Atravessando a vida
Nossas vidas estão em constante movimento. Acordamos, nos preparamos e depois partimos para o trabalho, talvez com uma parada para um café no caminho. E no final do dia, podemos parar para um drink com amigos e colegas antes de ir para casa. É inescapável; nossos dias consistem em eventos conectados que nos conduzem de um lado para outro. Como vamos chegar aonde queremos? Como determinamos qual rota seguir? Na maioria das vezes, é simplesmente memória. Já estivemos lá e conhecemos o caminho. No resto do tempo, usamos um método alternativo, um meio que provavelmente emprega dados geoespaciais.
O que são dados geoespaciais?
As informações que possuem um aspecto geográfico, ou posicionamento, são conhecidas como dados geoespaciais . Outros nomes comuns incluem dados espaciais ou dados de sistema de informações geográficas (GIS). Este tipo de informação possui coordenadas ou um endereço associado a ela, algo que indica sua posição no espaço. Por exemplo, considere um mapa rodoviário. Eles são construídos a partir desse tipo de informação e a maioria de nós está familiarizada com eles em algum nível.
Os dados geoespaciais vêm em duas formas básicas:
- Com base em vetores, consiste em pontos, linhas e polígonos, que representam características espaciais como cidades, ruas e rios; e
- Com base em varredura, que consiste em células (geralmente chamadas de pontos ou pixels em um computador), que representam características espaciais: cidades são células únicas, ruas são linhas de células e rios são coleções de células
O que é análise de dados geoespaciais?
A análise de dados geoespaciais , ou mais simplesmente a análise geoespacial, é a coleta, processamento e renderização de informações que possuem um componente geográfico. Você pode não perceber, mas vemos exemplos disso regularmente. Os mais notáveis são os mapas meteorológicos animados em nossa estação ou site favorito. Esses mapas mostram coisas como chuva ou neve durante o dia. Examinar e processar as informações geoespaciais associadas a coisas como mapas meteorológicos pode adicionar um elemento significativo à nossa compreensão de como as coisas funcionam.
Usos de análise de dados geoespaciais
A análise de dados geoespaciais é usada em várias áreas diferentes. Exemplos incluem:
- Preços de seguros de automóveis – o risco é afetado por fatores como clima, padrões de tráfego e outros fatores de risco. A análise de dados geoespaciais permite que as seguradoras examinem os fatores que são específicos de uma região geográfica, avaliem seu efeito e se ajustem de acordo.
- Resposta a Emergências – A capacidade de chegar a um local é afetada por vários fatores, como clima, padrões de tráfego e construção. A análise de dados geoespaciais permite que os respondentes reajam a esses efeitos e sigam o melhor caminho.
- Produção de alimentos – O cultivo depende muito do clima. A análise de dados geoespaciais analisa as mudanças sazonais e os padrões climáticos locais. Isso ajuda os agricultores a se adaptarem a essas mudanças.
- Retailer Analytics – A busca do lucro é uma meta dos varejistas. A análise de dados geoespaciais pode informá-los sobre os hábitos locais de compra e consumo, o que os ajuda a tomar decisões sobre os produtos a serem trazidos e quanto estoque transportar.
Resumo da lição
Para recapitular, aprendemos que as informações que possuem um aspecto geográfico são conhecidas como dados geoespaciais . Também aprendemos que os dados geoespaciais vêm em duas formas básicas: dados baseados em vetores , que consistem em pontos, linhas e polígonos, que representam características espaciais como cidades, ruas e rios; e dados baseados em varredura , que consistem em células (geralmente chamadas de pontos ou pixels em um computador), que representam características espaciais.
Aprendemos então que a análise de dados geoespaciais é a coleta, manipulação e exibição de informações que têm um componente geográfico. A análise de dados geoespaciais tem muitas aplicações. Os mais notáveis incluem preços de seguro, resposta a emergências, produção de alimentos e análises de varejo.