Che cos'è un sistema informativo geografico (GIS)?

Con un GIS, gli utenti possono creare query interattive, analizzare informazioni spaziali, modificare dati, integrare mappe e presentare i risultati di queste attività. I GIS fanno parte della scienza dell'informazione geografica, una vasta disciplina che riguarda tutti gli aspetti dei GIS, tra cui hardware e software, linguaggi di programmazione, dati geospaziali e il modo in cui tutti questi elementi interagiscono fra loro.

I GIS collegano e sovrappongono quelli che sono spesso considerati set di dati molto diversi fra loro, al fine di aiutare persone, aziende e governi a comprendere meglio il nostro mondo, identificando schemi e relazioni precedentemente sconosciuti. Attraverso la mappatura e l'analisi GIS, le organizzazioni possono migliorare il processo decisionale e l'ottimizzazione della gestione delle risorse, la gestione degli asset, le valutazioni dell'impatto ambientale, il marketing, la gestione della supply chain e molte altre attività.

Molte delle sfide più urgenti di oggi, come il cambiamento climatico e le catastrofi naturali, possono trarre vantaggio dagli strumenti GIS e dalle informazioni basate sulla posizione. Ad esempio, un GIS consente ai responsabili di una struttura di valutare facilmente l'impatto sulle proprie risorse infrastrutturali in caso di calamità naturale. Oppure, le mappe GIS possono aiutarci a comprendere l'esatta posizione geografica dei siti inquinati rispetto a corsi d'acqua e zone umide, per identificare le risorse idriche a rischio.

La tecnologia GIS viene inoltre applicata da queste agenzie:

• La National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) degli Stati Uniti utilizza un GIS per mappare la diffusione delle fuoriuscite di petrolio, comprendere meglio le fluttuazioni del livello del mare e tracciare i percorsi degli uragani.

• Il Centers for Disease Control and Prevention (CDC) degli Stati Uniti utilizzano la tecnologia GIS per affrontare questioni di salute pubblica, come l'analisi dell'impatto della posizione geografica sulla diffusione delle malattie.

• La NASA e lo strumento spaziale LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) dell'Università del Maryland, installato a bordo della Stazione spaziale internazionale (ISS), aiutano a comprendere meglio le foreste e la topografia terrestri.

Ma questi casi d'uso sono solo la punta dell'iceberg, perché i GIS nascondono un potenziale molto maggiore. L'analisi geospaziale, i progetti e gli strumenti GIS ancora in fase di sviluppo aiutano le persone, le aziende e gli enti governativi di tutto il mondo a prendere decisioni migliori, dalle previsioni meteorologiche alla pianificazione urbana.

Uno dei primi casi di analisi spaziale risale al 1854, quando il medico britannico John Snow mappò i luoghi in cui si erano sviluppati focolai di colera a Londra e altri dati geografici. In questo modo scoprì che i casi di colera si concentravano lungo i corsi d'acqua.¹

Ma è solo con l'avvento dei computer e della geografia computazionale, negli anni Sessanta del secolo scorso, che i GIS registrano davvero un salto di qualità. In quello stesso periodo viene fondata anche Esri, azienda leader nello sviluppo di questi software, che ha finito per creare molti dei metodi e delle tecnologie GIS utilizzati ancora oggi, come ArcGIS.

Negli anni Settanta, con l'avvento di computer più veloci, economici e avanzati, i software GIS entrano definitivamente sul mercato. Questo, insieme all'ascesa dei satelliti e della tecnologia di telerilevamento, incoraggia i governi, le imprese e le istituzioni accademiche ad adottarli.

Oggi i GIS sono ormai onnipresenti. I dati GIS open source provenienti dall'USGS (United States Geological Survey) e da altre agenzie, nonché le applicazioni GIS (come QGIS) e i relativi tutorial, sono facilmente accessibili. Al di fuori degli ambienti governativi e accademici, i GIS vengono utilizzati per tenere traccia di spedizioni, spostamenti e corse di ridesharing.

I dati geospaziali descrivono oggetti, eventi o elementi geografici localizzati sulla superficie terrestre o nelle sue vicinanze, combinando dati sulla posizione geografica (come le coordinate), dati sugli attributi (le caratteristiche dell'oggetto, dell'evento o di altri elementi geografici) e dati temporali (il tempo o la durata per i quali esistono la posizione e gli attributi).

I dati geospaziali contengono grandi set di dati provenienti da diverse fonti, tra cui dati demografici e di censimenti, immagini satellitari (compresi i dati di telerilevamento), dati immobiliari, meteorologici, provenienti da telefoni cellulari, disegni e dati dei social media.

Le app GIS possono acquisire molti tipi di formati di dati: file cartografici, fogli di calcolo, immagini e altro ancora. Gli strumenti GIS sovrappongono poi qualsiasi combinazione di questi dati per produrre visualizzazioni e mappe digitali. I vari livelli dei dati geospaziali forniscono infine informazioni che vanno ben oltre la capacità delle mappe cartacee e della cartografia tradizionale.

I dati geospaziali sono particolarmente utili quando sono accessibili, condivisibili, analizzabili e integrabili con i dati aziendali tradizionali. Se impiegati correttamente, possono avvertire dell'arrivo di cambiamenti, offrire una comprensione più approfondita delle soluzioni di analytics e assicurare maggiore efficienza alle operazioni nel loro complesso. Tutti aspetti fondamentali per costruire i posti di lavoro del futuro.

I GIS utilizzano soprattutto due formati di file di dati geospaziali: i dati raster e i dati vettoriali.

Il telerilevamento raccoglie dati geospaziali ed effettua misurazioni sulla superficie della Terra dall'alto. Questa procedura utilizza sensori remoti su satelliti, palloni aerostatici, droni e aerei che percepiscono e registrano l'energia riflessa o rilasciata. Le informazioni così rilevate possono poi essere integrate con i programmi GIS per aiutare gli utenti a prendere decisioni legate alla superficie terrestre basandosi sui dati e con una prospettiva globale.

Esistono due tipi di telerilevamento: attivo e passivo.

Il telerilevamento attivo utilizza sensori che emettono la propria energia o fonte di luce e quindi rilevano la radiazione riflessa. Un esempio è il LiDAR (Light Detection And Range), che utilizza raggi laser per misurare distanze e movimenti in tempo reale.

Il LiDAR viene utilizzato per creare mappe topografiche e accurati modelli 3D che guidano i veicoli autonomi attraverso le strade. Il telerilevamento attivo viene utilizzato anche per valutare disastri naturali come colate laviche, frane e alluvioni.

Il telerilevamento passivo non emette energia propria, ma raccoglie la radiazione emessa e riflessa naturalmente dal sole. Alcuni esempi di sensori remoti passivi sono i radiometri (che misurano la radiazione elettromagnetica) e gli accelerometri (che misurano l'accelerazione).

Negli ultimi anni il volume dei dati di telerilevamento è aumentato in modo significativo, soprattutto grazie alla maggiore diffusione dei satelliti e ai miglioramenti della tecnologia di rilevamento. Il rovescio della medaglia è che la gestione di questa mole di dati è diventata inevitabilmente più complessa. Per questo sono stati introdotti i foundation model di AI che aiutano ad analizzare il crescente volume dei dati di telerilevamento, supportando le organizzazioni e le agenzie governative nell'eseguire analisi e rispondere a domande specifiche.

L'analisi geospaziale identifica schemi ed esegue previsioni utilizzando dati geospaziali. Le organizzazioni possono impiegare l'analisi geospaziale utilizzando hardware e software GIS per produrre visualizzazioni che mostrano relazioni spaziali, vale a dire come diversi elementi geospaziali si relazionano tra loro. Queste visualizzazioni possono includere mappe, grafici, statistiche e cartogrammi. 

Senza la tecnologia e l'analisi GIS, i grandi set di dati geospaziali e le informazioni in essi contenute vengono facilmente trascurati a causa della loro complessità. Le visualizzazioni GIS menzionate in precedenza mostrano questi dati in formati facilmente comprensibili, con schemi riconoscibili. 

Il contesto aggiuntivo dell'analisi geospaziale, di facile comprensione, offre nuove prospettive e consente un processo decisionale più informato. Ad esempio, un'azienda di servizi di pubblica utilità può utilizzare l'analisi geospaziale per analizzare le prestazioni di centinaia di migliaia di chilometri di linee elettriche per prevedere le interruzioni del servizio dovute a condizioni meteorologiche estreme, vedere quali aree sono più a rischio e ottimizzare i programmi di manutenzione.

L'analisi geospaziale trasmette efficacemente la forma e l'energia di una situazione in evoluzione. E, man mano che un’organizzazione raccoglie più dati spaziali intorno a uno scenario, diventa ancora più facile individuare le sfumature e prendere decisioni migliori al riguardo.