Data di pubblicazione: 20 novembre 2023
Ha collaborato: Alexandra Jonker
I sistemi informativi geografici (Geographic Information Systems, GIS) sono sistemi informatici che producono visualizzazioni connesse di dati geospaziali, ossia di dati riferiti spazialmente alla Terra. Oltre a produrre visualizzazioni, un GIS è in grado di acquisire, archiviare, analizzare e gestire dati geospaziali.
Con un GIS, gli utenti possono creare query interattive, analizzare informazioni spaziali, modificare dati, integrare mappe e presentare i risultati di queste attività. I GIS fanno parte della scienza dell'informazione geografica, una vasta disciplina che riguarda tutti gli aspetti dei GIS, tra cui hardware e software, linguaggi di programmazione, dati geospaziali e il modo in cui tutti questi elementi interagiscono fra loro.
I GIS collegano e sovrappongono quelli che sono spesso considerati set di dati molto diversi fra loro, al fine di aiutare persone, aziende e governi a comprendere meglio il nostro mondo, identificando modelli e relazioni precedentemente ignorati. Attraverso la mappatura e l'analisi GIS, le organizzazioni possono migliorare il processo decisionale e l'ottimizzazione della gestione delle risorse, la gestione degli asset, le valutazioni dell'impatto ambientale, il marketing, la gestione della supply chain e molte altre attività.
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Molte delle sfide più urgenti di oggi, come il cambiamento climatico e le catastrofi naturali, possono trarre vantaggio dagli strumenti GIS e dalle informazioni basate sulla posizione. Ad esempio, un GIS consente ai responsabili di una struttura di valutare facilmente gli impatti sulle proprie risorse infrastrutturali in caso di calamità naturale. Oppure, le mappe GIS possono aiutarci a comprendere le posizioni geografiche esatte dei siti di inquinamento in relazione ai corpi idrici e alle zone umide, in modo da identificare le riserve idriche a rischio.
La tecnologia GIS viene inoltre applicata da queste agenzie:
- La National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) degli Stati Uniti utilizza un GIS per mappare la diffusione delle fuoriuscite di petrolio, comprendere meglio le fluttuazioni del livello del mare e tracciare i percorsi degli uragani.
- I Centers for Disease Control and Prevention (CDC) degli Stati Uniti utilizzano la tecnologia GIS per risolvere i problemi di salute pubblica, ad esempio per analizzare l'impatto della posizione sulla malattia.
- La NASA e lo strumento spaziale LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) dell'Università del Maryland, installato a bordo della Stazione spaziale internazionale (ISS), aiutano a comprendere meglio le foreste e la topografia terrestri.
Ma questi casi d'uso sono solo la punta dell'iceberg, perché i GIS nascondono un potenziale molto maggiore. L'analisi geospaziale, i progetti e gli strumenti GIS ancora in fase di sviluppo aiutano le persone, le aziende e gli enti governativi di tutto il mondo a prendere decisioni migliori, dalle previsioni meteorologiche alla pianificazione urbana.
Modello di fondazione dell'intelligenza artificiale geospaziale di IBM e NASA
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Uno dei primi casi di analisi spaziale avvenne nel 1854, quando il medico britannico John Snow mappò i luoghi in cui si erano sviluppati focolai di colera a Londra e altri dati geografici. In questo modo scoprì che i casi di colera si concentravano lungo i corsi d'acqua.1
Ma è solo con l'avvento dei computer e della geografia computazionale, negli anni Sessanta del secolo scorso, che i GIS registrano davvero un salto di qualità. In quello stesso periodo viene fondata anche Esri, azienda leader nello sviluppo di questi software, che ha finito per creare molti dei metodi e delle tecnologie GIS utilizzati ancora oggi, come ArcGIS.
Negli anni Settanta, con l'avvento di computer più veloci, economici e avanzati, i software GIS entrano definitivamente sul mercato. Questo, insieme all'ascesa dei satelliti e della tecnologia di telerilevamento, incoraggia i governi, le imprese e le istituzioni accademiche ad adottarli.
Oggi i GIS sono ormai onnipresenti. I dati GIS open source provenienti dall'USGS (United States Geological Survey) e da altre agenzie, nonché le applicazioni GIS (come QGIS) e i relativi tutorial, sono facilmente accessibili. Al di fuori degli ambienti governativi e accademici, i GIS vengono utilizzati per tenere traccia di spedizioni, spostamenti e corse di ridesharing.
I dati geospaziali descrivono oggetti, eventi o altre funzioni geografiche mediante una posizione sopra o vicino alla superficie terrestre, combinando dati sulla posizione geografica (come le coordinate), dati sugli attributi (le caratteristiche dell'oggetto, dell'evento o di altre funzioni geografiche) e dati temporali (il tempo o la durata per i quali esistono la posizione e gli attributi).
I dati geospaziali contengono grandi set di dati provenienti da diverse fonti, tra cui dati demografici e di censimenti, immagini satellitari (compresi i dati di telerilevamento), immagini disegnate, dati immobiliari, meteorologici, di telefoni cellulari e di social media.
Le app GIS possono acquisire molti tipi di formati di dati: file cartografici, fogli di calcolo, immagini e altro ancora. Gli strumenti GIS sovrappongono poi qualsiasi combinazione di questi dati per produrre visualizzazioni e mappe digitali. I vari livelli dei dati geospaziali forniscono infine informazioni che vanno ben oltre la capacità delle mappe cartacee e della cartografia tradizionale.
I dati geospaziali sono più utili quando possono essere scoperti, condivisi, analizzati e utilizzati insieme ai dati aziendali tradizionali. Se impiegati correttamente, possono avvertire dell'arrivo di cambiamenti, aiutare a capire meglio le soluzioni di analytics e assicurare maggiore efficienza alle operazioni nel loro complesso. Tutti aspetti fondamentali per costruire i posti di lavoro del futuro.
I GIS utilizzano soprattutto due formati di file di dati geospaziali: i dati raster e i dati vettoriali.
I dati raster sono costituiti da griglie o celle di pixel con informazioni spaziali associate a ciascuna cella, come l'altitudine, la temperatura o persino l'uso del suolo. I dati raster vengono utilizzati per creare immagini complesse ad alta risoluzione, come fotografie e immagini satellitari. Ad esempio, un'immagine satellitare rappresentata da una matrice di dati che contiene le informazioni meteorologiche di una città consente ai cittadini di controllare il radar per la pioggia.
I dati vettoriali sono la rappresentazione di un elemento geospaziale attraverso le sue coordinate x e y. La forma di base dei dati vettoriali è un punto. Due o più punti formano una linea, tre o più linee formano un poligono. Ad esempio, Google Maps combina una normale cartina geografica sul web e una rappresentazione visiva che utilizza dati vettoriali, in modo da definire la posizione di una città utilizzando punti, le strade utilizzando linee e gli edifici o i confini utilizzando poligoni.
Il telerilevamento raccoglie dati geospaziali ed effettua misurazioni sulla superficie della Terra dall'alto. Questa procedura utilizza sensori remoti su satelliti, palloni aerostatici, droni e aerei che percepiscono e registrano l'energia riflessa o rilasciata. Le informazioni così rilevate possono poi essere integrate con i programmi GIS per aiutare gli utenti a prendere decisioni legate alla Terra basandosi sui dati e con una prospettiva globale.
Esistono due tipi di telerilevamento: attivo e passivo.
Il telerilevamento attivo utilizza sensori che emettono la propria energia o fonte di luce e quindi rilevano la radiazione riflessa. Un esempio è il LiDAR (Light Detection And Range), che utilizza raggi laser per misurare distanze e movimenti in tempo reale.
Il LiDAR viene utilizzato per creare mappe topografiche e accurati modelli 3D che guidano i veicoli autonomi attraverso le strade. Il telerilevamento attivo viene utilizzato anche per valutare disastri naturali come colate laviche, frane e alluvioni.
Il telerilevamento passivo non emette energia propria, ma raccoglie la radiazione emessa e riflessa naturalmente dal sole. Alcuni esempi di sensori remoti passivi sono i radiometri (che misurano la radiazione elettromagnetica) e gli accelerometri (che misurano l'accelerazione).
Negli ultimi anni il volume dei dati di telerilevamento è aumentato in modo significativo, soprattutto grazie alla maggiore diffusione dei satelliti e ai miglioramenti della tecnologia di rilevamento. Il rovescio della medaglia è che la gestione di questa mole di dati è diventata inevitabilmente più complessa. Per questo vengono introdotti gli AI foundation model che contribuiscono ad analizzare il crescente volume dei dati di telerilevamento, aiutando le organizzazioni e le agenzie governative a eseguire analisi e rispondere a domande specifiche.
L'analisi geospaziale identifica gli schemi ed esegue previsioni utilizzando dati geospaziali. Le organizzazioni possono impiegare l'analisi geospaziale utilizzando hardware e software GIS per produrre visualizzazioni che mostrano relazioni spaziali, vale a dire come diversi elementi geospaziali si relazionano tra loro. Queste visualizzazioni possono includere mappe, grafici, statistiche e cartogrammi.
Senza la tecnologia e l'analisi GIS, i grandi set di dati geospaziali e gli insight al loro interno sono facilmente ignorati a causa della loro complessità. Le visualizzazioni GIS mostrano questi dati in formati facilmente utilizzabili, con schemi riconoscibili.
Il contesto aggiuntivo dell'analisi geospaziale, di facile comprensione, offre nuove prospettive e consente un processo decisionale più informato. Ad esempio, un'azienda di servizi pubblici può utilizzare l'analisi geospaziale per analizzare le prestazioni di centinaia di migliaia di chilometri di linee elettriche per prevedere le interruzioni del servizio dovute a condizioni meteorologiche estreme, vedere quali aree sono più a rischio e ottimizzare i programmi di manutenzione.
L'analisi geospaziale trasmette efficacemente la forma e l'energia di una situazione in evoluzione. E, man mano che un’organizzazione raccoglie più dati spaziali attorno a uno scenario, diventa ancora più facile individuare le sfumature e prendere decisioni migliori al riguardo.
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Note a piè di pagina
1 International Journal of Epidemiology (link esterno a ibm.com), Volume 42, numero 6, dicembre 2013