O que é um banco de dados geoespacial?

Banco de dados geoespacial definido

O termo "geoespacial" refere-se a recursos interdependentes, como mapas, imagens, conjuntos de dados, ferramentas e procedimentos que associam qualquer evento, característica ou entidade a um local específico e utilizam essa informação em diversas aplicações. Para facilitar a compreensão da 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 geoespacial 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 oferece a melhor capacidade de gerenciamento e segurança para analisar dados espaciais grandes, complexos e heterogêneos.

As plataformas de banco de dados geoespacial 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, juntamente com o suporte ao desenvolvimento e à integração.

Para interoperabilidade, as plataformas de banco de dados geoespacial oferecem suporte a padrões definidos pelo Open Geospatial Consortium (OGC), que fornecem 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 aplicações e serviços de dados geoespaciais distribuídos.

O Geographical Information System (GIS) é uma ferramenta que se sobrepõe a um banco de dados geoespacial para editar e manter dados geoespaciais. Ela oferece suporte a objetos geoespaciais, que são organizados em camadas que podem ser sobrepostas visual e logicamente.

A análise geoespacial consiste em compreender interações complexas com base em relações geográficas, respondendo a perguntas com base na localização de pessoas, ativos e recursos. Os insights geoespaciais permitem aos usuários oferecer um melhor atendimento ao cliente, otimizar a equipe, localizar centros de varejo ou distribuição, gerenciar ativos, realizar análises situacionais e avaliar campanhas de vendas e marketing, entre muitos outros exemplos.

Fundamentos de dados geoespaciais

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

Os dados geoespaciais representam:

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

Os dados geoespaciais são compostos por geometrias e suas representações cartográficas, chamadas de “atributos”. As geometrias podem ser pontos, linhas, polígonos e coleções desses elementos.

• Os pontos são coordenadas de localização com tabelas de atributos anexadas e podem, por exemplo, representar residências, localização das lojas ou localizações de telefones celulares.
• 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 nos cruzamentos.
• Os polígonos são unidades de área, com bordas definidas como linhas que possuem tabelas de atributos.

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

Tanto a geometria quanto os dados de atributos 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 oferecer suporte aos processos geoespaciais mais exigentes com o máximo desempenho, escalabilidade e segurança. Ele também oferece fácil integração com outras aplicações GIS e não GIS, resultando em menor esforço de desenvolvimento.

Os dados raster geoespaciais são um conjunto complexo de informações coletadas por sensores ETM+ (Enhanced Thematic Mapper) do satélite Landsat, que registram a luminosidade, o valor de refletância infravermelha e a posição na grade. Dados de localização, como cor, altitude de um modelo digital de inovação e diversas variáveis, são associados a cada célula. Exemplos incluem mapas temáticos, modelos digitais de elevação/modelos digitais de superfície (MDE/MDS), imagens de sensoriamento remoto (SR), fotogrametria, mapas digitalizados, imagens geofísicas e mapas geológicos.

Os dados raster são extensos e possuem uma estrutura de dados muito diferente da dos dados vetoriais. Os conjuntos de dados raster podem crescer rapidamente, resultando em enormes 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 complexo de dados 3D criados a partir de aplicações de detecção e alcance de luz (LiDAR). Uma nuvem de pontos se refere a um tipo de geometria para armazenar grandes quantidades de dados que representam uma forma ou característica tridimensional. Cada ponto possui seu próprio conjunto de coordenadas X, Y e Z, juntamente com outros atributos. As nuvens de pontos são frequentemente criadas por métodos utilizados em fotogrametria ou sensoriamento remoto por meio de aplicações 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, por meio de mapas. Os mapas geralmente são criados a partir de dados de sensoriamento remoto. Elementos naturais, como planícies e florestas, são convertidos em atributos digitais atribuídos a polígonos, que depois são preenchidos com as cores apropriadas.

As categorias de dados podem incluir, entre outros:

• Limites administrativos e políticos
• Agricultura e pecuária
• Atmosfera e clima
• Biologia e ecologia
• Negócios e economia
• Cadastro
• Cultural, social e demográfico
• Elevação e produtos derivados
• Meio ambiente e conservação
• Instalações e estruturas
• Geologia e geofísica
• Saúde e doenças
• Imagens e mapas base
• Recursos hídricos interiores
• Localizações e redes geodésicas
• Forças armadas
• Oceanos e estuários
• Redes de transporte
• Serviços públicos e comunicação

Casos de uso de dados geoespaciais

No mundo hiperconectado de hoje, onde cada objeto possui uma pegada digital e faz parte de uma rede global, a localização e as informações baseadas em localização são essenciais para análise, gestão, administração e governança. A inteligência de localização nos ajuda a saber onde estão eventos, atividades, indivíduos, ruas ou edifícios, permitindo-nos desenvolver aplicações que rastreiam a localização de objetos de interesse. Ela tem ampla aplicação em diversas organizações dos setores público e privado, para uma variedade de funções, como:

• Operações e faturamento
• Gestão imobiliária e imobiliária
• Tributação
• Gerenciamento de desastres e emergências
• Análise de mercado e de clientes
• Turismo
• Gerenciamento de riscos (ver exemplo)
• Rastreamento e análise de ativos (ver exemplo)
• Telemática e gestão de frotas
• Gestão do solo/ambiente
• Saúde pública e epidemias (ver exemplo)

Desafios do banco de dados geoespacial

• Falta de integração de dados espaciais em processos corporativos

  Os sistemas GIS são frequentemente sistemas dedicados e especializados que estão desconectados dos sistemas corporativos, levando ao aumento dos custos de treinamento, operações e manutenção. Fornecer informações relacionadas à localização para as aplicações é um esforço manual, demorado, propenso a erros e, na maioria das vezes, não escalável para grandes projetos de infraestrutura. Devido à falta das integrações necessárias, as aplicações não conseguem aproveitar todo o potencial das informações geoespaciais.

• Interoperabilidade

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

• Dados heterogêneos

  A análise integrada é difícil, pois diferentes tipos de dados são armazenados em arquivos ou repositórios de dados especializados, e cada um precisa de um conjunto de habilidades específicas. 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 se tornou 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 conseguem aproveitar as informações de localização centralizadas em todos os sistemas de suporte à decisão.

Como funciona um banco de dados geoespacial

• Ingestão de dados

  Filtre e incorpore dados espaciais (forma, tamanho e localização) e de atributos não espaciais (nome, comprimento, área, volume, população, outros) de diversas fontes de dados (dados multivariados). O conjunto de dados pode consistir em um grande número de formatos de arquivo específicos de domínio dedicado, provenientes de várias fontes de dados, e muito tempo é gasto na conversão desses diferentes tipos de dados.

• Enriquecimento de dados

  Enriqueça os dados com atributos espaciais, como geocodificação de endereços e nomes de locais para análises posteriores. Transforme dados de texto em 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, panorâmica, encontrando padrões e consultando/filtrando por atributo.

• Compartilhamento e publicação de resultados

  Integre conteúdo espacial e resultados de análise por meio de REST, GeoJSON e serviços da web 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, conforme visto em um banco de dados convergente.
• Melhore o desempenho processando os dados onde eles residem. Use as funcionalidades disponíveis no banco de dados para integração, enriquecimento, análise e machine learning.
• Habilite a segurança e a governança de nível empresarial com uma plataforma de gerenciamento de dados comprovada projetada com foco em segurança de dados.
• 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 cada vez maior.
• Faça um investimento à prova de futuro escolhendo uma plataforma geoespacial aberta com a possibilidade de combinar componentes de diferentes sistemas e fornecedores.
• Aproveite a nuvem escolhendo uma plataforma que permita tanto a criação de aplicações low-code na nuvem quanto a fácil migração para a nuvem.

• Saiba mais sobre banco de dados convergente
• Saiba como usar recursos espaciais com um workshop passo a passo.

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