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O que é SIG (sistema de informação geográfica)?
Publicado em: 20 de novembro de 2023
Contribuidora: Alexandra Jonker
Sistemas de informação geográfica (GIS) são sistemas de computador que produzem visualizações conectadas de dados geoespaciais—ou seja, dados referenciados espacialmente à Terra. Além de criar visualizações, o GIS é capaz de capturar, armazenar, analisar e gerenciar dados geoespaciais.
Com SIG, os usuários podem criar consultas interativas, analisar informações espaciais, editar dados, integrar mapas e apresentar os resultados destas tarefas. Os sistemas SIG fazem parte da ciência da informação geográfica, que é um campo abrangente relacionado a todos os aspectos do SIG, como hardware e software, linguagens de programação, dados geoespaciais e como todos eles funcionam juntos.
Os sistemas SIG conectam e sobrepõem o que muitas vezes são considerados conjuntos de dados díspares para ajudar pessoas, empresas e governos a compreender melhor o nosso mundo, identificando padrões e relações anteriormente inexplorados. Através do mapeamento e análise SIG, as organizações podem melhorar a tomada de decisões e a otimização da gestão de recursos, gerenciamento de ativos, avaliações de impacto ambiental, marketing, gerenciamento da cadeia de abastecimento e muitas outras atividades.
Nesta publicação, nosso objetivo é fornecer a você diretrizes que auxiliem na sua abordagem à elaboração de relatórios de ESG.
Para que serve um sistema de informação geográfica?
Muitos dos desafios mais prementes de hoje podem se beneficiar das ferramentas de GIS e informações baseadas em localização, como mudanças climáticas e desastres naturais. Por exemplo, o GIS possibilita que gerentes de instalações avaliem facilmente os impactos sobre os ativos das instalações no caso de um desastre natural. Os mapas de GIS também podem nos ajudar a entender as localizações geográficas exatas de locais de poluição em relação a corpos d'água e áreas úmidas para identificar fontes de água 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 LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) da NASA e da Universidade de Maryland a bordo da Estação Espacial Internacional (ISS) ajuda no esforço para entender melhor as florestas e a topografia da Terra.
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.
Um dos primeiros casos de análise espacial ocorreu em 1854, quando o médico britânico John Snow mapeou os locais de surto de cólera em Londres e outros dados geográficos. Ele descobriu que os casos de cólera ocorriam ao longo das linhas de água.1
Mas foi somente com o surgimento dos computadores e da geografia computacional nos anos 1960 que o campo do GIS encontrou seu ritmo.Durante esse tempo, a Esri—líder do setor no desenvolvimento de software GIS — também foi fundada. A Esri desenvolveu muitos dos métodos e tecnologias GIS usados hoje, como o ArcGIS.
Nos anos 70, computadores mais rápidos, baratos e mais avançados permitiram a comercialização do GIS Software. Isso, juntamente com a ascensão de satélites e tecnologia de sensoriamento remoto, incentivou governos, empresas e instituições acadêmicas a adotar GIS.
Hoje, o GIS está em toda parte. Dados de GIS de código aberto do United States Geological Survey (USGS) e de outras agências, bem como aplicações de GIS (como QGIS) e seus tutoriais, são facilmente acessíveis. Fora de ambientes governamentais e acadêmicos, o GIS é utilizado para rastrear pacotes, planejar rotas de viagens e chamar serviços de carona compartilhada.
Dados geoespaciais descrevem objetos, eventos ou outras características geográficas com uma localização na ou próxima à superfície da Terra. Dados geoespaciais combinam dados de localização (como coordenadas) e dados de atributo (as características do objeto, evento ou outras características geográficas) com dados temporais (o tempo ou vida útil em que a localização e os atributos existem).
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.
Aplicativos GIS podem ingerir muitos tipos de formatos de dados: arquivos cartográficos, planilhas, imagens e mais. As ferramentas GIS então sobrepõem qualquer combinação destes dados para produzir visualizações e mapas digitais. Estas camadas de dados geoespaciais fornecem insights muito além da capacidade de mapas em papel e cartografia tradicional.
As organizações podem achar dados geoespaciais mais úteis quando podem ser descobertos, compartilhados, analisados e usados com dados comerciais 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. Eles 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.
Os dados raster consistem em grades ou células de pixels com informações espaciais associadas a cada célula, como elevação, temperatura ou até mesmo uso do solo. Os dados raster são utilizados para criar imagens complexas de alta resolução, como fotografias e imagens de satélite. Por exemplo, uma imagem de satélite representada por uma matriz de dados que contém informações meteorológicas de uma cidade permite aos cidadãos verificar o radar em busca de chuva.
Os dados vetoriais são a representação de um elemento geoespacial através de suas coordenadas x e y. A forma mais básica de dados vetoriais é um ponto. Dois ou mais pontos formam uma linha e três ou mais linhas formam um polígono. Por exemplo, Google Maps —um mapa da web comum e representação visual que utiliza dados vetoriais — define a localização de uma cidade utilizando pontos; estradas utilizando linhas; edifícios ou limites utilizando polígonos.
A sensoriamento remoto coleta dados geoespaciais e faz medições sobre a superfície da Terra de cima. O processo utiliza sensores remotos em satélites, balões, drones e aviões, que detectam e registram energia refletida ou liberada. Essas informações captadas remotamente podem ser integradas com programas de GIS para ajudar os usuários a tomar decisões informadas sobre a Terra com uma perspectiva global.
Existem dois tipos de detecção remota: ativa e passiva.
O sensoriamento remoto ativo utiliza sensores que emitem sua própria energia ou fonte de luz e depois detectam a radiação refletida. Um exemplo disso é o LiDAR (detecção de luz e alcance), que usa feixes de laser para medir distâncias e movimentos em tempo real.
O LiDAR é usado para criar mapas topográficos, assim como modelos 3D precisos que guiam veículos autônomos pelas ruas. O sensoriamento remoto ativo também é utilizado para avaliar desastres naturais como fluxos de lava, deslizamentos de terra e inundações.
O sensoriamento remoto passivo não emite sua própria energia. Em vez disso, ele coleta radiação naturalmente emitida e refletida, ou seja, do sol. Exemplos comuns de sensores remotos passivos incluem radiômetros (que medem radiação eletromagnética) e acelerômetros (que medem aceleração).
O volume de dados de sensoriamento remoto aumentou significativamente nos últimos anos, devido principalmente ao aumento de satélites e melhorias na tecnologia de sensoriamento. Isso também tornou o gerenciamento de dados de sensoriamento remoto cada vez mais difícil. Modelos de base de IA estão sendo introduzidos para ajudar a analisar o crescente volume de dados de sensoriamento remoto, facilitando para organizações e agências governamentais a realização de análises e a resposta a perguntas específicas.
A análise geoespacial identifica padrões e faz previsões usando dados geoespaciais. As organizações podem empregar análise geoespacial usando hardware e software GIS para produzir visualizações que exibem relações espaciais, isto é, como diferentes elementos geoespaciais se relacionam entre si. Essas visualizações podem incluir mapas, gráficos, estatísticas e cartogramas.
Sem a tecnologia GIS e a análise GIS, grandes conjuntos de dados geoespaciais e os insights contidos neles são facilmente negligenciados devido à sua complexidade. As visualizações de GIS mencionadas anteriormente exibem esses dados em formatos digeríveis com padrões reconhecíveis.
O contexto adicional de fácil compreensão da análise geoespacial traz novas perspectivas para o negócio e permite uma tomada de decisão mais informada. Por exemplo, uma empresa de serviços públicos pode utilizar a análise geoespacial para analisar o desempenho de centenas de milhares de quilômetros de linhas de energia para ajudar a prever interrupções de serviço devido a condições meteorológicas extremas, ver quais as áreas que correm maior risco e otimizar os calendários de manutenção.
A análise geoespacial transmite efetivamente a forma e a energia de uma situação em mudança. E à medida que uma organização reúne mais dados espaciais em torno de um cenário, torna-se ainda mais fácil identificar nuances e tomar decisões melhores a respeito.
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Recursos
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Veja como o LiDAR, uma tecnologia de sensoriamento remoto, usa feixes de laser para medir distâncias e movimentos precisos em um ambiente em tempo real.
Leia como os dados geoespaciais desempenham um papel fundamental na proteção da vida selvagem, criando um planeta mais saudável e uma economia mais resiliente.
Notas de rodapé
1 Revista Internacional de Epidemiologia (link fora de ibm.com), Volume 42, edição 6, dezembro de 2013