1. INTRODUÇÃO#
A análise geoespacial contemporânea pode ser facilmente realizada por meio de pacotes geoespaciais comerciais ou de código aberto intuitivos, bastando, muitas vezes, um simples clique. Entretanto, surge a pergunta: por que optar por aprender uma linguagem de programação nesse contexto? As principais razões incluem: a) Busca por controle total sobre algoritmos, dados e execução; b) Necessidade de automatizar tarefas analíticas específicas e recorrentes sem a complexidade de um extenso framework geoespacial; c) Intenção de desenvolver um programa facilmente compartilhável; d) Vontade de aprofundar o conhecimento em análise geoespacial, indo além do uso superficial de softwares.
A programação é fundamental no geoprocessamento devido a sua capacidade de permitir que os profissionais processem, analisem e visualizem grandes volumes de dados geoespaciais de forma eficiente e automatizada. Muitas das tarefas associadas ao geoprocessamento, como coleta, limpeza, processamento e análise de dados, são repetitivas e, com a programação, podem ser automatizadas, economizando tempo e permitindo um foco maior em desafios analíticos mais intrincados. Linguagens como Python e R, por exemplo, proporcionam escalabilidade, sendo aptas para integrar-se a sistemas maiores e processar grandes volumes de dados com a ajuda de bibliotecas especializadas. Em contraste, softwares desktop podem enfrentar limitações em conjuntos de dados extensos e podem não se adaptar tão bem a aplicações em nuvem ou infraestruturas de TI mais robustas.
A capacidade de lidar com vastos conjuntos de dados geoespaciais é uma característica marcante da programação. Linguagens de programação, como Python, vêm equipadas com ferramentas potentes para essa finalidade. Além disso, elas oferecem flexibilidade incomparável para criar soluções sob medida, desenvolver novos algoritmos e amalgamar diferentes fontes de dados. Tarefas avançadas, como análises de padrões espaciais, modelagem preditiva e simulação, tornam-se mais viáveis através da programação. Outra vantagem é a visualização de dados. Com bibliotecas específicas, é possível criar desde mapas simples até visualizações interativas sofisticadas. A programação também promove a reprodutibilidade, permitindo que análises sejam facilmente replicadas e compartilhadas, um aspecto crítico em ciências. No contexto do geoprocessamento, a capacidade de integrar dados de múltiplas fontes, sejam elas imagens de satélite, dados de GPS ou censos, é uma necessidade, e a programação é uma solução eficaz para isso.
A integração com outras tecnologias, como bancos de dados, aplicações web e sistemas de aprendizado de máquina, é facilitada pela programação. E, do ponto de vista econômico, a existência de bibliotecas e ferramentas de programação GIS de código aberto pode significar reduções de custo. Estas ferramentas, muitas vezes apoiadas por comunidades ativas, aceleram a inovação, fornecem suporte e disponibilizam recursos educacionais.
Apesar das vantagens da utilização da programação, não se pode negar o valor dos softwares desktop GIS. Eles frequentemente se apresentam como mais acessíveis para indivíduos que não possuem experiência em programação. Suas interfaces gráficas são geralmente intuitivas, facilitando a visualização, a exploração inicial de dados e a realização de tarefas simples. Além disso, muitos destes softwares vêm com uma vasta biblioteca de funções e ferramentas, economizando tempo em operações comuns. Também há de se considerar a robustez e a estabilidade de algumas destas aplicações, que foram aprimoradas ao longo de anos. Muitos profissionais e pesquisadores, reconhecendo a importância de ambas as abordagens, optam por utilizar uma combinação delas, assimilando o melhor que cada uma tem a oferecer.
1.1 Linguagens de programação em Geoprocessamento#
Existe grande número de linguagens de programação utilizadas em trabalhos que envolvem o geoprocessamento. Algumas das principais linguagens de programação e suas aplicações específicas na área incluem:
Python: É uma das linguagens mais populares no campo de geoprocessamento. Muitos softwares GIS, como o QGIS e ArcGIS, oferecem interfaces de script baseadas em Python. Bibliotecas populares em Python para geoprocessamento incluem GDAL, Geopandas, Shapely, Fiona, PyProj, entre outras;
R: Principalmente conhecido por análise estatística, R também possui pacotes, como sf (Simple Features) e sp (Spatial), que o tornam adequado para análise espacial e geoprocessamento;
JavaScript: Com o aumento dos mapas interativos online, o JavaScript se tornou crucial no geoprocessamento web. Bibliotecas como Leaflet e OpenLayers permitem criar visualizações de mapas interativas em websites;
SQL: Muitos sistemas de bancos de dados espaciais, como PostGIS (uma extensão do PostgreSQL), utilizam SQL para consultas e manipulações espaciais. As extensões espaciais de SQL permitem operações como interseção, união e buffer diretamente no banco de dados;
Java: Softwares como GeoServer e algumas bibliotecas GIS, como Geotools, são baseados em Java. Também é usado em aplicações Android que têm capacidades GIS;
C++ e C: Algumas das plataformas de geoprocessamento, como GDAL, são escritas em C ou C++. Elas oferecem desempenho e são usadas para tarefas intensivas de processamento”;
.NET/C#: O ArcGIS, da Esri, oferece uma API para desenvolvimento baseada em .NET. Assim, desenvolvedores que trabalham com plataformas Esri muitas vezes usam C# para personalizações e desenvolvimento de plugins.
Estas são apenas algumas das linguagens e tecnologias no campo do geoprocessamento e SIG. Dependendo das necessidades específicas do projeto, outras linguagens e ferramentas podem ser mais apropriadas.
1.2 A linguagem Python#
Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional e de tipagem dinâmica. Foi criada por Guido Van Rossum durante 1985-1990 e teve sua primeira versão lançada em 1991. Em 2020, o Python se tornou uma das linguagens de programação mais populares, sendo amplamente usada em áreas como análise de dados, aprendizado de máquina, automação, desenvolvimento web e, claro, geoprocessamento.
O Python continua a ser desenvolvido e melhorado, com novas versões sendo lançadas regularmente. Como linguagem, o Python manteve seu foco original na facilidade de leitura, simplicidade e explicitação, tornando-se um favorito tanto para iniciantes quanto para programadores experientes. Aqui estão algumas das características do Python:
Código legível: utiliza indentação para delinear blocos de código, ao contrário de outras linguagens que usam chaves ou palavras-chave específicas. Esta característica torna o código Python mais limpo e fácil de entender, facilitando a leitura e a manutenção do código;
Orientação a objetos: suporta programação orientada a objetos, permitindo que os conceitos de classes e objetos sejam utilizados para modelar o mundo real de uma maneira que pode ser intuitiva para muitos;
Interpretado: é uma linguagem interpretada, o que significa que o código Python é executado linha por linha, o que facilita a depuração, permitindo ainda uma experiência interativa de programação que pode ser especialmente útil para prototipagem e experimentação;
Tipagem dinâmica: é uma linguagem de tipagem dinâmica. Isto significa que o tipo de uma variável é determinado em tempo de execução, e não precisa ser especificado quando a variável é declarada. Isso pode aumentar a flexibilidade e a facilidade de uso do Python, embora também possa levar a erros se os programadores não estiverem cientes do tipo de uma variável;
Biblioteca padrão rica e extensiva: Python vem com uma biblioteca padrão rica que inclui módulos para uma variedade de tarefas, incluindo manipulação de arquivos, conexões de rede, gerenciamento de tempo, entre outros;
Ecossistema de pacotes de terceiros: Além da biblioteca padrão, Python tem um ecossistema extenso de bibliotecas de terceiros disponíveis que abrangem desde desenvolvimento web e bancos de dados até visualização de dados e aprendizado de máquina;
Portabilidade: é uma linguagem de programação multiplataforma, o que significa que o mesmo código Python pode ser executado em diferentes sistemas operacionais com pouca ou nenhuma modificação;
Comunidade ativa e crescente: Python tem uma grande e ativa comunidade de programadores que contribuem para a melhoria constante da linguagem, além de fornecer suporte através de fóruns e sites de perguntas e respostas.
1.2.1 Domínios de aplicação da linguagem Python#
Python é uma linguagem de programação que vem sendo utilizada em uma ampla gama de domínios de aplicação:
Desenvolvimento Web: é amplamente usado no desenvolvimento web com frameworks como Django, Flask, Pyramid e muitos outros;
Ciência de dados: Com bibliotecas como Pandas para manipulação de dados, Matplotlib e Seaborn para visualização de dados, e Numpy para computação numérica, Python oferece um ambiente robusto para análise de dados;
Aprendizado de máquina e Inteligência Artificial: pode ser considerada a linguagem predominante na área de aprendizado de máquina e da IA. Bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch fornecem as ferramentas necessárias para a construção de modelos complexos de aprendizado de máquina e redes neurais;
Automação e Scripting: Devido à sua simplicidade e facilidade de aprendizado, Python é frequentemente a escolha para tarefas de automação e scripting. Python pode ser usado para automatizar tarefas repetitivas, como mover arquivos, fazer scraping de websites ou enviar e-mails automáticos;
Computação científica e engenharia: Com bibliotecas como Scipy e Numpy, Python é usado em áreas como física, engenharia, bioinformática em tarefas relacionadas à modelagem, simulação e análise de dados;
Teste de software: é frequentemente usado para automação de testes de software devido à sua sintaxe simples e clara e à disponibilidade de bibliotecas de teste, como PyTest e Selenium;
Desenvolvimento de jogos: Bibliotecas como Pygame fornecem os módulos necessários para a criação de jogos;
Geoprocessamento: Python tem se destacado na manipulação e análise de dados geoespaciais. Com bibliotecas como Geopandas, é possível gerenciar dados espaciais e executar sofisticadas operações geoespaciais, incluindo projeções e operações geométricas.
1.2.2 Vantagens e desvantagens do Python#
O Python oferece uma série de vantagens significativas que o tornam adequado para uma variedade de aplicações. Entretanto, existem desvantagens que os desenvolvedores devem considerar ao escolher a linguagem para projetos específicos. Dentre elas, é possível citar:
Velocidade: Em comparação com linguagens compiladas como C ou Java, Python, sendo uma linguagem interpretada, pode ser mais lento em certas aplicações;
Consumo de memória: Python pode ser mais exigente em termos de consumo de memória, o que pode ser um desafio para aplicações que precisam de otimização intensiva de recursos;
Desempenho em aplicações móveis: Enquanto Python é versátil em muitos domínios, ainda não é a escolha preferencial para o desenvolvimento de aplicativos móveis nativos;
Acesso a determinadas bibliotecas: Algumas bibliotecas específicas de setores ainda são mais disponíveis ou otimizadas para outras linguagens.
Threading: Devido ao Global Interpreter Lock (GIL) em CPython (a implementação padrão de Python), Python pode não ser ideal para tarefas que necessitam de multitarefa real utilizando múltiplos núcleos de CPU.
1.3 Python aplicado ao Geoprocessamento#
O Python é uma das linguagens de programação mais populares para análise geoespacial atualmente, consolidando-se como uma ferramenta primordial no campo do geoprocessamento, em parte, graças à sua simplicidade, legibilidade e conjunto de bibliotecas especializadas. Essa linguagem vem contribuindo com a flexibilização e a automatização de tarefas relacionadas a manipulação, a análise e a visualização de dados geoespaciais.
Um dos principais motivos da popularidade do Python no geoprocessamento é sua capacidade de se integrar com várias ferramentas e bibliotecas geoespaciais. Softwares como ArcGIS, QGIS e GRASS, adotaram o Python como sua linguagem de script oficial, permitindo aos usuários automatizar tarefas, desenvolver plugins personalizados e estender a funcionalidade dessas plataformas. Também não é por acaso que GDAL, OGR, PROJ, CGAL, JTS e GEOS possuem integração com o Python. Ao oferecer a integração, essas bibliotecas se tornam mais acessíveis, permitindo que sejam criadas soluções personalizadas sem precisar fazer uso de linguagens de programação de baixo nível.
A comunidade Python também contribuiu para a popularidade da linguagem no geoprocessamento com a criação de bibliotecas como Geopandas, Shapely e Pyproj. Estas bibliotecas facilitam a análise e a manipulação de dados geoespaciais diretamente no ambiente Python, unindo as capacidades geoespaciais com o ecossistema de bibliotecas de ciência de dados disponíveis, como Pandas e Numpy. Além disso, a capacidade do Python de se integrar com tecnologias web abriu portas para a criação de aplicações geoespaciais interativas. Bibliotecas como Folium e GeoDjango tornam mais fácil desenvolver soluções web baseadas em mapas interativos e bancos de dados geoespaciais.
Em síntese, a área do geoprocessamento vem sendo profundamente influenciada pelo Python. A flexibilidade da linguagem, combinada com sua ampla gama de bibliotecas e compatibilidade com ferramentas geoespaciais proeminentes a estabeleceu como uma escolha natural no setor. No contexto atual, onde os dados desempenham um papel central, o domínio em Python se revela uma habilidade valiosa para qualquer profissional que atue ou deseje atuar na área do geoprocessamento.
1.3.1 Ecossistema Python em geoprocessamento#
Especificamente para o contexto do Geoprocessamento, o Python oferece um conjunto de ferramentas que permitem lidar com uma ampla variedade de tarefas, desde a manipulação e análise de dados geoespaciais até a visualização e integração com sistemas de SIG. Vamos explorar este ecossistema em mais detalhe:
Manipulação e Análise de Dados Vetoriais:
Geopandas: Extensão do Pandas para a manipulação de dados geoespaciais. Permite trabalhar com dados espaciais de forma semelhante a como os dados tabulares são manipulados com o Pandas. Usa Fiona para ler e escrever dados. Armazena geometrias como objetos shapely. Inclui funções para análises geospaciais. Recursos para plotagem básica.
Shapely: Fornece operações e manipulações de geometria planar. É a base da manipulação geométrica em muitas outras bibliotecas.
Fiona: Para leitura e escrita de dados vetoriais (similar ao GDAL, mas com uma interface mais “pythonica”).
Manipulação e Análise de Dados matriciais:
Rasterio: Facilita a leitura, escrita e manipulação de dados raster. É uma interface Python para o GDAL para trabalhar com dados no Numpy.
Pyproj: Fornece interfaces Python para PROJ, que é uma biblioteca usada para transformações entre sistemas de coordenadas geográficas.
Funções de Processamento Geoespacial:
GDAL (Geospatial Data Abstraction Library): É uma biblioteca de baixo nível para ler e escrever formatos de dados espaciais, e inclui muitas utilidades para transformação e processamento.
Estatísticas Espaciais e Análise Avançada:
PySAL (Python Spatial Analysis Library): Oferece uma suíte de ferramentas para análise espacial, incluindo estatísticas espaciais, econometria espacial e visualização.
Visualização:
mplleaflet é uma extensão que converte gráficos Matplotlib em visualizações de mapas interativos usando Leaflet.
Folium: Biblioteca que facilita a visualização de dados em um mapa interativo baseado em Leaflet.
GeoViews é construído sobre Bokeh e HoloViews para oferecer visualizações geoespaciais fáceis e interativas.
ipyleaflet: Uma extensão interativa do Jupyter para a visualização de mapas baseada na biblioteca Leaflet. É excelente para análise geoespacial em Notebooks Jupyter.
Integração com Sistemas GIS:
ArcPy: Módulo Python do software ArcGIS que permite a automação de tarefas e a extensão das funcionalidades do ArcGIS usando Python.
QGIS Python API (PyQGIS): Permite automação e extensão das funcionalidades do QGIS usando Python.
Desenvolvimento Web e Bancos de Dados Espaciais:
GeoDjango: Um módulo do framework web Django que facilita a criação de aplicações web geoespaciais.
GeoAlchemy: Extensão do SQLAlchemy para trabalhar com bancos de dados espaciais.
PostGIS: Extensão espacial para PostgreSQL que permite o armazenamento e a manipulação de informações geográficas.
Outras Ferramentas e Bibliotecas:
Cartopy: Usado para mapeamento e projeções geográficas, particularmente útil para visualização de dados em mapas.
OWSLib: Para interagir com serviços web geoespaciais.
Geopy: Para geocodificação, geolocalização e outras tarefas relacionadas.
Além dessas bibliotecas específicas, bibliotecas comumente usadas no dia a dia do geoprocessamento são:
Numpy: É a base para operações numéricas em Python. Ele oferece suporte para arrays multidimensionais, matrizes e funções matemáticas para realizar operações sobre essas estruturas.
Pandas: biblioteca de alta performance que oferece estruturas de dados flexíveis (como o DataFrame) para facilitar a manipulação e análise de dados. Com Pandas, é possível limpar, transformar, agregar e filtrar dados de maneira eficiente.
Matplotlib: A principal biblioteca para visualização em Python, permite criar uma ampla variedade de gráficos estáticos, animados e interativos.
Seaborn: Construído em cima do Matplotlib, foca em visualizações estatísticas mais atraentes e informativas.
Bokeh e Plotly: Oferecem visualizações interativas e são ideais para criar dashboards e aplicações web.
Essas bibliotecas fornecem uma base sólida para trabalhar com dados geoespaciais em Python, desde a leitura e escrita de formatos específicos até operações de análise espacial e visualização. No entanto, estas são apenas algumas das muitas bibliotecas Python para geoprocessamento. A biblioteca certa para um determinado trabalho dependerá de suas necessidades específicas. Por fim, cabe ressaltar que é importante sempre verificar se existem atualizações ou novas bibliotecas disponíveis para geoprocessamento, pois o ecossistema Python está em constante evolução.
1.4 IDEs e Ambientes de desenvolvimento#
As IDEs (Integrated Development Environments) e ambientes de desenvolvimento em Python são fundamentais para facilitar e otimizar o fluxo de trabalho dos desenvolvedores. Essas plataformas oferecem um conjunto integrado de ferramentas que auxiliam desde a escrita do código, com recursos como realce de sintaxe e autocompletar, até a depuração e teste de aplicações.
Ao longo dos anos, a comunidade Python desenvolveu e aprimorou uma variedade de IDEs e ambientes, cada um com suas peculiaridades e vantagens, atendendo a diferentes necessidades e estilos de programação. Escolher o ambiente certo pode significativamente o desenvolvimento e melhorar a qualidade do código produzido. A seguir, exploraremos alguns dos ambientes e ferramentas mais populares usados para trabalhar com Python.
Ambiente de Linha de Comando (CLI):
Terminal Python (Python Shell): Este é o REPL (Read-Eval-Print Loop) padrão do Python, acessível digitando python ou python3 no terminal ou prompt de comando.
IPython: versão aprimorada do terminal Python padrão, oferecendo recursos como auto-completar, histórico avançado e capacidade de visualização.
Jupyter e Ambientes Relacionados:
Jupyter Notebook: plataforma de desenvolvimento integrado (IDE) que une a edição de código à visualização imediata de seus resultados.
JupyterLab: interface de usuário baseada na web que fornece uma extensão do Jupyter Notebook, com uma área de trabalho mais flexível e recursos adicionais.
Google Colab: Baseado no Jupyter Notebook, é uma plataforma de notebooks oferecida pelo Google com GPU gratuita e integração com o Google Drive. Será utilizado para o desenvolvimento de nosso curso.
Ambientes de Desenvolvimento Integrado (IDEs):
PyCharm: IDE popular da JetBrains específico para Python, com recursos avançados como depuração, testes unitários e integração com sistemas de controle de versão.
Visual Studio Code (VS Code): editor de código leve, mas poderoso da Microsoft com suporte ao Python através de extensões. Ele possui recursos como depuração, linting e Git integrado.
Spyder: IDE com foco em análise de dados, frequentemente comparada ao MATLAB ou RStudio, mas para Python.
Ambientes Virtuais e Gerenciadores de Pacotes:
venv: ferramenta padrão para criar ambientes virtuais em Python.
virtualenv: ferramenta externa que oferece mais funcionalidades do que o venv.
conda: gerenciador de pacotes e ambiente, frequentemente associado à distribuição Anaconda. É particularmente útil para ciência de dados e projetos que necessitam de bibliotecas não-Python.
Editores de Texto com Suporte ao Python:
Sublime Text: editor de texto rápido e altamente personalizável com um pacote chamado “Anaconda” (não confundir com a distribuição de Python) que fornece funcionalidade IDE-like para Python.
Atom: editor de texto open-source desenvolvido pelo GitHub que pode ser transformado em um ambiente Python completo através de pacotes e extensões.
Outros IDEs:
Eclipse com PyDev: IDE popular para várias linguagens, e PyDev é um plugin que adiciona suporte para desenvolvimento Python.
Thonny: IDE para iniciantes, focado em ensinar programação em Python.
A escolha de um ambiente específico frequentemente se resume a preferências pessoais, natureza do projeto e experiência anterior. Em muitos casos, é comum utilizar mais de um ambiente e/ou ferramenta.
1.4.1 O Jupyter Notebook e o Google Colaboratory#
O Jupyter Notebook é uma plataforma de desenvolvimento integrado (IDE) que une a edição de código à visualização imediata de seus resultados. Esta ferramenta facilita a elaboração de documentos interativos, incorporando não só códigos, mas também textos estilizados, imagens, diagramas e fórmulas matemáticas. Sua capacidade de compartilhamento promove a cooperação entre diversos usuários em um único documento, seja por meio de repositórios no GitHub ou pelo serviço online Jupyter Notebook Viewer. É uma ferramenta popular entre cientistas de dados, pesquisadores e educadores para realizar análises de dados, modelagem estatística, simulação numérica, ensino de programação, entre outros.
Algumas das principais características e funcionalidades do Jupyter Notebook:
Código Interativo: Uma de suas principais características é a capacidade de executar código de forma interativa. Isto é, você pode escrever e executar o código em células individuais e ver os resultados imediatamente, facilitando a experimentação e a depuração.
Suporte a Múltiplas Linguagens: Embora o nome Jupyter derive de Julia, Python e R (as três linguagens de programação iniciais suportadas pelo Jupyter), atualmente, o notebook suporta muitas outras linguagens, incluindo Java, C++, Ruby, entre outras, por meio de kernels específicos para cada linguagem;
Visualização de Dados: O Jupyter Notebook se integra bem com várias bibliotecas de visualização, como Matplotlib, Seaborn e Bokeh, permitindo que os usuários criem gráficos e visualizações interativas diretamente no notebook;
Integração com LaTeX: Para quem trabalha com matemática ou ciências, o Jupyter Notebook oferece suporte à notação LaTeX, facilitando a escrita de equações matemáticas complexas;
Extensibilidade: O Jupyter Notebook é extensível e pode ser personalizado para atender às necessidades específicas dos usuários. Existem muitos plugins e extensões disponíveis que adicionam funcionalidades ao ambiente.
Exportação e Compartilhamento: Os notebooks podem ser exportados para vários formatos, incluindo HTML, PDF, Markdown e slides. Isso facilita o compartilhamento de análises, resultados e documentação com outras pessoas.
Integração com Ferramentas de Ciência de Dados: O Jupyter Notebook se integra facilmente com bibliotecas e ferramentas populares de ciência de dados, como Pandas, Numpy, Scikit-learn e TensorFlow, tornando-o uma ferramenta central em muitos workflows de análise de dados.
Interface com Outras Ferramentas: Além do tradicional formato de notebook, o projeto Jupyter também oferece o JupyterLab, uma interface de usuário mais avançada que oferece uma experiência semelhante a uma IDE, com múltiplas janelas e painéis.
Reprodutibilidade: Ao detalhar cada etapa da análise, os notebooks promovem práticas de ciência reprodutível. Outros pesquisadores ou colegas podem seguir o mesmo processo, entender as decisões tomadas e até reproduzir os resultados.
Integração com Big Data: O Jupyter pode ser integrado com plataformas de big data como Apache Spark, permitindo análises em grandes conjuntos de dados diretamente a partir do notebook.
Google Colaboratory
O Google Colaboratory, conhecido como “Google Colab”, é um serviço gratuito do Google que oferece um ambiente Jupyter Notebook na nuvem. Ele permite desenvolver, executar e compartilhar códigos em Python diretamente pelo navegador, sem necessidade de configuração prévia. Essa facilidade torna o Colab atraente para iniciantes em análise de dados e geoprocessamento, assim como para pesquisadores e desenvolvedores interessados em colaboração e experimentação rápida.
A interface do Colab é intuitiva, muito similar à do Jupyter Notebook tradicional. No entanto, ela vem com integrações adicionais, como o Google Drive, garantindo que os notebooks sejam salvos automaticamente em sua conta e possam ser compartilhados como qualquer outro documento Google.
Uma das maiores vantagens do Google Colab é seu acesso à infraestrutura robusta do Google Cloud. Isso permite que os usuários se beneficiem de recursos computacionais avançados, como GPUs e TPUs, ideais para tarefas intensivas que poderiam ser desafiadoras para computadores pessoais convencionais.