GeoTática

Como garantir eficiência, precisão e organização nos seus Projetos GIS

Se você trabalha com geoprocessamento, geotecnologias, SIG (Sistemas de Informação Geográfica) ou gestão de projetos espaciais, seguir boas práticas é essencial para alcançar resultados de alta qualidade, com eficiência e segurança dos dados.

Neste guia da GeoTática, você encontra as etapas fundamentais para estruturar projetos geográficos com excelência técnica e produtividade.

Etapas Essenciais para Projetos GIS de Sucesso

1. Planejamento estratégico

• Defina claramente o objetivo da análise (mapas temáticos, dashboards, relatórios técnicos, modelos preditivos, etc.).
• Escolha dados e métodos alinhados com o produto final.

2. Organização dos dados espaciais

• Classifique dados por tipo (vetorial, raster, tabular), origem (IBGE, MapBiomas, INMET, etc.) e formato (.shp, .tif, .csv, etc.).
• Armazene em pastas estruturadas e com nomes padronizados.

3. Qualidade e precisão

• Use sistemas de coordenadas adequados.
• Avalie a acurácia dos dados e documente os metadados.

4. Eficiência no processamento

• Automatize tarefas repetitivas com scripts em Python ou ModelBuilder.
• Use caminhos relativos para facilitar backup e portabilidade dos projetos.

5. Compartilhamento inteligente

• Prefira formatos modernos como GeoPackage (.gpkg) ou File Geodatabase (.gdb).
• Evite erros comuns em shapefiles, como nomes de campos curtos e problemas de codificação.

Otimização de Projetos Geográficos

• Utilize snake_case para nomear arquivos e pastas.
• Evite caminhos longos (limite de 260 caracteres no Windows).
• Para grandes volumes de dados raster, use TIFF (.tif) ou CRF (.crf) – ideais para imagens multibanda e MDEs.
• Padronize a estrutura dos diretórios com /dados_brutos/, /dados_processados/, /shp/, /raster/ etc.

Por que aplicar boas práticas no geoprocessamento?

• Melhora o desempenho dos softwares GIS;
• Evita erros em análises e na geração de mapas;
• Aumenta a produtividade da equipe;
• Facilita a integração entre plataformas (ArcGIS, QGIS, Python, Power BI).

Guia da organização de projetos de Geoprocessamento:

01. Planejar antes de executar;

02. Listar e organizar os dados que serão utilizados;

03. Utilizar o sistemas de coordenadas adequado/ padronizado;

04. Avaliar a qualidade e precisão dos dados;

05. Avaliar qual será a forma de processamento mais eficiente e eficaz;

06. Armazenar e fazer o backup dos dados;

07. Criar o metadados;

08. Em caso de elaboração de mapas: escolher de forma adequada a simbologia (Através da Semiologia Gráfica) e layout (Design padronizado);

09. Avaliar a necessidade de automação e uso de scripts;

10. Selecionar a melhor forma de compartilhamento e interoperabilidade dos dados, mapas (produtos).

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