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Navegando por Assunto "Sea-geoamazonia"

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    Trabalho de Curso - Graduação - MonografiaAcesso aberto (Open Access)
    Desenvolvimento de ferramentas automatizadas em Python para otimização de processos no QGIS com interface ao aplicativo Sea-geoamazonia
    (2025-03-27) SANTOS, João Guilherme Silva Ribeiro dos; LEAL, Sávio Cardoso de Souza; VASCONCELOS, Marcelo Augusto Machado; http://lattes.cnpq.br/4324892308278435
    O presente Trabalho de Conclusão de Curso apresenta a criação e implementação de uma metodologia automatizada no software QGIS, destinada a análises regressivas e geoespaciais, focadas na conversão de geometrias para o sistema de coordenadas SIRGAS 2000/UTM e no desenvolvimento de layouts padronizados para mapeamento temático. O estudo propõe soluções práticas para automatizar processos de análise espacial, como o cálculo de áreas e perímetros, a conversão precisa para zonas UTM e a adaptação de simbologias temáticas em camadas geográficas. Utilizou-se uma abordagem baseada em scripts Python integrados ao QGIS, com ênfase em otimizar a personalização de layouts cartográficos e gerar relatórios detalhados baseados em atributos das camadas de dados. A metodologia foi aplicada a um conjunto de dados reais, possibilitando a avaliação dos resultados gerados e a validação das ferramentas desenvolvidas. O sistema desenvolvido foi implementado com interface no SEA-GEOAMAZONIA, permitindo a integração e análise espacial de dados geográficos em larga escala. Essa integração possibilitou maior eficiência no processamento de informações territoriais e na padronização dos layouts cartográficos. Como resultado, foi obtido um sistema que facilita a criação de mapas com alta precisão e análise eficiente dos dados espaciais, respeitando os padrões cartográficos e as necessidades de ajustes personalizados pelos usuários. As conclusões indicam que o desenvolvimento de ferramentas automatizadas em ambientes SIG pode reduzir o tempo de execução de tarefas complexas, aumentar a precisão dos resultados e fornecer subsídios mais claros para a tomada de decisão em projetos geoespaciais.
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