Los datos geoespaciales se refieren a datos que representan eventos, objetos o características en la superficie de la Tierra. Con datos geoespaciales, es fácil obtener una representación del mundo natural con frecuencia y en tiempo real.
Los científicos utilizan análisis geoespaciales para crear visualizaciones como mapas, gráficos y cartogramas, para mostrar cambios actuales o cambios históricos en la superficie de la Tierra.
Este artículo analiza los mejores conjuntos de datos públicos para análisis geoespaciales actualmente disponibles.
El conjunto de datos de Natural Earth es un conjunto de datos gratuito y de código abierto de datos geoespaciales físicos y culturales, disponible en mapas vectoriales y ráster a escalas de 1:10 m, 1:50 m y 1:110 millones, incluidos ríos, lagos, fronteras, costas y poblados. lugares. Está diseñado para ser simple, lo que lo hace útil para una amplia gama de aplicaciones, que incluyen cartografía, educación, GIS e investigación. Una comunidad de voluntarios mantiene y actualiza constantemente el conjunto de datos, lo que garantiza la confiabilidad de los datos.
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El conjunto de datos del Global Land Cover Facility (GLCF) es parte del Sistema de Información y Datos del Sistema de Observación de la Tierra (EOSDIS) de la NASA, alojado por la Universidad de Maryland. Es un depósito de imágenes satelitales y productos de datos geoespaciales relacionados con el análisis de la cobertura y el uso de la tierra. Este conjunto de datos proporciona datos sobre vegetación, cuerpos de agua, áreas urbanas, etc., tanto a escala global como regional. El conjunto de datos se deriva de sensores satelitales y se procesa con algoritmos avanzados para ofrecer información para la investigación científica en cambio climático, biodiversidad y planificación del uso de la tierra.
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Este conjunto de datos geoespaciales se lanzó en 2004 y lo mantiene una comunidad de organizaciones y voluntarios, con la ayuda de dispositivos GPS, imágenes aéreas y otras fuentes. Es un proyecto colaborativo para crear un mapamundi gratuito y de código abierto. Comprende información sobre carreteras, edificios, elementos naturales y otros elementos geoespaciales. Luego, la comunidad edita y refina estos datos para entregar un mapa completo del mundo. El conjunto de datos de OSM es una alternativa popular a los mapas propietarios, ya que está disponible gratuitamente en formato vectorial y se puede personalizar fácilmente para satisfacer necesidades específicas.
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La base de datos de población global de LandScan es un conjunto de datos que proporciona información sobre la densidad y distribución de la población mundial en varias escalas. Usa
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Este conjunto de datos geoespaciales es una colección integral de datos geoespaciales sobre las características físicas y culturales de los Estados Unidos. Comprende datos sobre hidrología, geología, topografía, uso/cobertura del suelo, recursos minerales y energéticos. El USGS proporciona varios portales y herramientas, incluidos mapas, imágenes satelitales y servicios de descarga de datos para investigación, gestión de recursos, planificación/elaboración de políticas y educación.
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El conjunto de datos de Observaciones de la Tierra de la NASA es una colección de imágenes satelitales y productos geoespaciales derivados sobre diversos factores ambientales, como la precipitación, la temperatura, la vegetación y la cobertura terrestre. Este conjunto de datos es principalmente recopilado, mantenido y actualizado regularmente por los múltiples satélites de la NASA y está disponible para investigación científica, educación, etc. Para monitorear los recursos naturales, rastrear los cambios ambientales y apoyar la investigación científica y la toma de decisiones, NEO proporciona una imagen detallada y globalmente consistente. del medio ambiente de la Tierra y los cambios a lo largo del tiempo.
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La base de datos Eurostat comprende datos geoespaciales sobre la Unión Europea, mantenidos por la Comisión Europea. Ofrece una amplia gama de datos sobre los estados miembros de la UE, incluida la economía, la población y el medio ambiente, actualizados periódicamente en forma tabular y espacial. Esta base de datos de Eurostat cubre temas como demografía, educación, mercado laboral, salud, energía, etc., para apoyar la formulación de políticas de la Unión Europea y sus estados miembros.
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Este conjunto de datos geoespaciales es una colección de imágenes satelitales de alta resolución para diversas aplicaciones geoespaciales, como planificación urbana, gestión de recursos naturales y respuesta a desastres. Cubre varias regiones del mundo y proviene de la constelación de satélites de observación de la Tierra de DigitalGlobe. El programa tiene como objetivo apoyar a las comunidades humanitarias, científicas y de beneficio público proporcionando acceso a datos geoespaciales de alta calidad.
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El GBIF es un depósito de datos de biodiversidad de todo el mundo, incluidos registros de ocurrencia, distribución de especies e información taxonómica. Se recopila de una variedad de fuentes, incluidos museos, herbarios, encuestas de campo y sensores remotos, y se pone a disposición de investigadores, legisladores, etc., a través de un sitio web accesible en línea. Este repositorio se utiliza para apoyar la investigación sobre conservación, biodiversidad y desarrollo sostenible.
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La base de datos de Áreas Administrativas Globales (GADM) es una base de datos de los límites administrativos del mundo, incluyendo provincias, estados y territorios. Ofrece un conjunto de datos jerárquicos de las divisiones políticas del mundo, desde divisiones administrativas de primer nivel, como un país o estado, hasta divisiones de nivel inferior, como condados o distritos. Los datos se actualizan regularmente y están disponibles en formato vectorial para mapeo, análisis espacial y aplicaciones basadas en la ubicación.
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Los datos geoespaciales nos ayudan a descubrir espacios ocultos y tener una mejor comprensión de la tierra.
Algunos de estos conjuntos de datos se pueden usar en múltiples categorías y están disponibles para que cualquiera los descargue y use libremente.
La imagen principal de este artículo se generó a través del modelo de difusión estable de IA de HackerNoon utilizando el indicador "análisis geoespacial".