O que são dados geoespaciais?
Dados geoespaciais, ou geodados, são dados que contêm informações relacionadas a locais na superfície terrestre. É possível mapear objetos, eventos e outros fenômenos do mundo real de uma área geográfica específica identificada por coordenadas de latitude e longitude. Os dados geoespaciais combinam informações de localização com características ou atributos de outros conjuntos de dados comerciais durante um período. Por exemplo, os dados geoespaciais podem representar onde um carro está estacionado e também rastrear a localização quando ele começa a se mover.
O que é visualização geoespacial?
A visualização geoespacial ocorre quando usamos dados geoespaciais para criar visualizações (como mapas e modelos 3D). Cientistas geralmente combinam dados de várias fontes para criar uma imagem completa de um local. Por exemplo, eles combinam dados sobre a qualidade do solo, a qualidade da água e a temperatura para localizar áreas agrícolas com o potencial de produção mais significativo.
A visualização geoespacial desenvolve uma compreensão de alto nível sobre temas, padrões e tendências específicas na superfície terrestre. Esse tipo de visualização traz insights sobre o meio ambiente, revelando seu impacto nas pessoas e na natureza. A visualização geoespacial geralmente implica o uso de tecnologia geoespacial para criar mapas e gráficos 3D interativos.
O que é inteligência geoespacial?
Inteligência geoespacial é um termo que descreve a coleta, análise e interpretação de dados geoespaciais para embasar decisões. Ela combina dados geográficos com vários outros tipos de inteligência, como imagens, inteligência de sinais e inteligência humana, para representar um local e seu ambiente físico de maneira precisa. É possível usar a análise de dados geoespaciais para identificar padrões, avaliar tendências futuras, identificar possíveis ameaças e riscos e tomar decisões orientadas por dados. A análise geoespacial é essencial para planejamento militar, resposta a emergências e gerenciamento ambiental.
Quais benefícios o uso de dados geoespaciais oferece?
Empresas que usam tecnologias geoespaciais podem obter vários benefícios, os quais descrevemos abaixo.
Mais precisão
Para coletar informações, os sistemas de dados geoespaciais utilizam tecnologia complexa, como sistema de posicionamento global (GPS), lasers e sensoriamento remoto. Esses dados servem de base para mapas digitais e modelos 3D de locais geográficos. A maior precisão proporcionada pelos dados geoespaciais é benéfica para várias aplicações, como navegação, gerenciamento de ativos e avaliação de riscos.
Custos reduzidos
As tecnologias geoespaciais ajudam a economizar custos de várias formas. Por exemplo, podem ajudar você a automatizar a coleta de dados e a reduzir o custo de projetos de mapeamento e de topografia. Além disso, a tecnologia ajuda a simplificar processos como gerenciamento de ativos e alocação de recursos, resultando em maior eficiência e melhor custo-benefício.
Mais segurança
Utilize dados geoespaciais para aumentar a segurança, pois eles fornecem uma compreensão completa das áreas circundantes. Por exemplo, é possível criar mapas 3D de áreas que destacam riscos e perigos. Os mapas serão alterados e enviarão alertas se houver novos problemas causados pelo clima, por congestionamento ou por desastres naturais.
Gerenciamento eficiente de recursos
Utilize dados geoespaciais para identificar e analisar a disponibilidade de recursos, priorizar recursos e monitorar o uso. Isso ajuda a fazer escolhas mais embasadas sobre alocação e utilização de recursos. Além disso, é possível usar dados geoespaciais para monitorar e gerenciar recursos naturais, como água, florestas e fauna.
Quais são os exemplos de aplicações geoespaciais?
Muitas empresas comerciais usam software geoespacial para fornecer novos serviços aos clientes.
Arup trabalha pelo desenvolvimento urbano sustentável
A Arup é uma empresa dedicada ao desenvolvimento sustentável. Ela combina dados geoespaciais com os recursos de machine learning do Amazon SageMaker para medir fatores de calor urbano. As equipes de engenharia da Arup realizam trabalhos analíticos, que antigamente eram impossíveis, para assessorar clientes sobre o planejamento urbano sustentável.
Leia como a Arup usa o SageMaker »
Xarvio cria soluções digitais para agricultura
A Xarvio cria produtos digitais que ajudam agricultores a otimizar a produção agrícola. Ela combina dados geoespaciais com modelos de culturas e de doenças. Isso ajuda a oferecer recomendações agronômicas precisas e oportunas e a gerenciar as necessidades de campos individuais. Com os recursos geoespaciais do SageMaker, a Xarvio consegue processar um grande volume de imagens de satélite diariamente.
Leia como a Xarvio usa o SageMaker »
EarthOptics mede e mapeia dados de solo
A EarthOptics é uma empresa de medição e mapeamento de dados de solo. Ela usa tecnologia de sensores própria e análise de dados geoespaciais para medir com precisão a saúde e a estrutura do solo. Com os recursos de machine learning geoespacial do SageMaker, a EarthOptics conseguiu criar rapidamente protótipos de algoritmos para sequestro de carbono no solo. Esses algoritmos foram implantados em sítios e fazendas dos Estados Unidos.
Leia como a EarthOptics usa o SageMaker »
Geo.me otimiza custos de geocodificação
A Geo.me é um provedor de SaaS corporativo que fornece mapeamento digital e serviços geoespaciais da Web. A Geo.me ajudou a reduzir os custos anuais de geocodificação para o cliente em até 90% usando o Amazon Location Service.
Quais são os tipos de dados geoespaciais?
Há dois tipos básicos de dados geoespaciais: dados vetoriais e dados matriciais.
Dados vetoriais
Dados vetoriais são informações geoespaciais que usam elementos digitais como pontos, linhas e polígonos para representar recursos geográficos. Os dados vetoriais muitas vezes representam recursos físicos, como estradas, rios e fronteiras de cidades. Os dados vetoriais são bastante usados em aplicações de informações geoespaciais, como mapeamento, informações de localização e navegação.
Dados matriciais
Matriciais são modelos de dados geoespaciais que definem o espaço como uma grade de células de tamanhos iguais. Cada célula da grade representa informações de localização, como temperatura ou qualidade do solo. A matriz é sobreposta a uma imagem de mapa. Por exemplo, imagens de mapas são obtidas de imagens de satélite, fotografias aéreas digitais e mapas digitalizados. É possível usar dados matriciais para criar modelos digitais de elevação, conforme mostrado abaixo.
Que tecnologias são usadas para coletar dados geoespaciais?
Diversas tecnologias são usadas para criar e armazenar informações geográficas. Descrevemos abaixo alguns dos métodos mais usados.
Sistemas de informações geográficas
Sistemas de informação geográfica (SIG) são sistemas de software que criam, gerenciam, analisam e mapeiam todos os tipos de dados. Combinam-se dados de localização com informações sobre a situação daquele local. Os GIS aplicam a ciência geográfica com ferramentas para compreensão e colaboração. Por exemplo, utilize a tecnologia GIS para coletar e apresentar dados sobre a população, renda e outros dados demográficos de uma área. Além disso, os GIS podem analisar mudanças nas regiões ao longo do tempo, como densidade populacional ou mudanças no uso do solo.
Sistema de posicionamento global
O sistema de posicionamento global (GPS) coleta os dados de localização exata necessários para sistemas geoespaciais. Os receptores de GPS captam sinais de rádio de uma rede de satélites para calcular posições precisas na superfície terrestre. É possível usar dados de GPS para melhorar a precisão de localização de aplicações geoespaciais e monitorar alterações em tempo real.
Tecnologia de drones
Os drones coletam dados geoespaciais de várias formas, como fotografia aérea, vídeos e outras imagens. É possível criar modelos 3D de áreas geográficas e obter informações de localização, como uso do solo e condições ambientais. Além disso, é possível usar drones para medir distâncias e elevações e identificar riscos potenciais.
Como a AWS pode oferecer suporte a seus requisitos de dados geoespaciais?
Com o machine learning (ML) geoespacial com o Amazon SageMaker, cientistas e engenheiros de dados podem desenvolver, treinar e implantar modelos de ML com eficiência usando dados geoespaciais. Os usuários podem acessar fontes de dados geoespaciais, operações de processamento com propósito específico, modelos de ML pré-treinados e ferramentas de visualização integradas para executar aplicações geoespaciais com mais rapidez e em escala.
Você pode contar com vários benefícios do SageMaker:
- Acesso direto a várias fontes de dados geoespaciais.
- Acesso a operações predefinidas e código comum para transformar a coleta de dados geoespaciais existentes.
- Pré-processamento rápido de workloads geoespaciais em grande escala.
- Modelos predefinidos para começar a fazer previsões geoespaciais.
- Colaboração em insights de previsões geoespaciais. Você pode usar ferramentas de visualização integradas.
O Amazon Location Service permite que os desenvolvedores adicionem dados geoespaciais e funcionalidade de localização às aplicações. Os clientes podem visualizar dados em um mapa, recomendar rotas, usar a geocodificação para converter endereços de texto simples em coordenadas geográficas, usar a geocodificação reversa para converter coordenadas de latitude e longitude em endereços e monitorar e rastrear ativos.
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