O que é SIG (sistema de informação geográfica)?

Com o GIS, usuários podem criar consultas interativas, analisar dados espaciais, editar informações, integrar mapas e apresentar os resultados dessas tarefas. O GIS faz parte da Ciência da Informação Geográfica, campo que abrange todos os aspectos do GIS, como hardware, software, linguagens de programação, dados geoespaciais e suas interações.

O GIS conecta e sobrepõe conjuntos de dados que normalmente são considerados díspares, ajudando pessoas, empresas e governos a entender melhor o mundo, revelando padrões e relações antes não percebidos. Através do mapeamento e análise GIS, as organizações podem melhorar a Tomada de decisão e a otimização da gestão de Recursos, gestão de ativos, avaliações de impacto ambiental, marketing, gestão da cadeia de suprimentos e muitas outras atividades.

Muitos dos desafios mais urgentes da atualidade podem ser enfrentados com ferramentas de GIS e dados geográficos, como mudanças climáticas e desastres naturais. Por exemplo, o GIS permite que gerentes de instalações avaliem facilmente os impactos sobre os ativos da instalação em caso de desastre. Também permite usar mapas para localizar precisamente pontos de poluição próximos a corpos d'água e áreas úmidas e identificar fontes hídricas em risco.

Os usos reais da tecnologia GIS incluem aplicações dessas agências:

• A Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) utiliza o GIS para mapear a propagação de derramamentos de petróleo, compreender melhor as flutuações do nível do mar e traçar trajetórias de furacões.

• Os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) usam a tecnologia GIS para lidar com problemas de saúde pública, como analisar o impacto da localização na doença.

• O instrumento de LiDAR espacial da missão Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), uma parceria entre a NASA e a Universidade de Maryland, instalado na Estação Espacial Internacional (ISS), contribui para entender melhor as florestas e a topografia do planeta.

Esses casos de uso são apenas a ponta do iceberg quando se trata do poder do GIS. Análise geoespacial, projetos de GIS e ferramentas de GIS ainda em desenvolvimento ajudam pessoas, empresas e órgãos governamentais ao redor do mundo a tomar decisões melhores, desde prever o clima até o planejamento urbano.

Uma das primeiras aplicações da análise espacial ocorreu em 1854, quando o médico britânico John Snow mapeou os locais dos surtos de cólera em Londres e outros dados geográficos. Ele descobriu que os casos de cólera estavam concentrados ao longo das linhas de abastecimento de água.¹

Mas o campo do GIS só ganhou força nos anos 1960, com o surgimento dos computadores e da geografia computacional. Foi nesse período que a Esri, líder no desenvolvimento de softwares GIS, foi fundada. A Esri desenvolveu muitas das metodologias e tecnologias de GIS usadas atualmente, como o ArcGIS.

Na década de 1970, computadores mais rápidos, acessíveis e avançados viabilizaram a comercialização dos softwares de GIS. Esse avanço, somado ao surgimento de satélites e da tecnologia de sensoriamento remoto, incentivou governos, empresas e instituições acadêmicas a adotarem o GIS.

O GIS se tornou onipresente. Dados GIS de código aberto do United States Geological Survey (USGS) e de outras instituições, além de aplicações como o QGIS e seus tutoriais, estão amplamente acessíveis. Fora dos contextos acadêmico e governamental, o GIS também é usado para rastrear encomendas, traçar rotas e chamar serviços de transporte.

Os dados geoespaciais descrevem objetos, eventos ou elementos geográficos com localização na superfície terrestre ou próxima a ela. Esses dados combinam informações de localização (como coordenadas), atributos (características dos elementos) e dados temporais (momento ou duração da existência desses elementos).

Os dados geoespaciais contêm grandes conjuntos de dados de diversas fontes, incluindo dados demográficos e censitários, imagens de satélite (incluindo dados de sensoriamento remoto), dados imobiliários, dados meteorológicos, dados de telefones celulares, imagens desenhadas e dados de mídias sociais.

Os aplicativos GIS conseguem processar diversos formatos de dados, como arquivos cartográficos, planilhas, imagens e outros. As ferramentas GIS sobrepõem esses dados para gerar visualizações e mapas digitais. Essas camadas de dados geoespaciais oferecem insights muito superiores aos que os mapas em papel e a cartografia tradicional podem fornecer.

As organizações aproveitam melhor os dados geoespaciais quando conseguem descobri-los, compartilhá-los, analisá-los e integrá-los com dados de negócios tradicionais. Quando usados corretamente, os dados geoespaciais podem fornecer às organizações avisos antecipados de mudanças iminentes, uma compreensão mais profunda das soluções analíticas e uma eficiência aprimorada das operações gerais. Esses são fundamentais para construir os ambientes de trabalho do futuro.

O GIS usa dois principais formatos de arquivo de dados geoespaciais: dados raster e dados vetoriais.

O sensoriamento remoto coleta dados geoespaciais e realiza medições da superfície terrestre a partir do alto. O processo utiliza sensores em satélites, balões, drones e aviões para captar e registrar a energia refletida ou emitida. As informações obtidas podem ser integradas a programas de GIS e ajudam os usuários a tomar decisões com base em dados, considerando uma perspectiva global.

Existem dois tipos de detecção remota: ativa e passiva.

O sensoriamento remoto ativo utiliza sensores que emitem sua própria fonte de energia ou luz e detectam a radiação refletida. Um exemplo é o LiDAR (detecção e alcance por luz), que usa feixes de laser para medir distâncias e movimentos em tempo real.

O LiDAR é usado para criar mapas topográficos e modelos 3D precisos que orientam veículos autônomos pelas ruas. O sensoriamento remoto ativo também serve para analisar desastres naturais, como fluxos de lava, deslizamentos de terra e enchentes.

O sensoriamento remoto passivo não emite energia própria. Em vez disso, ele coleta a radiação natural emitida e refletida ou seja, proveniente do sol. Entre os sensores passivos mais comuns estão os radiômetros (que medem radiação eletromagnética) e os acelerômetros (que medem aceleração).

O volume de dados de sensoriamento remoto cresceu consideravelmente nos últimos anos, principalmente por causa do aumento no número de satélites e dos avanços na tecnologia de sensores. Isso também tornou o gerenciamento desses dados mais desafiador. modelos de base de IA estão sendo adotados para facilitar a análise desse volume crescente, ajudando órgãos públicos e empresas a obter respostas específicas e realizar análises com mais eficiência.

A análise geoespacial detecta padrões e gera previsões com base em dados geoespaciais. As organizações podem realizar esse tipo de análise utilizando hardware e software de GIS para criar visualizações que mostram as relações espaciais, ou seja, como os elementos geográficos se conectam entre si. Essas visualizações podem incluir mapas, gráficos, estatísticas e cartogramas. 

Sem a tecnologia e a análise de GIS, grandes volumes de dados geoespaciais e os insights que eles contêm, acabam sendo ignorados por causa da complexidade. As visualizações geradas por GIS, como mencionado anteriormente, apresentam essas informações de forma acessível e com padrões fáceis de identificar. 

O contexto adicional que a análise geoespacial oferece, de forma clara e acessível, amplia a visão dos negócios e permite decisões mais bem fundamentadas. Por exemplo, uma empresa de serviços públicos pode usar essa análise para avaliar o desempenho de centenas de milhares de quilômetros de linhas de energia, prever interrupções causadas por eventos climáticos extremos, identificar as áreas mais vulneráveis e otimizar os cronogramas de manutenção.

A análise geoespacial transmite com precisão a dinâmica e os contornos de uma situação em transformação. À medida que a organização reúne mais dados espaciais sobre o cenário, fica ainda mais fácil identificar nuances e tomar decisões mais acertadas.