Transforme seu VScode em uma ferramenta poderosa para Dados Geográficos

Disclaimer: Atenção, por força da licença poética concedida a nós, batizaremos de forma carinhosa a prática do uso do vscode para ETL e VIZ de Dados Geográficos desde já como "VSGIS" <3.

Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) - ou GIS (Geographic information system) - desempenham um papel crucial na análise e visualização de dados espaciais. Em geral, é um sistema que processa dados gráficos e não gráficos (alfanuméricos) com ênfase em análises espaciais e até mesmo modelagens de superfícies, muito utilizadas na área do geoprocessamento, entre outras. Algumas definições encontradas no INPE* (2023) são:

"Um conjunto manual ou computacional de procedimentos utilizados para armazenar e manipular dados georeferenciados" (Aronoff, 1989).

"Conjunto poderoso de ferramentas para coletar, armazenar, recuperar, transformar e visualizar dados sobre o mundo real" (Burrough, 1986).

"Um sistema de suporte à decisão que integra dados referenciados espacialmente num ambiente de respostas a problemas" (Cowen, 1988).

"Um banco de dados indexados espacialmente, sobre o qual opera um conjunto de procedimentos para responder a consultas sobre entidades espaciais" (Smith et al., 1987)

Logo, tradicionalmente, ferramentas especializadas eram necessárias para lidar com informações geográficas - isto até poucos anos atrás. Contudo, com a evolução das linguagens de programação e das Integrated Development Environments (IDEs) novas possibilidades se mostraram para nós, usuários e manipuladores de dados geográficos no dia-a-dia, analistas e especialistas em dados no geral.

Neste artigo, exploraremos como o Visual Studio Code, ou simplesmente VSCode, pode ser transformado em uma poderosa ferramenta para análise de dados geográficos (ou geoespaciais). Bora lá!

O Ecossistema do VSGIS (VSCode para dados geográficos)

Plugins e Extensões

O ponto de partida para transformar o VSCode em um ambiente de análise geoespacial é a instalação de plugins e extensões relevantes. A extensa biblioteca de extensões do VSCode oferece uma variedade de opções para aprimorar a funcionalidade padrão. Alguns plugins essenciais incluem a possibilidade de utilização de Python, SQL, Jupyter Notebook e afins.

Alguns deles são:

• Geo Data Viewer (Random Fractals Inc.)
• Jupyter (Microsoft)
• Python (Microsoft) e/ou Python Environment Manager (Don Jayamanne)
• Data Preview (Random Fractals Inc.)
• Excel Viewer (GrapeCity)
• Material Icon Theme (Philipp Kief)
• VSCode Map Preview (Jackie Ng)
• PostgreSQL (Microsoft)

A imagem abaixo demonstra um exemplo do vscode sendo utilizado com alguns destes plugins, onde é possível - utilizando apenas este ambiente - manipular dados em formatos como shp e geojson com python (e jupyter notebook), transformar e consolidar estes dados e visualizá-los (Geo Data Viewer) de forma simpática e performática:

Organização e Estrutura

Uma das vantagens do VSCode é sua capacidade de organização através de pastas e arquivos. Para projetos geoespaciais, a estrutura do projeto pode incluir:

• Data: Armazenamento de conjuntos de dados geográficos.
• Scripts: Código Python, SQL ou Jupyter Notebooks para análise.
• Visualizações: Para armazenar mapas e visualizações geradas durante a análise.

Tudo depende do projeto, das necessidades e do perfil de seus objetivos. Contudo, o fundamental é lembrar de manter uma padronização e organização estrutural em seu workspace, nos nomes das pastas e arquivos, e sempre que possível, código limpo (rs).

Linguagens Poderosas para Análise Geoespacial

Python e Bibliotecas Geoespaciais

O Python tornou-se a linguagem de escolha para muitos analistas geoespaciais, principalmente devido às bibliotecas especializadas disponíveis. Algumas bibliotecas notáveis incluem:

• Pandas: Ideal para manipulação de dados tabulares, com suporte adicional para dados geoespaciais através do Geopandas.
• Shapely: Manipulação e análise de geometrias.
• Folium: Criação de mapas interativos.
• GeoAlchemy: Integração de dados geoespaciais com bancos de dados SQL.

SQL para Manipulação de Dados Espaciais

A linguagem SQL também continua sendo uma ferramenta poderosa para consultas em bancos de dados espaciais. Com a extensão adequada no VSCode, é possível interagir com bancos de dados geográficos e realizar consultas espaciais complexas. Ademais, recomendo que você pesquise sobre a extensão espacial para dados geográficos do postgreSQL, chamada de PostGIS, você irá se surpreender.

Estruturas e Tipos de Dados Geoespaciais

As estruturas de dados geoespaciais são fundamentais para representar informações relacionadas à localização de maneira eficiente. Dentre as principais, destacam-se o ponto, que representa uma localização específica por meio de coordenadas (latitude, longitude), ideal para marcar endereços ou pontos de interesse; a linha, composta por uma sequência de pontos conectados, útil para modelar trajetórias como estradas e rios; o polígono, formado por uma sequência fechada de pontos, adequado para representar áreas delimitadas, como fronteiras políticas; e a coleção geométrica, que agrupa diferentes geometrias em uma única entidade, sendo útil quando há a necessidade de representar variedade de formas em um conjunto. Essas estruturas desempenham papéis distintos na modelagem e análise de dados geoespaciais, contribuindo para uma compreensão mais precisa e abrangente de informações espaciais em diversos contextos.

Tipos de Dados Geoespaciais:

GeoJSON:

  - Descrição: Um formato de codificação leve para representar dados geoespaciais em formato JSON. Suporta pontos, linhas, polígonos e coleções desses tipos.

  - Utilização: Amplamente utilizado para transmitir dados geoespaciais na web devido à sua simplicidade e compatibilidade com JavaScript.

Shapefile:

  - Descrição: Um formato de arquivo geoespacial desenvolvido pela ESRI que contém geometrias (pontos, linhas, polígonos) e atributos associados.

  - Utilização: Padrão de fato para armazenamento e troca de dados geoespaciais em sistemas de informação geográfica (SIG).

KML (Keyhole Markup Language):

  - Descrição: Um formato XML para expressar dados geoespaciais em três dimensões, desenvolvido para o Google Earth.

  - Utilização: Comumente utilizado para visualização e compartilhamento de dados geográficos em plataformas online.

WKT (Well-Known Text):

  - Descrição: Uma representação de texto padrão para geometrias espaciais. Descreve geometrias de forma legível e compacta.

  - Utilização: Frequente em consultas e operações espaciais em bancos de dados geográficos, e até mesmo como referência geográfica durante a manipulação de dados tabulares como planilhas.

A escolha da estrutura e tipo de dado geoespacial depende do contexto e dos requisitos específicos do projeto. Cada uma dessas estruturas e tipos desempenha um papel único na modelagem e manipulação eficiente de informações espaciais, contribuindo para a riqueza e precisão das análises geoespaciais realizadas em diversas áreas.

Conclusão

Ao transformar o VSCode em uma ferramenta especializada para análise de dados geoespaciais, os profissionais de dados podem tirar proveito de uma IDE familiar e amigável para explorar, analisar e visualizar informações geográficas. A combinação de linguagens poderosas como Python e SQL, juntamente com as bibliotecas especializadas, permite criar um ambiente altamente eficiente para o trabalho.

Dessa forma, a organização estruturada do VSCode e suas extensões oferecem uma abordagem integrada para o desenvolvimento e análise, proporcionando uma experiência robusta para profissionais que desejam explorar o vasto campo da informação geográfica.

Referências

*Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). (s.d.). Introdução ao Processamento de Imagens Digitais - SPRING. Recuperado de https://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/tutorial/introducao_geo.html

Acessado em: 07/12/2023.