Apa itu data geospasial?
Data geospasial, atau geodata, adalah data yang mencakup informasi yang berkaitan dengan lokasi di permukaan Bumi. Anda dapat memetakan objek, peristiwa, dan fenomena dunia nyata lainnya ke area geografis tertentu yang diidentifikasi menggunakan koordinat garis lintang dan bujur. Data geospasial menggabungkan informasi lokasi dengan karakteristik atau atribut set data bisnis lainnya selama periode tertentu. Misalnya, data geospasial dapat menunjukkan tempat mobil diparkir dan juga melacak lokasinya saat mobil mulai bergerak.
Apa itu visualisasi geospasial?
Visualisasi geospasial adalah saat Anda membuat visualisasi (seperti peta dan model 3D) menggunakan data geospasial. Para ilmuwan biasanya menggabungkan data dari beberapa sumber untuk membuat gambaran lengkap mengenai suatu lokasi. Misalnya, para ilmuwan menggabungkan data kualitas tanah, kualitas air, dan suhu untuk menemukan lahan pertanian dengan potensi hasil yang paling signifikan.
Visualisasi geospasial mengembangkan pemahaman tingkat tinggi mengenai tema, pola, dan tren tertentu di permukaan Bumi. Tipe visualisasi ini memberikan wawasan mengenai lingkungan, mengungkap dampaknya terhadap manusia dan kehidupan alam. Visualisasi geospasial biasanya melibatkan penggunaan teknologi geospasial untuk membuat peta dan grafik 3D interaktif.
Apa Itu kecerdasan geospasial?
Kecerdasan geospasial adalah istilah yang menggambarkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data geospasial untuk pengambilan keputusan yang tepat. Untuk menunjukkan lokasi dan lingkungan fisiknya secara akurat, kecerdasan geospasial menggabungkan data geografis dengan berbagai tipe kecerdasan lainnya, termasuk pencitraan, kecerdasan sinyal, dan kecerdasan manusia. Anda dapat menggunakan analisis data geospasial untuk mengidentifikasi pola, menilai tren yang muncul, mengidentifikasi potensi ancaman dan risiko, serta membuat keputusan berdasarkan data. Analisis geospasial sangat penting dalam perencanaan militer, tanggap darurat, dan manajemen lingkungan.
Apa saja manfaat menggunakan data geospasial?
Bisnis yang menggunakan teknologi geospasial dapat memperoleh beberapa manfaat, yang kami uraikan di bawah ini.
Peningkatan akurasi
Untuk mengumpulkan informasi, sistem data geospasial menggunakan teknologi yang kompleks, seperti Sistem Penentuan Posisi Global (GPS), laser, dan pengindraan jauh. Data ini adalah dasar untuk peta digital dan model 3D dari lokasi geografis. Peningkatan akurasi yang dihasilkan dari data geospasial bermanfaat untuk berbagai aplikasi, seperti navigasi, manajemen aset, dan penilaian risiko.
Pengurangan biaya
Teknologi geospasial dapat membantu Anda menghemat biaya dengan berbagai cara. Misalnya, teknologi geospasial dapat membantu Anda mengotomatiskan pengumpulan data dan mengurangi biaya pemetaan dan survei proyek. Selain itu, teknologi ini membantu menyederhanakan proses, seperti manajemen aset dan alokasi sumber daya, yang menghasilkan efisiensi dan penghematan biaya yang lebih besar.
Peningkatan keamanan
Anda dapat menggunakan data geospasial untuk meningkatkan keamanan karena data geospasial memberikan pemahaman yang komprehensif mengenai lingkungan sekitar. Misalnya, Anda dapat membuat peta 3D area yang menyoroti risiko dan bahaya. Peta akan berubah dan mengirimkan peringatan jika muncul masalah baru karena cuaca, kemacetan lalu lintas, atau bencana alam.
Manajemen sumber daya yang efisien
Anda dapat menggunakan data geospasial untuk mengidentifikasi dan menganalisis ketersediaan sumber daya, memprioritaskan sumber daya, dan melacak penggunaan. Data geospasial membantu Anda membuat pilihan berdasarkan informasi yang lebih baik mengenai alokasi dan pemanfaatan sumber daya. Selain itu, Anda dapat menggunakan data geospasial untuk memantau dan mengelola sumber daya alam, seperti air, hutan, dan satwa liar.
Apa saja contoh aplikasi geospasial?
Banyak bisnis korporasi menggunakan perangkat lunak geospasial untuk memberikan layanan baru kepada pelanggan.
Arup bekerja menuju pembangunan kawasan perkotaan yang berkelanjutan
Arup adalah bisnis yang didedikasikan untuk pembangunan berkelanjutan. Arup menggabungkan data geospasial dengan kemampuan machine learning Amazon SageMaker untuk mengukur faktor-faktor panas kawasan perkotaan. Tim rekayasawan Arup melakukan pekerjaan analitik yang sebelumnya mustahil untuk memberi saran kepada klien mengenai perencanaan kota yang berkelanjutan.
Baca cara Arup menggunakan SageMaker »
Xarvio membuat solusi pertanian digital
Xarvio membuat produk pertanian digital untuk membantu petani mengoptimalkan produksi tanaman. Xarvio menggabungkan data geospasial dengan model tanaman dan penyakit. Hal ini membantu memberikan rekomendasi agronomis yang akurat dan tepat waktu serta mengelola kebutuhan masing-masing lahan. Dengan kemampuan geospasial SageMaker, Xarvio dapat memproses citra satelit dalam jumlah besar setiap hari.
Baca cara Xarvio menggunakan SageMaker »
EarthOptics mengukur dan memetakan data tanah
EarthOptics adalah perusahaan pengukuran dan pemetaan data tanah. EarthOptics menggunakan teknologi sensor eksklusif dan analitik data geospasial untuk secara tepat mengukur kondisi dan struktur tanah. Kemampuan machine learning geospasial dari SageMaker memungkinkan EarthOptics membuat prototipe algoritma dengan cepat untuk penyerapan karbon tanah. Algoritma ini kemudian di-deploy untuk pertanian dan peternakan di seluruh Amerika Serikat.
Baca cara EarthOptics menggunakan SageMaker »
Geo.me mengoptimalkan biaya geocoding
Geo.me adalah penyedia SaaS korporasi yang memberikan pemetaan digital dan layanan web geospasial. Geo.me membantu mengurangi biaya geocoding tahunan untuk pelanggan hingga 90% menggunakan Amazon Location Service.
Apa saja tipe data geospasial?
Terdapat dua tipe data geospasial dasar, yaitu data vektor dan data raster.
Data vektor
Data vektor adalah informasi geospasial yang menggunakan elemen digital, seperti titik, garis, dan poligon untuk menunjukkan fitur geografis. Data vektor seringkali menunjukkan fitur fisik, seperti jalan, sungai, dan batas kota. Data vektor banyak digunakan dalam aplikasi informasi geospasial, seperti pemetaan, informasi lokasi, dan navigasi.
Data raster
Raster adalah model data geospasial yang mendefinisikan ruang sebagai kisi sel berukuran sama. Setiap sel kisi menunjukkan informasi lokasi, seperti suhu atau kualitas tanah. Raster diletakkan di atas gambar peta. Misalnya, gambar peta bersumber dari citra satelit, foto udara digital, dan peta yang dipindai. Anda dapat menggunakan data raster untuk membuat model elevasi digital, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.
Teknologi apa yang digunakan untuk mengumpulkan data geospasial?
Beberapa teknologi digunakan untuk membuat dan menyimpan informasi geografis. Kami menguraikan beberapa metode paling populer di bawah ini.
Sistem informasi geografis
Sistem informasi geografis (SIG) adalah sistem perangkat lunak yang membuat, mengelola, menganalisis, dan memetakan semua tipe data. Sistem ini menggabungkan data lokasi dengan informasi mengenai keadaan di lokasi tersebut. SIG menerapkan ilmu geografi dengan alat untuk pemahaman dan kolaborasi. Misalnya, Anda dapat menggunakan teknologi SIG untuk mengumpulkan dan menyajikan data mengenai populasi, pendapatan, dan demografi lainnya di suatu wilayah. Selain itu, SIG dapat menganalisis perubahan di wilayah dari waktu ke waktu, seperti kepadatan penduduk atau perubahan penggunaan lahan.
Sistem Penentuan Posisi Global
Sistem Penentuan Posisi Global (GPS) mengumpulkan data lokasi yang tepat yang diperlukan untuk sistem geospasial. Penerima GPS mengambil sinyal radio dari jaringan satelit untuk memperhitungkan posisi yang tepat di permukaan bumi. Anda dapat menggunakan data GPS untuk meningkatkan akurasi lokasi dari aplikasi geospasial dan melacak perubahan secara waktu nyata.
Teknologi pesawat tak berawak (drone)
Drone mengumpulkan data geospasial dengan berbagai cara, termasuk fotografi, video, dan citra udara lainnya. Anda dapat membuat model 3D wilayah geografis dan memperoleh informasi lokasi, seperti penggunaan lahan dan kondisi lingkungan. Selain itu, Anda dapat menggunakan drone untuk mengukur jarak dan ketinggian serta mengidentifikasi potensi risiko.
Bagaimana AWS dapat mendukung persyaratan data geospasial Anda?
Machine learning (ML) geospasial dengan Amazon SageMaker memungkinkan para ilmuwan data dan rekayasawan membangun, melatih, serta melakukan deployment model ML secara efisien menggunakan data geospasial. Pengguna dapat mengakses sumber data geospasial, operasi pemrosesan yang dibuat khusus, model ML yang telah dilatih sebelumnya, dan alat visualisasi bawaan untuk menjalankan aplikasi geospasial dengan lebih cepat dan dalam skala besar.
Anda dapat menikmati beberapa manfaat dengan SageMaker:
- Akses langsung ke berbagai sumber data geospasial.
- Akses ke operasi bawaan dan kode umum untuk mengubah pengumpulan data geospasial yang ada.
- Pra-pemrosesan yang cepat untuk beban kerja geospasial berskala besar.
- Model bawaan untuk mulai membuat prediksi geospasial.
- Kolaborasi wawasan dari prakiraan geospasial. Anda dapat menggunakan alat visualisasi bawaan.
Amazon Location Service mengizinkan developer untuk menambahkan data geospasial dan fungsionalitas lokasi ke aplikasi. Pelanggan dapat memvisualisasikan data di peta, merekomendasikan rute, menggunakan pengodean geografis untuk mengubah alamat teks biasa menjadi koordinat geografis, menggunakan pengodean geografis terbalik untuk mengubah koordinat lintang dan bujur menjadi alamat, dan memantau serta melacak aset.
- Integrasikan data geospasial dengan mudah ke dalam aplikasi Anda untuk berbagai kasus penggunaan atau geografi. Lakukan deployment dengan cepat dan percepat pengembangan aplikasi dengan integrasi tanpa batas dengan layanan AWS.
- Lindungi privasi pengguna, informasi sensitif, dan kurangi risiko keamanan aplikasi Anda.
- Akses data geospasial berkualitas tinggi yang hemat biaya dari penyedia data tepercaya.
Mulai data geospasial di AWS dengan membuat akun AWS gratis sekarang juga.
