{"id":11572,"date":"2023-11-02T18:21:53","date_gmt":"2023-11-02T21:21:53","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=11572"},"modified":"2025-01-08T12:27:23","modified_gmt":"2025-01-08T15:27:23","slug":"dados-georreferenciados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/dados-georreferenciados\/","title":{"rendered":"Dados georreferenciados: como visualizar e extrair informa\u00e7\u00f5es?"},"content":{"rendered":"\r\n

Dados georreferenciados<\/strong> (tamb\u00e9m conhecidos como geogr\u00e1ficos) s\u00e3o dados espaciais na qual a dimens\u00e3o espacial est\u00e1 relacionada \u00e0 sua localiza\u00e7\u00e3o na superf\u00edcie terrestre, em um determinado instante.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em outras palavras, esses dados s\u00e3o referenciados com base em sua localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica, ou seja, os dados t\u00eam uma correspond\u00eancia com o objeto real representado. Por exemplo, um im\u00f3vel rural. Esses dados georreferenciados permitem an\u00e1lises complexas de informa\u00e7\u00f5es obtidas sobre um determinado local, fen\u00f4meno clim\u00e1tico, entre outros.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

J\u00e1 o geoprocessamento consiste no estudo dos dados que j\u00e1 est\u00e3o georreferenciados. Engloba as etapas de an\u00e1lise e correla\u00e7\u00e3o de dados cartogr\u00e1ficos, de imagens de sat\u00e9lite, de informa\u00e7\u00f5es georreferenciadas para a obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es sobre um objeto ou assunto.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

De maneira resumida, temos:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

– Georreferenciamento: <\/strong>ato de atribuir coordenadas de localiza\u00e7\u00e3o quanto a um objeto, \u00e1rea ou superf\u00edcie terrestre.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

– Geoprocessamento:<\/strong> processamento de dados georreferenciados por meio de ferramentas e softwares (o que substitui a an\u00e1lise manual feita antigamente com mapas em papel e camadas em papel manteiga).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Assim, fica f\u00e1cil entender para que servem os dados georreferenciados<\/strong>. Eles trazem a informa\u00e7\u00e3o sobre a localiza\u00e7\u00e3o da Terra para que essas sejam geoprocessadas por meio de ferramentas espec\u00edficas. Desse modo, os dados georreferenciados permitem compreender, por exemplo, a dimens\u00e3o de uma propriedade rural, bem como seu formato e localiza\u00e7\u00e3o para identifica\u00e7\u00e3o e regulamenta\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Leia mais: Conector entre Google Earth Engine e BigQuery potencializa an\u00e1lises geoespaciais<\/a><\/strong><\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Google Cloud: dados georreferenciados e como visualizar<\/strong><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

An\u00e1lise geoespacial permite \u00e0s empresas visualizar dados de localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica por meio de diversas ferramentas. E o Google Cloud oferece recursos avan\u00e7ados para a condu\u00e7\u00e3o dessas an\u00e1lises.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Conhe\u00e7a a seguir as principais ferramentas que permitem a visualiza\u00e7\u00e3o e extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e o geoprocessamento.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Looker Studio (antigo Data Studio)<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Trata-se de um servi\u00e7o de relat\u00f3rios de autoatendimento e visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> dispon\u00edvel gratuitamente pelo Google Marketing Platform <\/strong>que se conecta ao BigQuery <\/strong><\/a>e diversas outras fontes de dados.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Looker Studio oferece suporte a uma gama de campos geogr\u00e1ficos e mapas de coropl\u00e9ticos de pol\u00edgonos geogr\u00e1ficos do BigQuery. Al\u00e9m disso, o destaque fica por conta da visualiza\u00e7\u00e3o baseada no Google Maps, que permite visualizar e interagir com dados geogr\u00e1ficos da mesma forma que \u00e9 poss\u00edvel no Google Maps, ou seja, com a possibilidade de movimentar, aplicar zoom e abrir no Street View.<\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

BigQuery Geo Viz<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

O BigQuery Geo Viz<\/strong> \u00e9 uma ferramenta da web que permite a visualiza\u00e7\u00e3o de dados geoespaciais no BigQuery por meio das APIs dos Google Maps. Com o recurso, voc\u00ea pode realizar uma consulta SQL e mostrar os resultados em um mapa interativo. J\u00e1 os recursos de estilo flex\u00edveis possibilitam a an\u00e1lise e explora\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u00c9 importante destacar que o BigQuery Geo Viz n\u00e3o \u00e9 uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises geoespaciais com muitos recursos e, sim, um mecanismo que oferece velocidade na visualiza\u00e7\u00e3o de resultados de uma consulta de an\u00e1lise geoespacial em um mapa.\u00a0<\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Google Earth Engine<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Google Earth Engine<\/strong> permite visualizar dados geoespaciais. Para isso, \u00e9 necess\u00e1rio exportar os dados do BigQuery para o Cloud Storage<\/a> e, posteriormente, importar para o Earth Engine. \u00c9 poss\u00edvel usar as ferramentas do Google Earth Engine para visualizar os dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, vale destacar que recentemente o Google lan\u00e7ou um conector entre Google Earth Engine e BigQuery que potencializa an\u00e1lises geoespaciais<\/a>. A novidade facilita o uso de fluxos de trabalho que dependem de ambos os servi\u00e7os, permitindo novas an\u00e1lises que combinam dados raster e tabulares.<\/p>\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Jupyter Notebooks<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Jupyter permite realizar visualiza\u00e7\u00f5es de dados georreferenciados em notebooks Python usando diversos pacotes dispon\u00edveis. Destacamos a ferramenta Google Colab<\/a>, que \u00e9 um servi\u00e7o de notebook Jupyter hospedado que n\u00e3o requer configura\u00e7\u00e3o para ser usado, ao mesmo tempo que fornece acesso gratuito a recursos de computa\u00e7\u00e3o, incluindo GPUs.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Juntas, essas ferramentas s\u00e3o utilizadas por diversas empresas de diferentes setores para viabilizar an\u00e1lises 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 confi\u00e1vel de an\u00e1lises de geo-big data.<\/p>\r\n\r\n\r\n\n


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Dados georreferenciados (tamb\u00e9m conhecidos como geogr\u00e1ficos) s\u00e3o dados espaciais na qual a dimens\u00e3o espacial est\u00e1 relacionada \u00e0 sua localiza\u00e7\u00e3o na superf\u00edcie terrestre, em um determinado instante.\u00a0 Em outras palavras, esses dados s\u00e3o referenciados com base em sua localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica, ou seja, os dados t\u00eam uma correspond\u00eancia com o objeto real representado. 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