Spatial data analysis in GIS

L’analisi dei dati spaziali in GIS (spatial data analysis in GIS) è diventata una tecnologia fondamentale in vari settori, dalla pianificazione urbana e gestione ambientale alla logistica e salute pubblica. Questo articolo esplora l’importanza dell’analisi dei dati spaziali in GIS, le sue applicazioni ed i benefici che offre a organizzazioni e professionisti.

Cos’è la spatial data analysis?

L’analisi spaziale è una disciplina che studia le entità esaminando, valutando e modellando le caratteristiche dei dati spaziali come posizione, attributi e relazioni tra le entità.

Questo processo rivela le proprietà geometriche o geografiche dei dati e utilizza una varietà di modelli computazionali, tecniche analitiche e approcci algoritmici per assimilare le informazioni geografiche e determinarne l’idoneità per un sistema target.

L’analisi spaziale trova applicazione in numerosi settori come astronomia, sanità, agricoltura, gestione degli ecosistemi urbani, allarme e ripristino in caso di catastrofi, modellazione della catena di approvvigionamento e logistica.

Essenzialmente, l’analisi spaziale estrae informazioni dai dati spaziali, che forniscono una rappresentazione numerica di entità fisiche in un sistema di coordinate geografiche, fungendo da unità spaziale di una mappa.

I dati spaziali sono categorizzati in due tipi principali: geometrici e geografici.

I dati geometrici mappano le informazioni spaziali su superfici bidimensionali, mentre i dati geografici rappresentano la latitudine e la longitudine di un’entità o di una posizione, sovrapponendosi su una sfera che rappresenta la Terra. Ad esempio, Google Maps utilizza dati 2D per fornire indicazioni stradali, mentre i dispositivi GPS forniscono dettagliate informazioni geografiche.

In aggiunta, la georeferenziazione e la geocodifica sono aspetti cruciali dell’analisi geospaziale. La georeferenziazione assegna le coordinate dei dati a vettori o raster per modellare la superficie terrestre, mentre la geocodifica individua con precisione indirizzi come stati, paesi, ecc., sulla superficie del pianeta.

Tipi di dati spaziali: vettoriali, raster e attributi non spaziali

I dati spaziali si manifestano in vari formati, tra cui vettoriali e raster. I dati vettoriali rappresentano il mondo reale attraverso punti, linee e poligoni, che possono creare spazi chiusi. Questi tipi di dati consentono la mappatura grafica degli oggetti fisici sulla superficie terrestre e sono solitamente conservati negli shapefile (.shp).

D’altra parte, i dati raster forniscono una rappresentazione a griglia di pixel, dove ciascun pixel contiene informazioni specifiche come colore o unità di misura. Sebbene il termine “raster” sia spesso associato a immagini, nell’analisi spaziale si riferisce anche a fotografie aeree o satellitari, note come “ortofoto”.

Oltre ai dati vettoriali e raster, esistono i dati non spaziali che rappresentano gli attributi aggiuntivi ai dati spaziali, come immagini, mappe o altre informazioni che arricchiscono la comprensione degli oggetti in questione.

Importanza dell’analisi spaziale

L’analisi spaziale va oltre la mera mappatura di oggetti fisici. Raccogliendo informazioni spaziali da diverse fonti, consente di utilizzare una visione consolidata dei dati per prendere decisioni informate. Ad esempio, può aiutare nella gestione del traffico urbano, contribuendo alla costruzione di città più organizzate.

La tecnologia abilita anche il monitoraggio e la gestione di fenomeni come la diffusione di malattie. Ad esempio, durante una pandemia come quella del COVID-19, i dati spaziali possono essere impiegati per mappare strategie di vaccinazione su base geografica.

Oggi, l’analisi spaziale è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. Dalla prenotazione di un taxi all’utilizzo di app di e-commerce o consegna di cibo, fino alla navigazione GPS, è una tecnologia onnipresente.

Sebbene l’accesso ai dati spaziali, come le immagini satellitari, sia stato a lungo disponibile, filtrare e interpretare grandi volumi di dati è stato un compito impegnativo. Tuttavia, con l’avvento dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, l’analisi spaziale è diventata più accessibile, portando benefici economici e talvolta salvando vite umane.

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Spatial data analysis in GIS: come funziona?

L’analisi spaziale è un pilastro fondamentale dei Sistemi Informativi Geografici (GIS), utilizzato per valutare la fattibilità di alcune scelte urbanistiche, ambientali, sociali, ecc. e prevedere possibili scenari di sviluppo del territorio. Ecco come funziona nel dettaglio.

1. Raccolta dei dati: la raccolta dei dati è essenziale e coinvolge la raccolta da diverse fonti e con diversi strumenti, inclusi dispositivi come LiDAR e sistemi aerei. Questi dati sono utilizzati per creare mappe che mostrano la distribuzione geografica di entità come le temperature in diverse regioni.
2. Analisi dei dati: qui i dati raccolti vengono analizzati utilizzando soluzioni basate su AI (intelligenza artificiale) e ML (machine learning) per ottenere risultati. Modelli ML possono essere addestrati per rilevare oggetti o strutture in un’area, come università, campi da gioco o zone di traffico.
3. Presentazione dei dati: dopo l’analisi, i risultati vengono presentati utilizzando strumenti di visualizzazione come tabelle, diagrammi e grafici per comunicare con le parti interessate. Gli strumenti di visualizzazione 3D offrono una prospettiva migliore e ottimizzano le strategie di pianificazione e implementazione. Funzionalità critiche dell’analisi spaziale includono:
   1. ricerca geografica: consente di cercare dati geografici tramite dashboard utilizzando criteri come nome della città o codice postale;
   2. clustering di set di dati: aiuta a comprendere i punti in comune demografici, ad esempio per valutare l’accesso alle strutture scolastiche in una regione;
   3. visualizzazione completa dei dati: utilizza colori, forme e annotazioni per ottenere una vista a volo d’uccello di un’area;
   4. mappatura visiva: permette di rappresentare set di dati su mappe utilizzando livelli come mappe di calore o grafici a bolle;
   5. sottolinea le entità target: presenta dati su grafici combinando le informazioni proiettate sui livelli della mappa per valutare, ad esempio, la disponibilità di centri sanitari in una determinata area.

In breve, l’analisi spaziale combina dati e strumenti avanzati per risolvere problemi complessi e fornire soluzioni informate.

Applicazioni di Spatial data analysis in GIS per la pianificazione urbana

L’analisi spaziale è una risorsa fondamentale in vari ambiti, tra cui la pianificazione e lo sviluppo urbano. Attraverso l’uso di strumenti e tecniche avanzate, come l’analisi dei modelli di distribuzione spaziale e la modellazione dei dati geografici, il GIS consente agli urbanisti di acquisire una comprensione dettagliata della struttura e della dinamica delle città.

Ad esempio, mediante l’analisi dei dati demografici e socio-economici, i pianificatori possono identificare aree con particolari esigenze o opportunità di sviluppo, consentendo loro di prendere decisioni informate sulla distribuzione delle risorse e sull’allocazione degli investimenti. Inoltre, l’analisi spaziale consente di valutare l’impatto ambientale e sociale di progetti urbani proposti, facilitando la progettazione di interventi che massimizzano i benefici e minimizzano le conseguenze negative per la comunità e l’ambiente. In definitiva, l’integrazione dell’analisi spaziale nei processi decisionali della pianificazione urbana permette di sviluppare città più sostenibili, resilienti e inclusive, in grado di soddisfare le esigenze delle generazioni presenti e future.
Ecco, di seguito, alcuni esempi di progetti che rientrano in questa sfera.

Sviluppo di città urbane resilienti

• Utilizzo del GIS per pianificare strategie di deforestazione basate su dati analizzati.
• Monitoraggio delle emissioni industriali per decidere sull’adozione di fonti di energia rinnovabile.
• Controllo dell’innalzamento del livello del mare per implementare piani d’azione contro le minacce.

Monitoraggio dell’effetto isola di calore urbano (UHI)

• Utilizzo di tecnologie come le immagini satellitari per comprendere meglio l’UHI e identificare cause e soluzioni.

Determinazione della qualità della vita

• L’analisi spaziale permette di rilevare la qualità socioeconomica della vita in base alla presenza di infrastrutture come ospedali, scuole e uffici governativi.

Analisi dei flussi di traffico

• Utilizzo delle immagini spaziali per identificare strade congestionate e problemi nel sistema di trasporto.
• Identificazione delle lacune nel trasporto pubblico per migliorare l’accesso ai servizi per tutti i cittadini, specialmente quelli a basso reddito.

Altre importanti applicazioni sono relative a:

• gestione della sanità,
• agricoltura,
• allevamento,
• gestione di eventi catastrofici,
• risoluzione location-oriented problems.

Per approfondire, leggi anche:

• GIS nella pianificazione urbanistica e regionale: usi ed esempi
• L’integrazione delle point cloud nel GIS: una nuova frontiera per l’analisi spaziale
• L’impatto dell’AI sul GIS: strumenti, applicazioni e il futuro dell’analisi geospaziale
• GIS e scienze ambientali: analisi, applicazioni e pratiche di sostenibilità
• Tecnologia GIS (geographic information system), cos’è e a cosa serve.

Gli strumenti di spatial data analysis in GIS: un caso pratico

Per gestire ed analizzare i dati spaziali nel GIS, occorre utilizzare strumenti di geospatial digital twin per l’integrazione tra openBIM, GIS, IoT, Intelligenza Artificiale e Metaverso. Solo in questo modo è possibile fare passi avanti nel mondo delle costruzioni e dare vita alle Smart City del futuro.
Ecco un breve video che ti mostra tutte le potenzialità di questi strumenti.

FAQ – Domande frequenti sulla Spatial Data Analysis in GIS

Cos’è la spatial data analysis in GIS?

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Indirizzo articolo: https://biblus.acca.it/spatial-data-analysis-in-gis/