Análise Espacial: Técnicas E Vantagens Do Processo

O Que É Uma Análise Espacial?

A análise geo-espacial é um processo de interpretação de dados GIS, exploração e modelagem, desde a aquisição até a compreensão dos resultados. A informação recuperada é processada por computador com software de análise espacial e varia de acordo com o número de tarefas e sua complexidade. O mais simples é a visualização, enquanto uma abordagem mais detalhada sugere análises abrangentes com ferramentas específicas para elaborar insights acionáveis.

Exemplos de análise espacial incluem medir distâncias e formas, definir rotas e rastrear transportes, estabelecer correlações entre objetos, eventos e lugares por meio da referência de suas localizações a posições geográficas (ao vivo e históricas).

Normalmente, a análise espacial consiste em cinco estágios principais: compreender seu objetivo, preparar dados, escolher ferramentas e técnicas de análise espacial adequadas, realizar a pesquisa e estimar os resultados.

Portanto, em primeiro lugar, é importante descobrir o que você está interessado em saber. O próximo passo será escolher os métodos de análise espacial de superfíceis correspondentes para manipulação e interpretação de dados. Sabendo exatamente o que deseja obter, você poderá adaptar as técnicas de análise espacial de pesquisa às suas necessidades. Depois de determinar, você inicia o próximo estágio da análise espacial – processamento e interpretação de dados. Por último, você estima os resultados para definir se atingiu seu objetivo ou não.

Análise Espacial Em GIS: Defina Seus Objetivos

A característica peculiar da modelagem e análise espacial GIS é a sua flexibilidade. Você pode combinar quantas camadas quiser e obter resultados diferentes de acordo.

O escopo das aplicações cobre vários ramos, incluindo agricultura, silvicultura, ciências marinhas, petróleo e gás, mineração, demografia, economia, para citar alguns. Em particular, a análise espacial para a agricultura define a densidade da vegetação, o grau de umidade do solo e a temperatura do solo, o estado da cultura, etc. Ela permite que os agricultores aloquem recursos da maneira mais eficiente (como distribuição econômica de produtos químicos). Na silvicultura, a análise espacial ajuda a detectar o desmatamento e prever incêndios em temperaturas críticas.

Com base nos resultados da análise espacial, os oceanologistas identificam derramamentos de óleo e os demografistas podem decidir se as instituições de ensino e saúde são suficientes para atender às necessidades da população da região estudada.

Com a análise espacial em GIS, os especialistas em logística criam as rotas mais rápidas ou seguras, os varejistas vêem a localização da loja mais vantajosa e as equipes de resgate alocam ajuda às áreas mais afetadas.

Para questões complexas em análise espacial, é importante dividi-las em outras mais específicas. Respondendo cada uma delas, você alcançará um objetivo passo a passo.
Por exemplo, o proprietário de uma rede de lojas pode estar interessado em: “Qual é o melhor local para uma nova loja em Los Angeles?” Esta consulta pode incluir várias outras menores:

• Quantos concorrentes oferecem os mesmos serviços em Los Angeles?
• Em quais distritos e Los Angeles os clientes-alvo moram?
• Qual é o tamanho desta população nas áreas questionadas?
• As lojas dos concorrentes estão distribuídas uniformemente?
• Existem áreas com lojas distantes que prestam os mesmos serviços?
• Qual é a renda média nos distritos de Los Angeles onde os potenciais clientes moram?

Análise Espacial: O Que Você Precisa Para Um Início Adequado

Para realizar uma pesquisa de análise espacial bem-sucedida, é importante preparar tudo com antecedência. Portanto, certifique-se de ter todos os dados necessários para exame e refine o conteúdo para o estado que você precisa. O pré-processamento na análise espacial pode geralmente exigir várias etapas preliminares, como correção geométrica e espectral, correção radiométrica dos efeitos atmosféricos, restauração de pixels ausentes, contraste e filtração.

Correção Geométrica

A retificação geométrica para análise espacial sugere referência geográfica de imagens e melhoria de discrepâncias geométricas devido a vários motivos que correspondem de forma diferente para diferentes tipos de imagens de satélite.

A superfície da Terra não é uniforme. Devido à sua forma esférica, as capturas mais precisas são aquelas feitas no nadir (a linha central de varredura). Correspondentemente, uma posição mais distante do nadir envolve maiores distorções.

As curvas de relevo também afetam a precisão da imagem. No entanto, a grande distância entre a órbita do satélite e a Terra torna o efeito mais suave, portanto, em análise espacial, geralmente é ignorado. As exceções são áreas de grande altitude, por exemplo, regiões montanhosas.

Outro aspecto significativo na análise espacial é que nosso planeta está constantemente se movendo em torno de sua órbita e em torno do sol. Ele muda sua posição em 0,25 a cada minuto, e essa rotação afeta o foco. Além disso, o satélite está orbitando a Terra por sua vez, e girando a qualidade da imagem também.

Correção Espectral

As imagens de satélite inicialmente têm os chamados valores de brilho “brutos” (números digitais). Este formato de dados não permite uma comparação adequada de imagens recuperadas de várias fontes. Por esta razão, a correção espectral (ou radiométrica) na análise espacial é aplicada para ajustar os números digitais a unidades fisicamente significativas, ou seja, refletância de superfície real ou valores de emitância.

Correção Atmosférica Radiométrica

A qualidade da imagem também depende das condições atmosféricas que enfraquecem o sinal do sensor e do alvo. A dispersão devido aos aerossóis atmosféricos (poeira, névoa, névoa, dióxido de carbono, metano, etc.) junto com a absorção de radiação e cobertura de nuvens são os principais fatores que afetam o brilho do pixel e, portanto, requerem ajustes adicionais.

Existem vários métodos para reduzir os efeitos atmosféricos na análise espacial, por exemplo, cálculos baseados em imagem ou modelagem. As técnicas matemáticas implicam modelar diferentes condições atmosféricas dependendo da estação, condições meteorológicas, aerossóis, etc.

Além disso, as propriedades ópticas dos corpos d’água são semelhantes às de objetos absolutamente pretos nas faixas vermelha e infravermelha. Sabendo disso, um especialista em análise espacial pode facilmente distinguir nuvens e neblina contra o fundo marinho.

Restauração De Pixels Em Falta

Algumas informações necessárias para a análise espacial podem estar faltando devido a erros do sistema durante a aquisição ou transmissão de dados, rastros de inversão de avião, etc. O método de reconstrução mais comum de linhas descartadas para análise espacial sugere pegar pixels de linhas vizinhas ou fazer a média das duas. Mesmo a substituição implica certos erros, facilita a interpretação posterior da imagem.

Melhoria De Contraste De Imagem

O contraste na fotografia é a diferença de luminância mínima e máxima, ou brilho e saturação de cor, que permite distinguir o objeto e seus contornos contra o fundo. O baixo contraste é um problema típico de correção. Em particular, contornos para análise espacial e modelagem podem ser melhor delineados com a decodificação de imagens visuais.

O processamento digital de imagens para aumento de contraste em análise espacial envolve as seguintes técnicas de modificações de histograma:

• A expansão linear gera novos valores para os pixels da imagem de entrada, estendendo a faixa de valores.
• A normalização na análise espacial em GIS expande a área mais intensa do histograma.
• A equalização corrige o brilho dos pixels para tornar seus números iguais ou semelhantes em cada nível de brilho.

Filtragem De Imagens

A filtragem na análise espacial delineia os objetos necessários e reduz os ruídos por meio de modificações na janela deslizante com recálculos dos valores de pixel existentes e atribuição de novos. Os novos valores são funções matemáticas estabelecidas a partir de pixels vizinhos. Os coeficientes da fórmula dependem das tarefas de decodificação. A janela pode compreender 3×3 ou 5×5 pixels e se move um pixel até que toda a imagem seja coberta.

Além de nitidez e remoção de ruído, a técnica de filtragem é aplicada para suavização e contorno de bordas.

Equipe-se Com Técnicas De Análise Espacial Adequadas

Uma vantagem significativa da imagem digital é a possibilidade de seu processamento por computador, que pode ser realizado não apenas para preparar dados, mas também para fornecer análises geo-espaciais adequadas. Idealmente, todo o processo analítico é automatizado e concluído por uma máquina. No entanto, raramente acontece na prática. Na maioria dos casos, ferramentas específicas facilitam a pesquisa de um cientista.

Transformações De Cor

Um único canal de imagens multiespectrais é exibido em cinza. Torna-se colorido apenas na combinação de três canais, incluindo vermelho, verde e azul (o chamado modelo RGB). Na análise espacial, a imagem pode ser apresentada em cores naturais ou falsas, dependendo se os canais RGB coincidem ou são substituídos por outras bandas.

Os tons predominantes são determinados pelo brilho do canal. Por exemplo, valores altos de pixels para o canal R resultarão em tons avermelhados. Da mesma forma, o brilho dominante do canal G resultará em tons de verde.

Embora seja mais fácil identificar os objetos em cores naturais, as imagens de cores falsas na análise de dados geo-espaciais permitem distingui-los e delinear seus contornos.

Imagens Indexadas

O método de análise espacial de imagens indexadas recalcula os valores de brilho para cada pixel em diferentes canais com operações matemáticas estabelecidas. Dessa forma, os pixels são representados para análise de dados espaciais não em seu brilho absoluto, mas são atribuídos a novos valores indexados de acordo com a matriz do mapa de cores. A indexação destaca os objetos alvo e simplifica a pesquisa.

Análise Espacial De Componentes Principais

As técnicas de análise espacial de componentes principais correlaciona dados multiespectrais, o que implica que maior brilho em uma banda envolve maior brilho nas outras bandas também.

Este método de análise espacial permite as seguintes manipulações:

• criar uma imagem de saída com três componentes principais entre três e mais bandas, ignorando os componentes secundários e, assim, eliminando ruídos;
• realçar objetos vagamente distintos em imagem espacial de um único componente;
• comparar séries de imagem espacial capturada em diferentes períodos de tempo para compreender a dinâmica e as mudanças;
• reduzir o tamanho dos dados de análise espacial com o mínimo de perda de informações.

Separação Espectral

O método fornecido de pré-processamento em análise espacial se aplica para definir alvos muito menores do que o tamanho do pixel em imagens com vários objetos. Nesse caso, um analista compara os dados recuperados com os registros de espectro puro existentes, entendendo as discrepâncias quantitativas entre um espectro puro e combinações para cada espectro de pixel. A imagem obtida permitirá distinguir o elemento principal pela sua coloração.

Classificações

A classificação na análise espacial é a decodificação de imagens de computador ou categorização automatizada de pixels em classes específicas para diferenciar os objetos (daí o nome da técnica deriva). A classificação pode ser realizada com e sem dados de treinamento.

Classificação Com Dados De Análise Espacial De Treinamento

Este tipo de análise espacial se baseia na comparação do brilho do pixel com certas amostras. Analisando correspondências, o operador pode referir objetos específicos às classes mais adequadas (por exemplo, em imagens urbanas, pode haver edifícios, estradas, vegetação). Este método de análise espacial funciona se os componentes do cenário forem conhecidos, forem menos de trinta em número e facilmente distinguíveis na imagem espacial.

As técnicas de análise espacial mais amplamente utilizadas neste tipo de classificação na análise geoespacial incluem:

• método de ângulo espectral em analítica espacial aplica-se à classificação de objetos com valores de brilho semelhantes;
• classificação de paralelepípedo é usada em análise espacial quando as escalas de brilho não se cruzam;
• estimativa da distância mínima na análise espacial funciona quando as escalas de brilho se cruzam;
• distância de Mahalanobis fornece medidas mais precisas no espaço multivariado, em comparação com a técnica anterior;
• a estimativa de probabilidade máxima alinha o objeto a um grupo com base em cálculos de probabilidade máxima. O método é empregado na análise espacial quando as escalas de brilho se sobrepõem e têm uma forma complicada;
• divisão binária divide todos os pixels da imagem espacial em dois grupos.

Classificação Sem Dados De Análise Espacial De Treinamento

Estes algoritmos separam automaticamente os pixels por meio da distribuição estatística de brilho e são aplicáveis quando os objetos não são identificados ou excedem o número de trinta. As classificações sem dados de treinamento podem ser usadas na análise espacial antes daquelas com treinamento.

Exemplos das categorizações não supervisionadas mais típicas para análise espacial incluem ISODATA e agrupamento K-Means:

• ISODATA é a sigla para Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique. Baseia-se na referência de pixels com os valores de brilho mais próximos no espaço do recurso espectral.
• O agrupamento K-Means na análise espacial é semelhante ao ISODATA, mas requer certos valores médios básicos para categorizar os objetos.

Inicie O Processo De Análise

Realizar a análise espacial adequada é o próximo estágio após modelar o problema, preparar o pré-processamento e escolher as técnicas mais adequadas. Depois que as etapas preliminares são concluídas, um analista de dados espaciais se concentra na obtenção de resultados qualitativos e quantitativos.

Considere As Informações De Saída

A recuperação de dados de análise espacial deve ser seguida por uma pesquisa detalhada se os objetivos da análise espacial foram alcançados ou não e como os resultados podem dar respostas a questões semelhantes na área de estudo e outras indústrias.

Este estágio da análise espacial também sugere a consideração do uso prático e da relevância das informações adquiridas por meio da consulta a fontes confiáveis. Por exemplo, ao elaborar um mapa de cultivo dos EUA com dados de satélite, os resultados devem corresponder à estatística da análise espacial do governo.

Outra questão é saber se as informações obtidas com a análise espacial podem ser validadas, ou seja, quão precisas são. O último, mas não menos importante, ponto é avaliar a qualidade dos dados por sua quantidade, decidindo se os resultados são ausentes, suficientes, excessivos, etc.

Um bom ponto de análise espacial é a visualização para melhor compreensão, como gráficos, gráficos, diagramas, tabelas ou mapas estáticos e interativos.

Como É Realizada A Análise Espacial Em Produtos EOSDA?

A análise espacial de dados geográficos tem muitas aplicações em vários setores, especialmente na agricultura, silvicultura e ecologia. Permite monitorar o estado atual e aumentar o lucro, por um lado, e aumentar a consciência ambiental e enfrentar as calamidades naturais, por outro. Além disso, a imagem espacial permite que os especialistas inspecionem áreas difíceis de alcançar sem estar fisicamente presentes nelas, modelam situações e mitigam consequências negativas.

Os casos de uso a seguir ilustram aplicações de análise espacial por produtos EOSDA (EOSDA LandViewer e EOSDA Crop Monitoring) e seus insights acionáveis.

Incêndios Florestais Em Colorado

Os incêndios florestais no final de 2020 se transformaram em uma verdadeira catástrofe. Eles executaram um cenário ainda pior devido a secas, clima quente e altas posições montanhosas. Embora geralmente a neve ajude a controlar o problema, os incêndios aumentaram rapidamente desta vez (em seis vezes por dia).

O caso dos incêndios florestais no Colorado é baseado em análise espacial que incluem dados multiespectrais do satélite óptico Landsat-8 e as seguintes combinações de bandas:

• Cor falsa (Urbano) com SWIR2, SWIR1, Vermelho é relativamente insusceptível aos efeitos atmosféricos, passando por partículas dispersas na atmosfera.
• Composições de cores naturais para análises espaciais representam o alvo como ele é percebido pelo olho humano.
• Cor IR (Vegetação) é normalmente usada em análises espaciais para distinguir entre solos nus e cobertura vegetal saudável/escassa. Plantas de folha larga e/ou mais saudáveis ​​fornecem uma imagem mais avermelhada, enquanto as áreas de baixa densidade são destacadas em vermelhos menos intensos.
• O Índice de Queima Padronizado NBR em análises geo-espaciais permite avaliar áreas queimadas suavizando a influência atmosférica.

Inundações Na Colômbia

No final de outubro de 2020, seis rios inundaram sete municípios em Magdalena, Colômbia, destruindo milhares de casas. Os municípios afetados incluem Aracataca, Algarrobo, El Reten, Fundación, Zona Bananera, Pueblo Viejo e Cienaga.

O caso das inundações na Colômbia depende de análises espaciais que incorporam dados recuperados do satélite radar Sentinel-1 e aplicam as combinações de bandas de composições VV, VH, VV/VH. Esses compostos são eficientes para monitorar corpos d’água, territórios agrícolas hidratados, vegetação, bem como solos descobertos e áreas urbanas.

Ciclone Tropical Gati Na Somália

Gati fora a tempestade tropical mais forte perto da costa da Somália e o primeiro ciclone na área do Mar Arábico desde 1970 (quando os registros foram iniciados).

O ciclone foi indignado de 21 a 24 de novembro de 2020 com um landfall na Somália em 22 de novembro. A catástrofe foi classificada como “muito grave” pelo Departamento Meteorológico da Índia e designada “categoria 3” de acordo com a Escala de Furacão e Vento de Saffir-Simpson. As estatísticas de fatalidades relatam que pelo menos oito pessoas morreram, com dezenas de desaparecidos.

Para uma solução para monitorar o ciclone e avaliar suas consequências, a EOSDA realizou uma análise espacial dos dados geográficos adquiridos pelo satélite óptico Sentinel-2. Para fazer isso, ele empregou canais infravermelhos de cores padrão para vegetação e os compostos de terra/água NIR, MIR e IR para identificar objetos de água na terra e marcar os limites entre a terra e a água.

Campo De Arroz Danificado Por Granizo

Na agricultura, a análise espacial é usada para diferentes fins, incluindo a identificação de vários tipos de danos por anomalias naturais ou atividades agrícolas de rotina. O exemplo da análise espacial mostra como o campo de arroz foi danificado pelo granizo. O software EOSDA Crop Monitoring revela as mudanças mais visíveis por meio dos índices NDVI e ReCI.

Benefícios Da Análise Espacial

A análise espacial em SIG facilita a tomada de decisões em muitas esferas, desde pequenas questões rotineiras de negócios até a resposta global a desastres. A tecnologia de georreferenciamento não só reconhece as coordenadas, mas também informa o tempo, o que permite rastrear mudanças e entender tendências.

Enquanto os satélites capturam locais remotos e de difícil alcance, o software e as técnicas de análise espacial permitem o manuseio de dados com precisão e velocidade com que um analista humano jamais competiria. A análise espacial computadorizada permite o processamento quase instantâneo de um grande volume de dados.

Os resultados obtidos da análise geo-espacial (incluindo mapas SIG) destacam a situação de vários ângulos:

• ajudar a compreender o estado atual das coisas;
• rastrear tendências e reagir de maneira correspondente;
• desenvolver estratégias de negócios analisando dados referentes a espaço e tempo.

As visualizações na análise espacial simplificam a percepção das informações reorganizando, categorizando, modelando, classificando e apresentando grandes dados em padrões fáceis de lembrar e aprimorando detalhes importantes.

Assim, a análise espacial fornece consciência da situação e percepções acionáveis ​​para o presente e o futuro em qualquer questão em que a posição geográfica seja importante.