Utilização do PostGIS para aplicações de inteligência espacial no setor de Saneamento.
Um estudo de caso da Cagece.
Narcélio de Sá Pereira Filho
Geógrafo
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narceliosapereira@gmail.com
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CAGECE
A Companhia de Água e Esgoto do Estado do Ceará (Cagece), fundada em 1971, tem por finalidade o abastecimento de água e tratamento de esgoto.
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5,7
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milhões
de pessoas
152
municípios
Desenvolver e implantar uma solução baseada em inteligência geográfica para a gestão de cadastro compreendendo a obtenção e atualização de informações comerciais e técnicas de redes de água e esgoto numa base de dados georreferenciada integrada para utilização pelas diversas áreas da Companhia.
PROJETO IGEO
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- Base Cartográfica descentralizada;
- Acesso e compartilhamento das informações via servidor de arquivo;
- Dados em diversos formatos (DWG,DXF,PDF,JPG,TIF);
- Dados não georreferenciados.
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Problemática
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Demora na tomada de decisão
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Etapas de trabalho para
estruturação do Cadastro em GIS:
1ª Etapa
2ª Etapa
3ª Etapa
Conversão, Adequação
e atualização
da Base Cadastral
Controle de
Qualidade
Edição, Processamento e Análise
específica para Saneamento
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- Base Cartográfica centralizada em DB PostgreSQL;
- Melhorar a confiabilidade do cadastro.
- Edição com múltiplos usuários.
- Integração com outros sistemas da empresa.
Benefícios:
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Cadastro de Redes de Água
Cadastro de Clientes
Cadastro de Redes de Esgoto
Cadastro de Equipamentos
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Infraestrutura Atual:
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Interface do usuário
Banco de Dados
Web Service
QGIS
PostgreSQL + PostGIS
Geoserver
Infraestrutura Open Source
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Infraestrutura Atual:
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Infraestrutura Open Source
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Banco de Dados Espacial
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O que é um banco de dados?
Uma coleção de informações que se relacionam de modo que criem algum sentido, ou seja, é uma estrutura bem organizada de dados que permite a extração de informações. Assim, são muito importantes para empresas e tornaram-se a principal peça dos sistemas de informação.
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PostgreSQL
O PostgreSQL é um projeto open source coordenado pelo PostgreSQL Global Development Group.
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1982 - Projeto Ingres, desenvolvido na Universidade de Berkeley, Califórnia.
1986 - Nasce o projeto pós-Ingres com o objetivo de resolver problemas com o modelo de banco de dados relacional.
1993 - O projeto é abandonado pela Universidade de Berkeley.
1994 - O projeto foi renomeado para Postgres95 como software open source.
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PostgreSQL
1996 - o projeto foi renomeado para PostgreSQL , na sua versão 6.0
2017 - Lançada a versão 10.1 do PostgreSQL.
É considerado um dos SGBDs de código aberto mais avançados do mundo.
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Porque o PostgreSQL?
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Funcionalidades
Desempenho
Custo
Escalabilidade
Porque o PostgreSQL?
- Consultas complexas
- Chaves estrangeiras
- Integridade transacional
- Controle de concorrência multiversão
- Gatilhos
- Visões
- Linguagem Procedural em várias linguagens (PL/pgSQL, PL/Python, PL/Java, PL/Perl) para Procedimentos armazenados
- Indexação por texto
- Estrutura para guardar dados Georreferenciados com o PostGIS
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PostGIS
O PostGIS é uma extensão espacial gratuita e de código fonte livre que implementa a especificação padrão da Open Geospatial Consortium (OGC).
Permite o uso de objetos GIS (Sistemas de Informação Geográfica) ser armazenado em banco de dados.
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PostGIS adiciona...
Data Types
• geometry, geography, raster
Funções
• ST_Area(), ST_length(), ST_Buffer()
Indexes
• R-Tree, GIST, GeoHash
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Geometrias Suportadas
O PostGIS suporta os seguintes tipos de Geometrias especificados pela OGC:
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O PostGIS suporta os seguintes tipos de Geometrias especificados pela OGC:
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Geometrias Suportadas
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Edição compartilhada
• Garantias transacionais e de integridade de dados
Performance e Escala
• Grandes conjuntos de dados, grandes cargas de trabalho
GIS em SQL
• Responder perguntas espaciais no banco de dados
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PostGIS permite...
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GIS em SQL
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public.bairro
|
public.rede_esgoto
Name |
Type |
id |
int4 |
geom |
geometry (MultiPolygon,31984) |
name |
varchar (254) |
id |
int4 |
geom |
geometry (LineString,31984) |
inclinacao |
float8 |
cota_montante |
float8 |
cota_jusante |
float8 |
dsc_material |
varchar (255) |
sgl_material |
varchar (255) |
diametro |
float4 |
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GIS em SQL
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public.rede_esgoto
public.bairros
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Quais as tubulações de esgoto que estão no bairro Meireles?
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select r.*
from rede_esgoto as r
join bairro as b
on st_intersects(b.geom,r.geom)
where b.name = 'Meireles'
GIS em SQL
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GIS em SQL
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Locais onde as tubulações de esgoto cruzam algum recuso hídrico?
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select ST_Intersection(r.geom,h.geom) as geom
from rede_esgoto as r, hidrografia as h
WHERE
st_intersects(r.geom,h.geom)
GIS em SQL
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

GIS em SQL

Georreferenciamento
de imóveis
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O que é o Geocoding
A geocodificação é o processo de converter endereços (como nome da rua e número) em coordenadas geográficas (latitude e longitude) que permitem a inserção de marcadores de local em um mapa ou o posicionamento do mapa.
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
A geocodificação é uma tarefa que envolve múltiplos conjuntos de dados e processos, todos os quais trabalham em conjunto. Um geocodificador é composto por dois componentes importantes: um conjunto de dados de referência e o algoritmo de geocodificação.
Serviços de Geocodificação:
Google
Mapbox
Here
BingMaps
CloudMade
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Precisão do resultado
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"ROOFTOP"
"RANGE_INTERPOLATED"
"GEOMETRIC_CENTER"
"APPROXIMATE"
*Google API location_type
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Precisão do resultado
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"ROOFTOP"
"RANGE_INTERPOLATED"
"GEOMETRIC_CENTER"
"APPROXIMATE"
*Google API location_type
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Precisão do resultado

"ROOFTOP"
"RANGE_INTERPOLATED"
"GEOMETRIC_CENTER"
"APPROXIMATE"
*Google API location_type
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Precisão do resultado
"ROOFTOP"
"RANGE_INTERPOLATED"
"GEOMETRIC_CENTER"
"APPROXIMATE"
*Google API location_type
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Desafios do Geocoding
Formatação do Endereço
Consultas ambíguas
Dependência de Base de dados Externa
Custo benefício do serviço
Av. Dr. Lauro Vieira Chaves, 1030 Vila União, Fortaleza – CE, 60420-280
6289
Logradouros não amigáveis ao geocoding.(S.D.O, SDO , ST-,RUA DISPONÍVEL )
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Metodologia
Campo:
Medição dos Lotes
Geração do Overlay
Cadastro no PRAX
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
Escritório:
Carga dos dados do PRAX
Interpolação dos dados
Controle de Qualidade
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Cadastro dos imóveis
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Rua Coronel Jucá
R. Henriqueta Galeno
R. Beni Carvalho
R. Monsenhor Catão
759
749
739
731
719
709
sn
738
750
762
768
780
796
1396
1704
1720
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Geração dos Overlays
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
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Georreferenciamento de clientes com PostGIS
geometry
ST_Line_Interpolate_Point(
NEW.geometry a_linestring,
(num_lote/st_length(NEW.geom));
ST_Line_Interpolate_Point
geometry ST_Line_Interpolate_Point(geometry a_linestring, float a_fraction);
Trigger:
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Georreferenciamento por interpolação IGEO-PRAX
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

Dados do geocoding Google
Setores (7,8,9,10)
PRAX: 10.457*
Google: 3.845
Resultado: 36,76 %
*Clientes em 2017
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
Dados do geocoding IGEO
Setores (7,8,9,10)
PRAX: 10.457
IGEO: 9.846
Resultado: 94,15 %
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Dados do geocoding Google
Setores (7,8,9,10)
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
Dados do geocoding IGEO
Setores (7,8,9,10)
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+ 1.700.000 DE IMÓVEIS
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Integração com os sistemas Cagece
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Mapa dos serviços executados
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Mapa dos serviços executados
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Monitorar OS
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Cadastro de Redes
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Mapa das redes de Água da RMF
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Cadastro de atributos da rede de água
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Redução de perdas de água
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Monitoramento GIS
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Consumo de Água
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Consumo de Água
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Falta d'água
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Vazamentos
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Integração com o EPANET
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Simulação de Perda de carga
Situação Atual
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Simulação de Perda de carga
Com empreendimentos
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Simulação de Perda de carga
Com empreendimentos + Melhorias na Rede
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OBRIGADO
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PostGIS - UNIFOR 2019
By Narcélio de Sá Pereira Filho
PostGIS - UNIFOR 2019
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