O que são dados geoespaciais?
Explore a solução de dados geoespaciais da IBM Inscreva-se para obter atualizações sobre sustentabilidade
Ilustração com colagem de pictogramas de perfil de rosto, folha, nuvem
O que são dados geoespaciais?

Os dados geoespaciais são informações temporais relacionadas a um local específico na superfície da Terra. Eles podem fornecer insights sobre as relações entre variáveis e revelar padrões e tendências.

Dados geoespaciais são informações que descrevem objetos, eventos ou outras feições com um local na superfície da Terra ou próximo dela. Os dados geoespaciais normalmente combinam informações de localização (geralmente coordenadas na Terra) e informações de atributo (as características do objeto, evento ou fenômenos em questão) com informações temporais (o tempo ou a vida útil em que a localização e os atributos existem).

A localização fornecida pode ser estática em curto prazo (por exemplo, a localização de um equipamento, um evento de terremoto, crianças que vivem em pobreza) ou dinâmica (por exemplo, um veículo em movimento ou pedestre, a disseminação de uma doença infecciosa).

Os dados geoespaciais geralmente envolvem grandes conjuntos de dados espaciais coletados de diversas fontes em formatos variados e podem incluir informações como dados do censo, imagens de satélite, dados meteorológicos, dados de telefones celulares, imagens desenhadas e dados de mídias sociais. Os dados geoespaciais são mais úteis quando podem ser descobertos, compartilhados, analisados e usados em combinação com dados comerciais tradicionais.

A análise geoespacial é utilizada para adicionar tempo e localização aos tipos tradicionais de dados e construir visualizações de dados. Estas visualizações podem incluir mapas, gráficos, estatísticas e cartogramas que mostram alterações históricas e turnos atuais. Esse contexto adicional permite uma visão mais completa dos eventos. Insights que podem ser ignorados em uma planilha massiva são revelados em padrões visuais e imagens fáceis de reconhecer. Isso pode tornar as previsões mais rápidas, fáceis e precisas.

Os sistemas de informações geoespaciais (GIS) estão relacionados especificamente ao mapeamento físico de dados em uma representação visual. Por exemplo, quando um mapa de furacões (que mostra a localização e o horário) é sobreposto a outra camada que mostra áreas potenciais de queda de raios, você está vendo o GIS em ação.

Sete tendências de sustentabilidade para colocar em prática

Confira as tendências que estão moldando o mundo dos negócios sustentáveis e os insights que podem ajudar a impulsionar a transformação.

Conteúdo relacionado

Inscreva-se para receber o ebook sobre contabilidade de emissões de GEE

Tipos e exemplos de dados geoespaciais

Tipos de dados geoespaciais
Os dados geoespaciais são informações registradas com um indicador geoespacial de algum tipo. Existem duas formas primárias de dados geoespaciais: dados vetoriais e dados raster.

Os dados vetoriais são dados em que pontos, linhas e polígonos representam feições como propriedades, cidades, estradas, montanhas e corpos de água. Por exemplo, uma representação visual que usa dados vetoriais pode incluir casas representadas por pontos, estradas representadas por linhas e cidades inteiras representadas por polígonos.

Os dados raster são células pixeladas ou em grade identificadas de acordo com a linha e coluna. Os dados raster criam imagens que são substancialmente mais complexas, como fotografias e imagens de satélite.

 

Exemplos de dados geoespaciais
Exemplos de dados geoespaciais incluem:

  • Vetores e atributos: informações descritivas sobre um local como pontos, linhas e polígonos.
  • Nuvens de pontos: uma coleção de pontos gráficos hospedados que podem ser recontextualizados como modelos 3D.
  • Imagens de Raster e satélite: imagens de alta resolução do nosso mundo, tiradas de cima.
  • Dados de censo: dados de censo liberados vinculados a áreas geográficas específicas, para o estudo das tendências da comunidade.
  • Dados do telefone celular: chamadas são roteadas por satélite, com base nas coordenadas de localização do GPS.
  • Imagens desenhadas: imagens CAD de edifícios ou outras estruturas, fornecendo informações geográficas e dados arquitetônicos.
  • Dados de mídias sociais: publicações em mídias sociais que cientistas de dados podem estudar para identificar tendências emergentes.
Veja mais exemplos de aplicações de dados geoespaciais

Tecnologia geoespacial
A tecnologia geoespacial refere-se a toda a tecnologia necessária para a coleta, armazenamento e organização de informações geográficas. Ela inclui a tecnologia de satélite que permitiu o mapeamento geográfico e análise da Terra. A tecnologia geoespacial pode ser encontrada em várias tecnologias relacionadas, como sistemas de informação geográfica (GIS), sistemas de posicionamento global (GPS), geofencing e detecção remota.

 

Tecnologia geoespacial e Python
A popular linguagem de programação Python é adequada para trabalhar com dados geoespaciais e pode acomodar dados vetoriais e dados raster, as duas maneiras pelas quais os dados geoespaciais são normalmente representados. Os dados vetoriais podem ser trabalhados usando programas como Fiona e GeoPandas. Os dados raster podem ser trabalhados usando um programa como o xarray.

Desafios de Big Data geoespaciais

Lidar com grandes conjuntos de dados geoespaciais apresenta muitos desafios. Por essa razão, muitas organizações lutam para tirar o máximo proveito dos dados geoespaciais.

Primeiro, existe o grande volume de dados geoespaciais. Por exemplo, estima-se que 100 TB de dados relacionados ao clima sejam gerados diariamente. Isso por si só apresenta problemas consideráveis de armazenamento e acesso para a maioria das organizações. Os dados geoespaciais também são armazenados em muitos arquivos diferentes, o que dificulta encontrar os arquivos que contêm os dados necessários para resolver seu problema específico.

Além disso, os dados geoespaciais são armazenados em muitos formatos diferentes e calibrados por padrões diferentes. Qualquer esforço para comparar, combinar ou mapear os dados primeiro exige uma quantidade significativa de esfregaço e reformatação de dados.

Finalmente, trabalhar com dados geoespaciais brutos exige conhecimento especializado e aplicação de matemática avançada para realizar tarefas necessárias, como alinhamento geoespacial de camadas de dados. A menos que os analistas sejam proficientes e experientes nesse trabalho, eles não obterão valor dos dados ou progredirão em direção aos objetivos de negócios de sua organização.

Coleta e gerenciamento de dados geoespaciais

Coleta de dados geoespaciais
Como o grande volume de dados geoespaciais exigido rotineiramente pelas empresas é proibitivamente grande, muitas organizações procuram utilizar um serviço para obter dados geoespaciais selecionados.

Independentemente de onde você obtém seus dados geoespaciais, a qualidade dos dados deve sempre ser mantida. Dados deficientes resultam em modelos de pouca ou limitada utilização. (A frase de advertência “Dados incorretos entram — informações ruins saem” se prova brutalmente verdadeira.) Parece evidente que as organizações podem se beneficiar significativamente de ter uma solução em vigor que organiza e verifica dados, para que qualquer dado "lixo" seja devidamente contabilizado.

 

Gerenciamento de dados geoespaciais
Com tantos dados em abundância, a sua gestão assume uma importância considerável. Muitas organizações estão sobrecarregadas de dados e recorrendo aos seus cientistas de dados internos para ajudá-las a gerenciá-los.

Estima-se que até 90% do tempo dos cientistas de dados é gasto em atividades de curadoria de dados, incluindo organização, "limpeza" e reformatação de dados. Isso deixa esses cientistas de dados com apenas 10% de seu dia de trabalho para se dedicar a analisar tendências de dados e usar esses insights para ajudar a moldar a política de negócios.

Quando uma empresa transfere a coleta e o gerenciamento de dados para uma solução como o IBM Environmental Intelligence Suite, as atividades de coleta e gerenciamento de dados podem ser executadas de forma mais eficiente. A solução é escalável, baseada na nuvem e pode acomodar diferentes formatos de arquivo.

Usando um banco de dados selecionado de informações otimizadas, os cientistas de dados podem ter mais tempo para se concentrarem em como usar insights analíticos e convertê-los em progresso organizacional e impacto nos negócios. 

Benefícios de utilizar dados geoespaciais
Avisos antecipados

Através de anomalias de dados, os dados geoespaciais podem fornecer às organizações um aviso sobre as alterações recebidas configuradas para afetar sua empresa.

Compreensão mais profunda

A utilização de dados geoespaciais pode fornecer às organizações evidências do porquê e como algumas soluções analíticas funcionam bem, enquanto outras não.

Maior eficiência

As organizações podem utilizar a precisão numérica fornecida por dados geoespaciais para melhorar a eficiência geral das operações da empresa.

Análise e análise geoespacial

Embora a análise geoespacial, como capacitada pelo GIS, tenha sido originalmente utilizada em conexão com ciências da vida como geologia, ecologia e epidemiologia, seu uso desde então se tornou manifesto em toda a maioria das indústrias. Suas aplicações agora atingem setores tão diversos quanto a defesa e as ciências sociais. E a percepção que a análise geoespacial gera afeta questões tão criticamente importantes como a gestão dos recursos naturais e a inteligência nacional.

A análise geoespacial se presta ao estudo de muitas coisas de uma só vez, monitorando centenas ou até milhares de eventos e coletando dados pertinentes deles. Isso oferece às empresas de todos os tamanhos a chance de usar os dados para tomar decisões de negócios mais informadas:

  • Os provedores de serviços públicos podem analisar o desempenho de centenas de milhares de quilômetros de linhas de energia.
  • As cadeias de restaurantes podem utilizar técnicas de análise geoespacial para rastrear as remessas recebidas de provedores de alimentos.
  • As instalações eólicas e solares podem analisar as condições ambientais identificando os ativos locais.

Os esforços para analisar grandes quantidades de dados se tornaram mais desafiadores nos últimos anos devido a uma relativa explosão dentro da Internet of Things (IoT). Objetos e dispositivos de todos os tipos e finalidades agora estão sendo projetados para serem capazes de transmitir dados relevantes para o desempenho ou protocolos desse dispositivo. Essa é uma boa notícia para a análise geoespacial, que envolve uma profusão de dados para obter insights valiosos.

 

Geospatial analytics
A geospatial analytics ocorre quando a coleta de dados obtida por meio da análise geoespacial é combinada com uma abordagem visual aprimorada que maximiza o impacto dos dados, organizando-os de acordo com o tempo e o espaço.

Este tipo de dados visuais torna mais fácil para aqueles que os estudam obter indicações sobre tendências que possam estar em ação. A geospatial analytics pode transmitir efetivamente a forma e a energia de uma situação em mudança. À medida que quantidades crescentes de dados são coletadas sobre esse cenário, fica mais fácil identificar nuances ainda mais sutis nessa situação.

Mercado e setor de análise geoespacial

O mercado de geospatial analytics está atualmente experimentando um crescimento considerável e constante. Na verdade, espera-se que o valor do mercado cresça para 96,3 mil milhões de dólares até 2025, alcançando um crescimento anual de vendas de 12,9% durante o período de 5 anos em análise.¹

 

Aplicações geoespaciais por setor
Veja como diferentes setores estão usando geospatial analytics:

  • Os governos podem obter insights sobre saúde, doenças e clima e usá-los para aconselhar melhor o público quando ocorrer um desastre natural ou um evento de emergência.
  • Os fornecedores de serviços públicos de energia elétrica podem usar dados para ajudar a prever possíveis interrupções de serviço e otimizar os cronogramas de manutenção e de equipe.
  • As seguradoras podem fazer um trabalho mais preciso de projetar riscos e alertar os segurados sobre possíveis problemas que possam estar enfrentando em breve.
  • Os credores agrícolas e agropecuários podem melhorar a metodologia que usam para avaliar as pontuações de risco de crédito e reduzir a concessão de empréstimos ruins.
Veja como a IBM está ajudando a salvar um dos lagos mais poluídos da Índia com geospatial analytics Controle de vegetação

Através de funções definidas pelo usuário (UDFs), a geospatial analytics permite que aqueles envolvidos no gerenciamento de vegetação avaliem os níveis de água e umidade.

Saiba mais sobre o gerenciamento de vegetação
Rastreamento de tornados

As funções definidas pelo usuário também são úteis para ajudar os meteorologistas a trabalhar com os dados recebidos para traçar o caminho dos tornados que podem estar passando por uma área.

Saiba mais sobre como monitorar condições climáticas severas
Mapeamento de incêndio florestal

Ter dados relevantes — como imagens de satélite, dados do censo e previsões de vento — em uma plataforma permite que os comandantes de incidentes mapeiem o crescimento e o movimento dos incêndios florestais.

Saiba mais sobre relatórios de incêndios florestais
Futuro dos dados geoespaciais

A maioria dos especialistas espera que a tecnologia geoespacial se torne cada vez mais sofisticada, especialmente quando essa tecnologia entra em contato mais próximo com aprendizado de máquina e IA. 

Na verdade, espera-se que a IA geoespacial também venha por conta própria, trazendo um elemento geográfico para o aprendizado de máquina. Especialistas também preveem a chegada do mapeamento como um serviço, em que mapas personalizados de alta resolução podem ser produzidos para contratação, com base na necessidade do consumidor ou industrial.

Há novos tipos de veículos em desenvolvimento que dependem expressamente da tecnologia geoespacial. Eles serão usados com maior frequência — seja atravessando o céu carregando pacotes (drones) ou dirigindo-se pelas ruas (veículos autônomos). Novas aplicações para essas tecnologias também serão encontradas, como o uso de drones para fins de mapeamento de mérito.

Soluções relacionadas
Aumente a produtividade da ciência de dados

Conheça a plataforma projetada para dados geoespaciais temporais, completa com mais de 6 PB de conjuntos de dados representando uma enorme variedade de categorias.

Explore funções analíticas geoespaciais no IBM Environmental Intelligence Suite
Gerenciamento eficaz da vegetação

Veja o que acontece quando você aplica análises poderosas ao gerenciamento de toda a vegetação dentro de um território de serviço.

Conheça o IBM Vegetation Management
Desenvolvimento mais fácil de aplicativos baseados em localização

Potencialize aplicativos baseados em localização e lide com consultas geoespaciais avançadas enquanto utiliza armazenamento otimizado para dados espaciais.

Conheça o IBM Cloudant
IBM Environmental Intelligence Suite

Obtenha insights climáticos e meteorológicos para prever condições ambientais disruptivas, gerenciar proativamente os riscos e desenvolver operações mais sustentáveis

Conheça o IBM Environmental Intelligence Suite
Recursos Introdução aos dados geoespaciais usando Python

Fundamentos mestre de dados geoespaciais para Python, incluindo a diferença entre dados vetoriais e raster, trabalhando com sistemas de coordenadas e amostras de dados geoespaciais.

Blogs ambientais de Operações de Negócios

Saiba mais sobre os efeitos ambientais e climáticos nas operações de negócios em artigos no IBM Business Operations Blog.

Concentre-se no clima

Faça um curso rápido sobre como o clima afeta diferentes indústrias, visualizando o assunto por meio de 6 tópicos convenientemente divididos para um aprendizado rápido.

Dê o próximo passo

O IBM Environmental Intelligence Suite é uma plataforma SaaS utilizada para monitorar, prever e responder aos impactos climáticos e meteorológicos. Inclui APIs de dados geoespaciais e meteorológicos e complementos opcionais com modelos ambientais específicos para cada setor — assim, sua empresa pode antecipar condições ambientais disruptivas, gerenciar proativamente riscos e construir operações mais sustentáveis.

Conheça o Environmental Intelligence Suite Agende uma demonstração em tempo real
Fontes

¹ Geospatial Analytics Market (link reside fora de ibm.com), Markets and Markets, August 2020