O artigo está desdobrado e duas partes e é composto pelas seguintes secções: Dados de Treino, Inteligência geoespacial para o sector privado e público, Ferramentas e técnicas para o SIG, e Futuro das soluções de dados para a inteligência geoespacial.

Dados de Treino

A intersecção dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e de Machine Learning (ML) está a evoluir e a trazer novos casos de uso e aplicação desta nova tecnologia. Estas aplicações, abrangendo tanto os sectores privado como público, são alimentadas por grandes volumes de dados capturados por satélites, drones, câmaras, sensores LiDAR, entre outros, que se reúnem para proporcionar uma visão mais abrangente do mundo. O grande volume e variedade de dados criam complexidade na sua gestão e utilização.

À medida que as aplicações de ML para SIG crescem em complexidade, gerar dados de treino reais de alta qualidade para estas novas aplicações pode tornar-se difícil. Embora se saiba amplamente que os conjuntos de dados de treino precisam frequentemente de ser bastante grandes, é menos sabido que estes conjuntos de dados precisam cada vez mais de ser rotulados por peritos na matéria ou por pessoal treinado em diferentes domínios.

A extração de características e o processo de extração de atributos espectrais, espaciais e de texturas das imagens geoespaciais é fundamental na criação de conjuntos de dados. Existe hoje uma oportunidade única de criar dados de treino do SIG utilizando rotuladores de dados e/ou Técnicos de SIG que são treinados e geridos de perto. Com o leque de aplicações em campo, é necessária uma compreensão profunda do tipo de dados necessários para cada caso de utilização, bem como experiência no assunto ou uma mistura de ambos.

Inteligência geoespacial para o sector privado e público

A inteligência geoespacial fornece informação geográfica e distribuição de elementos num espaço geográfico e é hoje uma ferramenta essencial para tudo, desde a segurança nacional, ao uso da terra e planeamento da agricultura.

Vejamos o caso das companhias de seguros. O SIG pode fornecer-lhes informações precisas baseadas na localização, que necessitam e podem ser utilizadas para a gestão de riscos. Informações relacionadas com a localização, como onde os ativos estão situados, a sua proximidade com riscos como áreas industriais, elementos naturais, são importantes para as empresas de seguros desenvolverem perfis de risco. O acesso a essas informações pode ser valioso para as seguradoras tomarem decisões informadas.

Do mesmo modo, na agricultura, a inteligência geoespacial pode complementar os esforços dos agricultores, proporcionando-lhes uma “visão de águia” dos campos e das culturas. Estes dados são úteis para compreender a disseminação do rendimento, da saúde das culturas, ameaças ou disponibilidade de recursos naturais, como as massas de água. Tudo isto pode permitir que os agricultores ou empresas relevantes tomem as decisões certas para melhorar os rendimentos e reduzir o tempo e esforço.

No sector público, há uma enorme inovação na inteligência geoespacial. Muitas vezes, departamentos de defesa de países como os Estados Unidos da América usam dados geográficos para avaliar medidas de segurança e implementar operações militares inteligentes. Empresas como a Maxar Technologies estão a fornecer imagens úteis do conflito Rússia-Ucrânia, em tempo real, para partilhar informações sobre o avanço russo, para o mundo.

Da mesma forma, os departamentos de defesa de todo o mundo usam dados geoespaciais e sensores remotos para monitorizar o movimento inimigo no terreno ou no ar – deteção de aeronaves não identificadas, drones espiões, jatos de combate, etc.

Para além disso, dados geoespaciais estão também a ser utilizados pelos governos para estarem atentos a possíveis catástrofes naturais, como inundações e terramotos. Isto é importante para rapidamente planear missões de resgate para reduzir a perda de vidas e propriedades.

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