terrama - dpi/inpe — divisão de processamento de imagens 2017. 9. 19. · exemplo de integração...
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TerraMA2
Plataforma de Monitoramento, Análise eAlerta de riscos ambientais
TerraMA2
Plataforma de Monitoramento, Análise eAlerta de riscos ambientais
- Visão Geral
Eymar Silva Sampaio LopesGilberto Ribeiro de Queiroz
Projeto :
Realização :
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O que é a plataforma TerraMA2 ?
TerraMA2 é um produto de software, umaplataforma computacional, baseado em umaarquitetura de serviços, aberta, que provê a infra-estrutura tecnológica necessária aodesenvolvimento de sistemas operacionais paramonitoramento de alertas de riscos ambientais.
TerraMA2 é um produto de software, umaplataforma computacional, baseado em umaarquitetura de serviços, aberta, que provê a infra-estrutura tecnológica necessária aodesenvolvimento de sistemas operacionais paramonitoramento de alertas de riscos ambientais.
If (... ? ) then ...
22
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O que é possível monitorar ?
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• Defesa Civil
• Saúde Pública
• Controle Ambiental
• Concessionárias, ...
Mapas vetoriais,Mapas de Riscos ou
Mapas de VulnerabilidadesAmbientais
Objeto Monitorado
Dados Ambientaisdinâmicos
Concepção da Plataforma
• Defesa Civil
• Saúde Pública
• Controle Ambiental
• Concessionárias, ...
DadosMeteorológicos,
Hidrológicos ,Atmosféricos,
Geotécnicos ... )
Pré análisedas previsões
eobservaçõesde extremos
modelo x
se x = ?risco = 1risco =2
Fim
salva risco
Monitoramento remotoe in situ de Áreas
Integraçãodos dados
Análises Alertas Ações
Dados Ambientaisdinâmicos
Usuários
4
modelo x
se x = ?risco = 1risco =2
Fim
salva risco
Bases GeográficasAdicionais
Usuários
Dados Adicionais
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Histórico
• Release 1.0 - 11/07/2008 - Terralib 3.2 eTerraPHP
• Release 2.0 - 24/07/2009 - Terralib 3.3 eTerraPHP - Inclui módulo de ADM paraserviços
• Release 3.0 - 18/07/2012 - Terralib 4.2.1 eTerraOGC - Novo módulo Web em java eserviços OGC. Inclui dados de ocorrências(ex: focos queimadas)
• Release 3.0.1 - 15/03/2013 - Terralib 4.2.2 eTerraOGC - Correções,
• Release 3.0.2 - 11/10/2013 - Terralib 4.2.2 eTerraOGC - Correções, versão em espanhol,importadores/exportação de servidores eséries de dados por meio de arquivos XML.
• Release 1.0 - 11/07/2008 - Terralib 3.2 eTerraPHP
• Release 2.0 - 24/07/2009 - Terralib 3.3 eTerraPHP - Inclui módulo de ADM paraserviços
• Release 3.0 - 18/07/2012 - Terralib 4.2.1 eTerraOGC - Novo módulo Web em java eserviços OGC. Inclui dados de ocorrências(ex: focos queimadas)
• Release 3.0.1 - 15/03/2013 - Terralib 4.2.2 eTerraOGC - Correções,
• Release 3.0.2 - 11/10/2013 - Terralib 4.2.2 eTerraOGC - Correções, versão em espanhol,importadores/exportação de servidores eséries de dados por meio de arquivos XML.
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• Release 1.0 - 11/07/2008 - Terralib 3.2 eTerraPHP
• Release 2.0 - 24/07/2009 - Terralib 3.3 eTerraPHP - Inclui módulo de ADM paraserviços
• Release 3.0 - 18/07/2012 - Terralib 4.2.1 eTerraOGC - Novo módulo Web em java eserviços OGC. Inclui dados de ocorrências(ex: focos queimadas)
• Release 3.0.1 - 15/03/2013 - Terralib 4.2.2 eTerraOGC - Correções,
• Release 3.0.2 - 11/10/2013 - Terralib 4.2.2 eTerraOGC - Correções, versão em espanhol,importadores/exportação de servidores eséries de dados por meio de arquivos XML.
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Modernização da Plataforma (release 4.0)
• Administração e Configuração via Web
• Novo módulo de Monitoramento Web
• Arquitetura totalmente distribuída
• Maior flexibilidade de acesso a dados
• Integração da linguagem Python paraconstrução de modelos
• Maior eficiência de processamento de dadosmatriciais
• Armazenamento no padrão OGC – SFS
• Controle de usuários e projetos
• Modernização da infraestrutura dedesenvolvimento
• Administração e Configuração via Web
• Novo módulo de Monitoramento Web
• Arquitetura totalmente distribuída
• Maior flexibilidade de acesso a dados
• Integração da linguagem Python paraconstrução de modelos
• Maior eficiência de processamento de dadosmatriciais
• Armazenamento no padrão OGC – SFS
• Controle de usuários e projetos
• Modernização da infraestrutura dedesenvolvimento
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• Administração e Configuração via Web
• Novo módulo de Monitoramento Web
• Arquitetura totalmente distribuída
• Maior flexibilidade de acesso a dados
• Integração da linguagem Python paraconstrução de modelos
• Maior eficiência de processamento de dadosmatriciais
• Armazenamento no padrão OGC – SFS
• Controle de usuários e projetos
• Modernização da infraestrutura dedesenvolvimento
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Diferenças
Módulo de Administração eConfiguração ( 2 executáveis)
Módulo de Administração comdiferentes perfis de usuário ( 1aplicação web )
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Diferenças TerraMA2 v3 x v4
Uso da TerraLib 4
Necessidade dos módulos de Adme Conf. serem executados namesma máquina onde está o banco
Serviços locais
Somente cadastro de usuário paraacesso a aplicação web demonitoramento.
Ambiente de trabalho carregado proum arquivo .
Todos os dados e metadados numúnico banco
Módulo de Monitoramento comTerraOGC
Estilo do TerraView 4.2 Versões para Win e Linux
Uso da TerraLib 5
Módulo de Administração Web comdiferentes perfis de usuário ( 1aplicação web )
Serviços locais e remotos (Ssh)
Administração de usuários comprivilégio de administrador ou não.
Conceito de projeto
Dados Geo. distribuídos emarquivos ou tabelas
Módulo de Monitoramento comGeoserver
Estilos do Geoserver Versões para Win, Linux e Mac
Uso da TerraLib 4
Necessidade dos módulos de Adme Conf. serem executados namesma máquina onde está o banco
Serviços locais
Somente cadastro de usuário paraacesso a aplicação web demonitoramento.
Ambiente de trabalho carregado proum arquivo .
Todos os dados e metadados numúnico banco
Módulo de Monitoramento comTerraOGC
Estilo do TerraView 4.2 Versões para Win e Linux
Uso da TerraLib 5
Módulo de Administração Web comdiferentes perfis de usuário ( 1aplicação web )
Serviços locais e remotos (Ssh)
Administração de usuários comprivilégio de administrador ou não.
Conceito de projeto
Dados Geo. distribuídos emarquivos ou tabelas
Módulo de Monitoramento comGeoserver
Estilos do Geoserver Versões para Win, Linux e Mac
Uso da TerraLib 4
Necessidade dos módulos de Adme Conf. serem executados namesma máquina onde está o banco
Serviços locais
Somente cadastro de usuário paraacesso a aplicação web demonitoramento.
Ambiente de trabalho carregado proum arquivo .
Todos os dados e metadados numúnico banco
Módulo de Monitoramento comTerraOGC
Estilo do TerraView 4.2 Versões para Win e Linux
Uso da TerraLib 5
Módulo de Administração Web comdiferentes perfis de usuário ( 1aplicação web )
Serviços locais e remotos (Ssh)
Administração de usuários comprivilégio de administrador ou não.
Conceito de projeto
Dados Geo. distribuídos emarquivos ou tabelas
Módulo de Monitoramento comGeoserver
Estilos do Geoserver Versões para Win, Linux e Mac
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1
Modelo Conceitual TerraMA2 v4
11
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1
Base de Dados TerraMA2 v4
11
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TerraMA2: 2015-2017
“BRAZIL CERRADO CLIMATE CHANGE MITIGATIONPLATFORM OF MONITORING AND WARNING OF FORESTFIRES IN THE BRAZILIAN CERRADO PROJECT”(Alberto Setzer)Projeto“BRAZIL CERRADO CLIMATE CHANGE MITIGATIONPLATFORM OF MONITORING AND WARNING OF FORESTFIRES IN THE BRAZILIAN CERRADO PROJECT”(Alberto Setzer)
Financiamento: Banco Mundial
Prazo: 30 meses a partir de 01-Julho de
2015
Financiamento: Banco Mundial
Prazo: 30 meses a partir de 01-Julho de
2015
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-alpha1 (18/12/15 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )Alpha
Novo Modelo deDados TerraMA2
do módulo coleta+
Serviço deColeta Dados
(PCD e focos dequeimadas)
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )
4.0.0-alpha3 (18/06/16 )
Alpha
Novo Modelo deDados TerraMA2
do módulo coleta+
Serviço deColeta Dados
(PCD e focos dequeimadas)4.0.0-alpha4 (01/09/16 )
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-beta3 (01/06/17 )
4.0.0-beta2 (01/03/17 )Beta
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-alpha1 (18/12/15 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )Alpha Aplicação WebQueimadas
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )
4.0.0-alpha3 (18/06/16 )
Alpha Aplicação WebQueimadas
4.0.0-alpha4 (01/09/16 )
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-beta3 (01/06/17 )
4.0.0-beta2 (01/03/17 )Beta
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-alpha1 (18/12/15 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )Alpha
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )
4.0.0-alpha3 (05/08/16 )
AlphaModelo deDados do
TerraMA2 domódulo de
análise+
Serviço deAnálise
+Suporte Python
+Interface web de
Adm e Conf
4.0.0-alpha4 (30/09/16 )
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-beta3 (01/06/17 )
4.0.0-beta2 (01/03/17 )Beta
Modelo deDados do
TerraMA2 domódulo de
análise+
Serviço deAnálise
+Suporte Python
+Interface web de
Adm e Conf
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-alpha1 (18/12/15 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )Alpha
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-alpha2 (06/05/16 )
4.0.0-alpha3 (05/08/16 )
AlphaTerraMA2 com
todosoperadores e
drivers de coletade dados
+Interface web deMonitoramento
4.0.0-alpha4 (30/09/16 )
4.0.0-beta1 (01/12/16 )
4.0.0-beta3 (01/06/17 )
4.0.0-beta2 (01/03/17 )Beta
TerraMA2 comtodos
operadores edrivers de coleta
de dados+
Interface web deMonitoramento
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-alpha1 (18/12/15 )
4.0.0-alpha2 (18/06/16 )4.0.0-alpha2 (18/06/16 )
4.0.0-alpha3 (05/08/16 )Alpha
Ajustes
4.0.0-alpha4 (30/09/16 )
4.0.0-alpha5 (11/11/16 )Ajustes
4.0.0-alpha5 (11/11/16 )
4.0.0-alpha6 (07/12/16 )
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-alpha1 (18/12/15 )
4.0.0-alpha2 (18/06/16 )4.0.0-alpha2 (18/06/16 )
4.0.0-alpha3 (05/08/16 )Alpha
Ajustes+
Melhorias nomódulo web deMonitoramento
+Instaladores
4.0.0-alpha4 (30/09/16 )
4.0.0-alpha5 (11/11/16 )
Ajustes+
Melhorias nomódulo web deMonitoramento
+Instaladores
4.0.0-alpha5 (11/11/16 )
4.0.0-alpha6 (07/12/16 )
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
Alpha
4.0.0-beta1 (22/12/16 )
Alpha
Usuários testes
4.0.0-alpha6 (07/12/16 )
4.0.0-beta1 (22/12/16 )
4.0.0-beta3 (28/05/17 )
4.0.0-beta2 (01/03/17 )Beta
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Roadmap: https://trac.dpi.inpe.br/terrama2
4.0.0-rc1 (01/08/17 )
4.0.0-rc2 (01/09/17 )4.0.0-rc2 (01/09/17 )
4.0.0-rc3 (02/10/17 )
ReleaseCandidate
4.0.0-rc4 (01/11/17 )
4.0.0 (01/12/17 )
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Atores
• Administrador da plataforma• Controle da base de dados• Controle dos serviços e usuários
• Especialista• Definição dos dados estáticos e
dinâmicos utilizados• Definição dos modelos de análise
• Usuário final• Consulta e recebe alertas
• Administrador da plataforma• Controle da base de dados• Controle dos serviços e usuários
• Especialista• Definição dos dados estáticos e
dinâmicos utilizados• Definição dos modelos de análise
• Usuário final• Consulta e recebe alertas
• Administrador da plataforma• Controle da base de dados• Controle dos serviços e usuários
• Especialista• Definição dos dados estáticos e
dinâmicos utilizados• Definição dos modelos de análise
• Usuário final• Consulta e recebe alertas
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Operação da Plataforma TerraMA2
Dados necessários para operar Dados dinâmicos: são dados ambientais coletados automaticamente
e que informam sobre a condição das variáveis obtidas a intervalosde tempo pré-determinados. Incluem diversos tipos de instrumentosde medição das condições ambientais tais como satélites, radaresmeteorológicos, estações hidrometeorológicas, entre outros. Taisdados deverão estar disponíveis em servidores de dados emcomputadores locais ou remotos.
Dados estáticos – são mapas vetoriais ou matriciais que não temuma dinâmica de atualização como os dados dinâmicos. Tais mapassão utilizados nos modelos de análise para serem cruzados comdados dinâmicos ou outros dados estáticos. Estes dados tambémdevem estar disponíveis em servidores de dados na forma dearquivos convencionais ou como tabelas em bancos de dadosgeográficos.
Dados necessários para operar Dados dinâmicos: são dados ambientais coletados automaticamente
e que informam sobre a condição das variáveis obtidas a intervalosde tempo pré-determinados. Incluem diversos tipos de instrumentosde medição das condições ambientais tais como satélites, radaresmeteorológicos, estações hidrometeorológicas, entre outros. Taisdados deverão estar disponíveis em servidores de dados emcomputadores locais ou remotos.
Dados estáticos – são mapas vetoriais ou matriciais que não temuma dinâmica de atualização como os dados dinâmicos. Tais mapassão utilizados nos modelos de análise para serem cruzados comdados dinâmicos ou outros dados estáticos. Estes dados tambémdevem estar disponíveis em servidores de dados na forma dearquivos convencionais ou como tabelas em bancos de dadosgeográficos.
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Dados necessários para operar Dados dinâmicos: são dados ambientais coletados automaticamente
e que informam sobre a condição das variáveis obtidas a intervalosde tempo pré-determinados. Incluem diversos tipos de instrumentosde medição das condições ambientais tais como satélites, radaresmeteorológicos, estações hidrometeorológicas, entre outros. Taisdados deverão estar disponíveis em servidores de dados emcomputadores locais ou remotos.
Dados estáticos – são mapas vetoriais ou matriciais que não temuma dinâmica de atualização como os dados dinâmicos. Tais mapassão utilizados nos modelos de análise para serem cruzados comdados dinâmicos ou outros dados estáticos. Estes dados tambémdevem estar disponíveis em servidores de dados na forma dearquivos convencionais ou como tabelas em bancos de dadosgeográficos.
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Dados Dinâmicos
Três tipos de Dados Dinâmicospodem ser coletados de servidoreslocais ou remotos
Dados de PCD(pontos fixos)
Dados de Ocorrências
Grades numéricasmultidimensional
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Dados de ocorrências
- Focos de incêndios- Focos de doenças- Sismos- Descargas elétricas-Ocorrências gerais
Dados Dinâmicos
- Focos de incêndios- Focos de doenças- Sismos- Descargas elétricas-Ocorrências gerais
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Grades numéricas multidimensional
Dados Dinâmicos
OBSERVAÇÃO- Hidroestimador- Raios- Radar meteorológico
PREVISÃO- Modelos de previsão
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Dados pontuais do tipo PCD
Dados Dinâmicos
- PCDs- Sondas- Bóias- Estações
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Grades numéricasmultidimensional
Dados Dinâmicos - Pré-processamentos e Filtros
Dados de PCD
Dados de ocorrências
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Onde obter dados ambientais dinâmicos ?
Programa de Queimadas do INPEPrograma de Queimadas do INPE
Centro de Previsão de Tempo eCentro de Previsão de Tempo eEstudos ClimáticosEstudos Climáticos – INPE
Divisão de Satélites e SistemasAmbientais - INPE
Sistema Integrado de DadosAmbientais
http://www.inpe.br/queimadas
Programa de Queimadas do INPEPrograma de Queimadas do INPE
Centro de Previsão de Tempo eCentro de Previsão de Tempo eEstudos ClimáticosEstudos Climáticos – INPE
Divisão de Satélites e SistemasAmbientais - INPE
Sistema Integrado de DadosAmbientais
http://sigma.cptec.inpe.br/prec_sat/
http://www.cptec.inpe.br/
Programa de Queimadas do INPEPrograma de Queimadas do INPE
Centro de Previsão de Tempo eCentro de Previsão de Tempo eEstudos ClimáticosEstudos Climáticos – INPE
Divisão de Satélites e SistemasAmbientais - INPE
Sistema Integrado de DadosAmbientais
28
http://sinda.crn2.inpe.br/PCD/
http://sigma.cptec.inpe.br/prec_sat/
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Dados Estáticos Mapas vetoriais – rios, estradas, dutos, áreas ocupadas, mapas de
risco, etc.– Utilizados como objetos a serem monitorados nas análises, onde são cruzados
com dados dinâmicos ou outros estáticos– Podem fazer interseção espacial com o objeto de monitoramento– Podem ser utilizados apenas para visualização no módulo de monitoramento WEB
Mapas vetoriais – rios, estradas, dutos, áreas ocupadas, mapas derisco, etc.
– Utilizados como objetos a serem monitorados nas análises, onde são cruzadoscom dados dinâmicos ou outros estáticos
– Podem fazer interseção espacial com o objeto de monitoramento– Podem ser utilizados apenas para visualização no módulo de monitoramento WEB
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Atributos disponíveis paraserem utilizados nas regrasde análise
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Dados Estáticos Mapas matriciais
– Podem ser utilizados como imagens de fundo no aplicativo demonitoramento Web.
– Podem ser utilizados em análises (ex: grade de declividade) juntamentecom dados dinâmicos.
Mapas matriciais– Podem ser utilizados como imagens de fundo no aplicativo de
monitoramento Web.– Podem ser utilizados em análises (ex: grade de declividade) juntamente
com dados dinâmicos.
CBERS-2 CCD, Minas Gerais, Brazil
12
Brasilia: HRC + CCD
3030
CBERS-2 CCD, Minas Gerais, Brazil
12
Brasilia: HRC + CCD
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Tipos de Análises
1) Baseada em Objetos Monitorados2) Baseada em Grades3) Baseada em PCD
1) Baseada em Objetos Monitorados2) Baseada em Grades3) Baseada em PCD
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Análise com Objetos Monitorados
Utiliza um mapa estático para cruzar com dados dinâmicos
ENTRADARequer um mapa vetorial previamente disponível como dado estático;Requer dados dinâmicos cadastrados;Requer um modelo de análise escrito em Python.
SAÍDA : tabela com os resultados da análise
=
ENTRADARequer um mapa vetorial previamente disponível como dado estático;Requer dados dinâmicos cadastrados;Requer um modelo de análise escrito em Python.
SAÍDA : tabela com os resultados da análise
32
+Mapa com áreas a seremmonitoradas
Dados Ambientaisdinâmicos
=
Novas colunas comresultados
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Módulo de Configuração Análises (Modelos)
Na Linguagem de programação Python pode-se utilizar : Atributos do mapa do objeto monitorado Operadores Python:
Aritméticos: + - * / ^ Relacionais: == ~= < > <= >=Lógicos: and or not Matemáticas: math.abs math.acos
math.asin math.atan …. Condicionais : if… for… Operadores TerraLib:
– Zonais: maximo minimo media conta_amostras
– Históricos: operador_historico– Grade: amostra
– Operadores PN : maximo_pn media_pn etc– Operadores de influência das PCD’s
Na Linguagem de programação Python pode-se utilizar : Atributos do mapa do objeto monitorado Operadores Python:
Aritméticos: + - * / ^ Relacionais: == ~= < > <= >=Lógicos: and or not Matemáticas: math.abs math.acos
math.asin math.atan …. Condicionais : if… for… Operadores TerraLib:
– Zonais: maximo minimo media conta_amostras
– Históricos: operador_historico– Grade: amostra
– Operadores PN : maximo_pn media_pn etc– Operadores de influência das PCD’s
Na Linguagem de programação Python pode-se utilizar : Atributos do mapa do objeto monitorado Operadores Python:
Aritméticos: + - * / ^ Relacionais: == ~= < > <= >=Lógicos: and or not Matemáticas: math.abs math.acos
math.asin math.atan …. Condicionais : if… for… Operadores TerraLib:
– Zonais: maximo minimo media conta_amostras
– Históricos: operador_historico– Grade: amostra
– Operadores PN : maximo_pn media_pn etc– Operadores de influência das PCD’s
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Análises com Objetos MonitoradosOperadores com Grades Numéricas simples
Sintaxe: grid.zonal.mean("dataSeriesName", buffer)
Grade atual deobservação deumidade relativa denome “Umin”
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Análises com Objetos MonitoradosOperadores com Grades Numéricas simples
Sintaxe: grid.zonal.history.<operador>("dataSeriesName", "dateFilter“, buffer)
Grade atual +passado deobservação deumidade relativa denome “Umin”
35
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Análises com Objetos MonitoradosOperadores com Grades Numéricas Multidimensional
Sintaxe: grid.zonal.forecast.<operator>(“dataSeriesName”, “dateFilter”, buffer)
Grade de previsãode umidade (arquivocom váriascamadas) de nome“Umin”
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Análises com Objetos MonitoradosOperadores com Ocorrências
Sintaxe: occurrence.count("dataSeriesName", buffer, "dateFilter", "restriction")
Pontos deOcorrências denome “ocorrencias”
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Análises com Objetos MonitoradosOperadores com PCD
Sintaxe: dcp.zonal.<operator>("dataSeriesName", dcpid, "attribute")
Pontos de PCD´s doIBAMA com atributo“Pluvio”
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Análise baseada em Grades
– ENTRADA Mapas estáticos matriciais disponíveis Requer dados dinâmicos matriciais cadastrados (pelo menos um)
Requer um modelo de análise escrito em Python
– SAÍDA : Dado dinâmico matricial.
– ENTRADA Mapas estáticos matriciais disponíveis Requer dados dinâmicos matriciais cadastrados (pelo menos um)
Requer um modelo de análise escrito em Python
– SAÍDA : Dado dinâmico matricial.
=
39
+
Dados dinâmicomatricial
=
Dados matriciaisestáticos
Dados dinâmicomatricial
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Cálculo do Risco de Fogo ObservadoPr
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Um
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Máx
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Vege
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40
Ris
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TerraMA2 - Análise baseado em GradesCálculo do Risco de Fogo Observado
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Análise de PCD
Utiliza a localização de PCD´s para alertar de alguma anomalia no ponto
=
42
PCD´s nocampo
Novas colunas comresultados
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Exemplo de integração de dadosQual o nível de alerta considerando que há ocorrências defocos de queimadas próximos a uma área ambiental nasultimas 6 horas e a previsão da umidade é menor que 30%nas próximas 4 horas ?
Qual o nível de alerta considerando que há ocorrências defocos de queimadas próximos a uma área ambiental nasultimas 6 horas e a previsão da umidade é menor que 30%nas próximas 4 horas ?
Focos de Queimadas- Dados a cada 15 min.- Contagem de pontos
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Previsão – ETA Model- Rodado 2 x /dia (0 h e 12 h)- Valores em % (para eta 5 x 5 km)
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var1 = occurrence.zonal.count("ocorrencias", Buffer(), “6h”)var2 = grid.zonal.forecast.min(“ETA5km”, “4h”, Buffer() )
var3 = var1 + var2 ?
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var1 = occurrence.count("ocorrencias", Buffer(), “6h”)var2 = grid.zonal.forecast.min(“ETA5km”, “4h”, Buffer() )
var3 = var1 + var2 ?
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var1 = occurrence.count("ocorrencias", Buffer(), “6h”)var2 = grid.zonal.forecast.min(“ETA5km”, “4h”, Buffer() )
var3 = var1 + var2 ?
46 Exemplo 4
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Módulo de Administração WEBPROJETOS
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Módulo de Administração WEBSERVIDORES de DADOS
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Módulo de Administração WEBDADOS DINÂMICOS
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Módulo de Administração WEBDADOS ESTÁTICOS
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Módulo de Administração WEBANÁLISES
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Módulo de Administração WEBANÁLISES
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Módulo de Administração WEBVISUALIZAÇÕES
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Módulo de Monitoramento WEB
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Módulo de Monitoramento WEB
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Módulo de Monitoramento WEB