Aqui está um resumo:

A sala de concertos em Sydney, Opera House tem lugar para 2.700 pessoas. Este blog foi visto por cerca de 32.000 vezes em Se fosse um show na Opera House, levaria cerca de 12 shows lotados para que muitas pessoas pudessem vê-lo.

Clique aqui para ver o relatório completo

Olá à todos!

É com grande satisfação que venho anunciar o início de um projeto que  já venho ensaiando há algum tempo. Se trata sobre um blog voltado especificamente ao uso de tecnologias e internet na educação, com foco maior em cima das geotecnologias. Clique na imagem acima para acessar ou aqui http://blogmurilocardoso.wordpress.com/

Abraços!

Murilo Cardoso

Acesse o site clicando na imagem abaixo

Abraços

Murilo Cardoso

Para realizar a Fusão primeiramente temos que realizar a transformação RGB para IHS acesse:
Imagem>Transformação IHS <-> RGB

Na Janela de Transformação IHS <-> RGB em Transformações marque a opção RGB -> IHS
nos Planos de Entrada inicie clicando em R e perceba que aparecerá a janela Categorias e Planos, nesta janela iremos atribuir a banda ao seu respectivo canal de cor, no primeiro passo o canal R recebe a banda etm5, clique em Executar para relacionar a banda ao canal.

Realizar os procedimentos para as bandas etm4 e etm3 relacionando aos canais G e B respectivamente. Após realizar os procedimentos feche a janela Categorias e Planos e volte a janela Transformação IHS <-> RGB note
que nos Planos de Entrada encontra-se as definições realizadas.
Em PI de Saída atribua um nome de saída.
A escolha do Tamanho do Pixel de Saída pode optada pelo R, G ou B, pois todos tem o mesmo tamanho de pixel (30 metros), mantenha a definição 8 bits sem sinal (0 …255) e clique em Executar.

Feche todas as janelas auxiliares que aparecer e adicione a banda pancromática. O próximo passo é realizar a transformação de IHS para RGB se atentando em atribuir a banda pancromática no lugar da imagem de intensidade (I). Acesse novamente a Janela Transformação IHS <-> RGB, mas agora em Transformações marque a opção IHS -> RGB. Os procedimentos são semelhantes aos que fizemos na opção RGB -> IHS.
Note: nos Planos de Entrada em I atribuímos a banda pancromática, em H atribuímos  etm_H e
em S atribuímos etm_S. Marque no PI de Saída a opção I, pois a banda que se encontra no I agora possui uma resolução de 15 metros, ou seja,  imagem final terá esta resolução de 15 metros, mantenha a definição 8 bits sem sinal (0…255) e clique em Executar.

Novamente Feche todas as janelas auxiliares que aparecer.
Para observar nosso resultado, na aba Principal do Spring faça a composição com as bandas iniciais e realize o contraste linear. Na aba Auxiliar faça a composição com as bandas fusionadas realize o contraste linear e perceba a diferença entre as imagens.

Qualquer dúvida ou correção entre em contato.

Twitter @A_Juni0r
e-mail: aro_junior@hotmail.com

     O primeiro passo é baixar código fonte(Source Code) e o ModestMaps Project que pode ser encontrado no site e importar o arquivo compactado do código fonte no Flex Builder. O passo seguinte é descompactar o ModestMaps Project e colocá-lo na pasta src do projeto conforme a imagem porque a aplicação irá utilizar o arquivo ModestMap.swc que está na pasta bin.

     O shapefile selecionado foi o amazonas.shp e foi colocado na pasta Assets do projeto…

     O passo seguinte foi abrir o arquivo principal da aplicação ShapefileExplorer.mxml e adicionar o nome do shapefile no código nas seguintes linhas…

     Agora é necessário verificar o campo identificador do arquivo .dbf do arquivo shapefile para ter certeza que esteja conforme a aplicação senão o balão com as informações não será aberto. Selecione o arquivo .dbf e abra com um programa adequado como o calc do BrOffice, por exemplo…

     Nesse exemplo o campo identificador a ser verificado são as duas primeiras letras antes da vírgula, no caso, “ID” …

     Agora é só ir no código do arquivo ShapefileExplorer.mxml e verificar se está conforme o arquivo .dbf . Se não estiver é necessário a sua alteração conforme o arquivo .dbf…

     Execute a aplicação e verifique o resultado…

        Para saber mais: http://dreamingwell.com/articles/archives/2008/06/displaying-a-sh.php

                                           http://modestmaps.com/

     Graficos muitos bonitos em Flash e Flex e mapas em Flash também podem ser editados e personalizados e estão disponíveis vários exemplos para uso.

     O tutorial pode ser encontrado em:   http://flex.ammap.com/docs

A finalidade principal do aplicativo está em carregar um arquivo shapefile e disponibilizá-lo no formato Flash em um navegador.

     É um aplicativo muito fácil, prático e possibilita a visualização e demonstração de mapas com os seus respectivos dados e não é preciso um bom conhecimento de programação mas sim de geoprocessamento para realizar bons trabalhos em arquivos shapefiles.

     Os passos estão todos bem explicados no arquivo de texto README que vem junto com o aplicativo mas para quem quiser acompanhar visualmente os passos esteja à vontade.

     O primeiro passo para personalizar o mapa é entrar na pasta Custom_Shapefile_Map(SHP)…

     Em seguida encontraremos vários arquivos que estão todos definidos:

     A pasta map é o local que os shapefiles a serem disponibilizados deverão ser colocados; a pasta SHPreader possui um arquivo Action Script chamado de SHPreader.as que será lido pelo arquivo Flash principal. Esse arquivo pode ser modificado para personalizar os dados do mapa do shapefile; o arquivo data.csv é o arquivo que fornecerá os dados para o aplicativo; o StatPlanet.html é a página html principal do aplicativo; O arquivo Flash StatPlanet.swc é o arquivo Flash principal do aplicativo e o arquivo .xsl StatPlanet _data_editor é o arquivo excel que contém macros para a automatização que obterá os dados da tabela do shapefile. Ao abrir esse arquivo encontraremos os botões para as configurações e modificações da visualização do aplicativo.

     Ao clicar no botão Setup shapefile os dados automaticamente serão inseridos na planilha…

     Se a opção escolhida for a de não alterar o arquivo ActionScript SHPreader.as é necessário a exclusão dos shapefiles antigos – que vieram junto com o aplicativo e renomear o shapefile e o arquivo .dbf do shapefile inseridos com o nome de map.shp para o shape e map.dbf para o arquivo .dbf.

     Se a opção escolhida for a de manter o nome do shapefile então é necessário trocar o nome do arquivo no arquivo Action Script SHPreader.as com o nome do shapefile.

     O StatPlanet é um ótimo aplicativo, fácil e prático de usar, possui um visual muito bonito e amigável e tem duas versões o Lite e o Map_Maker que além de disponibilizar a visualização dos mapas faz a interação com gráficos. A versão Lite é a versão inicial para a leitura de um novo arquivo shapefile. Vários exemplos e demonstrações poderão ser encontradas no site http://www.sacmeq.org/statplanet/

     No Flex 3 na tag mx:Application é necessário criar uma chamada para uma função que irá ser executada logo no início que será chamada de init().

     Em seguida é definida a variável1 que será um ArrayCollection e servirá como o dataProvider para os gráficos e para os Joins – junções com os mapas e seus dados…

     Nessa função será enviada uma chamada httpService de URL para os dados disponibilizados do Pentaho e terá como resultado uma chamada para a função resultXML(event). A URL a ser chamada é a da função ServiceAction do ajax que chamará o arquivo .xaction correspondente juntamente com o nome de usuário do Pentaho e a senha.

     Na função resultXML será criado o ArrayCollection que formará o dataProvider variavel1. Esse dataProvider poderá ser usados nos componentes Flex como: datagrid, combobox, gráficos e também fazer joins com mapas geográficos em Flex com a API do ArcGis e proveniente do servidor de mapas ArcGisServer.

     O gráfico de coluna está sendo usado nesse exemplo para demonstrar o uso do dataProvider que utilizou os dados do Web Services SOAP do Pentaho.

Business Intelligence is a process to organizing, analyzing, collecting, sharing and control information directed to  business. It is a term directed to a method whose help companies make better decisions through data and information obtained usually with a Data Warehouse, ETL various technologies – Extrating, Transform and Load, Date Mining, OLAP – Online Analytical Processing, spreadsheet applications, reports, graphs and maps as well. Here is what we can call Geo BI – Business Intelligence with GIS – Geographic Information System.

     Um DataWarehouse é importante? Para responder a essa questão precisamos pensar se os dados estatísticos obtidos através de uma consulta OLAP – Online Analytical Processing ( Processamento Analítico On Line ), ETL ou Mineração de Dados de um DataWarehouse é importante. Perguntas como: Qual é a evolução de vendas de um produto X nos últimos 5 anos? Qual é a evolução da dengue nos últimos 10 anos em todas as regiões? Qual é a quantidade de produtos comprados por filiais ou senão qual são os locais do surto de uma epidemia X? Qual o estado que mais recebeu investimentos nos últimos anos? São algumas perguntas que podem ser respondidas adequadamente com o uso do Business Intelligence. Outro ponto importante é que empresas ou serviços públicos que não possuem um DataWarehouse dificilmente conhecerão o seu histórico, por exemplo: Um DataWarehouse é capaz de fornecer o dado exato de um produto ou serviço em um momento passado sem nenhuma alteração ou modificação; já um Banco de Dados normal, na maioria das vezes, não é capaz de fornecer essas informações por causa das constantes manipulações e atualizações dos dados. Nesse caso um Banco de Dados relacional pode perfeitamente fornecer os dados atualizados ou modificados dessa mesma época.

 Is a Data Warehouse important ? To answer this question we need to think whether statistics obtained through a query OLAP – Online Analytical Processing, ETL and Data Mining in a Data Warehouse is important. Questions like: What is the evolution of sales of product X in the last 5 years? What is the evolution of dengue in the last 10 years in all regions? What is the amount of products purchased by subsidiaries or otherwise which are the sites of an epidemic outbreak of X? What is the state that received the most investment in recent years? These are some questions that can be answered adequately with the use of Business Intelligence. Another important point is that public companies or services that do not have a DataWarehouse hardly know your history, for example: A Data Warehouse is able to provide the exact data of a product or service in a moment passed without any changes or modifications,  a relational database , in most cases, is not able to provide this information because of the constant manipulation and data updates. In this case a relational database may well provide the data updated or modified from the same period.

     Nas grandes empresas sistemas como ERP-Enterprise Resource Planning e CRM-Customer Relationship Manager são importantes nas tomadas de decisões, ajudam na extração e mineração de dados e ajudam a traçar o perfil de um produto ou cliente facilitando as escolhas do cliente por certos produtos ainda que diferentes como por exemplo as fraldas vendidas ao lado das cervejas e podem perfeitamente serem usados para fornecerem dados dos usuários “clientes” do serviços públicos.

     Os mapas assim como os relatórios e os gráficos são muito importantes porque fornecem informações visuais, úteis e muito eficientes nas comparações estatísticas assim como informações geográficas, históricas, temáticas e visuais enriquecendo assim o uso do geoprocessamento e consequentemente do Business Intelligence.

Systems in large companies such as ERP-Enterprise Resource Planning and CRM-Customer Relationship Management are important in decision making, its helps the extraction and data mining, and help define the profile of a product or customer facilitating the client’s choices and can perfectly be used to provide user data “customers” of public services.
Maps, reports and graphs are very important because they provide visual information, useful and very efficient statistical comparisons as well as geographical, historical, thematic and visual enriching the use of GIS and Business Intelligence.

     O Pentaho é tudo isso. É um servidor de Business Intelligence, Open Source e muito poderoso que fornece as informações necessárias para uma eficiente tomada de decisão seja ela empresarial ou governamental.

     Existem muitos softwares que complementam as funcionalidades do Pentaho como: o Kettle e o GeoKettle que foi o tema do post anterior e cuja finalidade principal é a automação das ETLs – Extração, Transformação e Carga, o Design Studio que tem a finalidade de facilitar as consultas MDX – MultiDimensional eXpression dos arquivos de consulta .xaction, aplicativos desenvolvidos em Java e Flex, gráficos Open Source com a tecnologia Flash e os mapas do Google Maps, OpenLayers, Flash e Flex usando os mapas dos servidores ArcGis Server, o Mondrian que é a ferramenta de consulta OLAP – Online Analytical Processing, o Report Designer que é uma ferramenta de relatórios e o Weka que é uma ferramenta Open Source para Data Mining – Mineração de Dados.

     As consultas no Pentaho são feitas geralmente com os arquivos que possuem a extensão .xaction conforme a consulta MDX – MultiDimernsional eXpression específica para trazer os dados do jndi que informa a conexão com o Banco de Dados ou DataWarehouse. Os arquivos .jsp do Java são usados para fornecerem páginas que acessam os arquivos .xaction de consultas como o usado para interagir com o Google Maps, OpenLayers, mapas e gráficos Flash entre outros. Os arquivos com a extensão .ktr do Kettle ou GeoKettle automatizam as tarefas de extração, transformação e carga no Pentaho e os arquivos com as extensões .properties que definem as propriedades dos arquivos, .cfg de configurações, ajax que fornece o Web Service SOAP e .mondrian de consulta e análise on line.

Pentaho is all about. It is a Business Intelligence server, Open Source and very powerful that provides the necessary information for efficient decision-making be it business or government.

There are many software that complement the functionality of Pentaho as the Kettle, GeoKettle and was the theme of our previous post and whose main purpose is the automation of ETLs – Extraction, Transformation and Loading, Design Studio, which help us to facilitate the MDX queries – Multidimensional Expression of query files. xaction, applications developed in Java and Flex, Open Source graphics with Flash technology and the Google Maps, OpenLayers, Flash and Flex applications using maps from ArcGIS Server,  Mondrian is a tool that query OLAP – Online Analytical Processing, Report Designer is a reporting tool and  Weka Open Source Data Mining.

Queries are usually done in Pentaho with extension files .xaction as  MDX query – MultiDimernsional expression to get data that informs jndi connection with a Database or Data Warehouse. Jsp Java are used to provide pages that access files. xaction extensions query like used to interact with Google Maps, OpenLayers, Flash charts and graphs and others. Files with extension .ktr’s Kettle and GeoKettle automate tasks or extract, transform and load at Pentaho and files with extensions .properties define properties of files . cfg settings, ajax that provides SOAP and Web Service . mondrian query and analysis online.

     Arquivos javascript, css, html e xml além dos frameworks Java como o Spring e o Hibernate, complementam as configurações e o uso do Pentaho.

Javascript files, css, html and xml beyond Java frameworks such as Spring and Hibernate, complement settings and  use of Pentaho.

     Para saber mais:

http://www.pentaho.com/

http://kettle.pentaho.com/

http://mondrian.pentaho.com/

http://reporting.pentaho.com/

http://community.pentaho.com/projects/bi_platform/design_studio.php