A eficácia no uso de bancos de dados em Sistemas de Informações Geográficas (SIG)
Resumo: Este artigo analisa a eficácia do uso de bancos de dados em Sistemas de Informações
Geográficas (SIG), com ênfase na influência da arquitetura, da modelagem espacial e da
integração tecnológica sobre o desempenho dos sistemas. A pesquisa, qualitativa e exploratória,
baseia-se em revisão bibliográfica sistematizada e análise documental de estudos sobre
fundamentos técnicos e aplicações práticas dos bancos geográficos. A literatura mostra que a
eficiência de um SIG depende da estrutura e da capacidade do banco em lidar com grandes
volumes de dados espaciais, realizar operações topológicas, garantir interoperabilidade e
sustentar análises em tempo real. São comparadas arquiteturas dual e integrada, destacando-se
que soluções integradas como PostGIS e Oracle Spatial oferecem maior desempenho e
flexibilidade. Casos aplicados em gestão pública e agricultura de precisão reforçam o papel
estratégico dos bancos na operação espacial. Além disso, é apresentado um panorama
tecnológico atual, destacando o avanço dos bancos NoSQL espaciais, GeoPackage e soluções
em nuvem, que ampliam a capacidade dos SIG modernos. Conclui-se que a escolha criteriosa do
banco, aliada a modelagem espacial eficiente, é determinante para qualidade, escalabilidade e
utilidade dos SIG em contextos técnicos e institucionais.
Palavras Chave: Sistemas de Informações Geográficas, Bancos de dados espaciais, Modelagem
geográfica, Interoperabilidade, PostGIS
Abstract: This article analyzes the effectiveness of database usage in Geographic Information
Systems (GIS), emphasizing how architecture, spatial modeling, and technological integration
influence system performance. The research adopts a qualitative and exploratory approach,
grounded in a systematic literature review and document analysis focused on technical foundations
and real-world applications of spatial databases. Findings indicate that GIS efficiency depends
directly on the database’s structure and ability to manage large spatial datasets, perform
topological operations, ensure interoperability, and support real-time analysis. Dual and integrated
architectures are compared, with integrated solutions like PostGIS and Oracle Spatial showing
greater performance and flexibility. Case studies in public management and precision agriculture
confirm the strategic role of databases in spatial operations. A technological overview highlights the
rise of NoSQL spatial databases, adoption of GeoPackage, and cloud solutions, expanding the
responsiveness of modern GIS. It is concluded that careful selection and implementation of spatial
databases, with efficient modeling, are decisive for quality, scalability, and applicability of GIS in
various technical and institutional contexts.
Keywords: Geographic Information Systems, Spatial databases, Spatial modeling, Interoperability,
PostGIS
Introdução
Nas últimas décadas, a crescente complexidade dos desafios territoriais e
ambientais impulsionou a adoção de ferramentas tecnológicas capazes de oferecer
suporte à análise espacial e à tomada de decisão. Nesse cenário, os Sistemas de
Informações Geográficas (SIG) se consolidaram como um pilar fundamental para o
planejamento urbano, o monitoramento ambiental, a gestão de recursos naturais, a
agricultura de precisão e inúmeros outros domínios. No cerne do funcionamento de um
SIG está um elemento essencial, porém frequentemente subestimado: o banco de dados
geoespacial.
Um SIG não opera apenas com mapas e camadas visuais, mas depende da
integração precisa e eficiente entre informações espaciais e alfanuméricas, que precisam
estar estruturadas, consultáveis e atualizáveis. Assim, a eficácia de um SIG está
intrinsecamente ligada à arquitetura, organização e desempenho do banco de dados
utilizado. Isso envolve desde aspectos técnicos — como indexação espacial, modelagem
de dados, suporte a operações topológicas — até questões práticas, como
interoperabilidade, escalabilidade e segurança.
Com o advento de tecnologias como PostGIS, Oracle Spatial e GeoServer, os
bancos de dados passaram a incorporar estruturas cada vez mais robustas para lidar com
a complexidade dos dados geográficos. Nesse contexto, a eficiência no armazenamento,
recuperação e análise de dados espaciais se tornou uma prioridade para instituições
públicas e privadas. Estudos como o de Carneiro, Vinhas e Namikawa (2014) demonstram
como a modelagem de estruturas específicas, como TINs (Triangular Irregular Networks),
pode afetar significativamente o desempenho de um SIG, especialmente em análises
tridimensionais.
Além disso, em aplicações reais, como observado por Laudares, Tavares e Resende
(2013), a adoção de sistemas integrados com banco de dados geográficos em
administrações municipais trouxe ganhos expressivos em agilidade, precisão e
transparência da informação territorial. Complementando essa perspectiva, Silva (2002)
comparou as arquiteturas de bancos de dados espaciais do tipo dual (como a utilizada
pelo SPRING) com as do tipo integrado (como o Oracle Spatial), demonstrando como a
estrutura do banco impacta diretamente na performance e na capacidade de suporte a
operações espaciais complexas.
Apesar dos avanços significativos, ainda persistem desafios relacionados à
interoperabilidade entre sistemas, à atualização de dados em tempo real e à capacidade
dos bancos em lidar com grandes volumes de dados (Big Spatial Data). Dessa forma,
compreender e avaliar a eficiência dos bancos de dados dentro do ecossistema SIG é
essencial para garantir que os sistemas desenvolvidos atendam plenamente aos seus
propósitos analíticos e operacionais. Este artigo se propõe a discutir criticamente o papel
dos bancos de dados geográficos em SIG, explorando sua arquitetura, desempenho e
impacto na qualidade das análises espaciais.
Revisão de Literatura
O uso de bancos de dados geográficos nos Sistemas de Informações Geográficas
(SIG) é amplamente reconhecido como um fator essencial para o desempenho e a
confiabilidade das análises espaciais. A literatura especializada apresenta diferentes
enfoques sobre esse tema, que vão desde aspectos técnicos de modelagem e
estruturação dos dados até experiências aplicadas em gestão pública, agricultura e
planejamento urbano.
Arquiteturas e Modelagens de Bancos Espaciais
Um dos debates mais relevantes diz respeito à arquitetura dos bancos de dados
espaciais. Silva (2002) destaca a diferença entre as arquiteturas do tipo dual, utilizadas
por sistemas como o SPRING, e as arquiteturas integradas, como no caso do Oracle
Spatial. Essa distinção impacta diretamente a forma como os dados espaciais e
alfanuméricos são organizados, influenciando a eficiência do sistema em termos de
consulta, armazenamento e integração com outras plataformas.
Nesse mesmo sentido, Carneiro, Vinhas e Namikawa (2014) discutem a importância
da modelagem adequada de dados complexos, como redes triangulares irregulares (TIN),
e como essa estrutura pode ser otimizada em bancos relacionais como o
PostgreSQL/PostGIS. A correta modelagem reduz significativamente o tempo de resposta
e melhora o desempenho das análises espaciais tridimensionais.
Interoperabilidade e Padronização
Com a crescente demanda por integração entre plataformas e mobilidade no uso
dos dados, surgem discussões sobre interoperabilidade e padronização. Moraes (2017)
propõe um modelo genérico de banco de dados espacial que possibilita a
interoperabilidade entre diferentes sistemas SIG, destacando a importância dos
metadados e do uso de padrões internacionais, como os do Open Geospatial Consortium
(OGC).
Esse tipo de integração é essencial para ambientes corporativos, municipais e
acadêmicos que dependem de fontes de dados distintas e ferramentas de análise
múltiplas.
Aplicações Práticas em Gestão Pública
Aplicações práticas mostram os benefícios concretos do uso de bancos de dados
geográficos. Laudares, Tavares e Resende (2013) apresentam um estudo de caso na
administração pública municipal de Belo Horizonte, onde a implantação de um SIG
integrado com banco de dados relacional resultou em maior agilidade na gestão de
informações territoriais e urbanas. Iniciativas semelhantes também se destacam na
agricultura de precisão, como no trabalho de Santana, Saraiva e Molin (2011), que
desenvolveram um sistema de apoio à tomada de decisão baseado em SIG e Web
Services, promovendo uma gestão mais eficiente das áreas cultivadas.
Esses estudos reforçam o papel do banco de dados como núcleo estruturante das
decisões espaciais e do planejamento territorial.
Desafios Atuais e Tendências Futuras
Apesar dos avanços, a literatura também ressalta desafios importantes. A crescente
complexidade dos dados geográficos e o volume massivo de informações exigem soluções robustas em termos de indexação espacial, suporte a dados em tempo real e
escalabilidade. Rosa (2005) argumenta que a qualidade do banco de dados — em termos
de atualização, coerência e estruturação — é tão ou mais importante do que o software
SIG em si. Sem uma base de dados bem construída, até mesmo os sistemas mais
sofisticados apresentam limitações funcionais.
A revisão revela, portanto, que a eficácia do SIG está fortemente condicionada à
qualidade e eficiência do banco de dados geográfico utilizado. Estudos técnicos e casos
aplicados demonstram que a escolha da arquitetura, a modelagem espacial e a
integração entre plataformas são determinantes para o sucesso das soluções baseadas
em SIG.
Metodologia
Este trabalho caracteriza-se como uma pesquisa qualitativa, exploratória e
descritiva, fundamentada em revisão bibliográfica sistematizada e análise documental
comparativa. A abordagem qualitativa foi escolhida por permitir uma compreensão
aprofundada dos elementos conceituais e técnicos envolvidos na aplicação de bancos de
dados em Sistemas de Informações Geográficas (SIG), sem a necessidade de
experimentação direta ou coleta de dados primários.
A revisão de literatura foi conduzida a partir de artigos científicos, dissertações,
trabalhos técnicos, documentos institucionais e publicações especializadas, disponíveis
em bases de dados acadêmicas como Scielo, Google Scholar, ResearchGate e
repositórios digitais da Universidade de São Paulo (USP), do Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE) e da Academia.edu. Os critérios de seleção incluíram:
● Relevância temática (bancos de dados geográficos e SIG);
● Aplicabilidade prática (estudos de caso, modelagens técnicas);
● Atualidade (priorização de materiais publicados nos últimos 20 anos);
● Acesso público ao conteúdo integral dos documentos.
A fase documental foi estruturada para comparar diferentes abordagens
tecnológicas, com destaque para as arquiteturas dual (como no sistema SPRING) e
integrada (como no Oracle Spatial e PostGIS), além de soluções livres e comerciais
aplicadas ao geoprocessamento. Também foram examinados estudos de caso que ilustram a utilização real de SIG com diferentes estruturas de banco de dados geográfico
em setores como gestão pública municipal, agricultura de precisão, monitoramento
ambiental e cadastro urbano.
Para garantir a fidelidade das análises, cada documento selecionado foi lido
integralmente e categorizado segundo os seguintes eixos temáticos:
● Arquitetura e modelagem dos bancos de dados espaciais;
● Eficiência técnica em operações geográficas (consultas, análise
topológica, desempenho);
● Integração entre bancos de dados e plataformas SIG;
● Estudos práticos aplicados e resultados observáveis.
A pesquisa, por sua natureza teórica-conceitual, não envolve coleta de dados em
campo, experimentação laboratorial ou aplicação de questionários. As conclusões obtidas
derivam de uma triangulação entre os referenciais técnicos, os resultados relatados na
literatura e a interpretação crítica do autor frente aos dados levantados.
Discussão
A análise da literatura especializada evidencia que a eficácia no uso de bancos de
dados em SIG está diretamente relacionada a três grandes fatores: a arquitetura do
sistema de banco de dados, a modelagem espacial adotada e o contexto de aplicação da
tecnologia.
Inicialmente, a distinção entre arquitetura dual e integrada apresenta-se como um
ponto técnico essencial. Silva (2002) destaca que a separação dos dados espaciais e
alfanuméricos, característica da arquitetura dual como a usada no sistema SPRING, pode
trazer desvantagens no desempenho das consultas e na integração com outras
plataformas. Em contrapartida, estruturas integradas, como as empregadas no Oracle
Spatial e no PostGIS, permitem maior fluidez na análise espacial e maior compatibilidade
com linguagens padrão de consulta espacial, como SQL espacial. Essa constatação é
reforçada por Carneiro, Vinhas e Namikawa (2014), ao demonstrarem que estruturas
integradas modeladas adequadamente podem otimizar significativamente o tempo de
resposta em análises geográficas complexas, como no caso das redes triangulares
irregulares (TIN).
No que se refere à modelagem espacial, destaca-se a importância de uma estrutura
bem definida, não apenas para o desempenho técnico do SIG, mas também para a
manutenção, segurança e escalabilidade da base de dados. A ausência de uma
modelagem adequada pode comprometer a integridade das análises espaciais, gerar
inconsistências topológicas e dificultar a atualização dos dados ao longo do tempo.
Em relação à aplicação prática, diversos autores demonstram que bancos de dados
geográficos têm impacto direto na gestão pública e no planejamento territorial. Laudares,
Tavares e Resende (2013) relatam a implementação de um SIG municipal em Belo
Horizonte, no qual a adoção de um banco relacional robusto permitiu ganhos significativona eficiência administrativa, transparência pública e agilidade no acesso à informação
territorial. De forma similar, o estudo de Santana, Saraiva e Molin (2011) evidencia como a
integração entre SIG e banco espacial com Web Services resultou em melhorias
operacionais na agricultura de precisão, permitindo decisões agronômicas mais rápidas e
baseadas em dados geográficos consolidados.
Outro ponto discutido refere-se à interoperabilidade entre sistemas. Moraes (2017)
propõe modelos de bancos genéricos capazes de permitir a comunicação entre diferentes
tomada de decisão em agricultura de precisão usando SIG e Web Services.
Disponível em:
<https://www.academia.edu/download/83767903/PROJETO_DE_UM_SISTEMA_DE_APO
IO__TOMADA_D20220411-1988-1787jt8.pdf>. Acesso em: 16 maio 2025.
SIGs e sistemas de bancos relacionais, apontando a adoção de padrões como os do
Open Geospatial Consortium (OGC) como um passo fundamental para a construção de
ambientes geo-tecnológicos integrados. Neste contexto, a padronização e os metadados
tornam-se componentes indispensáveis para garantir a sustentabilidade e o
reaproveitamento das bases de dados espaciais em longo prazo.
Finalmente, a discussão sobre desafios contemporâneos revela que, à medida que a
demanda por análises espaciais em tempo real e em larga escala cresce, torna-se
indispensável a adoção de estruturas otimizadas para Big Spatial Data, com suporte a
indexações como R-tree ou GiST e a integrações com serviços na nuvem. Rosa (2005)
adverte que, mesmo em ambientes tecnologicamente avançados, a qualidade da base de
dados é o principal fator determinante para a utilidade e confiabilidade das análises
espaciais.
Assim, os resultados da pesquisa reforçam que o desempenho de um SIG não
depende exclusivamente da aplicação ou software utilizado, mas da solidez, coerência e
eficiência do banco de dados espacial que o sustenta.
Conclusão
A presente pesquisa teve como objetivo analisar a eficácia do uso de bancos de
dados em Sistemas de Informações Geográficas (SIG), com ênfase na relação entre
arquitetura, modelagem espacial e desempenho operacional em ambientes reais. Por
meio de revisão bibliográfica especializada e análise comparativa de diferentes estruturas
tecnológicas, foi possível constatar que a eficiência de um SIG está diretamente
associada à forma como o banco de dados é estruturado, gerenciado e integrado ao
ecossistema de geoprocessamento.
As soluções integradas, exemplificadas pelo PostGIS e Oracle Spatial,
demonstraram superioridade em termos de flexibilidade, desempenho e aderência a
padrões de interoperabilidade, sobretudo em operações espaciais complexas que
demandam consultas rápidas e integradas entre dados geográficos e alfanuméricos. Em
contraposição, arquiteturas dual, como as observadas em sistemas legados, apresentam
limitações significativas quanto à eficiência computacional e à compatibilidade com
plataformas diversas, o que pode comprometer a agilidade e a precisão dos processos
analíticos.
A modelagem espacial adequada foi identificada como fator fundamental para
garantir a integridade dos dados, a otimização das consultas e a escalabilidade do
sistema, impactando diretamente na confiabilidade das análises espaciais e na qualidade
das decisões tomadas a partir dos resultados do SIG. Observou-se que a ausência de
uma estruturação rigorosa e coerente pode gerar inconsistências topológicas, dificuldades
na atualização dos dados e prejuízos na manutenção do sistema, comprometendo, assim,
a utilidade prática da ferramenta.
Adicionalmente, os estudos de caso analisados evidenciaram que a implementação
de bancos de dados espaciais bem estruturados em setores como gestão pública,
agricultura de precisão, saneamento básico e cadastro urbano propiciou ganhos
expressivos em eficiência operacional, transparência administrativa, automação de
processos e suporte à tomada de decisão baseada em dados. Tais aplicações ressaltam o
papel estratégico dos bancos geoespaciais como núcleo fundamental para o sucesso dos
sistemas de geoprocessamento.
Contudo, a pesquisa também revelou desafios persistentes e emergentes.
Destacam-se a necessidade urgente de padronização entre diferentes plataformas e
sistemas, a carência de profissionais especializados em modelagem geográfica avançada
e o crescente volume de dados espaciais oriundos de sensores, drones, redes IoT e
imagens de satélite em alta resolução, que requerem soluções tecnológicas capazes de
suportar Big Spatial Data. A integração com ambientes de computação em nuvem e a
incorporação de técnicas de inteligência artificial também surgem como requisitos
essenciais para ampliar a capacidade analítica e operacional dos SIG modernos.
Diante dessas constatações, reforça-se que o sucesso e a sustentabilidade dos
projetos baseados em SIG dependem não apenas da adoção de ferramentas tecnológicas
avançadas, mas sobretudo do investimento em bases sólidas, que envolvem a escolha
criteriosa do banco de dados espacial, a modelagem rigorosa e a capacitação técnica
contínua dos profissionais envolvidos.
Por fim, conclui-se que a implementação estratégica e consciente dos bancos de
dados espaciais constitui etapa imprescindível para assegurar a qualidade, a
escalabilidade e a aplicabilidade dos Sistemas de Informações Geográficas,
permitindo-lhes atender com eficiência às demandas complexas e diversificadas dos
contextos técnicos, institucionais e operacionais contemporâneos.
Referências
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