O que é um banco de dados geoespacial?

Banco de dados geoespaciais definido

O termo "geoespacial" refere-se a recursos interdependentes como mapas, imagens, conjuntos de dados, ferramentas e procedimentos que ligam cada evento, recurso ou entidade a um local e usam essas informações para várias aplicações. Para entender facilmente a localização, os dados devem ser representados usando parâmetros padrão, como posição em um sistema de coordenadas, nome do local ou endereço.

Um banco de dados geoespaciais é otimizado para armazenar e consultar dados que representam objetos definidos em um espaço geométrico, como dados vetoriais e dados raster. Com o volume de dados crescendo exponencialmente, um banco de dados geoespacial fornece a melhor capacidade de gerenciamento e segurança para analisar dados espaciais grandes, complexos e heterogêneos.

As plataformas de banco de dados geoespaciais fornecem mecanismos especializados de gerenciamento, processamento e análise necessários para dados geoespaciais complexos. A escalabilidade e o desempenho desses sistemas são dois fatores-chave para o sucesso, além de fornecer suporte de desenvolvimento e integração.

Para interoperabilidade, as plataformas de banco de dados geoespaciais suportam padrões definidos pelo Open Geospatial Consortium (OGC), que fornece uma estrutura unificada e serviços Web - Web Feature Services (WFS) para dados vetoriais, Web Coverage Service (WCS) para dados raster e Catalog Services (CSW) usados para localizar, gerenciar e manter aplicativos e serviços distribuídos de dados geoespaciais.

Sistema de Informação Geográfica (SIG) é uma ferramenta sobre um banco de dados geoespacial para editar e manter dados geoespaciais. Os SIG suportam objetos geoespaciais, que são organizados em camadas que podem ser sobrepostas tanto visualmente quanto logicamente.

A análise geoespacial é sobre entender interações complexas com base em relações geográficas - respondendo a perguntas com base em onde as pessoas, os ativos e os recursos estão localizados. Os insights geoespaciais permitem que os usuários forneçam melhor atendimento ao cliente, otimizem a força de trabalho, localizem centros de varejo ou distribuição, gerenciem ativos, realizem análises situacionais e avaliem campanhas de vendas e marketing, entre muitos exemplos.

Fundamentos de dados geoespaciais

"Dados geoespaciais" refere-se a informações sobre características, objetos e classes na superfície da Terra ou mesmo no espaço. Os dados geoespaciais são geralmente grandes, armazenados em tipos de dados complexos e exigem algoritmos especializados de indexação, consulta, processamento e análise.

Os dados geoespaciais representam:

• Objetos geométricos vetoriais simples 2D e 3D, como pontos, linhas e polígonos
• Dados complexos de rasterização, como imagens e dados em grade

Os dados geoespaciais são compostos de geometrias e suas representações cartográficas, chamadas de "atributos". Geometrias podem ser pontos, linhas, polígonos e coleções desses elementos.

• Pontos são coordenadas de local com tabelas de atributos anexadas e podem, por exemplo, representar residências, locais de loja ou locais de celular.
• As linhas têm pontos iniciais, pontos finais e, no caso de curvas, vários pontos médios e uma tabela de atributos. É assim que as redes rodoviárias são representadas nos sistemas de navegação, usando linhas e nós conectados com informações sobre limites de velocidade e tempos de espera nas interseções.
• Polígonos são unidades de área, com bordas definidas como linhas que têm tabelas de atributos.

Essas geometrias podem ter atributos como cor, espessura da linha que são cartográficos (para exibição) e outros atributos como população (dentro de polígonos) ou itens que podem ser medidos ou escalados.

Os dados de geometria e atributo são conectados por meio de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional, como o banco de dados espacial da Oracle. O sistema de gerenciamento de banco de dados pode alimentar os processos geoespaciais mais exigentes com o mais alto desempenho, escalabilidade e segurança. Eles também fornecem fácil integração com outros aplicativos GIS e nonGIS, resultando em menores esforços de desenvolvimento.

Os dados geoespaciais de rasterização são um conjunto complexo de informações coletadas a partir de sensores de mapeador temático (ETM+) aprimorados por satélite Landsat, que registram luz, valor de refletância infravermelha e sua posição na grade. Dados de localização, como cor, altura de um modelo de inovação digital e várias variáveis, são anexados a cada célula de grade. Exemplos incluem mapas temáticos, modelo de elevação digital/modelo de superfície digital (DEM/DSM), imagens de sensoriamento remoto (RS), fotos fotogramétricas, mapas digitalizados, imagens geofísicas e mapas geológicos.

Os tipos de dados rasterizados são grandes e têm uma estrutura de dados muito diferente em comparação com os tipos de dados vetoriais. Conjuntos de dados mais rápidos podem crescer muito rapidamente, resultando em grandes volumes de informações geoespaciais que exigem sistemas de gerenciamento de dados, como o banco de dados espacial da Oracle.

Além disso, as nuvens de pontos são um tipo de dados 3D complexo criado a partir de aplicações de detecção e variação de luz (LiDAR). Uma nuvem de pontos refere-se a um tipo de geometria para armazenar grandes quantidades de dados que representam uma forma ou recurso 3D. Cada ponto tem seu próprio conjunto de coordenadas X, Y e Z, juntamente com outros atributos. As nuvens pontuais são frequentemente criadas por métodos usados em fotogrametria ou sensoriamento remoto por aplicativos LiDAR.

A integração de tipos de dados fundamentalmente diferentes é uma das tarefas centrais da análise de dados geoespaciais. Uma ferramenta vital na análise de dados geoespaciais é a visualização de dados, através de mapas. Mapas são geralmente criados a partir de dados de sensoriamento remoto - os campos, florestas e mais tornam-se atributos digitalizados dados aos polígonos, e são então coloridos adequadamente.

As categorias de dados podem incluir, mas não se limitam:

• Fronteiras administrativas e políticas
• Agricultura
• Atmosfera e clima
• Biologia e ecologia
• Negócios e economia
• Cadastral
• Cultura, sociedade e demografia
• Elevação e produtos derivados
• Ambiente e conservação
• Instalações e estruturas
• Geológico e geofísico
• Saúde e doença
• Imagens e mapas base
• Recursos hídricos interiores
• Locais e redes geodésicas
• Militar
• Oceanos e estuários
• Redes de transporte
• Utilidades e comunicação

Casos de uso de dados geoespaciais

No mundo hiperconectado de hoje, onde cada objeto tem uma pegada digital e faz parte de uma rede global, informações baseadas em localização e localização se tornam críticas para análise, gerenciamento, administração e governança. A inteligência de localização nos ajuda a saber onde estão os eventos, atividades, indivíduos, ruas ou edifícios, permitindo-nos desenvolver aplicações que rastreiem a localização de objetos de interesse. Eles têm uma ampla aplicação em muitas organizações do setor privado e público, para uma variedade de funções, tais como:

• Operações e faturamento (veja o exemplo)
• Gestão de imóveis e propriedades (veja o exemplo)
• Tributação (veja o exemplo)
• Gerenciamento de desastres e emergências
• Análise de mercado e de clientes (veja o exemplo)
• Turismo (veja o exemplo)
• Gerenciamento de riscos (veja o exemplo)
• Rastreamento e análise de ativos (veja o exemplo)
• Telemática e gerenciamento de frota (veja o exemplo)
• Gerenciamento de terras/ambientes (veja o exemplo)
• Surtos de saúde pública e doenças (veja o exemplo)

Desafios do banco de dados geoespaciais

• Falta de integração de dados espaciais nos processos de negócios

  Os sistemas GIS são frequentemente dedicados, sistemas especializados que estão desconectados dos sistemas de negócios, o que leva ao aumento dos custos de treinamento, operações e manutenção. Fornecer informações relacionadas ao local às aplicações é um esforço manual que consome muito trabalho, consome muito tempo, é propenso a erros e, na maioria das vezes, não é escalável para grandes projetos de infraestrutura. Devido à falta de integrações necessárias, as aplicações não podem usar todo o valor das informações geoespaciais.

• Interoperabilidade

  Há uma necessidade crescente de integrar mapas e dados para fornecer informações valiosas baseadas em localização de/para . No entanto, as organizações podem começar a usar soluções diferentes para vários projetos. Isso leva a mais de um GIS ou componente de mapeamento em uma organização, também levantando preocupações sobre privacidade de dados e residência de dados.

• Dados heterogêneos

  A análise integrada é difícil, pois diferentes tipos de dados são mantidos em arquivos ou armazenamentos de dados de especialidades, e cada um precisa de um conjunto de habilidades especializado. Ao integrar dados geoespaciais, é crucial ter um acordo sobre a definição e o uso de metadados em uma organização. Muitas vezes, encontrar o conjunto de dados apropriado é desafiador, pois os metadados são incompletos ou não acessíveis/pesquisáveis, e os conjuntos de dados são semanticamente inconsistentes, ou seja, termos idênticos não significam necessariamente a mesma coisa.

• Escalabilidade

  A escalabilidade tornou-se um requisito para processar efetivamente quantidades cada vez maiores de dados geoespaciais para aplicações comerciais que exigem informações de localização, como dados de sensores, dados de streaming GPS e dados 3D.

• Integração no nível da aplicação

  Devido à falta de integração entre os sistemas de mapeamento e os sistemas de negócios, os clientes geralmente não podem aproveitar as informações de localização centralizada nos sistemas de suporte à decisão.

Como funciona o banco de dados geoespaciais

• Ingestão de dados

  Filtrar e ingerir dados espaciais (forma, tamanho e local) e de atributo não espacial (nome, comprimento, área, volume, população, outros) de várias fontes de dados (dados multivariados). O conjunto de dados pode consistir em um grande número de formatos de arquivo específicos de domínio dedicado de várias fontes de dados, e muito tempo é gasto convertendo esses diferentes tipos de dados.

• Enriquecimento de dados

  Enriqueça os dados com atributos espaciais, como geocodificação de endereços e nomes de locais para análise downstream. Altere dados de texto para dados numéricos e normalize todos os outros dados numéricos. O enriquecimento de dados permite que os usuários processem dados geográficos menos estruturados para que as informações possam ser categorizadas, comparadas, filtradas e associadas a outros dados estruturados para realizar análises espaciais e de texto.

• Processamento geoespacial

  Desenvolva fluxos de trabalho de análise espacial e combine dados de atributos com conjuntos de dados geométricos, preparando os dados para análise espacial e mapeamento.

• Análise interativa

  Visualize dados em mapas interativos junto com outras camadas contextuais. Navegue e explore o mapa, visualizando, ampliando, analisando, localizando padrões e consultando/filtrando por atributo.

• Compartilhamento e publicação de resultados

  Integre conteúdo espacial e resultados de análise por meio de serviços Web REST, GeoJSON e OGC.

Melhores práticas para gerenciar e trabalhar com dados geoespaciais

• Obtenha benefícios operacionais, estratégicos e de desenvolvedor combinando dados geoespaciais com todos os outros dados corporativos, como visto em um banco de dados convergente.
• Melhore o desempenho processando onde os dados residem. Use a funcionalidade disponível no banco de dados para integração de dados, enriquecimento, análise e machine learning.
• Habilite a segurança e a governança de nível empresarial com uma plataforma de gerenciamento de dados comprovada projetada com a segurança de dados em mente.
• Aproveite a escalabilidade e o desempenho de uma plataforma de gerenciamento de dados corporativos com recursos de alta disponibilidade para oferecer suporte ao crescente volume de dados e a uma demanda crescente.
• Faça um investimento à prova de futuro escolhendo uma plataforma geoespacial aberta com a possibilidade de combinar componentes de todos os sistemas e fornecedores.
• Aproveite a nuvem escolhendo uma plataforma que permita criar aplicações low-code na nuvem, bem como facilitar a migração rápida para a nuvem.

• Saiba mais sobre banco de dados convergente
• Saiba como usar o Spatial com um workshop passo a passo

Produtos relacionados

Oracle Autonomous Database

O primeiro banco de dados autônomo do mundo

Oracle Database

Sistema líder mundial de gerenciamento de banco de dados convergente e com vários modelos

Oracle Exadata

Desempenho, escala e disponibilidade inigualáveis do Oracle Database

Oracle Autonomous Data Warehouse

Data warehousing sem complexidade