Discrete Global Grid Systems: mudanças entre as edições

Edição atual tal como às 21h05min de 10 de fevereiro de 2024

Identificadores zonais conforme abstração mais geral do padrão DGGS na versão OGC.
As células de uma grade são especializações dos identificadores.

Os Sistemas de Grades Discretas Globais (do inglês DGGS - Discrete Global Grid Systems) são frameworks computacionais capazes de implementar a Digital Earth (Terra Digital), uma nova abordagem, alternativa aos SIGs tradicionais, centrados no conceito de layer. No DGGS a célula é a unidade de gestão da informação. Um DGGS é composto de um conjunto de grades hierárquicas, cada qual oferecendo células para recuperar a informação em diferentes escalas.

Dois importantes padrões consolidam hoje o conceito de DGGS:

ISO 19170-1: "Geographic information — Discrete Global Grid Systems Specifications — Part 1: Core Reference System and Operations, and Equal Area Earth Reference System", de 2021, https://www.iso.org/standard/32588.html

OGC Topic 21: "Discrete Global Grid Systems - Part 1 Core Reference system and Operations and Equal Area Earth Reference System", https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html#cell

Ver também:

DGGS/Proj: Projeções globais poliédricas, candidatas à utilização com DGGS.
DGGS/Proj/Planos concorrentes: motivação dos poliedros e do eventual "ajuste da DGGS ao relevo nacional"
DGGS/Terms: glossário oficial (terminologia).
DGGS/Cell: células e grades.
DGGS/Processing: como as operações de geoprocessamento são realizadas em DGGS.
DNGS

Aplicação

Conforme sec. B.6 de [OGC2017].

Como cada célula em um DGGS é fixa em um local, e o local fornece uma representação explícita da área, consultas geoespaciais básicas como “Onde está?”, “O que está aqui?” e “Como isso mudou?” são simplificadas em operações de teoria dos conjuntos.
Como quaisquer valores de dados referenciados a um determinado DGGS são, pela natureza da grade, alinhados hierarquicamente, os altos custos de integração de dados em sistemas tradicionais são drasticamente reduzidos.

Um DGGS pode até ser projetado para codificação sem perdas de geometria vetorial, de modo que as células e seu endereçamento inteiro convirjam previsivelmente para os pares de coordenadas de número real de cada observação com cada refinamento sucessivo – uma propriedade essencial de um sistema de coordenadas convencional.

DGGS são projetados para eliminar requisitos para processos complexos de fusão de dados. Reduzir a dependência de um integrador ou analista intermediário é um requisito fundamental para os sistemas de informação digital-Terra participativos distribuídos. “A Terra Digital pode se beneficiar claramente dos desenvolvimentos em grade global discreta, que pode fornecer o georreferenciamento, a indexação e a discretização necessária para conjuntos de dados geoespaciais. Eles têm propriedades, em particular estrutura hierárquica, singularidade, representação explícita de resolução espacial e consistência, que os tornam superiores a qualquer alternativa única”. [9].

Um sistema DGGS fornece um ambiente uniforme para integrar, agregar e visualizar geometrias vetoriais/nuvem de pontos e fontes de dados geoespaciais baseadas em raster da mesma forma que as informações dentro de um pipeline de gráficos de computador se tornam os pixels em uma tela de computador. As eficiências são obtidas através da implementação do conjunto de operações espaciais fundamentais [5-8] do Modelo Dimensionalmente Estendido de nove Interseções (DE-9IM) diretamente na estrutura da célula DGGS. Isso permite que algoritmos algébricos de ordem superior (através de ligações a bibliotecas analíticas externas) sejam criados na própria estrutura DGGS, independentemente das fontes de dados.

Não é navegação

A grade geodésica tradicional da navegação não é uma grade DGGS.

A grade tradicional de latitude-longitude, utilizada desde os tempos das caravelas para estabelecer direções e localização de pontos, não é uma grade DGGS nem sua aplicação deve ser confundida entre as aplicações de uma grade DGGS.

Quando interpretamos a grade como um conjunto de "pontos de localização", cada célula DGGS representa uma "zona de incerteza" em torno do ponto. Ao contrário da grade cartesiana tradicional (mesmo que discreta) onde os pontos são exatos e determinado pelo cruzamento das linhas da grade — não pelo centro das células. Cada ponto da grade DGGS portanto representa duas grandezas, a localização e a incerteza.

PS: revisar, pois um ponto qualquer do quadrado tem 100% de chance de estar no quadrado de lado L. O que diminui é a chance de estar na região central de diâmetro d, conforme d decresce de 1.2*L para zero. A curva de decréscimo é uma parábola. A(0<d<L*1.12838) = 0.25*pi()*d^2 / L^2. Quando d=1.128L temos a equiparação entre áreas do circulo de diâmetro d e o quadrado de lado L. Ilustrar circulos de 10% e de 75%, sendo o seu exterior 100%. O circulo 75% representa a região de incerteza ao se tomar 75% dos pontos como se fossem centrais. O raio do círculo é a métrica usual de incerteza. O diâmetro do circulo de área de 75%, para ilustrar, é de 98%L, R = L*SQRT(0.75/pi()).

Operações típicas de consulta

Criar DGGS/Operações conforme https://link.springer.com/article/10.1007/s41651-020-00066-3

As informações são levadas às células da grade na forma de atributos, por exemplo presença/ausência de rochas, rebanhos, casas, etc.

As consultas são então realizadas por célula: o que tem nesta célula? Em quais células temos casas? Em quais células temos árvores?

Como se tratam de grades hierárquicas, podemos imaginar um nível mais grosseiro, que agrupa 16 a 16 células, então ao invés de indicar exatamente a localização dos atributos, indicará a contagem desses atributos dentro dessa célula maior.

Operações típicas de conversão

Conversão de dados raster, tais como imagens de satélite ou mapas de calor, podem ser convertidos para uma grade de maior resolução. Abaixo o fluxograma típico, onde a imagem é amostrada pelos pontos centrais das células. Esse tipo de dado, amostrado ao longo de todo o espaço ou toda uma grande área submetida à medição, é em geral denominado "geo-campo".

Conversão de dados vector, tais como polígonos delimitadores de lotes urbanos ou de lagoas. Abaixo o fluxograma típico, onde o polígono original é amostrada pelos pontos centrais das células. Esse tipo de dado, descrevendo os limites individuais (do lote ou lagoa) é em geral denominado "geo-objeto".

Num passo seguinte a cobertura do polígono poderia ainda ser otimizada. Abaixo um exemplo de como coberturas são otimizadas, fazendo uso de células de diversos níveis simultaneamente, para expressar o polígono através de menos células de cobertura.

Histórico

O conceito de Discrete Global Grid System foi estabelecido ao longo de uma década por universidades e empresas. Tornou-se padrão OGC em 2017, e padrão ISO em 2021.

Ver padrões:

OGC de 2017, http://docs.ogc.org/as/15-104r5/15-104r5.html
ISO de 2021, https://www.iso.org/standard/32588.html
OGC de 2021, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html#cell

Outras normas ISO relevantes: https://www.iso.org/standard/70742.html e outros OGC, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html.

Quanto a ISO 19170-1, pode-se observar que:

Descreve “o que fazer”, mas não define qual a grade global padrão.
É também um guia de API, algoritmos, funções, terminologia, boas práticas, etc. o que permite unificar aplicações e somar esforços em contratos e em iniciativas de domínio público.
Garante a interoperabilidade entre aplicações DGGS de mesma grade, tornando aplicações menos “dependentes do fornecedor”

Na União Europeia o conceito de DGGS ainda não foi transformado em diretiva, mas há convergência, a maior parte das suas diretivas de infraestrutura de dados espaciais, INSPIRE, vai de encontro com a proposta DGGS (ver vídeo).

Revoluções tecnológicas do DGGS

A padronização DGGS viabilizou o antigo desejo da Digital Earth nos seguintes pontos:

Estabeleceu com mais precisão as técnicas e algoritmos de indexação espacial e organização da informação geográfica num sistema hierárquico de grades.
É um guia de API, algoritmos, funções, terminologia, boas práticas, etc. o que permite unificar aplicações e somar esforços em iniciativas de domínio público.
Garante a interoperabilidade entre aplicações DGGS, tornando diversas aplicações menos “dependentes do fornecedor”.

Avaliação no contexto OSMcodes

Ver:

osmc:DGGS: estudos no escopo OSMcodes para avaliar a usabilidade de DGGS no lugar de um mosaico de grades nacionais.
DGGS/Proj#Problema_inerente_das_projeções_DGGS
...

Exeperimentos DGGS da OSMC

... ver ISEA e DGGS/Proj/rHEALPix com Colômbia.

Limitações

Existem limites para viabilização do DGGS em larga global, que seria, por sua vez, obstáculo para viabilização da Digital Earth:

A ISO descreve “o que fazer”, mas não define qual a grade global padrão.
Não limitou o registro de patentes e copyright das soluções DGGS. Continuam a restringir a adoção internacional, através de softwares e bancos de dados de domínio. Apenas países ricos e grandes empresas terão acesso.
Países pobres continuaram sendo colonizados, pagando royalties e limitando o uso dos seus dados.
O padrão DGGS é muito complexo, requer abertura de dados e maturidade digital, coisa que pouquíssimos países possuem.

Objetivos inviáveis do DGGS:

O DGGS teria vantagem de ser Global caso fosse um padrão internacionalmente aceito: na ausência de uma grade padrão, o inverso ocorre, o fato de ser global é uma desvantagem.
Possui dificuldade em viabilizar acesso: deveria ser justo e barato para o mundo todo, porém apenas empresas e países detentores de copyright e patentes terão acesso, os demais serão colonizados, a exemplo do que vem ocorrendo com o Google Plus Codes.
Países em desenvolvimento não possuem “maturidade digital” para tomar opinar ou tomar decisões em torno do "DGGS universal".

Ver também

DNGS
Conceito http://www.wikidata.org/entity/Q117479905
apresentação geral https://discreteglobal.wpengine.com/information/

@@ Linha 1: / Linha 1: @@
-Ver padrões:
+[[Arquivo:DGGS-stdOGC-fig1.png|miniaturadaimagem|380px|''Identificadores zonais'' conforme abstração mais geral do padrão DGGS na versão OGC.<br/>As células de uma grade são especializações dos ''identificadores''.]]
-* OGC de 2017, http://docs.ogc.org/as/15-104r5/15-104r5.html
-* ISO de 2021, https://www.iso.org/standard/32588.html
+Os '''Sistemas de Grades Discretas Globais''' (do inglês '''DGGS''' - ''Discrete Global Grid Systems'') são ''frameworks'' computacionais capazes de implementar a [[wikipedia:Digital Earth|Digital Earth]] (''Terra Digital''), uma nova abordagem, alternativa aos SIGs tradicionais, centrados no conceito de ''layer''. No DGGS a '''célula'''  é a unidade de gestão da informação. Um DGGS é composto de um conjunto de grades hierárquicas, cada qual oferecendo células para recuperar a informação em diferentes escalas.
-* OGC de 2021, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html#cell
+Dois importantes padrões consolidam hoje o conceito de DGGS:
+* '''ISO 19170-1''': "Geographic information — Discrete Global Grid Systems Specifications — Part 1: Core Reference System and Operations, and Equal Area Earth Reference System", de 2021, https://www.iso.org/standard/32588.html
+* '''OGC Topic 21''': "Discrete Global Grid Systems - Part 1 Core Reference system and Operations and Equal Area Earth Reference System", https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html#cell
+Ver também:
+* [[DGGS/Proj]]: Projeções globais poliédricas, candidatas à utilização com DGGS.
+* [[DGGS/Proj/Planos concorrentes]]: motivação dos poliedros e do eventual "ajuste da DGGS ao relevo nacional"
+* [[DGGS/Terms]]: glossário oficial (terminologia).
+* [[DGGS/Cell]]: células e grades.
+* [[DGGS/Processing]]: como as operações de geoprocessamento são realizadas em DGGS.
+* [[DNGS]]
+== Aplicação ==
+:Conforme sec. B.6 de [OGC2017].
+Como cada '''célula''' em um DGGS é fixa em um local, e o local fornece uma representação explícita da área, consultas geoespaciais básicas como '''“Onde está?”, “O que está aqui?” e “Como isso mudou?”''' são simplificadas em operações de teoria dos conjuntos. <br/>Como quaisquer valores de dados referenciados a um determinado DGGS são, pela natureza da grade, alinhados hierarquicamente, os altos custos de integração de dados em sistemas tradicionais são drasticamente reduzidos.
+Um DGGS pode até ser projetado para codificação sem perdas de geometria vetorial, de modo que as células e seu endereçamento inteiro convirjam previsivelmente para os pares de coordenadas de número real de cada observação com cada refinamento sucessivo – uma propriedade essencial de um sistema de coordenadas convencional.
-PS: outros ISO, https://www.iso.org/standard/70742.html e outros OGC, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html
+DGGS são projetados para eliminar requisitos para processos complexos de fusão de dados. Reduzir a dependência de um integrador ou analista intermediário é um requisito fundamental para os sistemas de informação digital-Terra participativos distribuídos. “A [[wikipedia:Digital Earth|Terra Digital]] pode se beneficiar claramente dos desenvolvimentos em grade global discreta, que pode fornecer o georreferenciamento, a indexação e a discretização necessária para conjuntos de dados geoespaciais. Eles têm propriedades, em particular estrutura hierárquica, singularidade, representação explícita de resolução espacial e consistência, que os tornam superiores a qualquer alternativa única”. [9].
-== Problema inerente das grades DGGS==
+Um sistema DGGS fornece um ambiente uniforme para integrar, agregar e visualizar geometrias vetoriais/nuvem de pontos e fontes de dados geoespaciais baseadas em raster da mesma forma que as informações dentro de um pipeline de gráficos de computador se tornam os pixels em uma tela de computador. As eficiências são obtidas através da implementação do conjunto de operações espaciais fundamentais [5-8] do Modelo Dimensionalmente Estendido de nove Interseções ([[wikipedia:DE-9IM|DE-9IM]]) diretamente na estrutura da célula DGGS. Isso permite que algoritmos algébricos de ordem superior (através de ligações a bibliotecas analíticas externas) sejam criados na própria estrutura DGGS, independentemente das fontes de dados.
-[[Arquivo:Osmc-areaAltitude-ilustr1.png|miniaturadaimagem|A superfície de projeção estando mais longe do solo vai fornecer uma área maior, estando abaixo, uma área menor. Essa distorção métrica pode comprometer certas aplicações.]]
-[[Arquivo:Osmc-GeoidModel-ilustr1.png|thumb|O elipsoide (simplificação geométrica) é ajustado não diretamente à superfície topográfica terrestre, mas ao geoide (superfície oceânica generalizada pelo efeito gravitacional).]]
-Apesar de serem baseadas em projeções de igual-área, as grades DGGS apresentam problemas na escala local de um país, quanto à medição de área mais exata, por exemplo em medições de lotes urbanos ou rurais. A medição baseada na cobertura de células DGGS requer (pequena) correção sistemática.
+===Não é navegação ===
+[[Arquivo:DGGS-isNotLaLongGrid.png|miniaturadaimagem|A grade geodésica tradicional da navegação não é uma grade DGGS.]]
+A grade tradicional de latitude-longitude, utilizada desde os tempos das caravelas para estabelecer direções e localização de pontos, não é uma grade DGGS nem sua aplicação deve ser confundida entre as aplicações de uma grade DGGS.
-Qualquer grade DGGS terá precisão limitada nas medidas de área quando comparadas às medições locais de terreno: por se ajustar ao globo e não a um país ou localidade específica, diversos países terão medições de área comprometidas. Conforme ilustrado ao lado, países pequenos muito acima ou muito abaixo do elipsoide demandam  um fator de correção de área.  Em países grandes, havendo ondulações, como na Rússia, nem pelos métodos tradicionais conseguem uma projeção satisfatória, de modo que poderia se satisfazer com uma grade DGGS. Já países mais planos como o Brasil se beneficiam dos métodos tradicionais (onde a altitude é ajustada com a secante do país), que hoje fornecem projeções oficiais muito mais bem ajustadas do que qualquer DGGS.
+Quando interpretamos a grade como um conjunto de "pontos de localização", cada célula DGGS representa uma "zona de incerteza" em torno do ponto. Ao contrário da [[wikipedia:Cartesian coordinate system|grade cartesiana tradicional]] (mesmo que discreta) onde os pontos são exatos e determinado pelo cruzamento das linhas da grade &mdash; não pelo centro das células. Cada ponto da grade DGGS portanto representa duas grandezas, a localização e a incerteza.
-Aplicações topográficas, tipicamente medições de área de terreno, requerem maior regularidade e precisão do que a fornecida por um DGGS. Há um balanço: entre o resultado corrigido (por algoritmos de correção de área satisfatórios) e a noção de  regularidade de área das células não ser comprometida pela correção.
+[[Arquivo:DGGS-asUncertainty.png|center|580px]]
-Abaixo ilustradas as distorções naturais do elipsoide, tanto com relação à superfície como com relação ao geoide.
+[[Arquivo:AreaIncertezaCelulaQuadrada.png|miniaturadaimagem]]
-[[Arquivo:Osmc-geoidSurfaceDiffs-ilustr1.png|center|620px]]
+PS: revisar, pois um ponto qualquer do quadrado tem 100% de chance de estar no quadrado de lado L. O que diminui é a chance de estar na região central de diâmetro d, conforme d decresce de 1.2*L para  zero. A curva de decréscimo é uma parábola. A(0<d<L*1.12838) = 0.25*pi()*d^2 / L^2. Quando d=1.128L temos a equiparação entre áreas do circulo de diâmetro d e o quadrado de lado L. Ilustrar circulos de 10% e de 75%, sendo o seu exterior 100%.  O circulo 75% representa a região de incerteza ao se tomar 75% dos pontos como se fossem centrais. O raio do círculo é a métrica usual de incerteza. O diâmetro do circulo de área de 75%, para ilustrar, é de 98%L, <code>R  = L*SQRT(0.75/pi())</code>.
-Nas soluções tradicionais, baseadas em projeções locais, o ajuste de altitude é melhor, e hoje tido como referência de precisão de medidas topográficas. Abaixo exemplos de secantes cônica e cilíndrica respectivamente, de cima para baixo. O país em foco (exemplificado pelos EUA) terá maior precisão de área.
+===Operações típicas de consulta===
+: <small>Criar [[DGGS/Operações]] conforme https://link.springer.com/article/10.1007/s41651-020-00066-3 </small>
+As informações são levadas às células da grade na forma de atributos, por exemplo presença/ausência de rochas, rebanhos, casas, etc.
+[[Arquivo:DGGS-queryCells-fig1.png|center|820px]]
-[[Arquivo:Osmc-projSecants-ilustr1.png|center]]
+As consultas são então realizadas por célula: o que tem nesta célula? Em quais células temos casas?  Em quais células temos árvores?
-devido à altitude não ser ajustada com a secante do país, países planos como o Brasil se  beneficiam dos métodos tradicionais, que hoje fornecem projeções oficiais muito mais bem ajustadas do que qualquer DGGS.
+Como se tratam de grades hierárquicas, podemos imaginar um nível mais grosseiro, que agrupa 16 a 16 células, então ao invés de indicar exatamente a localização dos atributos, indicará a contagem desses atributos dentro dessa  célula maior.
-O uso da projeção Cônica de igual-área de Albers já é amplamente usado em países como EUA e Brasil, e recentemente foi reconhecido para a Indonésia {{xref|LumbEtAl2019}}.  É difícil "voltar atrás" e pedir que esses países adotem uma projeção mais grosseira. A sugestão, conforme veremos abaixo, pode ser o uso de algoritmos de correção da DGGS no território nacional, aproximando sua eficiência por exemplo à Albers local.
+[[Arquivo:DGGS-queryParentCell-fig1.png|center|600px]]
-=== Solução parcial do problema ===
+===Operações típicas de conversão===
-Em https://gis.stackexchange.com/q/418691/7505 oferecemos uma abordagem para "localizar" a projeção DGGS a cada país: teríamos uma projeção global para organizar por exemplo as fronteiras nacionais, e depois, sem perder a CPU já gasta na transformação, ajustando a projeção específica de cada região do país.
+Conversão de dados ''raster'', tais como imagens de satélite ou mapas de calor, podem ser convertidos para uma grade de maior resolução. Abaixo o fluxograma típico, onde a imagem é amostrada pelos pontos centrais das células. Esse tipo de dado, amostrado ao longo de todo o espaço ou toda uma grande área submetida à medição, é em geral denominado "geo-campo".
-Conforme se comenta, ainda não seria a solução perfeita (impossível na escala nacional de grandes países), mas seria intermediária entre as ''low-distortion projections'' (LDP).
+[[Arquivo:DGGS-convertFromRaster-fig1.png|center|800px]]
-==Exeperimentos DGGS da OSMC ==
+Conversão de dados ''vector'', tais como polígonos delimitadores de lotes urbanos ou de lagoas. Abaixo o fluxograma típico, onde o polígono original é amostrada pelos pontos centrais das células. Esse tipo de dado, descrevendo os limites individuais (do lote ou lagoa) é em geral denominado "geo-objeto".
-===HEALPix===
+[[Arquivo:DGGS-convert-PolyToCover-fig1.png|center|800px]]
-[[File:HEALPix_projection_SW.svg|thumb|Faces projetadas em uma "caixa cubica" para obtenção das coordenadas planas.]]
-[[File:Tissot_indicatrix_world_map_Lambert_cyl_equal-area_proj.svg|thumb|Diagrama de Tissit indicando as distorções de forma na projeção de Lambert.]]
-[[Arquivo:World-lambert-cylindrical.png|thumb|Distribuição dos territórios nacionais na projeção Lambert, mostrando Brasil, Colômbia e outros dentro da zona de baixa distorção.]]
-Ao contrário da maioria das projeções DGGS que projetam o globo nas faces planas de um poliedro, o HEALPix conseguiu um ajuste satisfatório do cilindro com as faces polares, tendo toda a América Latina submetida diretamente à [[wikipedia:Lambert cylindrical equal-area projection|Projeção cilíndrica equivalente de Lambert]].
+Num passo seguinte a cobertura do polígono poderia ainda ser otimizada. Abaixo um exemplo de como coberturas são otimizadas, fazendo uso de células de diversos níveis simultaneamente, para expressar o polígono através de menos células de cobertura.
-Fizemos um primeiro teste com [[wikipedia:HEALPix|HEALPix]] usando a variante '''rHEALPix''' (células retangulares) na Colômbia, ver [https://git.osm.codes/CO_new/wiki/Propuesta-2 git.osm.codes/CO_new/wiki/Propuesta-2].  Adotou-se a implementação PROJ, [https://proj.org/operations/projections/rhealpix.html proj.org/rhealpix]: a ilustração abaixo mostra o sistema de coordenadas normalizado (depois expandido para métrico) sobre a "caixa cúbica".
+[[Arquivo:DGGS-coverRefinement-fig1.png|center]]
-[[Arquivo:Osmc-projs-rhealpix-view1.png.png|center|620px]]
-A quantização global não foi adotado, usamos simplesmente a projeção métrica final, tal como oferecida pela biblioteca PROJ, para daí quantizar em células adequadas à cobertura do país.
+==Histórico==
+O conceito de ''Discrete Global Grid System'' foi estabelecido ao longo de uma década por universidades e empresas. Tornou-se padrão OGC em 2017, e padrão ISO em 2021.
-Conforme ilustração abaixo o refinamento de grade originalmente adotado, particionando cada quadrado em 9 quadrados menores, é incompativel com o refinamento OSMcodes, que adota a partição 4. O  "efeito colateral" para a partição-4 iniciada por ''G''<sub>0</sub> seria a quebra de simetria nas coberturas norte-sul, de modo que a cobertura OSMcodes inciada por ''G''<sub>1</sub> talvez fosse mais simples, comprometendo em um dígito o tamanho final dos geocódigos. Apesar de simples em conceito, a revisão da implementação desse tipo de algoritmo exige alta capacitação do programador.
+Ver padrões:
+*OGC de 2017, http://docs.ogc.org/as/15-104r5/15-104r5.html
+*ISO de 2021, https://www.iso.org/standard/32588.html
+*OGC de 2021, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html#cell
+Outras normas ISO relevantes: https://www.iso.org/standard/70742.html e outros OGC, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html.
-[[Arquivo:Osmc-rHEALPix-projCover1.png|center|620px]]
+Quanto a ISO 19170-1, pode-se observar que:
+*Descreve “o que fazer”, mas não define qual a grade global padrão.
+*É também um guia de API, algoritmos, funções, terminologia, boas práticas, etc. o que permite unificar aplicações e somar esforços em contratos e em iniciativas de domínio público.
+*Garante a interoperabilidade entre aplicações DGGS de mesma grade, tornando aplicações menos “dependentes do fornecedor”
-Em comparações gerais o rHEALPix se mostrou nais preciso do que o [[osmc:Global Projection/S2 Geometry]] da Google e do que o [[osmc:Global Projection/ISEA]].  Seu uso foi indicado por estudo recente,  [[Ref-list#BowWac2020|[BowWac2020]]].
+Na União Europeia o conceito de DGGS ainda não foi transformado em diretiva, mas há convergência, a maior parte das suas diretivas de infraestrutura de dados espaciais, [https://inspire.ec.europa.eu/about-inspire INSPIRE], vai de encontro com a proposta DGGS ([https://www.youtube.com/watch?v=xew6qI-6wNk ver vídeo]).
+===Revoluções tecnológicas do DGGS===
+A padronização DGGS viabilizou o antigo desejo da Digital Earth nos seguintes pontos:
-===ISEA===
+*Estabeleceu com mais precisão as técnicas e algoritmos de indexação espacial e organização da informação geográfica num sistema hierárquico de grades.
-Entre as projeções poliedricas, a melhor projeção global, a principio (principalmente usar mais faces), é a a ISEA - Icosahedral Snyder Equal Area, que ainda hoje não terminaram de fazer a inversa pro PostGIS, por isso não testei... https://github.com/OSGeo/PROJ/issues/3047
+*É um guia de API, algoritmos, funções, terminologia, boas práticas, etc. o que permite unificar aplicações e somar esforços em iniciativas de domínio público.
-Algum patrocinador poderia pagar uma semana de programador C++.
+* Garante a interoperabilidade entre aplicações DGGS, tornando diversas aplicações menos “dependentes do fornecedor”.
-[[Arquivo:Osmc-projections-ISEA-ilustr2.png.png|miniaturadaimagem|Faces poliedricas e respectivas projeções circulares no ISEA.]]
-[[Arquivo:Osmc-projections-ISEA-ilustr3.png|miniaturadaimagem|xxxx]]
+==Avaliação no contexto OSMcodes==
+Ver:
+*[[osmc:DGGS]]: estudos no escopo OSMcodes para avaliar a usabilidade de DGGS no lugar de um mosaico de grades nacionais.
+*[[DGGS/Proj#Problema_inerente_das_projeções_DGGS]]
+*...
-Mas imagino que mesmo ISEA terá problemas com área de imóveis, e uma solução comentei aqui https://gis.stackexchange.com/q/418691/7505
+==Exeperimentos DGGS da OSMC==
+... ver ISEA e [[DGGS/Proj/rHEALPix]] com Colômbia.
-Outros problemas/soluções com altitude num DGGS, incluindo ISEA:
+==Limitações==
-*erros berrantes https://gis.stackexchange.com/q/418623/7505
+Existem limites para viabilização do DGGS em larga global, que seria, por sua vez, obstáculo para viabilização da Digital Earth:
-*correcao de área https://gis.stackexchange.com/q/418669/7505
+*A ISO descreve “o que fazer”, mas '''não define qual a grade global padrão'''.
+*'''Não limitou o registro de patentes e ''copyright''''' das soluções DGGS. Continuam a restringir a adoção internacional, através de softwares e bancos de dados de domínio. Apenas países ricos e grandes empresas terão acesso.
+*Países pobres continuaram sendo colonizados, pagando royalties e limitando o uso dos seus dados.
+*'''O padrão DGGS é muito complexo''', requer [[Open Data Index|abertura de dados]] e maturidade digital, coisa que pouquíssimos países possuem.
+Objetivos inviáveis do DGGS:
+* O DGGS teria vantagem de ser Global caso fosse um padrão internacionalmente aceito: na ausência de uma grade padrão, o inverso ocorre, o fato de ser global é uma desvantagem.
+*Possui dificuldade em viabilizar acesso: deveria ser justo e barato para o mundo todo, porém apenas empresas e países detentores de '''copyright e patentes''' terão acesso, os demais serão colonizados, a exemplo do que vem ocorrendo com o Google Plus Codes.
+*Países em desenvolvimento não possuem “maturidade digital” para tomar opinar ou tomar decisões em torno do "DGGS universal".
 ==Ver também==
-*[[DLGS]]
+*[[DNGS]]
 *Conceito http://www.wikidata.org/entity/Q117479905
+* apresentação geral https://discreteglobal.wpengine.com/information/
 [[Categoria:Conceitos]]