Dados georreferenciados (também conhecidos como geográficos) são dados espaciais na qual a dimensão espacial está relacionada à sua localização na superfície terrestre, em um determinado instante.
Em outras palavras, esses dados são referenciados com base em sua localização geográfica, ou seja, os dados têm uma correspondência com o objeto real representado. Por exemplo, um imóvel rural. Esses dados georreferenciados permitem análises complexas de informações obtidas sobre um determinado local, fenômeno climático, entre outros.
Já o geoprocessamento consiste no estudo dos dados que já estão georreferenciados. Engloba as etapas de análise e correlação de dados cartográficos, de imagens de satélite, de informações georreferenciadas para a obtenção de informações sobre um objeto ou assunto.
De maneira resumida, temos:
– Georreferenciamento: ato de atribuir coordenadas de localização quanto a um objeto, área ou superfície terrestre.
– Geoprocessamento: processamento de dados georreferenciados por meio de ferramentas e softwares (o que substitui a análise manual feita antigamente com mapas em papel e camadas em papel manteiga).
Assim, fica fácil entender para que servem os dados georreferenciados. Eles trazem a informação sobre a localização da Terra para que essas sejam geoprocessadas por meio de ferramentas específicas. Desse modo, os dados georreferenciados permitem compreender, por exemplo, a dimensão de uma propriedade rural, bem como seu formato e localização para identificação e regulamentação.
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Google Cloud: dados georreferenciados e como visualizar
Análise geoespacial permite às empresas visualizar dados de localização geográfica por meio de diversas ferramentas. E o Google Cloud oferece recursos avançados para a condução dessas análises.
Conheça a seguir as principais ferramentas que permitem a visualização e extração de informações e o geoprocessamento.
Looker Studio
Trata-se de um serviço de relatórios de autoatendimento e visualização de dados disponível gratuitamente pelo Google Marketing Platform que se conecta ao BigQuery e diversas outras fontes de dados.
O Looker Studio oferece suporte a uma gama de campos geográficos e mapas de coropléticos de polígonos geográficos do BigQuery. Além disso, o destaque fica por conta da visualização baseada no Google Maps, que permite visualizar e interagir com dados geográficos da mesma forma que é possível no Google Maps, ou seja, com a possibilidade de movimentar, aplicar zoom e abrir no Street View.
BigQuery Geo Viz
O BigQuery Geo Viz é uma ferramenta da web que permite a visualização de dados geoespaciais no BigQuery por meio das APIs dos Google Maps. Com o recurso, você pode realizar uma consulta SQL e mostrar os resultados em um mapa interativo. Já os recursos de estilo flexíveis possibilitam a análise e exploração dos dados.
É importante destacar que o BigQuery Geo Viz não é uma ferramenta de visualização de análises geoespaciais com muitos recursos e, sim, um mecanismo que oferece velocidade na visualização de resultados de uma consulta de análise geoespacial em um mapa.
Google Earth Engine
O Google Earth Engine permite visualizar dados geoespaciais. Para isso, é necessário exportar os dados do BigQuery para o Cloud Storage e, posteriormente, importar para o Earth Engine. É possível usar as ferramentas do Google Earth Engine para visualizar os dados.
Além disso, vale destacar que recentemente o Google lançou um conector entre Google Earth Engine e BigQuery que potencializa análises geoespaciais. A novidade facilita o uso de fluxos de trabalho que dependem de ambos os serviços, permitindo novas análises que combinam dados raster e tabulares.
Jupyter Notebooks
O Jupyter permite realizar visualizações de dados georreferenciados em notebooks Python usando diversos pacotes disponíveis. Destacamos a ferramenta Google Colab, que é um serviço de notebook Jupyter hospedado que não requer configuração para ser usado, ao mesmo tempo que fornece acesso gratuito a recursos de computação, incluindo GPUs.
Juntas, essas ferramentas são utilizadas por diversas empresas de diferentes setores para viabilizar análises geoespaciais. E tudo isso com o poder computacional da nuvem que mais cresce no mundo: o Google Cloud, que atualmente desponta no mercado como uma ferramenta confiável de análises de geo-big data.
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Geospatial Specialist
Com formação em Engenharia Agrícola e mestrado em Sensoriamento Remoto, é especialista em projetos de processamento digital de imagens e dados de satélite, agrometeorologia, machine learning, AI e desenvolvimento de algoritmos para o processamento de dados obtidos via satélite.
