Como começar uma análise geoespacial com dados da BD e o QGIS

Neste artigo, vamos apresentar como você pode usar os dados do pacote geobr, já tratados e disponíveis no datalake público da Base dos Dados, e um Sistema de Informação Geográfica (SIG) para construir análises geoespaciais com mais praticidade. Acompanhe o passo a passo com um exemplo prático analisando quantas cabeças de gado existiam em cada estado brasileiro no ano de 2017.

O geobr é um pacote R que permite o fácil acesso aos shapefiles do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e outros dados espaciais do Brasil. Já tratado e disponível na BD, esse conjunto possibilita análises com diferentes níveis de observação, como biomas, escolas, microrregião, polígono do setor censitário e muito mais!

Foi com dados do geobr que elaboramos, por exemplo, a análise dos resultados geolocalizados da prova de matemática do SAEB de 2019 no Ceará.

Além de poder acessar esses dados em Python, R, Stata e pelo BigQuery usando SQL, é possível exportar essas informações em .csv e adicioná-las no seu Sistema de Informação Geográfica (SIG) favorito.

SIG é um conjunto de sistemas de softwares e hardwares que permitem visualizar e analisar dados geográficos para compreender relações, padrões e tendências. Existem diversos tipos de SIG diferentes. Nesse artigo utilizamos o QGIS por ser uma plataforma open source, colaborativa e gratuita para análise de dados geoespaciais.

Para demonstrar como começar a construir sua própria análise, utilizamos os dados do Censo Agropecuário, a principal investigação estatística e territorial sobre a produção agropecuária do país, também tratados e padronizados na BD.

O processo é simples: para entender, por exemplo, quantas cabeças de gado existiam em cada estado brasileiro no ano de 2017, podemos usar a consulta abaixo no BigQuery e baixá-los em um arquivo .csv.

SELECT censo.sigla_uf, sum(quantidade_bovinos_total) as gado, geometria
FROM basedosdados.br_ibge_censo_agropecuario.municipio AS censo
JOIN basedosdados.br_geobr_mapas.uf AS geo
ON censo.sigla_uf = geo.sigla_uf #join da variável sigla_uf
WHERE ano = 2017
GROUP BY censo.sigla_uf, geo.sigla_uf, geometria

A partir do resultado da consulta, é possível realizar o download do .csv no seu computador.

Agora, vamos inserir o arquivo .csv com a geometria espacial no QGIS. Clique em Adicionar Camada e depois Adicionar Camada de Texto Delimitado.

Com a tela Gerenciador de Dados aberta, procure seu arquivo .csv no local em que o salvou.

Assim que inserir o arquivo .csv, é necessário que a Definição da Geometria esteja assinada para Well Know Text (WKT). Depois, é só clicar em inserir a variável de geometria no campo de geometria.

A saída ou Amostra de Dados deverá conter o esquema da imagem acima. É possível visualizar que o campo geometria define o que cada linha representa. Como estamos trabalhando com multipolígonos, a latitude e longitude de cada multipolígono encontram-se nessa variável.

Após clicar em adicionar, é possível obter um mapa com a quantidade de cabeças de gado por UF no ano de 2017, como na imagem abaixo.

Com o mapa em mãos, fica fácil identificar que o Mato Grosso é o estado com maior quantidade de cabeças de gado no Brasil, por exemplo. Você pode exportar o mapa em um arquivo .png ou .tif e partir para sua análise.

Vale lembrar que também é possível relacionar mais de uma base de dados com os arquivos de geometria espacial do geobr pela BD. Você pode fazer o mesmo processo para qualquer base com dados a nível de município, regiões e estabelecimentos de saúde, microrregiões, mesorregiões, escolas e muito mais.

Teve alguma dúvida sobre como usar os dados do geobr, ou qualquer outro conjunto da BD? Temos uma equipe preparada e pronta para te ajudar em nosso canal do Discord. Venha fazer parte!