresentei uma lista de muitos softwares utilizados no campo das geotecnologias livres específicas para a plataforma Linux, mas ainda existe uma infinidade desses aplicativos e aplicações para outras plataformas.

Mesmo antes do artigo já fui questionado algumas vezes nos cursos e palestras que ministrei se tamanha diversidade não confunde a cabeça de quem está buscando uma alternativa aos programas proprietários e comerciais. Coincidentemente ou não, dias atrás participei de uma discussão sobre o livro “O paradoxo da escolha: quando mais é menos” do psicólogo americano Barry Schwartz.

O cerne do livro argumenta que que o excesso de opções é ruim, tornando a pessoa infeliz , inferindo negativamente no seu senso avaliativo e trazendo ainda como consequência o comprometimento da qualidade de vida, uma vez que esta deve ser a prioridade de qualquer sociedade, Estado ou sistema econômico. O autor acrescenta ainda que “quanto maiores as oportunidades de escolha, maior a sensação de perda de uma oportunidade. Quando se escolhe uma opção, deixamos de lado muitos pontos positivos da escolha feita e ficamos pensando nos pontos positivos, que deixamos de aproveitar, das outras opções”.

Cabe ressaltar que o livro não trata especificamente de programas de computador, mas sobre como viver melhor em meio a tantas escolhas.

Trazendo esse argumento para a realidade dos SIG livres, esta visão se aplicaria? Afinal de contas existe uma grande quantidade de softwares que prometem as mesmas coisas. Não residiria aí o problema de não haver um programa suficientemente maduro que fosse páreo com os aplicativos proprietários e comerciais?

Na minha visão, não. Pois a ideia principal da criação dos softwares livres é justamente dar opções de escolha. Imagino que a falta de escolha é mais prejudicial que o excesso. Pois nem sempre a única opção atende a todos os critérios e parâmetros que uma pessoa quer/precisa.

Abaixo, seguem algumas justificativas que considero importantes sobre o assunto e que corroboram com o meu pensamento sobre os SIG open source.

1. Cada software tem a sua personalidade. Os programas de computadores foram, são e sempre serão diferentes entre si, por mais similares e semelhantes que possam parecer. Todo software sofre influência do tipo de tecnologia que servirá de base para a sua construção, ou seja, em qual linguagem será escrito; se Java, Qt ou C++ por exemplo. A diferença é o fiel da balança quando se tem de escolher.

2. Cada usuário tem a sua personalidade. A escolha por algo, e neste caso, por softwares para geomática, é baseada nos padrões de pensar, sentir e agir de cada pessoa. E estes padrões foram construídos através de um processo gradual, complexo e único a cada indivíduo. Escolhe-se o que quer tomando como referência as experiências passadas em outros aplicativos e as necessidades a serem supridas. Em outras palavras, o perfil do software já é definido previamente à escolha.

3. O modelo de desenvolvimento não é comercial, portanto, não há competição. Há respeito mútuo entre os softwares e muitas vezes partes do códigos-fontes de um programa podem ser usados em outros. Existem bons exemplos que podem ser citados, dentre eles destaque para a biblioteca GDAL utilizada no Quantum GIS, a biblioteca PROJ4 utilizada no Grass e MapServer e a extensão Sextante utilizada tanto no gvSIG quanto do Kosmo. Assim, eles se complementam ao invés de concorrerem.

4. Os softwares são Open Source. Mesmo havendo empresas, fundações ou associações por trás dos projetos dos SIG livres, as licenças convergem para os 4 princípios do SL [Liberdades: a) executar o programa, para qualquer propósito; b) estudar como o programa funciona, e adaptá-lo para as suas necessidades; c) redistribuir, cópias de modo que você possa ajudar ao seu próximo; d) modificar o programa e liberar estas modificações, de modo que toda a comunidade se beneficie]. Caso haja abandono dessas pessoas jurídicas a licença garante a continuidade dos projetos mesmo através de forks, desde que haja quem aceite o novo processo de condução. Existir uma única opção de escolha fere esses princípios e por consequência acaba também ferindo a natureza humana do livre arbítrio.

5. Em se tratando de software, é preciso, de fato, experimentar todos. Felizmente é assim. Complementarmente ao tópico 2, ter a liberdade de experimentar sem restrições de tempo e funcionalidades permite uma espécie de acareação entre os softwares. Permite ver o que melhor agrada.

Gostaria de me estender noutros argumentos mas considero esses cinco os fundamentais na arte de escolher. Prefiro omiti-los para não me tornar redundante ou não conseguir me expressar corretamente.

O certo é que a ausência de diversidade torna a tecnologia ruim, sem inovação. Basta observar o tempo em que o Arcview 3.x ficou no mercado antes de existir outras opções no mercado.

A falta de opções escraviza os hábitos e habilidades do cidadão, deixando-o numa estreiteza mental com sérias consequências de aceitação ao novo, ao diferente, ao moderno.

Ao contrário do que o Dr. Barry Schwartz profere em seu livro, o senso avaliativo da pessoa que se depara com múltiplas escolhas é estimulado, pois saberá com certeza onde se encontram os pontos positivos de cada opção e que pode aproveitá-los quando bem entender.

Afinal, existem vários canais onde pode-se garimpar informações a respeito das mais variadas opções no mercado das geotecnologias. Poderia citar sites, blogs e comunidades mas prefiro mencionar a iniciativa Software Livre Também Faz (#SLGeoTbFaz) como sendo uma ferramenta justa de análise das opções de escolha do software a ser usado.

Concluo dizendo: Diversidade de SIG: Menos é menos!

E você, o que pensa sobre? Expresse-se deixando um comentário! Até a próxima.