Descrição

Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning - ML) e inteligência artificial (AI) para analisar dados geoespaciais, permitindo que o computador aprenda padrões, faça previsões ou classifique dados sem ser explicitamente programado para cada tarefa. Em GIS, é usado para classificação de imagens, previsão de eventos espaciais, clusterização e detecção de anomalias. O Deep Learning, um subcampo do ML usando redes neurais profundas, é particularmente poderoso para tarefas com imagens e dados complexos.

Funções Principais / Ferramentas / Técnicas

• Classificação (Supervisionada): Treinar um modelo usando dados rotulados para classificar novas feições ou pixels.
  • Classificação de Imagens/Pixels (Raster): Classificar uso do solo, detectar objetos (piscinas, edifícios) em imagens de satélite/aéreas. (Ex: Ferramentas de Deep Learning como Train Deep Learning Model, Classify Pixels Using Deep Learning).
  • Classificação de Feições (Vetor): Prever uma categoria para feições vetoriais com base em seus atributos e/ou contexto espacial (Ex: Prever risco de incêndio para parcelas).
• Regressão/Previsão (Supervisionada): Treinar um modelo para prever um valor numérico contínuo.
  • Previsão Espacial: Estimar valores em locais não amostrados (ex: prever preço de imóveis, concentração de poluentes). (Ex: Ferramentas como Geographically Weighted Regression, modelos baseados em Random Forest, Gradient Boosting).
• Clusterização (Não Supervisionada): Agrupar feições ou locais com características semelhantes sem conhecimento prévio das classes.
  • Spatially Constrained Multivariate Clustering: Agrupar feições com atributos semelhantes que também são espacialmente próximas.
  • Density-based Clustering: Identificar áreas de alta concentração de pontos (ex: DBSCAN, HDBSCAN).
• Deep Learning Toolset (Ex: ArcGIS): Conjunto de ferramentas específicas para:
  • Preparar Dados de Treinamento: Exportar amostras de imagens rotuladas.
  • Treinar Modelos: Usar arquiteturas de redes neurais (U-Net, ResNet, etc.) para tarefas específicas.
  • Inferência: Aplicar modelos treinados para detectar objetos, classificar pixels ou classificar feições.

Exemplos Comuns

Detectar automaticamente piscinas ou painéis solares em imagens aéreas de alta resolução (Deep Learning - Detecção de Objetos). Classificar tipos de cobertura do solo (floresta, água, urbano, agrícola) em imagens de satélite (Deep Learning/ML - Classificação de Pixels). Prever áreas com alta probabilidade de ocorrência de deslizamentos com base em declividade, tipo de solo e precipitação (ML - Classificação/Regressão). Agrupar bairros com perfis socioeconômicos e demográficos semelhantes (ML - Clusterização). Identificar padrões de tráfego anômalos em dados de sensores em tempo real (ML - Detecção de Anomalias).