QGIS Documentation - en to pt_BR translation catalogue (55 entries)

en: Raster Data
pt_BR: Dados Raster

en: Objectives:
pt_BR: Objetivos

en: Understand what raster data is and how it can be used in a GIS.
pt_BR: Entender o que são dados raster e como eles podem ser utilizados em um SIG

en: Keywords:
pt_BR: Palavras chave:

en: Raster, Pixel, Remote Sensing, Satellite, Image, Georeference
pt_BR: Raster, Pixel, Sensoriamento Remoto, Satélite, Imagem, Georreferenciamento

en: Overview
pt_BR: Visão Geral

en: In the previous topics we have taken a closer look at vector data. While vector features use geometry (points, polylines and polygons) to represent the real world, raster data takes a different approach. Rasters are made up of a matrix of pixels (also called cells), each containing a value that represents the conditions for the area covered by that cell (see figure_raster_). In this topic we are going to take a closer look at raster data, when it is useful and when it makes more sense to use vector data.
pt_BR: Nos tópicos anteriores demos uma olhada nos dados vetoriais. Enquanto as feições vetoriais utilizam geometria (pontos, polilinhas e polígonos) para representar o mundo real, os dados rasters tem uma abordagem diferente. Dados rasters são formados por uma matriz de pixels (também chamados de células) , cada uma contem um valor que representa uma condição da área coberta por essa célula (veja a figura_raster_). Nesse tópico nós vamos dar uma olhada nos dados raster, entender o quando eles são úteis e quando faz mais sentido utilizar dados vetoriais.

en: A raster dataset is composed of rows (running across) and columns (running down) of pixels (also know as cells). Each pixel represents a geographical region, and the value in that pixel represents some characteristic of that region.
pt_BR: Os dados raster são compostos por linhas (horizontais) e colunas (verticais) de pixels (também conhecidas como células). Cada pixel representa uma região geográfica, e o valor do pixel representa uma característica dessa região.

en: Raster data in detail
pt_BR: Dados Raster em detalhe

en: Raster data is used in a GIS application when we want to display information that is continuous across an area and cannot easily be divided into vector features. When we introduced you to vector data we showed you the image in figure_landscape_. Point, polyline and polygon features work well for representing some features on this landscape, such as trees, roads and building footprints. Other features on a landscape can be more difficult to represent using vector features. For example the grasslands shown have many variations in colour and density of cover. It would be easy enough to make a single polygon around each grassland area, but a lot of the information about the grassland would be lost in the process of simplifying the features to a single polygon. This is because when you give a vector feature attribute values, they apply to the whole feature, so vectors aren't very good at representing features that are not homogeneous (entirely the same) all over. Another approach you could take is to digitise every small variation of grass colour and cover as a separate polygon. The problem with that approach is that it will take a huge amount of work in order to create a good vector dataset.
pt_BR: Dados Raster são usado em um aplicativo GIS quando queremos exibir informações continuas em uma determinada área e que não pode ser facilmente dividido em funções vetoriais. Quando apresentamos os dados vetoriais, nós mostramos a imagem figura_paisagem_. Pontos, linhas e poligonos funcionam bem para representar algumas caracteristicas dessa paisagem, como árvores,estradas e contruções. Outras caracterisiticas da paisagem podem ser mais difíceis de se representar utilizando vetores. Por exemplo, os campos mostrados têm muitas variações de cor e densidade de cobertura. Seria muito fácil fazer um único polígono ao redor de cada área de pastagem, mas um monte de informações sobre o gramado seria perdido no processo de simplificação dos recursos para um único polígono. Isso ocorre poque você está dando um único valor de atributo para esse vetor, aplicando-o para toda área, dessa forma os vetores não são muito bons para representar áreas que apresenta características que não são homogêneas (inteiramente o mesmo) para toa área. Outra abordagem que você pode tomar é a de digitalizar cada pequena variação de grama cor e cobrir como um polígono separado. O problema com essa abordagem é que ela vai demandar uma enorme quantidade de trabalho, a fim de criar um bom conjunto de dados de vetor.

en: Some features on a landscape are easy to represent as points, polylines and polygons (e.g. trees, roads, houses). In other cases it can be difficult. For example how would you represent the grasslands? As polygons? What about the variations in colour you can see in the grass? When you are trying to represent large areas with continuously changing values, raster data can be a better choice.
pt_BR: Algumas características em uma paisagem são fáceis de representar como pontos, polilinhas e polígonos (por exemplo, árvores, estradas, casas). Em outros casos, pode ser difícil. Por exemplo, como você representaria as pastagens? Como polígonos? E as variações na cor que você pode ver na grama? Quando você está tentando representar grandes áreas com a mudança de valores contínuas, dados raster pode ser sua melhor escolha.

en: Using raster data is a solution to these problems. Many people use raster data as a **backdrop** to be used behind vector layers in order to provide more meaning to the vector information. The human eye is very good at interpreting images and so using an image behind vector layers, results in maps with a lot more meaning. Raster data is not only good for images that depict the real world surface (e.g. satellite images and aerial photographs), they are also good for representing more abstract ideas. For example, rasters can be used to show rainfall trends over an area, or to depict the fire risk on a landscape. In these kinds of applications, each cell in the raster represents a different value e.g. risk of fire on a scale of one to ten.
pt_BR: Usar dados raster é uma solução para estes problemas. Muitas pessoas usam dados raster como um **pano de fundo** para ser usado por trás de camadas vetoriais, a fim de dar mais significado às informações vetoriais. O olho humano é muito bom em interpretar imagens, assim, usando uma imagem por trás de camadas vetoriais, pode resultar em mapas mais significativos. Dados Raster não são bons apenas para imagens que retratam a superfície do mundo real (por exemplo, imagens de satélite e fotografias aéreas), eles também são bons também para representar idéias mais abstratas. Por exemplo, rasters pode ser usado para mostrar tendências de precipitação sobre uma área, ou para representar o risco de incêndio em uma paisagem. Nestes tipos de aplicações, cada célula no raster representa um valor diferente, por exemplo, risco de incêndio em uma escala de um a dez.

en: An example that shows the difference between an image obtained from a satellite and one that shows calculated values can be seen in figure_raster_types_.
pt_BR: Um exemplo que mostra a diferença entre a imagem obtida a partir de um satélite e uma que mostra os valores calculados pode ser visto na figura_tipos_de_raster_.

en: True colour raster images (left) are useful as they provide a lot of detail that is hard to capture as vector features but easy to see when looking at the raster image. Raster data can also be non-photographic data such as the raster layer shown on the right which shows the calculated average minimum temperature in the Western Cape for the month of March.
pt_BR: Imagens raster com cores verdadeiras (esquerda) são úteis quando elas fornecem uma grande quantidade de detalhes que são difíceis de expressar como vetores, sendo mais fácil de observar quando olhamos uma imagem raster. Dados raster também podem ser dados não fotográficos, como a imagem da direita, que mostra a temperatura mínima média calculada na província do Cabo Ocidental para o mês de março.

en: Georeferencing
pt_BR: Georreferenciamento

en: Georeferencing is the process of defining exactly where on the earth's surface an image or raster dataset was created. This positional information is stored with the digital version of the aerial photo. When the GIS application opens the photo, it uses the positional information to ensure that the photo appears in the correct place on the map. Normally this positional information consists of a coordinate for the top left pixel in the image, the size of each pixel in the X direction, the size of each pixel in the Y direction, and the amount (if any) by which the image is rotated. With these few pieces of information, the GIS application can ensure that raster data are displayed in the correct place. The georeferencing information for a raster is often provided in a small text file accompanying the raster.
pt_BR: Georreferenciamento é o processo onde definimos exatamente o lugar na superfície da terra a qual uma imagem ou um conjunto de dados raster foi criado. Esta informação posicional é armazenada na versão digital da fotografia aérea. Quando um aplicativo GIS abre essa fotografia, ele usa essas informações posicionais para garantir que a imagem apareça no lugar correto no mapa. Normalmente esta informação posicional consiste numa coordenada para o pixel superior esquerdo da imagem, o tamanho de cada pixel na direção de X, a dimensão de cada pixel na direção Y, e o valor (se existirem), do ângulo de inclinação da imagem.

en: Sources of raster data
pt_BR: Fontes de dados Raster

en: Raster data can be obtained in a number of ways. Two of the most common ways are aerial photography and satellite imagery. In aerial photography, an aeroplane flies over an area with a camera mounted underneath it. The photographs are then imported into a computer and georeferenced. Satellite imagery is created when satellites orbiting the earth point special digital cameras towards the earth and then take an image of the area on earth they are passing over. Once the image has been taken it is sent back to earth using radio signals to special receiving stations such as the one shown in figure_csir_station_. The process of capturing raster data from an aeroplane or satellite is called **remote sensing**.
pt_BR: Dados matriciais pode ser obtida num número de maneiras. Duas das formas mais comuns são a fotografia aérea e imagens de satélite. Na fotografia aérea, uma aeronave sobrevoa uma área com uma câmera montada debaixo dela. As fotografias são então importadas para um computador e georreferenciadas. As imagens de satélite são criadas quando os satélites que orbitam um ponto na superfície da terra com câmeras digitais especiais apontadas para a superfície, essas câmeras obtêm uma imagem da área na Terra em eles estão passando por cima. Depois que a imagem foi obtida ela é enviada de volta à Terra através de sinais de rádio para estações especiais de recepção, como a mostrado na figura_csir_station_. O processo de captura de dados raster de um avião ou satélite é chamado de **sensoriamento remoto.**

en: The CSIR Satellite Applications Center at Hartebeeshoek near Johannesburg. Special antennae track satellites as they pass overhead and download images using radio waves.
pt_BR: O Centro de Aplicações  Satelitais em Hartebeeshoek nas proximidades de Joanesburgo.  Essas antenas especiais monitoram os satélites que passam sobre essa região e fazem o download de imagens usando ondas de rádio.

en: In other cases, raster data can be computed. For example an insurance company may take police crime incident reports and create a country wide raster map showing how high the incidence of crime is likely to be in each area. Meteorologists (people who study weather patterns) might generate a province level raster showing average temperature, rainfall and wind direction using data collected from weather stations (see figure_csir_station_). In these cases, they will often use raster analysis techniques such as interpolation (which we describe in Topic :ref:`spatial_analysys`).
pt_BR: Em outros casos, os dados raster pode ser computado. Por exemplo: uma companhia de seguros pode obter os dados dos ocorrência de crimes policiais e criar, através desses dados, uma mapa raster de todo um pais mostrando as áreas onde existe uma maior probabilidades de incidência de crimes. Os Meteorologistas (profissionais que estudam os padrões climáticos) pode gerar um mapa raster a nível estadual mostrando a temperatura média, precipitação e velocidade do vento usando dados coletados nas estações climáticas (veja a figura_csir_station_) Nesses casos, eles vão usar técnicas de análise de dados raster como a interpolação (procedimento que descrevemos no tópico :ref:`spatial_analysys`)

en: Sometimes raster data are created from vector data because the data owners want to share the data in an easy to use format. For example, a company with road, rail, cadastral and other vector datasets may choose to generate a raster version of these datasets so that employees can view these datasets in a web browser. This is normally only useful if the attributes, that users need to be aware of, can be represented on the map with labels or symbology. If the user needs to look at the attribute table for the data, providing it in raster format could be a bad choice because raster layers do not usually have any attribute data associated with them.
pt_BR: Às vezes, os dados raster são criados a partir de dados vetoriais, porque os proprietários de dados deseja compartilhar os dados em um formato fácil de usar. Por exemplo, uma companhia que gerencia estradas ou transporte ferroviário, cadastra suas linhas  em dados vetoriais mas pode optar por gerar um arquivo raster com esses dados para que os funcionário possa visualizar os dados em um navegador web. Isso normalmente só é útil se os atributos, que os usuários precisam estar cientes, possam ser representados no mapa com rótulos ou simbologia. Se os usuário necessitam observar os dados da tabela de atributos, fornecer os dados em formato raster pode não ser a melhor escolha, isso porque os dados raster , geralmente, não têm qualquer tabela de atributos associados a ele.

en: Spatial Resolution
pt_BR: Resolução Espacial

en: Every raster layer in a GIS has pixels (cells) of a fixed size that determine its spatial resolution. This becomes apparent when you look at an image at a small scale (see figure_raster_small_scale_) and then zoom in to a large scale (see figure_raster_large_scale_).
pt_BR: Cada camada raste em um SIG contém pixels (células) de tamanhos fixos que determinam sua resolução espacial. Isso se torna bem vi´sivel quando você olha uma imagem em uma escala pequena (veja a figura_raster_small_scale_) e ,usando o zoom, em uma escala grande (veja a figura_raster_large_scale_).

en: This satellite image looks good when using a small scale...
pt_BR: Essa imagens de satélite parece ser muito boa quando utilizada em uma pequena escala...

en: ...but when viewed at a large scale you can see the individual pixels that the image is composed of.
pt_BR: ... mas se visualizada em uma escala grande você poderá visualizar os pixeis individualmente na composição da imagem.

en: Spectral resolution
pt_BR: Resolução Espectral

en: Raster to vector conversion
pt_BR: Conversão Raster para Vetor

en: In our discussion of vector data, we explained that often raster data are used as a backdrop layer, which is then used as a base from which vector features can be digitised.
pt_BR: Em nossa discussão de dados vetoriais, explicamos que muitas vezes dados raster são usados ​​como uma camada de pano de fundo, que é usado como uma base a partir do qual as feições vetoriais podem ser digitalizadas

en: Another approach is to use advanced computer programs to automatically extract vector features from images. Some features such as roads show in an image as a sudden change of colour from neighbouring pixels. The computer program looks for such colour changes and creates vector features as a result. This kind of functionality is normally only available in very specialised (and often expensive) GIS software.
pt_BR: Outra possibilidade é a utilização de Softwares avançados  para extrair automaticamente as feições vetoriais das imagens. Algumas feições, como as estradas, são bem destacadas das áreas ao seu redor, dada a súbita mudança na cor dos pixels. O Software procura por essas mudanças abruptas na coloração dos pixels e cria o arquivo vetorial como resultado. Esse tipo de funcionalidade é, normalmente , encontrado apenas em softwares SIG muitos especializados ( e que , em sua maioria, são bastante caros)

en: Vector to raster conversion
pt_BR: Conversão Vetor para Raster

en: Raster analysis
pt_BR: Análise de dados Raster

en: Common problems / things to be aware of
pt_BR: Problemas comuns / coisas que devemos estar cientes

en: As we have already mentioned, high resolution raster data can require large amounts of computer storage.
pt_BR: Como já foi mencionada, dados Raster de alta resolução podem exigir grandes quantidades de armazenamento do computador

en: What have we learned?
pt_BR: O que aprendemos?

en: Let's wrap up what we covered in this worksheet:
pt_BR: Para encerar vamos ver o que abordamos na lista abaixo:

en: Raster data are a grid of regularly sized **pixels.**
pt_BR: Dados raster são uma grad, ou grid em inglês, de tamanho regular. Essa grade é formada pelos **pixels**

en: Raster data are good for showing **continually varying information.**
pt_BR: Dados raster são bons para mostrar ** informações que  variam continuamente.**

en: The size of pixels in a raster determines its **spatial resolution.**
pt_BR: O tamanho dos pixels no raster determina sua  **resolução espacial**

en: Raster images can contain one or more **bands**, each covering the same spatial area, but containing different information.
pt_BR: Imagens raster podem conter uma ou mais **bandas**, elas cobrem a mesma área espacial, mas contém diferentes informações.

en: When raster data contains bands from different parts of the electromagnetic spectrum, they are called **multi-spectral images**.
pt_BR: Quando os dados raster contêm bandas de diferentes partes do espectro eletromagnético, elas são chamadas **imagens multi-espectrais**

en: Three of the bands of a multi-spectral image can be shown in the colours Red, Green and Blue so that we can see them.
pt_BR: Três das bandas de uma imagem multi-espectral pode ser mostrado nas cores vermelho, verde e azul, para que possamos vê-los.

en: Images with a single band are called grayscale images.
pt_BR: Imagens de uma banda simples são chamadas de imagens em tons de cinza.

en: Single band, grayscale images can be shown in pseudocolour by the GIS.
pt_BR: Uma banda única, uma imagem em tons de cinza pode ser visualizadas em pseudocores pelos SIG.

en: Raster images can consume a large amount of storage space.
pt_BR: Imagens raster podem consumir uma grande quantidade de espaço de armazenamento.

en: Now you try!
pt_BR: Agora é sua vez de tentar!

en: Here are some ideas for you to try with your learners:
pt_BR: Aqui estão algumas idéias para você experimentar com os seus alunos:

en: Discuss with your learners in which situations you would use raster data and in which you would use vector data.
pt_BR: Discuta com seus alunos em que situações você usaria dados raster e em quais você usaria dados vetoriais.

en: Get your learners to create a raster map of your school by using A4 transparency sheets with grid lines drawn on them. Overlay the transparencies onto a toposheet or aerial photograph of your school. Now let each learner or group of learners colour in cells that represent a certain type of feature e.g. building, playground, sports field, trees, footpaths etc. When they are all finished, overlay all the sheets together and see if it makes a good raster map representation of your school. Which types of features worked well when represented as rasters? How did your choice in cell size affect your ability to represent different feature types?
pt_BR: Peça os seus alunos para criar um mapa raster de sua escola usando folhas de transparência A4 com as linhas de grade desenhadas sobre eles. Sobreponha as transparências em uma carta topográfica ou fotografia aérea de sua escola. Agora peça para cada aluno ou grupo de alunos para colorir as células que representam um certo tipo de recurso, por exemplo construção, playground, quadra de esportes, árvores, caminhos, etc. Quando todos tiverem terminado, sobreponha todas as folhas em conjunto e veja se elas fazem um bom mapa raster de representação de sua escola. Quais tipos de recursos funcionou bem quando representado como rasters? Como a sua escolha do tamanho das células afetou sua capacidade de representar diferentes tipos de recurso?

en: Something to think about
pt_BR: Algo para se pensar

en: If you don't have a computer available, you can understand raster data using pen and paper. Draw a grid of squares onto a sheet of paper to represent your soccer field. Fill the grid in with numbers representing values for grass cover on your soccer field. If a patch is bare give the cell a value of 0. If the patch is mixed bare and covered, give it a value of 1. If an area is completely covered with grass, give it a value of 2. Now use pencil crayons to colour the cells based on their values. Colour cells with value 2 dark green. Value 1 should get coloured light green, and value 0 coloured in brown. When you finish, you should have a raster map of your soccer field!
pt_BR: Se você não tiver um computador disponível, você pode entender os dados raster usando papel e caneta. Desenhe uma grade de quadrados em uma folha de papel para representar o seu campo de futebol. Preencha a grade com números que representam valores para cobertura de grama em seu campo de futebol. Se uma parte do campo está sem grama dê a sua célula o valor 0. Se uma uma parte é misturado com cal e grama, dar-lhe um valor de 1. Se uma área é completamente coberto com grama, dar-lhe um valor de 2. Agora use lápis de cor lápis de colorir as células com base em seus valores. Células cor com valor 2 verde escuro. Valor 1 deve ficar de cor verde clara, e o valor 0 colorido na cor marrom. Quando você terminar, você deve ter um mapa raster de seu campo de futebol!

en: Further reading
pt_BR: Leitura complementar

en: **Book**:
pt_BR: **Livro**:

en: The QGIS User Guide also has more detailed information on working with raster data in QGIS.
pt_BR: O Guia do Usuário QGIS também tem informações mais detalhadas sobre como trabalhar com dados raster no QGIS.

en: What's next?
pt_BR: Qual é o próximo?

en: In the section that follows we will take a closer look at **topology** to see how the relationship between vector features can be used to ensure the best data quality.
pt_BR: Na seção que se segue, vamos dar uma olhada em **topologia** para ver como a relação entre as características do vetor pode ser usado para garantir a melhor qualidade dos dados.
