Esta tese propõe um modelo de generalização cartográfica para os mapas de vegetação da Amazônia Brasileira. O modelo compreende três processos principais: limpeza de dados, simplificação da base de dados e simplificação cartográfica. A etapa de limpeza de dados é executada através de uma simplificação de linhas com tolerância mínima para a eliminação de redundâncias presentes nas linhas digitais. A simplificação da base de dados corresponde a uma generalização categórica dos mapas de vegetação de modo a torná-los compatíveis com níveis de menor detalhamento. A simplificação cartográfica elimina polígonos considerados pequenos e faz a simplificação de linhas com base nas mudanças de escala pretendidas. Este trabalho contribui para a identificação dos objetivos da generalização cartográfica no domínio digital porque testa com profundidade ferramentas existentes para simplificação de linhas, estabelece critérios que satisfazem um certo objetivo, e discute se mapas produzidos automaticamente em um SIG devem ser semelhantes àqueles preparados convencionalmente pelos cartógrafos. Os mapas de vegetação da Amazônia brasileira foram relevantes neste contexto porque compõem um cenário adequado para a realização do experimento de generalização. Este trabalho também contribui para o aprimoramento do estado da arte em software livre para Geoprocessamento no Brasil. Os três algoritmos usados para simplificação de linhas foram todos implementados no SPRING, SIG desenvolvido pela Divisão de Processamento de Imagens do INPE. A etapa de simplificação da base de dados foi realizada integralmente no TERRAVIEW, SIG de código aberto também desenvolvido pela Divisão de Processamento de Imagens do INPE. Dois algoritmos usados para simplificação de linhas foram criados especificamente para o experimento de generalização descrito neste trabalho.

This thesis proposes a cartographic generalization model for vegetation maps in the Brazilian Amazonia. The model comprises three main processes: data cleaning, database simplification, and cartographic simplification. The first step of data cleaning is performed through line simplification with minimum tolerance for redundancy elimination in the digital lines. The database simplification corresponds to a categorical generalization aiming at less detailed vegetation maps. The cartographic simplification eliminates small polygons and simplifies lines according to intended scale changes. This work contributes to the identification of the cartographic generalization goals in the digital domain while it deeply tests existing methods for line simplification. It also sets criteria that satisfy a certain objective and discusses whether maps that are automatically generated in a GIS should be considered similar to the ones produced manually. In this context, vegetation maps in the Brazilian Amazonia were relevant because they represent a suitable scenario for performing the generalization experiment. This work also contributes to improve the state of the art for GIS free software in Brazil. The three algorithms used for line simplification have been implemented in SPRING, a free objectoriented GIS developed by the Image Processing Division at INPE. The database simplification was entirely performed using the open-source GIS TERRAVIEW, developed by the Image Processing Division at INPE. The two algorithms used for line simplification have been specifically created for the generalization experiment described in this work.