Dados geoespaciais são informações que descrevem o que acontece na superfície da Terra em determinado espaço e tempo, sendo fundamentais para monitorar áreas urbanas e rurais.

Com eles, é possível entender como variáveis como clima, uso e ocupação do solo, meio ambiente e desenvolvimento das lavouras se relacionam ao longo do tempo.

Geotecnologias, como sensoriamento remoto por imagens de satélite, auxiliam na coleta desses dados e, quando combinados com algoritmos de machine learning, garantem mais segurança e assertividade nas análises.

Assim, governos e empresas podem tomar decisões estratégicas com base em evidências concretas e se antecipar a riscos. Saiba neste artigo como a inteligência de dados geoespaciais está transformando a forma como vemos o mundo. Boa leitura!

O que são dados geoespaciais?

Os dados geoespaciais, também conhecidos como geodados, envolvem um conjunto de informações que podem ser correlacionadas no tempo e no espaço.

Para serem obtidos, é preciso ter a sua geolocalização ou coordenadas geográficas, mais conhecidas como latitude e longitude, que são medidos em graus (º).

Enquanto a latitude indica a distância na Terra entre os pólos Norte ao Sul da linha do Equador, de 0º a 90º, a longitude aponta a distância de Leste a Oeste no Meridiano de Greenwich, de 0º a 180º.

Ambos usam linhas paralelas imaginárias que, quando combinadas, fornecem as coordenadas geográficas sobre qualquer ponto da Terra de forma precisa.

Ao longo dos séculos, os dados geoespaciais foram muito úteis, tendo auxiliado em momentos importantes da história, como a descoberta da América e do Brasil por Cristóvão Colombo e Pedro Álvares Cabral, respectivamente, em 1492 e 1500.

Obtenção de dados geoespaciais: o GPS e o GNSS

A coleta de dados geoespaciais passou a se tornar possível da forma como é hoje a partir do surgimento do GPS (Global Positioning System), primeiro sistema de navegação por satélite a se tornar operacional e uma das principais ferramentas de SIG (Sistemas de Informação Geográfica).

O GPS é representado pelo sistema Navstar, criado pelos Estados Unidos entre as décadas de 1960 e 1970, sendo formado por uma constelação de 24 satélites em operação e seis reservas. O GPS passou a ser utilizado em 1973.

Com o passar dos anos, o GPS veio sendo substituído pelo GNSS (Global Navigation Satellite System), que envolve sistemas de navegação constituídos por uma constelação de satélites que ficam em órbita no planeta Terra.

Os receptores GNSS captam sinais de rádio emitidos pelos satélites, permitindo calcular a posição de um ponto na superfície terrestre com alta precisão. Para funcionar de forma precisa, a tecnologia GNSS utiliza quatro sistemas de posicionamento e navegação por satélite.

Além do Navstar-GPS, o GNSS utiliza os sistemas: 

• Glonass: Desenvolvido pela Rússia em 1976, é o único sistema de navegação global por satélite completamente operacional do mundo. Opera com 24 satélites;

• Galileo: Criado pela União Europeia para ser operado por civis, e passou a operar em 2012. Possui 30 satélites em órbita;

• Compass: também conhecido como Beidou-2, foi criado pela China em 2000. Opera com 35 satélites.     

A estrutura do sistema GNSS é constituída ainda da estação mestre e antenas de retransmissão do detentor da tecnologia (controle) e do receptor (usuário) GNSS.

Para determinar uma localização, é feita uma triangulação das informações fornecidas pelos satélites, em que é feito um cálculo através da interseção de ao menos duas direções.

São três etapas que ocorrem de forma muito rápidas:

1. Primeiro sinal: distância igual ao raio da esfera

Quando recebe o sinal do satélite, o receptor GNSS faz o cálculo da distância entre ele e o satélite. Então, sua posição é calculada por uma superfície esférica imaginária, na qual o satélite se encontra no centro, de forma que essa distância é igual ao raio da esfera.

Essa informação ainda é muito preliminar na determinação do posicionamento, pois o receptor poderá estar localizado em qualquer parte da circunferência da Terra.

2. Segundo sinal: melhora o posicionamento, mas sem rigor

Quando o receptor detecta um segundo satélite, é interpretado que a localização do receptor estará em qualquer ponto na área de interseção delimitada entre a esfera do primeiro com a do segundo satélite. Assim, já se tem uma melhor definição do posicionamento, porém ainda sem rigor na sua determinação.

3. Terceiro sinal: localização precisa

Com a captação dos três sinais de satélite e a determinação da distância entre eles, a exatidão da localização é melhorada. Ocorre, então, que o receptor GNSS vai estar localizado em algum dos dois pontos de interseção da terceira esfera com a área delimitada pelos dois primeiros satélites.

Um desses pontos estará próximo à superfície terrestre e o outro, no espaço, logo, pode-se dizer que essa é uma determinação bidimensional e já permite estimar com boa exatidão um ponto na superfície da terra.

Tipo de dados geoespaciais

Os tipos de informação espacial mais utilizados são os dados vetoriais e dados raster, que também são conhecidos como dados matriciais. Eles são fontes primárias registradas em um indicador geoespacial.

Dados vetoriais

Os dados vetoriais são pontos, linhas e polígonos que representam feições dos imóveis rurais e urbanos, cidades, florestas e corpos d’água, dentre outros. Eles podem, inclusive, estarem representados em uma única visualização, como polígonos da área de uma fazenda, linhas que apontem uma estrada e suas estruturas representadas por pontos.

Dados vetoriais na plataforma ESG SpectraX: limites (polígonos) de Luís Eduardo Magalhães (BA), silos de soja (pontos) e a Rodovia Milton Santos (linha)

Assim, eles podem representar limites de municípios e divisas de estados, áreas de transição de biomas, reservas ecológicas, áreas indígenas e assentamentos rurais, auxiliando no mapeamento e no monitoramento geolocalizado de tais áreas. Os dados vetoriais, essencialmente, permitem descrever posição e direção.

Dados raster ou matriciais

Os dados raster ou matriciais definem o espaço como uma grade de células de tamanhos iguais, que representam informações como florestas, cidades e culturas agrícolas. Essas grades são os pixels, sendo que dentro de cada pixel há um valor (número) que representa uma informação espacial e está associado a uma coordenada geográfica.

Dados raster: linhas (horizontais) e colunas (verticais) de pixels, que representam região geográfica, sendo o valor do pixel uma característica dessa região

(Fonte: QGIS) 

Uma matriz pode ser sobreposta a uma imagem de mapa obtida de imagem de satélite e drones, e assim serem correlacionados com informações sobre o alvo analisado. Em uma imagem de satélite ou drone a área do pixel representa a resolução espacial da imagem. Quanto menor for o seu valor, mais detalhes serão fornecidos sobre o alvo.

Tecnologias para coletar dados geoespaciais

As principais tecnologias atuais para coleta de dados geoespaciais são os sensores embarcados em satélites e drones. Por meio deles, é possível obter imagens de grandes áreas e fazer análises variadas. A técnica de obtenção desses dados à distância é o sensoriamento remoto.

Contudo, não basta só coletar os dados: é necessário que eles sejam processados para análise, o que pode ser feito por meio de softwares de SIG, como QGIS, de uso gratuito, ou de linguagens de programação como R e Python, que possuem bibliotecas para o processamento, análise e visualização de dados vetoriais e matriciais.

Esses softwares, sobretudo o R e o Python, são de grande importância para a análise de dados geoespaciais, pois permitem que sejam utilizados algoritmos para maior precisão na análise, a exemplo de algoritmos de machine learning.

No sensoriamento remoto, o machine learning tem sido de grande utilidade para a obtenção de dados mais confiáveis para tomada de decisão. Pesquisas realizadas por cientistas da SpectraX mostram, por exemplo, que é possível mapear o avanço da cultura da soja sobre áreas desmatadas entre 2008 e 2019.

Outra grande utilidade é no monitoramento de áreas com potencial para a geração de créditos de carbono na Amazônia, onde os estudos mostraram uma correlação importante entre o tipo de cobertura vegetal, índices espectrais e o potencial de sequestro de carbono.  

Conclusão

A crescente disponibilidade de dados e ferramentas de análise tem impulsionado a adoção da inteligência geoespacial como base para decisões mais informadas e estratégicas.

O uso de geotecnologias, como o sensoriamento remoto, softwares SIG e algoritmos de machine learning, permite uma leitura mais precisa e dinâmica do território, representada em mapas geoespaciais que facilitam o entendimento das dinâmicas socioambientais.

Ao integrar diferentes fontes de informação espacial e aplicar métodos avançados de análise espacial, é possível monitorar mudanças no uso da terra, prever impactos ambientais e apoiar iniciativas como o combate ao desmatamento, o planejamento urbano e o mercado de créditos de carbono.

Assim, a geoinformação deixa de ser um recurso técnico e passa a ocupar um papel estratégico no enfrentamento dos grandes desafios contemporâneos.