Sistema de Informações Geográficas

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Conceito básico de GIS

Um sistema de informações geográficas ( SIG ) é um tipo de banco de dados contendo dados geográficos (ou seja, descrições de fenômenos para os quais a localização é relevante), combinados com ferramentas de software para gerenciar, analisar e visualizar esses dados. [1] Em um sentido mais amplo, pode-se considerar que tal sistema inclua também usuários humanos e pessoal de apoio, procedimentos e fluxos de trabalho, corpo de conhecimento de conceitos e métodos relevantes e organizações institucionais.

O plural incontável, sistemas de informações geográficas , também abreviado GIS, é o termo mais comum para a indústria e a profissão preocupada com esses sistemas. É aproximadamente sinônimo de geoinformática e parte do campo geoespacial mais amplo , que também inclui GPS , sensoriamento remoto , etc. Ciência da informação geográfica , a disciplina acadêmica que estuda esses sistemas e seus princípios geográficos subjacentes, também pode ser abreviada como GIS, mas o a ciência GIS inequívoca é mais comum. [2] GIScience é frequentemente considerado uma subdisciplina da geografia dentro do ramo da geografia técnica .

Os sistemas de informação geográfica são utilizados em múltiplas tecnologias, processos, técnicas e métodos. Eles estão ligados a várias operações e inúmeras aplicações, relacionadas a: engenharia, planejamento, gestão, transporte/logística, seguros, telecomunicações e negócios. [3] Por esta razão, GIS e aplicativos de inteligência de localização estão na base dos serviços habilitados para localização, que dependem de análise e visualização geográfica.

O GIS fornece a capacidade de relacionar informações anteriormente não relacionadas, através do uso da localização como a "variável de índice chave". As localizações e extensões encontradas no espaço -tempo da Terra podem ser registradas através da data e hora de ocorrência, juntamente com as coordenadas x, y e z ; representando, longitude ( x ), latitude ( y ) e elevação ( z ). Todas as referências de localização e extensão baseadas na Terra, espaço-temporais devem ser relacionáveis ​​umas com as outras e, finalmente, para uma localização ou extensão física "real". Esta característica chave do SIG começou a abrir novos caminhos de investigação e estudos científicos.

História e desenvolvimento

Enquanto o SIG digital data de meados da década de 1960, quando Roger Tomlinson cunhou pela primeira vez a expressão "sistema de informação geográfica", [4] muitos dos conceitos e métodos geográficos que o SIG automatiza datam de décadas anteriores.

A versão de EW Gilbert (1958) do mapa de John Snow de 1855 do surto de cólera no Soho mostrando os grupos de casos de cólera na epidemia de Londres de 1854

Uma das primeiras instâncias conhecidas em que a análise espacial foi usada veio do campo da epidemiologia no " Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine " (1832). [5] O geógrafo e cartógrafo francês Charles Picquet criou um mapa delineando os quarenta e oito distritos de Paris , usando gradientes de cores de meio-tom, para fornecer uma representação visual do número de mortes relatadas devido à cólera por cada 1.000 habitantes.

Em 1854, John Snow , epidemiologista e médico, conseguiu determinar a origem de um surto de cólera em Londres através do uso de análise espacial. Snow conseguiu isso traçando a residência de cada vítima em um mapa da área, bem como as fontes de água próximas. Uma vez que esses pontos foram marcados, ele foi capaz de identificar a fonte de água dentro do aglomerado que foi responsável pelo surto. Este foi um dos primeiros usos bem-sucedidos de uma metodologia geográfica para identificar a origem de um surto em epidemiologia. Enquanto os elementos básicos de topografia e tema existiam anteriormente na cartografia, o mapa de Snow era único devido ao uso de métodos cartográficos, não apenas para representar, mas também para analisar agrupamentos de fenômenos geograficamente dependentes.

O início do século 20 viu o desenvolvimento da fotozincografia , que permitiu que os mapas fossem divididos em camadas, por exemplo, uma camada para vegetação e outra para água. Isso foi particularmente usado para imprimir contornos - desenhá-los era uma tarefa trabalhosa, mas tê-los em uma camada separada significava que eles poderiam ser trabalhados sem as outras camadas para confundir o desenhista . Este trabalho foi inicialmente desenhado em placas de vidro, mas depois em filme plásticofoi introduzido, com as vantagens de ser mais leve, ocupar menos espaço de armazenamento e ser menos quebradiço, entre outras. Quando todas as camadas foram concluídas, elas foram combinadas em uma imagem usando uma grande câmera de processo. Uma vez que a impressão em cores surgiu, a ideia de camadas também foi usada para criar chapas de impressão separadas para cada cor. Embora muito mais tarde o uso de camadas tenha se tornado uma das características típicas de um SIG contemporâneo, o processo fotográfico que acabamos de descrever não é considerado um SIG em si – pois os mapas eram apenas imagens sem banco de dados para vinculá-los.

Dois desenvolvimentos adicionais são notáveis ​​nos primeiros dias do GIS: a publicação de Ian McHarg " Design with Nature" [6] e seu método de sobreposição de mapas e a introdução de uma rede de ruas no sistema DIME (Dual Independent Map Encoding) do US Census Bureau. [7]

A primeira publicação detalhando o uso de computadores para facilitar a cartografia foi escrita por Waldo Tobler em 1959. [8] O desenvolvimento adicional de hardware de computador estimulado pela pesquisa de armas nucleares levou a aplicações de "mapeamento" de computador de propósito geral mais difundidas no início dos anos 1960. [9]

Em 1960, o primeiro GIS operacional verdadeiro do mundo foi desenvolvido em Ottawa, Ontário , Canadá, pelo Departamento Federal de Silvicultura e Desenvolvimento Rural. Desenvolvido pelo Dr. Roger Tomlinson , foi chamado de Sistema de Informações Geográficas do Canadá (CGIS) e foi usado para armazenar, analisar e manipular dados coletados para o Inventário de Terras do Canadá , um esforço para determinar a capacidade da terra para o Canadá rural por meio do mapeamento de informações sobre solos , agricultura, recreação, vida selvagem, aves aquáticas , silvicultura e uso da terra em uma escala de 1:50.000. Um fator de classificação de classificação também foi adicionado para permitir a análise. [10] [11]

O CGIS foi uma melhoria em relação aos aplicativos de "mapeamento por computador", pois forneceu recursos para armazenamento de dados, sobreposição, medição e digitalização /digitalização. Ele suportava um sistema de coordenadas nacional que abrangia o continente, codificava linhas como arcos com uma verdadeira topologia incorporada e armazenava o atributo e as informações de localização em arquivos separados. Como resultado disso, Tomlinson tornou-se conhecido como o "pai do GIS", particularmente por seu uso de sobreposições na promoção da análise espacial de dados geográficos convergentes. [12] O CGIS durou até a década de 1990 e construiu um grande banco de dados digital de recursos terrestres no Canadá. Foi desenvolvido como um mainframesistema baseado em apoio ao planejamento e gestão de recursos federais e provinciais. Sua força era a análise de conjuntos de dados complexos em todo o continente . O CGIS nunca esteve disponível comercialmente.

Em 1964, Howard T. Fisher formou o Laboratório de Computação Gráfica e Análise Espacial na Harvard Graduate School of Design (LCGSA 1965-1991), onde foram desenvolvidos vários conceitos teóricos importantes em manipulação de dados espaciais, e que na década de 1970 haviam distribuído código de software e sistemas seminais, como SYMAP, GRID e ODYSSEY, para universidades, centros de pesquisa e corporações em todo o mundo. [13] Esses programas foram os primeiros exemplos de software GIS de uso geral que não foi desenvolvido para uma instalação específica, e foi muito influente em futuros softwares comerciais, como o Esri ARC/INFO , lançado em 1983.

No final da década de 1970, dois sistemas GIS de domínio público ( MOSS e GRASS GIS ) estavam em desenvolvimento e, no início da década de 1980, a M&S Computing (mais tarde Intergraph ) juntamente com a Bentley Systems Incorporated para a  plataforma CAD , Environmental Systems Research Institute ( ESRI ), CARIS  (Computer Aided Resource Information System) e ERDAS (Earth Resource Data Analysis System) surgiram como fornecedores comerciais de software GIS, incorporando com sucesso muitos dos recursos do CGIS, combinando a abordagem de primeira geração para separação de informações espaciais e de atributos com uma abordagem de segunda geração para organizar dados de atributos em estruturas de banco de dados. [14]

Em 1986, o Mapping Display and Analysis System (MIDAS), o primeiro produto GIS de desktop [15] foi lançado para o sistema operacional DOS . Isso foi renomeado em 1990 para MapInfo para Windows quando foi portado para a plataforma Microsoft Windows . Isso iniciou o processo de mover o GIS do departamento de pesquisa para o ambiente de negócios.

No final do século 20, o rápido crescimento em vários sistemas havia sido consolidado e padronizado em relativamente poucas plataformas e os usuários estavam começando a explorar a visualização de dados GIS pela Internet , exigindo padrões de formato e transferência de dados. Mais recentemente, um número crescente de pacotes GIS gratuitos e de código aberto são executados em vários sistemas operacionais e podem ser personalizados para executar tarefas específicas. A principal tendência do século 21 tem sido a integração de recursos de GIS com outras infraestruturas de tecnologia da informação e Internet , como bancos de dados relacionais , computação em nuvem , software como serviço (SAAS) e computação móvel .. [16]

Software SIG

A distinção deve ser feita entre um sistema de informação geográfica singular , que é uma única instalação de software e dados para um uso específico, juntamente com hardware, equipe e instituições associadas (por exemplo, o GIS para um determinado governo municipal); e software GIS , um programa de aplicação de uso geral que se destina a ser usado em muitos sistemas de informação geográfica individuais em uma variedade de domínios de aplicação. [17] : 16  A partir do final da década de 1970, muitos pacotes de software foram criados especificamente para aplicações GIS. ArcGIS da Esri , que inclui ArcGIS Pro e o software legado ArcMap, atualmente dominam o mercado GIS. Outros exemplos de GIS incluem Autodesk e MapInfo Professional e programas de código aberto como QGIS , GRASS GIS , MapGuide e Hadoop-GIS . [18] Esses e outros aplicativos GIS de desktop incluem um conjunto completo de recursos para inserir, gerenciar, analisar e visualizar dados geográficos e são projetados para serem usados ​​sozinhos.

A partir do final da década de 1990 com o surgimento da Internet , à medida que a tecnologia de rede de computadores progredia, a infraestrutura e os dados GIS começaram a se mover para servidores , fornecendo outro mecanismo para fornecer recursos GIS. [19] : 216  Isso foi facilitado por um software autônomo instalado em um servidor, semelhante a outros softwares de servidor, como servidores HTTP e sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional , permitindo que os clientes tivessem acesso a dados GIS e ferramentas de processamento sem precisar instalar software de desktop especializado. Essas redes são conhecidas como GIS distribuído . [20] [21]Essa estratégia foi estendida através da Internet e desenvolvimento de plataformas GIS baseadas em nuvem , como ArcGIS Online e software especializado em GIS como serviço (SAAS). O uso da Internet para facilitar o GIS distribuído é conhecido como Internet GIS . [20] [21]

Uma abordagem alternativa é a integração de alguns ou todos esses recursos em outras arquiteturas de software ou tecnologia da informação . Um exemplo é uma extensão espacial para software de banco de dados relacional de objeto , que define um tipo de dados de geometria para que os dados espaciais possam ser armazenados em tabelas relacionais e extensões para SQL para operações de análise espacial, como overlay . Outro exemplo é a proliferação de bibliotecas geoespaciais e interfaces de programação de aplicativos (por exemplo, GDAL , Leaflet , D3.js) que estendem linguagens de programação para permitir a incorporação de dados GIS e processamento em software personalizado, incluindo sites de mapeamento da web e serviços baseados em localização em smartphones .

Gerenciamento de dados geoespaciais

O núcleo de qualquer SIG é um banco de dados que contém representações de fenômenos geográficos, modelando sua geometria (localização e forma) e suas propriedades ou atributos . Um banco de dados GIS pode ser armazenado em uma variedade de formas, como uma coleção de arquivos de dados separados ou um único banco de dados relacional habilitado espacialmente . A coleta e o gerenciamento desses dados geralmente abrangem a maior parte do tempo e dos recursos financeiros de um projeto, muito mais do que outros aspectos, como análise e mapeamento. [19] : 175 

Aspectos dos dados geográficos

O GIS usa a localização espaço-temporal ( espaço-tempo ) como a variável de índice chave para todas as outras informações. Assim como um banco de dados relacional contendo texto ou números pode relacionar muitas tabelas diferentes usando variáveis ​​de índice de chave comuns, o GIS pode relacionar informações não relacionadas usando localização como variável de índice de chave. A chave é a localização e/ou extensão no espaço-tempo.

Qualquer variável que possa ser localizada espacialmente, e cada vez mais temporalmente, pode ser referenciada usando um SIG. Localizações ou extensões no espaço-tempo da Terra podem ser registradas como datas/horas de ocorrência e coordenadas x, yez representando longitude , latitude e elevação , respectivamente. Essas coordenadas GIS podem representar outros sistemas quantificados de referência temporoespacial (por exemplo, número de quadro de filme, estação de medição de fluxo, marcador de milha de rodovia, referência de agrimensor, endereço de construção, interseção de rua, portão de entrada, sondagem de profundidade de água, POS ou desenho CAD origem/unidades). As unidades aplicadas aos dados tempo-espaciais registrados podem variar muito (mesmo ao usar exatamente os mesmos dados, consulteprojeções de mapas ), mas todas as referências de localização e extensão espaço-temporais baseadas na Terra devem, idealmente, ser relacionáveis ​​umas com as outras e, finalmente, com uma localização ou extensão física "real" no espaço-tempo.

Relacionados por informações espaciais precisas, uma incrível variedade de dados do mundo real e projetados do passado ou do futuro podem ser analisados, interpretados e representados. [22] Esta característica chave do SIG começou a abrir novos caminhos de investigação científica sobre comportamentos e padrões de informação do mundo real que anteriormente não tinham sido sistematicamente correlacionados .

Modelagem de dados

Os dados GIS representam fenômenos que existem no mundo real, como estradas, uso do solo, elevação, árvores, hidrovias e estados. Os tipos mais comuns de fenômenos representados nos dados podem ser divididos em duas conceituações: objetos discretos (por exemplo, uma casa, uma estrada) e campos contínuos (por exemplo, quantidade de chuva ou densidade populacional). [19] : 62–65  Outros tipos de fenômenos geográficos, como eventos (por exemplo, Segunda Guerra Mundial ), processos (por exemplo, suburbanização ) e massas (por exemplo, solo ) são representados menos comumente ou indiretamente, ou são modelados em análise procedimentos em vez de dados.

Tradicionalmente, existem dois métodos amplos usados ​​para armazenar dados em um GIS para ambos os tipos de referências de mapeamento de abstrações: imagens raster e vetor . Pontos, linhas e polígonos representam dados vetoriais de referências de atributos de localização mapeados.

Um novo método híbrido de armazenamento de dados é o de identificar nuvens de pontos, que combinam pontos tridimensionais com informações RGB em cada ponto, retornando uma " imagem colorida 3D ". Os mapas temáticos GIS estão se tornando cada vez mais realistas e visualmente descritivos do que eles se propõem a mostrar ou determinar.

Aquisição de dados

Exemplo de hardware para mapeamento ( GPS e telêmetro a laser ) e coleta de dados ( computador robusto ). A tendência atual para o sistema de informações geográficas (GIS) é que o mapeamento preciso e a análise de dados sejam concluídos no campo. O hardware representado ( tecnologia de mapa de campo ) é usado principalmente para inventários florestais , monitoramento e mapeamento.

A aquisição de dados GIS inclui vários métodos para reunir dados espaciais em um banco de dados GIS, que podem ser agrupados em três categorias: captura de dados primários , os fenômenos de medição direta em campo (por exemplo, sensoriamento remoto , o sistema de posicionamento global ); captura de dados secundários , a extração de informações de fontes existentes que não estão em formato GIS, como mapas em papel, por meio da digitalização ; e transferência de dados , a cópia de dados GIS existentes de fontes externas, como agências governamentais e empresas privadas. Todos esses métodos podem consumir muito tempo, finanças e outros recursos. [19] : 173 

Captura de dados primários

Os dados de levantamento podem ser inseridos diretamente em um GIS a partir de sistemas de coleta de dados digitais em instrumentos de levantamento usando uma técnica chamada geometria de coordenadas (COGO) . Posições de um sistema global de navegação por satélite ( GNSS ) como o Sistema de Posicionamento Global também podem ser coletadas e importadas para um GIS. Uma tendência atual na coleta de dados oferece aos usuários a capacidade de utilizar computadores de campo com a capacidade de editar dados ao vivo usando conexões sem fio ou sessões de edição desconectadas. [23] A tendência atual é utilizar aplicativos disponíveis em smartphones e PDAs - Mobile GIS. [24] Isso foi aprimorado pela disponibilidade de unidades GPS de nível de mapeamento de baixo custo com precisão decimétrica em tempo real. Isso elimina a necessidade de postar, importar e atualizar os dados no escritório após a coleta do trabalho de campo. Isso inclui a capacidade de incorporar posições coletadas usando um telêmetro a laser . As novas tecnologias também permitem que os usuários criem mapas e análises diretamente em campo, tornando os projetos mais eficientes e os mapeamentos mais precisos.

Os dados de sensoriamento remoto também desempenham um papel importante na coleta de dados e consistem em sensores conectados a uma plataforma. Os sensores incluem câmeras, scanners digitais e lidar , enquanto as plataformas geralmente consistem em aeronaves e satélites . Na Inglaterra, em meados da década de 1990, pipas/balões híbridos chamados helikites foram pioneiros no uso de câmeras digitais aerotransportadas compactas como sistemas de geoinformação aerotransportados. O software de medição de aeronaves, com precisão de 0,4 mm, foi usado para vincular as fotografias e medir o solo. Helikites são baratos e coletam dados mais precisos do que aeronaves. Helikites podem ser usados ​​em estradas, ferrovias e cidades onde os veículos aéreos não tripulados (UAVs) são proibidos.

Recentemente, a coleta de dados aéreos tornou-se mais acessível com UAVs e drones em miniatura. Por exemplo, o Aeryon Scout foi usado para mapear uma área de 50 acres com uma distância de amostragem de 1 polegada (2,54 cm) em apenas 12 minutos. [25]

A maioria dos dados digitais atualmente vem da interpretação fotográfica de fotografias aéreas. As estações de trabalho de cópia eletrônica são usadas para digitalizar recursos diretamente de pares estéreo de fotografias digitais. Esses sistemas permitem que os dados sejam capturados em duas e três dimensões, com elevações medidas diretamente de um par estéreo usando princípios de fotogrametria . As fotos aéreas analógicas devem ser escaneadas antes de serem inseridas em um sistema de cópia eletrônica; para câmeras digitais de alta qualidade, essa etapa é ignorada.

O sensoriamento remoto por satélite fornece outra importante fonte de dados espaciais. Aqui os satélites usam diferentes pacotes de sensores para medir passivamente a refletância de partes do espectro eletromagnético ou ondas de rádio que foram enviadas de um sensor ativo, como o radar. O sensoriamento remoto coleta dados raster que podem ser processados ​​usando diferentes bandas para identificar objetos e classes de interesse, como cobertura do solo.

Captura de dados secundários

O método mais comum de criação de dados é a digitalização , onde um mapa impresso ou plano de levantamento é transferido para um meio digital através do uso de um programa CAD e recursos de georreferenciamento. Com a ampla disponibilidade de imagens orto-retificadas (de satélites, aeronaves, Helikites e UAVs), a digitalização heads-up está se tornando a principal via pela qual os dados geográficos são extraídos. A digitalização direta envolve o rastreamento de dados geográficos diretamente sobre as imagens aéreas, em vez do método tradicional de rastreamento da forma geográfica em um tablet digitalizador separado(digitalização de cabeça para baixo). A digitalização de cabeça para baixo, ou digitalização manual, usa uma caneta magnética especial, ou caneta, que alimenta informações em um computador para criar um mapa digital idêntico. Alguns tablets usam uma ferramenta semelhante a um mouse, chamada de disco, em vez de uma caneta. [26] [27] O disco tem uma pequena janela com retículo que permite maior precisão e localização de características do mapa. Embora a digitalização de cabeça para cima seja mais comumente usada, a digitalização de cabeça para baixo ainda é útil para digitalizar mapas de baixa qualidade. [27]

Os dados existentes impressos em papel ou mapas de filme PET podem ser digitalizados ou escaneados para produzir dados digitais. Um digitalizador produz dados vetoriais à medida que um operador traça pontos, linhas e limites de polígonos de um mapa. A varredura de um mapa resulta em dados raster que podem ser processados ​​posteriormente para produzir dados vetoriais.

Quando os dados são capturados, o usuário deve considerar se os dados devem ser capturados com precisão relativa ou absoluta, pois isso pode influenciar não apenas como as informações serão interpretadas, mas também o custo da captura de dados.

Depois de inserir dados em um GIS, os dados geralmente requerem edição, para remover erros ou processamento adicional. Para dados vetoriais, eles devem ser "topologicamente corretos" antes que possam ser usados ​​para alguma análise avançada. Por exemplo, em uma rede rodoviária, as linhas devem se conectar com nós em uma interseção. Erros como undershoots e overshoots também devem ser removidos. Para mapas digitalizados, manchas no mapa de origem podem precisar ser removidas do raster resultante . Por exemplo, uma mancha de sujeira pode conectar duas linhas que não deveriam ser conectadas.

Projeções, sistemas de coordenadas e registro

A Terra pode ser representada por vários modelos, cada um dos quais pode fornecer um conjunto diferente de coordenadas (por exemplo, latitude, longitude, elevação) para qualquer ponto na superfície da Terra. O modelo mais simples é assumir que a Terra é uma esfera perfeita. À medida que mais medições da Terra se acumularam, os modelos da Terra tornaram-se mais sofisticados e mais precisos. De fato, existem modelos chamados de datums que se aplicam a diferentes áreas da Terra para fornecer maior precisão, como o Datum Norte-Americano de 1983 para medições nos EUA e o Sistema Geodésico Mundial para medições em todo o mundo.

A latitude e longitude em um mapa feito em relação a um datum local pode não ser a mesma obtida de um receptor GPS . A conversão de coordenadas de um datum para outro requer uma transformação de datum como uma transformação de Helmert , embora em certas situações uma tradução simples possa ser suficiente. [28]

No software GIS popular, os dados projetados em latitude/longitude são frequentemente representados como um sistema de coordenadas geográficas . Por exemplo, os dados em latitude/longitude se o datum for o ' North American Datum de 1983' são indicados por 'GCS North American 1983'.

Qualidade dos dados

Embora nenhum modelo digital possa ser uma representação perfeita do mundo real, é importante que os dados GIS sejam de alta qualidade. De acordo com o princípio do homomorfismo , os dados devem estar próximos o suficiente da realidade para que os resultados dos procedimentos do SIG correspondam corretamente aos resultados dos processos do mundo real. Isso significa que não existe um padrão único para a qualidade dos dados, pois o grau de qualidade necessário depende da escala e da finalidade das tarefas para as quais serão utilizados. Vários elementos de qualidade de dados são importantes para dados GIS:

Precisão
O grau de semelhança entre uma medida representada e o valor real; inversamente, o erro é a quantidade de diferença entre eles. [17] : 623  Em dados GIS, há preocupação com a precisão nas representações de localização ( precisão posicional ), propriedade ( precisão de atributo ) e tempo. Por exemplo, o Censo de 2020 dos EUA diz que a população de Houston em 1º de abril de 2020 era de 2.304.580; se fosse realmente 2.310.674, isso seria um erro e, portanto, uma falta de precisão do atributo.
Precisão
O grau de refinamento em um valor representado. Em uma propriedade quantitativa, este é o número de dígitos significativos no valor medido. [19] : 115  Um valor impreciso é vago ou ambíguo, incluindo um intervalo de valores possíveis. Por exemplo, se alguém dissesse que a população de Houston em 1º de abril de 2020 era "cerca de 2,3 milhões", essa afirmação seria imprecisa, mas provavelmente precisa porque o valor correto (e muitos valores incorretos) estão incluídos. Tal como acontece com a precisão, as representações de localização, propriedade e tempo podem ser mais ou menos precisas. A resolução é uma expressão de precisão posicional comumente usada, especialmente em conjuntos de dados raster .
Incerteza
Um reconhecimento geral da presença de erro e imprecisão nos dados geográficos. [19] : 99  Ou seja, é um grau de dúvida geral, dado que é difícil saber exatamente quanto erro está presente em um conjunto de dados, embora alguma forma de estimativa possa ser tentada (um intervalo de confiança sendo tal estimativa de incerteza). Isso às vezes é usado como um termo coletivo para todos ou a maioria dos aspectos da qualidade dos dados.
Vaguidade ou imprecisão
O grau em que um aspecto (localização, propriedade ou tempo) de um fenômeno é inerentemente impreciso, em vez de a imprecisão estar em um valor medido. [19] : 103  Por exemplo, a extensão espacial da área metropolitana de Houston é vaga, pois há lugares na periferia da cidade que estão menos conectados ao centro da cidade (medido por atividades como deslocamento ) do que lugares mais próximos . Ferramentas matemáticas como a teoria dos conjuntos fuzzy são comumente usadas para gerenciar a imprecisão em dados geográficos.
Completude
O grau em que um conjunto de dados representa todos os recursos reais que pretende incluir. [17] : 623  Por exemplo, se uma camada de "estradas em Houston " estiver faltando algumas ruas reais, ela está incompleta.
Moeda
O ponto mais recente no tempo em que um conjunto de dados afirma ser uma representação precisa da realidade. Esta é uma preocupação para a maioria dos aplicativos GIS, que tentam representar o mundo "no presente", caso em que os dados mais antigos são de qualidade inferior.
Consistência
O grau em que as representações de muitos fenômenos em um conjunto de dados correspondem corretamente entre si. [17] : 623 A  consistência nas relações topológicas entre objetos espaciais é um aspecto especialmente importante da consistência. [29] : 117  Por exemplo, se todas as linhas em uma rede de ruas fossem acidentalmente movidas 10 metros para leste, elas seriam imprecisas, mas ainda consistentes, porque ainda se conectariam adequadamente em cada interseção, e ferramentas de análise de rede , como caminho mais curto ainda daria resultados corretos.
Propagação da incerteza
O grau em que a qualidade dos resultados dos métodos de análise espacial e outras ferramentas de processamento deriva da qualidade dos dados de entrada. [29] : 118  Por exemplo, a interpolação é uma operação comum usada de várias maneiras em SIG; por gerar estimativas de valores entre medições conhecidas, os resultados serão sempre mais precisos, mas menos certos (pois cada estimativa tem uma quantidade desconhecida de erro).

A precisão do GIS depende dos dados de origem e de como eles são codificados para serem referenciados pelos dados. Os topógrafos foram capazes de fornecer um alto nível de precisão posicional utilizando as posições derivadas do GPS . [30] Terreno digital de alta resolução e imagens aéreas, [31] computadores poderosos e tecnologia da Web estão mudando a qualidade, utilidade e expectativas do GIS para servir a sociedade em grande escala, mas, no entanto, existem outras fontes de dados que afetam o GIS geral precisão como mapas em papel, embora estes possam ser de uso limitado para alcançar a precisão desejada.

No desenvolvimento de um banco de dados topográfico digital para um SIG, os mapas topográficos são a fonte principal, e a fotografia aérea e as imagens de satélite são fontes extras para coletar dados e identificar atributos que podem ser mapeados em camadas sobre um fac-símile de escala. A escala de um mapa e o tipo de representação da área de renderização geográfica, ou projeção do mapa , são aspectos muito importantes, pois o conteúdo da informação depende principalmente do conjunto de escalas e da localização resultante das representações do mapa. Para digitalizar um mapa, o mapa deve ser verificado dentro das dimensões teóricas, depois digitalizado em um formato raster, e os dados raster resultantes devem receber uma dimensão teórica por umprocesso de tecnologia de cobertura/deformação de borracha conhecido como georreferenciamento .

Uma análise quantitativa de mapas coloca em foco as questões de precisão. Os equipamentos eletrônicos e outros usados ​​para fazer medições para GIS são muito mais precisos do que as máquinas convencionais de análise de mapas. Todos os dados geográficos são inerentemente imprecisos, e essas imprecisões se propagarão por meio de operações GIS de maneiras difíceis de prever. [32]

Tradução de raster para vetor

A reestruturação de dados pode ser realizada por um GIS para converter dados em diferentes formatos. Por exemplo, um GIS pode ser usado para converter um mapa de imagem de satélite em uma estrutura vetorial gerando linhas ao redor de todas as células com a mesma classificação, enquanto determina as relações espaciais da célula, como adjacência ou inclusão.

Processamento de dados mais avançado pode ocorrer com processamento de imagem , uma técnica desenvolvida no final da década de 1960 pela NASA e pelo setor privado para fornecer aprimoramento de contraste, renderização de cores falsas e uma variedade de outras técnicas, incluindo o uso de transformadas de Fourier bidimensionais . Como os dados digitais são coletados e armazenados de várias maneiras, as duas fontes de dados podem não ser totalmente compatíveis. Assim, um GIS deve ser capaz de converter dados geográficos de uma estrutura para outra. Ao fazê-lo, as suposições implícitas por trás de diferentes ontologias e classificações requerem análise. [33] Ontologias de objetos têm ganhado cada vez mais destaque como consequência da programação orientada a objetose trabalho sustentado de Barry Smith e colaboradores.

ETL espacial

As ferramentas de ETL espacial fornecem a funcionalidade de processamento de dados do software tradicional de extração, transformação, carregamento  (ETL), mas com foco principal na capacidade de gerenciar dados espaciais. Eles fornecem aos usuários de GIS a capacidade de traduzir dados entre diferentes padrões e formatos proprietários, enquanto transformam geometricamente os dados no caminho. Essas ferramentas podem vir na forma de complementos para softwares de finalidade mais ampla existentes, como planilhas .

Análise espacial

A análise espacial GIS é um campo em rápida mudança, e os pacotes GIS estão cada vez mais incluindo ferramentas analíticas como recursos integrados padrão, como conjuntos de ferramentas opcionais, como complementos ou 'analistas'. Em muitos casos, eles são fornecidos pelos fornecedores de software originais (fornecedores comerciais ou equipes de desenvolvimento colaborativo não comercial), enquanto em outros casos as instalações foram desenvolvidas e fornecidas por terceiros. Além disso, muitos produtos oferecem kits de desenvolvimento de software (SDKs), linguagens de programação e suporte a linguagens, recursos de script e/ou interfaces especiais para desenvolver suas próprias ferramentas analíticas ou variantes. O aumento da disponibilidade criou uma nova dimensão para a inteligência de negócios denominada " inteligência espacial" que, quando entregue abertamente via intranet, democratiza o acesso a dados geográficos e de redes sociais. A inteligência geoespacial , baseada na análise espacial GIS, também se tornou um elemento chave para a segurança. a qualquer outro processo de digitalização.

O geoprocessamento é uma operação GIS usada para manipular dados espaciais. Uma operação típica de geoprocessamento pega um conjunto de dados de entrada , executa uma operação nesse conjunto de dados e retorna o resultado da operação como um conjunto de dados de saída. As operações comuns de geoprocessamento incluem sobreposição de recursos geográficos, seleção e análise de recursos, processamento de topologia , processamento de raster e conversão de dados. O geoprocessamento permite definir, gerenciar e analisar as informações utilizadas para formar decisões. [34]

Análise do terreno

Modelo de sombra derivado de um modelo digital de elevação da área de Valestra nos Apeninos do norte (Itália)

Muitas tarefas geográficas envolvem o terreno , a forma da superfície da terra, como hidrologia , terraplanagem e biogeografia . Assim, os dados do terreno são frequentemente um conjunto de dados central em um GIS, geralmente na forma de um modelo digital de elevação raster (DEM) ou uma rede irregular triangulada (TIN). Uma variedade de ferramentas está disponível na maioria dos softwares GIS para análise de terreno, muitas vezes criando conjuntos de dados derivados que representam um aspecto específico da superfície. Alguns dos mais comuns incluem:

  • Inclinação ou inclinação é a inclinação ou inclinação de uma unidade de terreno, geralmente medida como um ângulo em graus ou como uma porcentagem. [35]
  • Aspecto pode ser definido como a direção na qual uma unidade de terreno está voltada. O aspecto é geralmente expresso em graus a partir do norte. [36]
  • Corte e aterro é um cálculo da diferença entre a superfície antes e depois de um projeto de escavação para estimar os custos.
  • A modelagem hidrológica pode fornecer um elemento espacial que outros modelos hidrológicos carecem, com a análise de variáveis ​​como declividade, aspecto e bacia hidrográfica ou área de captação . [37] A análise do terreno é fundamental para a hidrologia, uma vez que a água sempre flui por uma encosta. [37] Como análise básica do terreno de um modelo digital de elevação(DEM) envolve cálculo de inclinação e aspecto, DEMs são muito úteis para análise hidrológica. A inclinação e o aspecto podem então ser usados ​​para determinar a direção do escoamento superficial e, portanto, o acúmulo de fluxo para a formação de córregos, rios e lagos. As áreas de fluxo divergente também podem fornecer uma indicação clara dos limites de uma bacia hidrográfica. Uma vez criada a direção do fluxo e a matriz de acumulação, podem ser realizadas consultas que mostram as áreas de contribuição ou dispersão em um determinado ponto. [37] Mais detalhes podem ser adicionados ao modelo, como rugosidade do terreno, tipos de vegetação e tipos de solo, que podem influenciar as taxas de infiltração e evapotranspiração e, portanto, influenciar o fluxo superficial. Um dos principais usos da modelagem hidrológica é na pesquisa de contaminação ambiental. Outras aplicações da modelagem hidrológica incluem mapeamento de águas subterrâneas e superficiais , bem como mapas de risco de inundação.
  • A análise de visão geral prevê o impacto que o terreno tem na visibilidade entre os locais, o que é especialmente importante para comunicações sem fio.
  • O relevo sombreado é uma representação da superfície como se fosse um modelo tridimensional iluminado de uma determinada direção, que é muito usado em mapas.

A maioria deles é gerada usando algoritmos que são simplificações discretas de cálculo vetorial . A inclinação, o aspecto e a curvatura da superfície na análise do terreno são todos derivados de operações de vizinhança usando valores de elevação dos vizinhos adjacentes de uma célula. [38] Cada um deles é fortemente afetado pelo nível de detalhe nos dados do terreno, como a resolução de um DEM, que deve ser escolhido com cuidado. [39]

Análise de proximidade

A distância é uma parte fundamental da resolução de muitas tarefas geográficas, geralmente devido ao atrito da distância . Assim, uma grande variedade de ferramentas de análise analisam a distância de alguma forma, como buffers , polígonos de Voronoi ou Thiessen , análise de distância de custo e análise de rede .

Análise de dados

É difícil relacionar mapas de áreas úmidas com valores de chuva registrados em diferentes pontos, como aeroportos, emissoras de televisão e escolas. Um GIS, no entanto, pode ser usado para descrever características bidimensionais e tridimensionais da superfície, subsuperfície e atmosfera da Terra a partir de pontos de informação. Por exemplo, um GIS pode gerar rapidamente um mapa com isopletas ou linhas de contornoque indicam diferentes quantidades de chuva. Tal mapa pode ser pensado como um mapa de contorno de chuva. Muitos métodos sofisticados podem estimar as características das superfícies a partir de um número limitado de medições pontuais. Um mapa de contorno bidimensional criado a partir da modelagem de superfície de medições de pontos de chuva pode ser sobreposto e analisado com qualquer outro mapa em um GIS cobrindo a mesma área. Este mapa derivado do GIS pode fornecer informações adicionais - como a viabilidade do potencial de energia hídrica como fonte de energia renovável . Da mesma forma, o GIS pode ser usado para comparar outros recursos de energia renovável para encontrar o melhor potencial geográfico para uma região. [40]

Além disso, a partir de uma série de pontos tridimensionais, ou modelo digital de elevação , podem ser geradas linhas isopletas representando contornos de elevação, juntamente com análise de inclinação, relevo sombreado e outros produtos de elevação. As bacias hidrográficas podem ser facilmente definidas para qualquer alcance, calculando todas as áreas contíguas e ascendentes de qualquer ponto de interesse. Da mesma forma, um talvegue esperado de onde a água de superfície gostaria de viajar em fluxos intermitentes e permanentes pode ser calculado a partir de dados de elevação no GIS.

Modelagem topológica

Um GIS pode reconhecer e analisar as relações espaciais que existem nos dados espaciais armazenados digitalmente. Essas relações topológicas permitem a modelagem e análise espacial complexa. Os relacionamentos topológicos entre entidades geométricas tradicionalmente incluem adjacência (o que está adjacente ao que), contenção (o que envolve o que) e proximidade (o quão próximo algo está de outra coisa).

Redes geométricas

As redes geométricas são redes lineares de objetos que podem ser usadas para representar recursos interconectados e para realizar análises espaciais especiais sobre eles. Uma rede geométrica é composta de arestas, que são conectadas em pontos de junção, semelhantes aos grafos em matemática e ciência da computação. Assim como os grafos, as redes podem ter peso e fluxo atribuídos às suas arestas, que podem ser usadas para representar vários recursos interconectados com mais precisão. As redes geométricas são frequentemente usadas para modelar redes rodoviárias e redes de serviços públicos , como redes elétricas, de gás e de água. A modelagem de rede também é comumente empregada no planejamento de transporte , modelagem de hidrologia e modelagem de infraestrutura .

Modelagem cartográfica

Um exemplo de uso de camadas em um aplicativo GIS. Neste exemplo, a camada de cobertura florestal (verde claro) forma a camada inferior, com a camada topográfica (linhas de contorno) sobre ela. Em seguida, há uma camada de água parada (lagoa, lago) e, em seguida, uma camada de água corrente (córrego, rio), seguida pela camada limite e, finalmente, a camada de estrada no topo. A ordem é muito importante para exibir corretamente o resultado final. Observe que as lagoas estão em camadas sob os riachos, de modo que uma linha de córrego pode ser vista sobrepondo uma das lagoas.

Dana Tomlin cunhou o termo "modelagem cartográfica" em sua tese de doutorado (1983); mais tarde ele a usou no título de seu livro, Sistemas de Informação Geográfica e Modelagem Cartográfica (1990). [41] A modelagem cartográfica refere-se a um processo onde várias camadas temáticas de uma mesma área são produzidas, processadas e analisadas. Tomlin usou camadas raster, mas o método de sobreposição (veja abaixo) pode ser usado de forma mais geral. As operações nas camadas do mapa podem ser combinadas em algoritmos e, eventualmente, em modelos de simulação ou otimização.

Sobreposição de mapa

A combinação de vários conjuntos de dados espaciais (pontos, linhas ou polígonos ) cria um novo conjunto de dados vetoriais de saída, visualmente semelhante ao empilhamento de vários mapas da mesma região. Essas sobreposições são semelhantes às sobreposições matemáticas do diagrama de Venn . Uma sobreposição de união combina os recursos geográficos e as tabelas de atributos de ambas as entradas em uma única nova saída. Uma sobreposição de interseção define a área onde ambas as entradas se sobrepõem e retém um conjunto de campos de atributo para cada uma. Uma sobreposição de diferença simétrica define uma área de saída que inclui a área total de ambas as entradas, exceto a área de sobreposição.

A extração de dados é um processo GIS semelhante à sobreposição vetorial, embora possa ser usado na análise de dados vetoriais ou raster. Em vez de combinar as propriedades e recursos de ambos os conjuntos de dados, a extração de dados envolve o uso de um "clipe" ou "máscara" para extrair os recursos de um conjunto de dados que se enquadram na extensão espacial de outro conjunto de dados.

Na análise de dados raster, a sobreposição de conjuntos de dados é realizada por meio de um processo conhecido como “operação local em múltiplos rasters” ou “ map algebra ”, por meio de uma função que combina os valores da matriz de cada raster . Esta função pode pesar algumas entradas mais do que outras através do uso de um "modelo de índice" que reflete a influência de vários fatores sobre um fenômeno geográfico.

Geoestatística

A geoestatística é um ramo da estatística que lida com dados de campo, dados espaciais com índice contínuo. Ele fornece métodos para modelar a correlação espacial e prever valores em locais arbitrários (interpolação).

Quando os fenômenos são medidos, os métodos de observação ditam a precisão de qualquer análise subsequente. Devido à natureza dos dados (por exemplo, padrões de tráfego em um ambiente urbano; padrões climáticos sobre o Oceano Pacífico ), um grau de precisão constante ou dinâmico é sempre perdido na medição. Essa perda de precisão é determinada a partir da escala e distribuição da coleta de dados.

Para determinar a relevância estatística da análise, uma média é determinada para que pontos (gradientes) fora de qualquer medição imediata possam ser incluídos para determinar seu comportamento previsto. Isso se deve às limitações dos métodos estatísticos e de coleta de dados aplicados, e a interpolação é necessária para prever o comportamento de partículas, pontos e locais que não são diretamente mensuráveis.

A interpolação é o processo pelo qual uma superfície é criada, geralmente um conjunto de dados raster, por meio da entrada de dados coletados em vários pontos de amostra. Existem várias formas de interpolação, cada uma que trata os dados de forma diferente, dependendo das propriedades do conjunto de dados. Ao comparar métodos de interpolação, a primeira consideração deve ser se os dados de origem mudarão ou não (exatos ou aproximados). Em seguida, é se o método é subjetivo, uma interpretação humana ou objetivo. Depois, há a natureza das transições entre os pontos: são abruptas ou graduais. Finalmente, há se um método é global (ele usa todo o conjunto de dados para formar o modelo) ou local, onde um algoritmo é repetido para uma pequena seção do terreno.

A interpolação é uma medida justificada por causa de um princípio de autocorrelação espacial que reconhece que os dados coletados em qualquer posição terão uma grande semelhança ou influência desses locais em sua vizinhança imediata.

Modelos digitais de elevação , redes irregulares trianguladas , algoritmos de descoberta de bordas, polígonos de Thiessen , análise de Fourier , médias móveis (ponderadas) , ponderação de distância inversa , krigagem , spline e análise de superfície de tendência são todos métodos matemáticos para produzir dados interpolativos.

Geocodificação de endereços

A geocodificação está interpolando localizações espaciais (coordenadas X,Y) de endereços de ruas ou quaisquer outros dados referenciados espacialmente, como CEPs , lotes e localizações de endereços. Um tema de referência é necessário para geocodificarendereços individuais, como um arquivo de linha central de estrada com intervalos de endereços. Historicamente, as localizações de endereços individuais foram interpoladas, ou estimadas, examinando os intervalos de endereços ao longo de um segmento de estrada. Estes são geralmente fornecidos na forma de uma tabela ou banco de dados. O software então colocará um ponto aproximadamente onde esse endereço pertence ao longo do segmento da linha central. Por exemplo, um ponto de endereço de 500 estará no ponto médio de um segmento de linha que começa com o endereço 1 e termina com o endereço 1.000. A geocodificação também pode ser aplicada a dados reais de parcelas, normalmente de mapas fiscais municipais. Neste caso, o resultado da geocodificação será um espaço realmente posicionado em oposição a um ponto interpolado. Essa abordagem está sendo cada vez mais usada para fornecer informações de localização mais precisas.

Geocodificação reversa

A geocodificação reversa é o processo de retornar um número de endereço estimado em relação a uma determinada coordenada. Por exemplo, um usuário pode clicar em um tema de linha central de estrada (fornecendo assim uma coordenada) e receber informações que refletem o número estimado da casa. Este número de casa é interpolado de um intervalo atribuído a esse segmento de estrada. Se o usuário clicar no ponto médio de um segmento que começa com o endereço 1 e termina com 100, o valor retornado será algo próximo de 50. Observe que a geocodificação reversa não retorna endereços reais, apenas estimativas do que deve estar lá com base no pré-determinado variar.

Análise de decisão multicritério

Juntamente com o GIS, os métodos de análise de decisão multicritério apoiam os tomadores de decisão na análise de um conjunto de soluções espaciais alternativas, como o habitat ecológico mais provável para restauração, em relação a vários critérios, como cobertura vegetal ou estradas. O MCDA utiliza regras de decisão para agregar os critérios, o que permite que as soluções alternativas sejam classificadas ou priorizadas. [42] O GIS MCDA pode reduzir os custos e o tempo envolvidos na identificação de potenciais locais de restauração.

Mineração de dados GIS

GIS ou mineração de dados espaciais é a aplicação de métodos de mineração de dados a dados espaciais. A mineração de dados, que é a busca parcialmente automatizada de padrões ocultos em grandes bancos de dados, oferece grandes benefícios potenciais para a tomada de decisão baseada em GIS aplicado. As aplicações típicas incluem monitoramento ambiental. Uma característica de tais aplicações é que a correlação espacial entre as medições de dados requer o uso de algoritmos especializados para uma análise de dados mais eficiente. [43]

Saída de dados e cartografia

Cartografia é o desenho e produção de mapas, ou representações visuais de dados espaciais. A grande maioria da cartografia moderna é feita com a ajuda de computadores, geralmente usando GIS, mas a produção de cartografia de qualidade também é alcançada importando camadas para um programa de design para refiná-la. A maioria dos softwares GIS dá ao usuário um controle substancial sobre a aparência dos dados.

O trabalho cartográfico tem duas funções principais:

Primeiro, produz gráficos na tela ou em papel que transmitem os resultados da análise às pessoas que tomam decisões sobre os recursos. Mapas de parede e outros gráficos podem ser gerados, permitindo ao espectador visualizar e assim compreender os resultados de análises ou simulações de eventos potenciais. Os Web Map Servers facilitam a distribuição de mapas gerados por meio de navegadores da web usando várias implementações de interfaces de programação de aplicativos baseadas na web ( AJAX , Java , Flash , etc.).

Em segundo lugar, outras informações do banco de dados podem ser geradas para análise ou uso posterior. Um exemplo seria uma lista de todos os endereços dentro de uma milha (1,6 km) de um derramamento tóxico.

Um arqueocromo é uma nova maneira de exibir dados espaciais. É uma temática em um mapa 3D que é aplicada a um edifício específico ou parte de um edifício. É adequado para a exibição visual de dados de perda de calor.

Representação do terreno

Um mapa topográfico tradicional renderizado em 3D

Os mapas tradicionais são abstrações do mundo real, uma amostra de elementos importantes retratados em uma folha de papel com símbolos para representar objetos físicos. As pessoas que usam mapas devem interpretar esses símbolos. Os mapas topográficos mostram a forma da superfície do terreno com curvas de nível ou com relevo sombreado .

Hoje, técnicas de exibição gráfica, como sombreamento baseado em altitude em um GIS, podem tornar visíveis as relações entre os elementos do mapa, aumentando a capacidade de extrair e analisar informações. Por exemplo, dois tipos de dados foram combinados em um GIS para produzir uma visão em perspectiva de uma parte do condado de San Mateo , Califórnia .

  • O modelo digital de elevação , que consiste em elevações de superfície registradas em uma grade horizontal de 30 metros, mostra elevações altas como brancas e elevações baixas como pretas.
  • A imagem do Landsat Thematic Mapper que acompanha mostra uma imagem infravermelha de cor falsa olhando para a mesma área em pixels de 30 metros, ou elementos de imagem, para os mesmos pontos de coordenadas, pixel por pixel, que as informações de elevação.

Um SIG foi usado para registrar e combinar as duas imagens para renderizar a perspectiva tridimensional olhando para baixo da falha de San Andreas , usando os pixels da imagem Thematic Mapper, mas sombreados usando a elevação das formas de relevo . A exibição do GIS depende do ponto de visualização do observador e da hora do dia da exibição, para renderizar adequadamente as sombras criadas pelos raios do sol naquela latitude, longitude e hora do dia.

Mapeamento da Web

Nos últimos anos, houve uma proliferação de softwares de mapeamento gratuitos e de fácil acesso, como os aplicativos proprietários da web Google Maps e Bing Maps , bem como a alternativa gratuita e de código aberto OpenStreetMap . Esses serviços dão ao público acesso a enormes quantidades de dados geográficos, percebidos por muitos usuários como tão confiáveis ​​e utilizáveis ​​quanto informações profissionais. [44]

Alguns deles, como Google Maps e OpenLayers , expõem uma interface de programação de aplicativos (API) que permite aos usuários criar aplicativos personalizados. Esses kits de ferramentas geralmente oferecem mapas de ruas, imagens aéreas/satélite, geocodificação, pesquisas e funcionalidade de roteamento. O mapeamento da Web também descobriu o potencial do crowdsourcing geodata em projetos como o OpenStreetMap , que é um projeto colaborativo para criar um mapa do mundo editável gratuitamente. Esses projetos de mashup provaram fornecer um alto nível de valor e benefício aos usuários finais fora do que é possível por meio de informações geográficas tradicionais. [45] [46]

O mapeamento da Web tem suas desvantagens. O mapeamento da Web permite a criação e distribuição de mapas por pessoas sem o devido treinamento cartográfico. Isso levou a mapas que ignoram as convenções cartográficas e são potencialmente enganosos. [47]

Aplicativos

Desde sua origem na década de 1960, o SIG tem sido utilizado em uma gama cada vez maior de aplicações, corroborando a importância generalizada da localização e auxiliado pela contínua redução das barreiras à adoção de tecnologia geoespacial. As centenas de usos diferentes do GIS podem ser classificados de várias maneiras:

  • Objetivo : o objetivo de um aplicativo pode ser amplamente classificado como pesquisa científica ou gerenciamento de recursos . O objetivo da pesquisa, definido da forma mais ampla possível, é descobrir novos conhecimentos; isso pode ser feito por alguém que se considera uma cientista, mas também pode ser feito por qualquer pessoa que esteja tentando aprender por que o mundo parece funcionar da maneira que funciona. Um estudo tão prático quanto decifrar por que uma localização comercial falhou seria uma pesquisa nesse sentido. Gerenciamento (às vezes chamado de aplicativos operacionais), também definido da forma mais ampla possível, é a aplicação do conhecimento para tomar decisões práticas sobre como empregar os recursos sobre os quais se tem controle para atingir seus objetivos. Esses recursos podem ser tempo, capital, trabalho, equipamentos, terras, depósitos minerais, vida selvagem e assim por diante. [48] ​​: 791 
    • Nível de decisão : Os aplicativos de gerenciamento foram classificados como estratégicos , táticos , operacionais , uma classificação comum em gerenciamento de negócios . [49] Tarefas estratégicas são decisões visionárias de longo prazo sobre quais objetivos se deve ter, como se uma empresa deve expandir ou não. Tarefas táticas são decisões de médio prazo sobre como atingir objetivos estratégicos, como uma floresta nacional criando um plano de manejo de pastagem. As decisões operacionais dizem respeito às tarefas do dia-a-dia, como uma pessoa encontrar o caminho mais curto para uma pizzaria.
  • Tópico : os domínios em que o SIG é aplicado se enquadram em grande parte naqueles preocupados com o mundo humano (por exemplo, economia , política , transporte , educação , arquitetura paisagística , arqueologia , planejamento urbano , imobiliário , saúde pública , mapeamento do crime , defesa nacional ), e aqueles preocupados com o mundo natural (por exemplo, geologia , biologia , oceanografia , clima). Dito isso, um dos poderosos recursos do GIS e da perspectiva espacial da geografia é sua capacidade integradora de comparar tópicos díspares, e muitos aplicativos estão preocupados com vários domínios. Exemplos de domínios de aplicação humano-natural integrados incluem mitigação de perigos naturais , gestão da vida selvagem , desenvolvimento sustentável , [50] recursos naturais e resposta às mudanças climáticas . [51]
  • Instituição : O GIS foi implementado em uma variedade de diferentes tipos de instituições: governo (em todos os níveis, do municipal ao internacional), empresas (de todos os tipos e tamanhos), organizações sem fins lucrativos (até mesmo igrejas), bem como usos pessoais . Este último tornou-se cada vez mais proeminente com o surgimento de smartphones habilitados para localização.
  • Vida útil : as implementações de GIS podem ser focadas em um projeto ou empresa . [52] Um projeto GIS é focado em realizar uma única tarefa: os dados são coletados, a análise é realizada e os resultados são produzidos separadamente de quaisquer outros projetos que a pessoa possa realizar, e a implementação é essencialmente transitória. Um Enterprise GIS pretende ser uma instituição permanente, incluindo um banco de dados cuidadosamente projetado para ser útil para uma variedade de projetos ao longo de muitos anos, e provavelmente é usado por muitos indivíduos em uma empresa, com alguns empregados em tempo integral apenas para manter isto. [53]
  • Integração : Tradicionalmente, a maioria dos aplicativos GIS eram autônomos , usando software GIS especializado, hardware especializado, dados especializados e profissionais especializados. Embora permaneçam comuns até os dias atuais, os aplicativos integrados aumentaram muito, à medida que a tecnologia geoespacial foi incorporada a aplicativos corporativos mais amplos, compartilhando infraestrutura de TI, bancos de dados e software, muitas vezes usando plataformas de integração corporativa como SAP . [54]

A implementação de um GIS é muitas vezes orientada por requisitos jurisdicionais (como uma cidade), propósito ou aplicação. Geralmente, uma implementação de GIS pode ser projetada sob medida para uma organização. Portanto, uma implantação de GIS desenvolvida para um aplicativo, jurisdição, empresa ou finalidade pode não ser necessariamente interoperável ou compatível com um GIS que foi desenvolvido para alguma outra aplicação, jurisdição, empresa ou finalidade. [55]

O GIS também está divergindo para serviços baseados em localização , que permitem que dispositivos móveis habilitados para GPS exibam sua localização em relação a objetos fixos (restaurante mais próximo, posto de gasolina, hidrante) ou objetos móveis (amigos, crianças, carro de polícia) ou para retransmitir sua posição de volta para um servidor central para exibição ou outro processamento.

Padrões do Open Geospatial Consortium

O Open Geospatial Consortium (OGC) é um consórcio internacional da indústria de 384 empresas, agências governamentais, universidades e indivíduos que participam de um processo de consenso para desenvolver especificações de geoprocessamento publicamente disponíveis. As interfaces e protocolos abertos definidos pelas especificações do OpenGIS suportam soluções interoperáveis ​​que "habilitam geograficamente" a Web, serviços sem fio e baseados em localização e TI convencional, e capacitam os desenvolvedores de tecnologia a tornar informações e serviços espaciais complexos acessíveis e úteis com todos os tipos de aplicativos . Os protocolos do Open Geospatial Consortium incluem Web Map Service e Web Feature Service . [56]

Os produtos GIS são divididos pelo OGC em duas categorias, com base em quão completa e precisamente o software segue as especificações do OGC.

Os padrões OGC ajudam as ferramentas GIS a se comunicarem.

Produtos compatíveis são produtos de software que atendem às especificações OpenGIS da OGC. Quando um produto é testado e certificado como compatível pelo Programa de Testes OGC, o produto é automaticamente registrado como "conforme" neste site.

Os produtos de implementação são produtos de software que implementam as especificações do OpenGIS, mas ainda não passaram em um teste de conformidade. Os testes de conformidade não estão disponíveis para todas as especificações. Os desenvolvedores podem registrar seus produtos como implementando especificações preliminares ou aprovadas, embora a OGC se reserve o direito de revisar e verificar cada entrada.

Adicionando a dimensão do tempo

A condição da superfície, atmosfera e subsuperfície da Terra pode ser examinada alimentando dados de satélite em um GIS. A tecnologia GIS oferece aos pesquisadores a capacidade de examinar as variações nos processos da Terra ao longo de dias, meses e anos por meio do uso de visualizações cartográficas. [57] Como exemplo, as mudanças no vigor da vegetação ao longo de uma estação de crescimento podem ser animadas para determinar quando a seca foi mais extensa em uma determinada região. O gráfico resultante representa uma medida aproximada da saúde das plantas. Trabalhar com duas variáveis ​​ao longo do tempo permitiria aos pesquisadores detectar diferenças regionais na defasagem entre um declínio na precipitação e seu efeito sobre a vegetação.

A tecnologia GIS e a disponibilidade de dados digitais em escalas regional e global permitem tais análises. A saída do sensor de satélite usada para gerar um gráfico de vegetação é produzida, por exemplo, pelo radiômetro avançado de resolução muito alta (AVHRR). Este sistema de sensores detecta as quantidades de energia refletidas da superfície da Terra em várias bandas do espectro para áreas de superfície de cerca de 1 quilômetro quadrado. O sensor de satélite produz imagens de um determinado local da Terra duas vezes por dia. O AVHRR e, mais recentemente, o espectrorradiômetro de imagem de resolução moderada (MODIS) são apenas dois dos muitos sistemas de sensores usados ​​para análise da superfície da Terra.

Além da integração do tempo nos estudos ambientais, o SIG também está sendo explorado por sua capacidade de rastrear e modelar o progresso dos seres humanos ao longo de suas rotinas diárias. Um exemplo concreto de progresso nessa área é a recente divulgação de dados populacionais específicos de tempo pelo Censo dos EUA . Nesse conjunto de dados, as populações das cidades são mostradas para os horários diurno e noturno, destacando o padrão de concentração e dispersão gerado pelos padrões de deslocamento pendulares norte-americanos. A manipulação e geração de dados necessários para produzir esses dados não seriam possíveis sem o SIG.

O uso de modelos para projetar os dados mantidos por um GIS no tempo permitiu que os planejadores testassem as decisões políticas usando sistemas de suporte à decisão espacial .

Semântica

Ferramentas e tecnologias emergentes da Web Semântica do World Wide Web Consortium estão se mostrando úteis para problemas de integração de dados em sistemas de informação. Correspondentemente, tais tecnologias têm sido propostas como meio de facilitar a interoperabilidade e reutilização de dados entre aplicações GIS e também para possibilitar novos mecanismos de análise. [58] [59] [60] [61]

Ontologias são um componente-chave dessa abordagem semântica, pois permitem uma especificação formal e legível por máquina dos conceitos e relacionamentos em um determinado domínio. Isso, por sua vez, permite que um GIS se concentre no significado pretendido dos dados, em vez de em sua sintaxe ou estrutura. Por exemplo, raciocinar que um tipo de cobertura do solo classificado como árvores de folha caduca em um conjunto de dados é uma especialização ou subconjunto de floresta do tipo cobertura do solo em outro conjunto de dados mais grosseiramente classificado pode ajudar um GIS a mesclar automaticamente os dois conjuntos de dados sob a classificação de cobertura do solo mais geral. Ontologias provisórias foram desenvolvidas em áreas relacionadas a aplicações GIS, por exemplo, a ontologia de hidrologia [62] desenvolvida peloOrdnance Survey no Reino Unido e as ontologias SWEET [63] desenvolvidas pelo Jet Propulsion Laboratory da NASA . Além disso, ontologias mais simples e padrões de metadados semânticos estão sendo propostos pelo W3C Geo Incubator Group [64] para representar dados geoespaciais na web. GeoSPARQL é um padrão desenvolvido pelo Ordnance Survey, United States Geological Survey , Natural Resources Canada , Australian's Commonwealth Scientific and Industrial Research Organizatione outros para apoiar a criação e o raciocínio de ontologias usando literais OGC bem compreendidos (GML, WKT), relacionamentos topológicos (Simple Features, RCC8, DE-9IM), RDF e os protocolos de consulta de banco de dados SPARQL .

Resultados de pesquisas recentes nesta área podem ser vistos na International Conference on Geospatial Semantics [65] e no workshop Terra Cognita – Directions to the Geospatial Semantic Web [66] na International Semantic Web Conference.

Implicações sociais

Com a popularização do SIG na tomada de decisões, os estudiosos começaram a escrutinar as implicações sociais e políticas do SIG. [67] [68] [44] O GIS também pode ser mal utilizado para distorcer a realidade para ganho individual e político. [69] [70] Tem-se argumentado que a produção, distribuição, utilização e representação de informações geográficas estão amplamente relacionadas com o contexto social e têm o potencial de aumentar a confiança do cidadão no governo. [71] Outros tópicos relacionados incluem discussões sobre direitos autorais , privacidade e censura . Uma abordagem social mais otimista para a adoção do SIG é usá-lo como uma ferramenta para a participação pública.

Na educação

No final do século XX, os SIG começaram a ser reconhecidos como ferramentas que poderiam ser utilizadas em sala de aula. [72] [73] [74] Os benefícios do SIG na educação parecem focados no desenvolvimento da cognição espacial , mas não há bibliografia ou dados estatísticos suficientes para mostrar o alcance concreto do uso do SIG na educação em todo o mundo, embora a expansão foi mais rápido naqueles países onde o currículo os menciona. [75] : 36 

Os SIG parecem oferecer muitas vantagens no ensino de geografia porque permitem análises baseadas em dados geográficos reais e também ajudam a levantar muitas questões de pesquisa de professores e alunos em sala de aula. Eles também contribuem para a melhoria da aprendizagem desenvolvendo o pensamento espacial e geográfico e, em muitos casos, a motivação dos alunos. [75] : 38 

No governo local

O GIS é comprovado como uma tecnologia corporativa, duradoura e em toda a organização que continua a mudar a forma como o governo local opera. [76] As agências governamentais adotaram a tecnologia GIS como um método para gerenciar melhor as seguintes áreas da organização governamental:

  • Os departamentos de desenvolvimento econômico usam ferramentas interativas de mapeamento GIS, agregadas a outros dados (demografia, força de trabalho, negócios, indústria, talento) juntamente com um banco de dados de locais comerciais e edifícios disponíveis para atrair investimentos e apoiar os negócios existentes. As empresas que tomam decisões de localização podem usar as ferramentas para escolher comunidades e sites que melhor correspondam aos seus critérios de sucesso.
  • Operações de segurança pública [77] como centros de operações de emergência, prevenção de incêndios, tecnologia móvel da polícia e do xerife e despacho, e mapeamento de riscos climáticos.
  • Departamentos de parques e recreação e suas funções em inventário de ativos, conservação de terras, gestão de terras e gestão de cemitérios
  • Obras públicas e serviços públicos, rastreamento de água e drenagem de águas pluviais, ativos elétricos, projetos de engenharia e ativos e tendências de transporte público
  • Gerenciamento de rede de fibra para ativos de rede interdepartamentais
  • Dados analíticos e demográficos da escola, gerenciamento de ativos e planejamento de melhoria/expansão
  • Administração pública para dados eleitorais, registros de propriedade e zoneamento/gestão

A iniciativa de Dados Abertos está pressionando o governo local a tirar proveito de tecnologias como a tecnologia GIS, pois abrange os requisitos para se adequar ao modelo de transparência de Dados Abertos/Governo Aberto. [76] Com o Open Data, as organizações governamentais locais podem implementar aplicativos de Engajamento do Cidadão e portais on-line, permitindo que os cidadãos vejam informações sobre terrenos, relatem buracos e problemas de sinalização, visualizem e classifiquem parques por ativos, visualizem taxas de criminalidade em tempo real e reparos de serviços públicos e muito mais. [78] [79] A pressão por dados abertos nas organizações governamentais está impulsionando o crescimento dos gastos com tecnologia GIS do governo local e gerenciamento de banco de dados.

Veja também

Referências

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Links externos

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