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DPI/INPE. Geoinformação a Serviço da Cidadania: O Projeto Científico e Tecnológico da DPI. DPI : Quem Somos. O Último “Censo” - Setembro, 2004 4 6 Funcionários 3 em Licença (Não remunerada) Oracle Spatial, USA ECMWF, UK BCP, a Mobile Company at SP. 1 5 Doutores 2 4 Mestres

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Presentation Transcript

  1. DPI/INPE Geoinformação a Serviço da Cidadania: O Projeto Científico e Tecnológico da DPI

  2. DPI : Quem Somos • O Último “Censo” - Setembro, 2004 • 46 Funcionários • 3 em Licença (Não remunerada) • Oracle Spatial, USA • ECMWF, UK • BCP, a Mobile Company at SP • 15 Doutores • 24 Mestres • 05 Engenheiros _______________________________________ • 03Assistentes Administrativos

  3. DPI 2004 • Em Programas de PG Externos – Dr. e MsC. • Virginia, ENSP, Escola Nacional de Saúde Pública, Fiocruz, RJ Supervisor: Marilia Sá Carvalho – Spatial Modeling of Diseases • Laercio, Geoghraphy, SUNNY- Buffalo, USA Supervisor: David Mark, Chris Renscheler – Data Uncertainty • Eymar Lopes, Geology, UNESP- Rio Claro Supervisor: Paulina C., Dynamical Modeling of Mass Discharges at the Urban Scale

  4. DPI 2004 • Em programs de PG no INPE, USP e ITA • Julio Dalge, GEO, Poli-USP Supervisor: J. Quintanilha • Claudio Barbosa, SER, INPE Supervisor: Evlyn Novo • Eduardo Camargo, SER, INPE Supervisor: Suzana Druck, A .Miguel Monteiro– Geostatitics techniques for dealing with socio-economic data sets: The case of crime data sets in SP

  5. DPI 2004 • Lúbia – CAP, INPE Supervisor: Gilberto Câmara – Generic Programming in GIS • Jussara – SER, INPE Supervisor: Carlos Felgueiras, A. Miguel Monteiro– Stochastic Simulation • Fábio – SER, INPE Supervisor: João Roberto, José C. Mura – Radar data • Sérgio – CAP, INPE Supervisor: Miguel Monteiro, J. Vianei – Support for Hydrological Modeling • Ana Paula – SER, INPE Supervisor: Gilberto Câmara – LUCC Integrated Models over the Amazonia • Sidnei – Engenharia, ITA Supervisor: David Fernandes – Radar Data Processing

  6. DPI 2004: Estudantes PG, Bolsistas e Outros • 15 CNPq Bolsistas • 8 Mestrandos • 5 SER • 3 CAP • 14 Doutorandos, Excluindo funcionários • 6 SER • 10 CAP

  7. DPI : O Que Fazemos • Engenharia de Sistemas de Tratamento de Informação Espacial • Suporte para Sistemas Institucionais • Produtos • Novas Tecnologias • Nova “Velha” Ação: Estações (Parte do Seg. Solo em Programas ) • Métodos e Algoritmos para o Tratamento Integrado de Dados Espaciais • Métodos Computacionais e Estatísticos • Análise de Risco e Apoio a Decisão: Geoestatística

  8. DPI : O Que Fazemos • Modelagem de Processos Espaço-Temporais em Ambiente Computacional: Software e Modelos • Amazônia • GEOMA • Saúde Pública • SAUDAVEL • EUREQA • Estudos Urbanos • CEDEST • Prefeituras (FUCATE) • Ministério das Cidades • BNDES

  9. DPI : O Que Fazemos • Capacitação • Participação em dois Programas Internos • CAP e SER • Participação em Programs Externos • Cursos de Curta Duração (Importantíssimos!) • Geo, PDI, etc • Produção de Livros Textos (Web)

  10. DPI : O Que Fazemos • Participação na Definição da Agenda Nacional (Porque somos ‘metidos’, mas também porque somos .BR e não .GOV !) • Política Nacional para Dados Espaciais • Tecnologias de SR e Geoprocessamento • Assessorias solicitadas por diversos Ministérios em relação ao Tratamento de Dados Espaciais.

  11. DPI : O Que Fazemos • Buscar Parceiros para Estabelecer nossas Agendas • Buscar os Recursos Necessários para “tocar” esta Agenda

  12. DPI : O Que Fazemos • Processamento Digital de Imagens … de RADAR • Grupo Único no Brasil (entre os melhores do Mundo!) com competência completa no ciclo de Geração, Produção e Tratamento de Dados de Imageamento por Radar.

  13. DPI : Deixamos de Fazer PDI ?

  14. Como Fazemos estas atividades Principalmente, oferecendo aquilo que fazemos melhor, procurando aqueles que complementam nossa competência para executar nossa agenda,e exercitando a complicada “ Arte de Construir Parcerias ”

  15. Somos “Dinossasuros”Mantivemos Nossa ‘Velha’ Identidade... “A primeira condição para liberar-se do subdesenvolvimento é escapar da obsessão de reproduzir o perfil daqueles que se intitulam desenvolvidos. É assumir a própria identidade. Na crise de civilização que vivemos, somente a confiança em nós mesmos poderá nos restituir a esperança de chegar a um bom porto”. Prof. Celso Furtado

  16. Desenvolvimento de Geotecnologias no Brasil: os Benefícios e os Desafios A “Caixa-Branca” resultados = pessoal + métodos + software • Pessoal • “Aprender no Fazer” x “Aprender no Usar” • Métodos • Traduzir conceitos em pocedimenos operacionais • Software • aquele necessário e que comtemple as características técnicas para a implantação dos procedimentos operacionais definidos

  17. 1984 – 1990 : SITIM 110 / SITIM 150 / SITIM 340 / SGI 1991 – Início Desenvolvimento 1993 – SPRING 1.0 (Unix) 1996 – SPRING 2.0 (Unix) 1998 – SPRING 3.0 e SPRING 3.1 (Unix / Windows) 1999 – SPRING 3.2 e SPRING 3.3 (Unix / Windows) 2000 – SPRING 3.4 (Unix / Linux / Windows) 2001 – SPRING 3.5 e SPRING 3.5.1 2002 – SPRING 3.6

  18. Evolution of the SPRING Familiy(Next 5 Years) 2002 – SPRING 3.7 2003 – SPRING 4.0 - 4.1 2004 – SPRING 4.2 - 4.3 2005 – SPRING 4.4 - 4.5 2006 – SPRING 5.0 2007 – SPRING 6.0

  19. TerraLib:Technology for Innovation in GIS http://terralib.dpi.inpe.br http://www.terralib.org Processo CNPq Projeto aprovado pela Chamada Conjunta MCT/SEPIN - FINEP - CNPq 01/2002, Programa de Apoio à Pesquisa e Desenvolvimento e Inovação em Tecnologia de Informação - PDI-TI. 4 Anos – Ano 1

  20. Que Parcerias ? Parcerias Industriais FUNCATE – Managing Large Urban Integrated Databases GISPLAN – Satellite Reception and Processing Ground Stations ORBISAT – Technology for Generating and Processing SAR Image Data K2 – TECGRAF Potenciais Novos Parceiros – NEXUS, ECO, ENALTA, etc Parcerias nas Fronteiras Saúde Pública – Problemas Nacionais (Envolve MUITO SR!) Estudos Urbanos – Problemas Nacionais (Envolve SR!) Amazônia – Uso e Cobertura, Dinâmica Assentamentos e Modelagem

  21. Managing Large Urban Integrated Databases FUNCATE DPI – Divisão de Processamento de Imagens

  22. Implementado em .. • São Sebastião • Ilhabela* • Ubatuba* • Caraguatatuba • São José dos Campos • São Bernardo do Campo • Santos • Cachoeiro do Itapemirim • Mirasol • Avaré • Feira de Santana • Estado da Bahia – Geopolis (32 Municípios)

  23. Cadastrador

  24. Palm-top

  25. As Tecnologias da Informação Espacial no apoio ao Controle de Endemias: Dos “Lugares das Doenças” às “Doenças do Lugar” http://saudavel.dpi.inpe.br Processo CNPq 55.2044/2002-4 Projeto aprovado pela Chamada Conjunta MCT/SEPIN - FINEP - CNPq 01/2002, Programa de Apoio à Pesquisa e Desenvolvimento e Inovação em Tecnologia de Informação - PDI-TI. 4 Anos – Ano 1

  26. Novas informações / Revisão de conceitos Universo de Problemas da Saúde Instrumentos para ANÁLISE ESPACIAL Modelo de Dados/Representações TI Espacial

  27. Epidemiology Health Geography Heath Services research Statistics Sociology (Crime) Cartography Data management GIS Satellite Images Software Engineering GIS Statistics Agronomy Environment SAUDAVEL network

  28. Escola Nacional de Saúde Pública Dra. Marilia Sá Carvalho Métodos Quantitativos em Epidemiologia Espacial: Análise Espacial, SIG e Sensoriamento Remoto /Modelo Epidemiológico/ Teoria CPqAM-Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães - Recife Dr. Wayner Vieira, Dra. Leda Régis e Dr. André Furtado Sistemas de Informação em Saúde/ Entomologia/ Modelos Entomológicos/ Teoria Laboratório de Estatística e Geoinformação Laboratório de Estatística Espacial Dr. Paulo Justiniano Métodos Geoestatísticos, Integração Ambientes, Modelos Estatísticos Dr. Renato Assunção Métodos Estatísticos para Espaço-Tempo Desenvolvimento de Algoritmos Modelos Estatísticos LEG Processamento de Dados de BH Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Dr. Clodoveu Davis Bancos de Dados Geográficos, SIG, Dados Geográficos em Ambiente Urbano Dr. Antonio Miguel V. Monteiro Tecnologias da Informação Espacial SR, SIG, Software, Integração Rede SAUDAVEL: Nós Focais e Responsabilidades

  29. Territory and Inequalities: Intra-Urban Indicators for Social Segregation as a Support for Planning, Monitoring and Intervention in Urban Public PoliciesGrounding Models with the Census Data And Indirect Measures from RS Centro de Estudos das Desigualdades SocioTerritoriais 30

  30. “Avança Brasil” source: Diógenes Alves

  31. Anisotropic Space Spaces of fixed location and spaces of fluxes in Amazonia

  32. Cellular Space x Cellular Automata • CA • Homogeneous, isotropic space • Local action • One attribute per cell (discrete values) • Finite space state • Cell-space • Non-homogeneous space • Action-at-a-distance • Many attributes per cell • Infinite space state Spatial Database

  33. Cell A B Index Region R R: A -> B Space Models: Regions – Carneiro, 2003

  34. Cellular Spaces- • Various Processes Inhabit the same “world”. • Space and Time are shared by all Processes living there

  35. Behavior Models: Intelligent Agents– julho de 2003 - Atuadores: Escritas nos atributos da células (BDGeo) Sensores: Leitura nos atributos da células (Spatial Queries)

  36. Intelligent Agents & Hibrid Automatas Reflexive Agent with State Soil Water Balance Control Mode 2 DRY soilWater > infCap Control Mode 1 Flow condition WET Jump condition Control Mode 3 Overflow = (soilWater – infCap); soilWater = infCap; sendToNeighbour( overflow ) Hibrid Automata

  37. Spatial Patterns for the Population Data over the Amazonia • Kriging • 1991

  38. Satellite Night Lights data • DMSPop-M

  39. DMSPop-M

  40. Marabá Region • Spatial Desagregation

  41. Marabá Region • Multi-variable method

  42. Marabá Region • CCD-CBERS1 - Classification

  43. Marabá Region • Population Density Surfaces

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