Análise de dados espaciais em GIS

A análise de dados espaciais em GIS (análise de dados espaciais em GIS) tornou-se uma tecnologia fundamental em vários setores, desde o planejamento urbano e gestão ambiental até logística e saúde pública. Este artigo explora a importância da análise de dados espaciais em GIS, suas aplicações e os benefícios que oferece a organizações e profissionais.

O que significa análise de dados espaciais?

A análise espacial é uma disciplina que estuda as entidades examinando, avaliando e modelando as características dos dados espaciais como posição, atributos e relações entre as entidades.

Esse processo revela as propriedades geométricas ou geográficas dos dados e utiliza uma variedade de modelos computacionais, técnicas analíticas e abordagens algorítmicas para assimilar as informações geográficas e determinar sua adequação para um sistema alvo.

A análise espacial encontra aplicação em diversos setores como astronomia, saúde, agricultura, gestão de ecossistemas urbanos, alerta e recuperação em caso de catástrofes, modelagem da cadeia de abastecimento e logística.

Essencialmente, a análise espacial extrai informações dos dados espaciais, que fornecem uma representação numérica de entidades físicas em um sistema de coordenadas geográficas, atuando como unidades espaciais de um mapa.

Os dados espaciais são categorizados em dois tipos principais: geométricos e geográficos.

Os dados geométricos mapeiam as informações espaciais em superfícies bidimensionais, enquanto os dados geográficos representam a latitude e a longitude de uma entidade ou posição, sobrepondo-se a uma esfera que representa a Terra. Por exemplo, o Google Maps utiliza dados 2D para fornecer direções de navegação, enquanto os dispositivos GPS fornecem informações geográficas detalhadas.

Além disso, a georreferenciação e a geocodificação são aspectos cruciais da análise geoespacial. A georreferenciação atribui coordenadas aos dados vetoriais ou raster para modelar a superfície terrestre, enquanto a geocodificação identifica com precisão endereços como estados, países, etc., na superfície do planeta.

Dados espaciais

Os dados espaciais se manifestam em vários formatos, incluindo vetoriais e raster. Os dados vetoriais representam o mundo real por meio de pontos, linhas e polígonos, que podem criar espaços fechados. Esses tipos de dados permitem o mapeamento gráfico de objetos físicos na superfície terrestre e geralmente são armazenados em arquivos shapefile (.shp).

Por outro lado, os dados raster fornecem uma representação em grade de pixels, onde cada pixel contém informações específicas como cor ou unidade de medida. Embora o termo “raster” seja frequentemente associado a imagens, na análise espacial ele também se refere a fotografias aéreas ou satelitais, conhecidas como “ortofotos”.

Além dos dados vetoriais e raster, existem os dados não espaciais que representam atributos adicionais aos dados espaciais, como imagens, mapas ou outras informações que enriquecem a compreensão dos objetos em questão.

Importância da análise espacial

A análise espacial vai além da simples mapeação de objetos físicos. Ao coletar informações espaciais de diversas fontes, permite o uso de uma visão consolidada dos dados para tomar decisões informadas. Por exemplo, pode auxiliar na gestão do tráfego urbano, contribuindo para a construção de cidades mais organizadas.

A tecnologia também possibilita o monitoramento e a gestão de fenômenos como a propagação de doenças. Por exemplo, durante uma pandemia como a do COVID-19, os dados espaciais podem ser empregados para mapear estratégias de vacinação com base geográfica.

Atualmente, a análise espacial tornou-se parte integrante de nossa vida cotidiana. Desde a reserva de um táxi até o uso de aplicativos de e-commerce ou entrega de alimentos, passando pela navegação GPS, é uma tecnologia onipresente.

Embora o acesso a dados espaciais, como imagens de satélite, esteja disponível há muito tempo, filtrar e interpretar grandes volumes de dados tem sido uma tarefa desafiadora. No entanto, com o advento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, a análise espacial tornou-se mais acessível, trazendo benefícios econômicos e, às vezes, salvando vidas humanas.

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Análise de dados espaciais em GIS: como funciona?

A análise espacial é um pilar fundamental dos Sistemas de Informação Geográfica (GIS), utilizada para avaliar a viabilidade de escolhas urbanísticas, ambientais, sociais, etc., e prever possíveis cenários de desenvolvimento do território. Veja como funciona em detalhes.

1. Coleta de dados: a coleta de dados é essencial e envolve a obtenção de diversas fontes e com diferentes ferramentas, incluindo dispositivos como LiDAR e sistemas aéreos. Esses dados são utilizados para criar mapas que mostram a distribuição geográfica de entidades como temperaturas em diferentes regiões.
2. Análise de dados: aqui os dados coletados são analisados utilizando soluções baseadas em IA (inteligência artificial) e ML (aprendizado de máquina) para obter resultados. Modelos de ML podem ser treinados para detectar objetos ou estruturas em uma área, como universidades, campos esportivos ou áreas de tráfego.
3. Apresentação dos dados: após a análise, os resultados são apresentados utilizando ferramentas de visualização como tabelas, diagramas e gráficos para comunicar com as partes interessadas. As ferramentas de visualização 3D oferecem uma perspectiva melhor e otimizam as estratégias de planejamento e implementação. Funcionalidades críticas da análise espacial incluem:
   1. pesquisa geográfica: permite pesquisar dados geográficos por meio de painéis usando critérios como nome da cidade ou código postal;
   2. agrupamento de conjuntos de dados: ajuda a entender os pontos demográficos em comum, por exemplo, para avaliar o acesso a instalações escolares em uma região;
   3. visualização completa dos dados: utiliza cores, formas e anotações para obter uma visão aérea de uma área;
   4. mapeamento visual: permite representar conjuntos de dados em mapas usando camadas como mapas de calor ou gráficos de bolhas;
   5. destaque de entidades alvo: apresenta dados em gráficos combinando informações projetadas nas camadas do mapa para avaliar, por exemplo, a disponibilidade de centros de saúde em uma determinada área.

Em resumo, a análise espacial combina dados e ferramentas avançadas para resolver problemas complexos e fornecer soluções informadas. Leia mais sobre “GeoAI”

Análise de dados espaciais em GIS para o planejamento urbano

A análise espacial é um recurso fundamental em várias áreas, incluindo o planejamento e desenvolvimento urbano. Através do uso de ferramentas e técnicas avançadas, como a análise de modelos de distribuição espacial e modelagem de dados geográficos, o GIS permite aos urbanistas obter uma compreensão detalhada da estrutura e dinâmica das cidades.

Por exemplo, através da análise de dados demográficos e socioeconômicos, os planejadores podem identificar áreas com necessidades específicas ou oportunidades de desenvolvimento, permitindo-lhes tomar decisões informadas sobre a distribuição de recursos e alocação de investimentos. Além disso, a análise espacial permite avaliar o impacto ambiental e social de projetos urbanos propostos, facilitando o design de intervenções que maximizam os benefícios e minimizam as consequências negativas para a comunidade e o meio ambiente. Em última análise, a integração da análise espacial nos processos decisórios do planejamento urbano permite o desenvolvimento de cidades mais sustentáveis, resilientes e inclusivas, capazes de atender às necessidades das gerações presentes e futuras.
Aqui estão alguns exemplos de projetos que se enquadram nessa esfera.

Desenvolvimento de cidades urbanas resilientes

• Uso do GIS para planejar estratégias de deflorestação com base em dados analisados.
• Monitoramento de emissões industriais para decidir sobre a adoção de fontes de energia renovável.
• Controle do aumento do nível do mar para implementar planos de ação contra ameaças.

Monitoramento do efeito ilha de calor urbana (UHI)

• Uso de tecnologias como imagens de satélite para entender melhor o UHI e identificar causas e soluções.

Determinação da qualidade de vida

• A análise espacial permite detectar a qualidade socioeconômica da vida com base na presença de infraestruturas como hospitais, escolas e escritórios governamentais.

Análise de fluxos de tráfego

• Uso de imagens espaciais para identificar estradas congestionadas e problemas no sistema de transporte.
• Identificação de lacunas no transporte público para melhorar o acesso aos serviços para todos os cidadãos, especialmente os de baixa renda.

Outras importantes aplicações estão relacionadas a:

• gestão da saúde,
• agricultura,
• pecuária,
• gestão de eventos catastróficos,
• resolução de problemas orientados para a localização.

Para saber mais, leia também GIS no planejamento urbano e comunitário: usos e exemplos.

As ferramentas de análise de dados espaciais em GIS: um estudo de caso prático

Para gerenciar e analisar dados espaciais no GIS, é necessário utilizar ferramentas de geospatial digital twin para a integração entre openBIM, GIS, IoT, Inteligência Artificial e Metaverso. Somente assim é possível avançar no mundo da construção e dar vida às Smart City do futuro.
Aqui está um breve vídeo que mostra todas as potencialidades dessas ferramentas.

FAQ – Perguntas frequentes sobre a Análise de Dados Espaciais em GIS

O que é a análise de dados espaciais em GIS?