Wat zijn spatial data? Definitie, gebruik en waar te verkrijgen

Als je je ooit hebt afgevraagd hoe bepaalde bedrijven overal tegelijk lijken te zijn of hoe je favoriete bezorg-app de kortste route naar je huis weet, dan heb je de magie van spatial data aan het werk gezien.

Spatial data klinken misschien complex, maar in de kern draait het allemaal om locatie en gerelateerde informatie.

Zie het als een digitale kaart met antwoorden op vragen als "Waar?" en "Wat is daar?". Het is de sleutel die plaatsen, mensen en dingen met elkaar verbindt, waardoor bedrijven en experts slimmere beslissingen kunnen nemen.

In de kern gaan spatial data over plaatsen. Het vertelt ons waar dingen zich bevinden op onze planeet, of het nu uw favoriete koffieshop is, de habitat van een zeldzame diersoort of een zeecontainer op weg naar zijn bestemming.

Spatial data worden soms ook gewoon "ruimtelijke gegevens", "geografische informatie", "geografische gegevens" of "locatiegegevens" genoemd. Maar het zijn meer dan alleen coördinaten; het is een dynamisch verslag van wat er op die plaatsen gebeurt - van verkeerspatronen en weersomstandigheden tot landgebruik en bevolkingsdichtheid.

In dit artikel gaan we spatial data demystificeren. We splitsen de definitie op in eenvoudige termen en laten zien hoe het in de echte wereld wordt gebruikt. Spatial data spelen een cruciale rol op verschillende gebieden. Dus als u nieuwsgierig bent naar hoe kaarten en gegevens samenkomen om onze wereld vorm te geven, lees dan verder.

Wat zijn spatial data?

Geospatiale data verwijst naar informatie over objecten, gebeurtenissen of fenomenen die geassocieerd zijn met een specifieke locatie op het aardoppervlak. Deze gegevens bevatten vaak coördinaten zoals lengte- en breedtegraden en kunnen worden gebruikt voor kartering en ruimtelijke analyse.

In feite beschrijft het zowel de fysieke locatie (vaak met coördinaten zoals breedtegraad en lengtegraad) als de kenmerken van die locatie. Een gegevenspunt kan bijvoorbeeld niet alleen de locatie van een meer aangeven, maar ook de diepte, de vissoort en de nabijheid van nabijgelegen oriëntatiepunten.

Spatial data zijn meer dan alleen een 'waar'-dimensie, ze bevatten ook het 'wat' en 'hoe' van die 'waar'.

Deze rijke diepte van informatie onderscheidt spatial data van generieke gegevens. De waarde ligt in de mogelijkheid om locatiegebaseerde inzichten te combineren met kwalitatieve en kwantitatieve attributen, wat een multidimensionaal perspectief biedt van de wereld om ons heen.

Soorten ruimtelijke gegevens

Ruimtelijke gegevens kunnen voornamelijk worden gecategoriseerd op basis van de manier waarop ze geografische informatie weergeven. De twee belangrijkste types zijn vectorgegevens en rastergegevens. Een toegevoegde tijdsdimensie kan deze categorieën echter verder verfijnen door een temporele dynamiek in de mix te introduceren.

VECTORGEGEVENS

Vectorgegevens zijn een type ruimtelijke gegevensrepresentatie waarbij punten, lijnen en polygonen worden gebruikt om discrete locaties, vormen en attributen van geografische objecten weer te geven.

Vectorgegevens zijn gebaseerd op geometrische vormen om kenmerken op het aardoppervlak weer te geven. Ze vallen uiteen in 3 hoofdcomponenten:

• Punten: Deze vertegenwoordigen specifieke, enkelvoudige locaties op aarde. Voorbeelden zijn de locatie van een oriëntatiepunt, zoals een monument of een waterput.
• Lijnen: Lineaire kenmerken zoals rivieren, wegen of pijpleidingen worden weergegeven met lijnen. Elke lijn is in wezen een reeks onderling verbonden punten.
• Polygonen: Gebieden of regio's, zoals meren, bossen of stadsgrenzen, worden weergegeven door polygonen. Deze gesloten vormen omsluiten een bepaalde ruimte en geven vaak details over de kenmerken ervan, zoals de grootte van het gebied of het bodemtype.

RASTERGEGEVENS

Rastergegevens zijn een op rasters gebaseerd gegevensformaat dat continue verschijnselen vastlegt, waarbij elke pixel of cel een waarde heeft die informatie vertegenwoordigt, zoals hoogte of temperatuur, voor een specifieke locatie op het aardoppervlak.

Rastergegevens bestaan, in tegenstelling tot de zuivere geometrieën van vectorgegevens, uit pixels. Elke pixel in dit rasterformaat heeft een specifieke waarde, die verschillende continue elementen kan vertegenwoordigen:

• Beelden: Denk aan satellietbeelden of luchtfoto's, waarbij elke pixel een kleur of tint kan vertegenwoordigen.
• Kaarten: Topografische of thematische kaarten gebruiken vaak rastergegevens om variaties aan te geven, zoals veranderingen in hoogte of landgebruik.
• Doorlopende gegevenslagen: Deze lagen kunnen temperatuur, neerslag of vervuilingsniveaus weergeven, waarbij de waarde van elke pixel de intensiteit of omvang van dat specifieke kenmerk aangeeft.

TEMPORELE COMPONENT: SPATIO-TEMPORELE GEGEVENS

Wanneer een tijdselement wordt geïntegreerd in spatial data, worden het spatio-temporele gegevens. Dit type gegevens geeft niet alleen aan waar iets zich bevindt of wat de kenmerken ervan zijn, maar ook wanneer deze voorwaarden van toepassing zijn.

Een ruimtelijk-temporele dataset kan bijvoorbeeld de migratiepatronen van een bepaalde vogelsoort volgen, waarbij niet alleen wordt vermeld waar ze naartoe reizen, maar ook de specifieke tijd van het jaar waarin ze verschillende regio's bezetten. Op dezelfde manier kunnen spatio-temporele gegevens in stedelijke planning laten zien hoe verkeerspatronen zich ontwikkelen gedurende de dag of hoe voetgangersbewegingen veranderen bij verschillende evenementen of seizoenen.

Het opnemen van tijd in spatial data zorgt voor een dynamische laag van begrip, waardoor voorspellingen, trendanalyses en een rijker begrip van veranderingen en ontwikkelingen mogelijk worden. Of het nu gaat om het monitoren van ontbossing gedurende tientallen jaren of het analyseren van uurlijkse fluctuaties in stedelijke luchtkwaliteit, spatio-temporele gegevens overbruggen de kloof tussen statische informatie en veranderende realiteiten.

Bronnen en verzamelmethoden voor spatial data

De vooruitgang van de geospatiale technologie heeft onze mogelijkheden om spatial data te verzamelen drastisch uitgebreid. 

De bronnen van spatial data zijn gevarieerd en de methoden die worden gebruikt voor het verzamelen van spatial data zijn drastisch geëvolueerd met de technologische vooruitgang. 

Hier volgt een overzicht van zowel de oorsprong als de verzamelingstechnieken van deze gegevens van onschatbare waarde.

1. Overheidsinstellingen: Veel overheidsinstanties geven geospatiale datasets vrij aan het publiek, vaak als onderdeel van open data initiatieven. Deze datasets kunnen informatie bevatten over landgebruik, transportnetwerken, demografische statistieken en meer.
2. Beeldmateriaal van satellieten: Deze satellieten leggen enorme hoeveelheden spatial data vast, vooral via teledetectietechnologie. Ze leveren beelden van het aardoppervlak, atmosferische gegevens en andere ruimtelijke informatie op verschillende resoluties.
3. Luchtonderzoeken: Vliegtuigen uitgerust met camera's of sensoren kunnen grote gebieden in relatief korte tijd bestrijken, waardoor ze ideaal zijn voor het vastleggen van topografische details, vegetatiepatronen en stedelijke structuren.
4. Particuliere bedrijven: Talrijke bedrijven zijn gespecialiseerd in het verzamelen en verkopen van spatial data. Deze gespecialiseerde gegevensleveranciers variëren van bedrijven die satellieten exploiteren tot bedrijven die gedetailleerde wegenkaarten of schema's van gebouwen binnenshuis maken.
5. Door de gemeenschap gestuurde projecten: Projecten zoals OpenStreetMap steunen op bijdragen van individuen over de hele wereld. Deze door de menigte verzamelde gegevens kunnen gedetailleerde lokale inzichten en actuele informatie verschaffen.
6. Sensoren en IoT-apparaten: De proliferatie van verbonden apparaten, van wearables tot voertuigsensoren, genereert enorme hoeveelheden locatie-gebaseerde gegevens, die granulaire inzichten bieden in verschillende fenomenen.

Infobel PRO en spatial data: Uitmuntendheid in adres- en gebouwbeheer

Bij Infobel PRO zijn we trots op de kwaliteit van onze gegevens. We hebben geavanceerde methoden en processen ingevoerd om adres- en gebouwbeheergegevens te verkrijgen, te transformeren, te verbeteren en te verfijnen, zodat granulariteit en nauwkeurigheid gegarandeerd zijn.

Adresbeheer is meer dan alleen het aanwijzen van een locatie op een kaart. Bij Infobel PRO begrijpen we de lagen van complexiteit en belang achter elk adres. Bij het verwerken van adresgegevens identificeren we niet alleen de geospatiale coördinaten, maar associëren we het ook met relevante attributen zoals gebouwoppervlakken, bedrijfsnaam, activiteitensector en meer.

Al onze locatiegegevens zijn gegeocodeerd om ervoor te zorgen dat adressen kunnen worden vertaald naar geografische coördinaten en omgekeerd.

Onze algoritmes zijn ontworpen om inconsistenties of fouten in adresgegevens te herkennen, zoals dubbele vermeldingen of verouderde informatie. Hierdoor zorgen we ervoor dat de adresgegevens die we leveren zowel accuraat als bruikbaar zijn.

HET LEVEREN VAN GEAVANCEERDE GEOSPATIALE DATA OPLOSSINGEN

Het geospatiale platform van Infobel PRO is intuïtief en gebruiksvriendelijk, ontworpen met bedrijven in het achterhoofd. Onze klanten hebben toegang tot een uitgebreide database van adressen, compleet met bijbehorende spatial data zoals coördinaten, gebouwgeometrie, attributen en meer.

Al onze gegevens zijn ook beschikbaar in GeoJson-bestanden die gemakkelijk kunnen worden gebruikt in de populairste software voor geografische informatiesystemen.

Bovendien breiden we onze dataset voortdurend uit, voegen we meer attributen toe en verfijnen we bestaande gegevens. Hierdoor hebben onze klanten altijd toegang tot de meest actuele en uitgebreide spatial data die beschikbaar zijn.

Analyse van ruimtelijke gegevens

Het analyseren van ruimtelijke gegevens, vooral met hun ingewikkelde details en enorme volume, vereist een rigoureus analyseproces om bruikbare inzichten op te leveren. Dit proces, dat is geworteld in datawetenschap en vaak wordt gefaciliteerd door datawetenschappers, combineert een veelheid aan technieken en methoden om patronen te ontcijferen, trends te voorspellen en weloverwogen beslissingen te nemen.

Ruimtelijke gegevensanalyse vereist een rigoureus analyseproces om bruikbare informatie te verkrijgen.

VOORSPELLENDE MODELLERING

Door gebruik te maken van machinaal leren en kunstmatige intelligentie is het mogelijk om ruimtelijke gebeurtenissen of gedragingen te voorspellen. Hierbij kan het gaan om het voorspellen van trends in stedelijke ontwikkeling, potentiële bosbranden of de verspreiding van een milieuvervuilende stof.

NETWERKANALYSE

Hierbij worden de verbindingen en paden in de gegevens onderzocht. Men kan de verkeersstroom door een stad bestuderen, leveringsroutes optimaliseren of de distributie van nutsvoorzieningen over een regio analyseren.

TERREINANALYSE

Topografische gegevens bieden inzicht in hoogte, helling en andere landschapskenmerken. Dergelijke analyses zijn onmisbaar op gebieden als landbouw, stadsplanning en milieubehoud.

INTEGRATIE MET ANDERE GEGEVENSTYPEN

Geospatiale analyse wordt vaak rijker wanneer het verweven wordt met andere soorten gegevens. Het combineren van ruimtelijke gegevens met demografische of economische gegevens kan bijvoorbeeld een uitgebreider beeld geven van de dynamiek van een regio.

RUIMTELIJKE STATISTIEKEN

Ruimtelijke gegevens gaan niet alleen over locaties, maar ook over het begrijpen van de relaties en patronen die inherent zijn aan die locaties. Technieken zoals Moran's I of Getis-Ord Gi* worden gebruikt om ruimtelijke clusters of anomalieën te identificeren.

VISUALISEREN VAN RUIMTELIJKE GEGEVENS

Effectieve geospatiale analyse vereist robuuste visualisatietools. Het weergeven van gegevens door middel van heat maps, 3D-modellen of interactieve dashboards kan de informatie toegankelijker en intuïtiever maken.

Hulpmiddelen voor geospatiale analyse

Er zijn veel softwaremogelijkheden voor de analyse en verwerking van spatial data:

• GIS (Geografische Informatie Systemen) Software: Platformen zoals ArcGIS of QGIS zijn niet meer weg te denken uit het veld en maken gegevensopslag, analyse en visualisatie mogelijk.

• Programmeren: Talen zoals Python en R hebben gespecialiseerde bibliotheken die voorzien in de behoeften voor geospatiale analyse.
• Cloud Oplossingen: Efficiënt omgaan met grote datasets wordt gemakkelijker met cloud platforms, zoals Google Earth Engine.

Het omzetten van ruwe spatial data in zinvolle conclusies is een mix van kunst en wetenschap. Of het nu gaat om stedenbouwkundigen die beslissen over de beste locatie voor een nieuw park, of milieudeskundigen die ontbossing opsporen, geospatiale analyse staat aan de basis van deze beslissingen.

Spatial data: Voorbeelden van gebruik

Spatial data worden gebruikt in verschillende industrieën en sectoren en bieden precisie en een uitgebreid overzicht dat essentieel is in de hedendaagse besluitvormingsprocessen.

Centraal in de functionaliteit staat geocodering, dat door de gebruiker ingevoerde adressen vertaalt naar precieze geografische coördinaten en vice versa, wat de bruikbaarheid en nauwkeurigheid vergroot. Hier zijn 7 verschillende toepassingen:

CARTOGRAFIE EN POINTS OF INTEREST (POIS):

Spatial data zijn fundamenteel bij het maken van moderne kaarten, die worden uitgebreid met dynamische POI's (Points of Interest). Of het nu gaat om het aanwijzen van restaurants, historische monumenten of beschikbaar onroerend goed, spatial data zorgen voor nauwkeurige en interactieve kaarten. Terwijl gebruikers door deze kaarten navigeren, krijgen ze toegang tot gedetailleerde informatie, van openingstijden van een café tot beoordelingen van een lokaal museum, waardoor kaarten niet alleen over richting gaan, maar ook over ontdekking en betrokkenheid.

STEDELIJKE PLANNING EN ONTWIKKELING

Stadsplanners gebruiken ruimtelijke gegevens om weloverwogen beslissingen te nemen over infrastructuur, ruimtelijke ordening en landgebruik. Door huidige ruimtelijke patronen te analyseren en toekomstige trends te voorspellen, zorgen ze voor duurzame groei en optimaal landgebruik.

DETAILHANDEL EN BEDRIJFSANALYSE

Bedrijven, vooral in de detailhandel, maken gebruik van ruimtelijke gegevens voor locatiegerichte analyses. Door inzicht te krijgen in consumentenpatronen, regionale demografie en de locaties van concurrenten kunnen ze optimale locaties voor nieuwe winkels kiezen of marketingcampagnes effectiever richten.

TRANSPORT EN LOGISTIEK

Spatial data helpen bij het optimaliseren van routes, het verminderen van brandstofkosten en het garanderen van tijdige leveringen. Openbare vervoersmaatschappijen gebruiken deze gegevens ook om nieuwe routes te ontwerpen, infrastructuurbehoeften te beoordelen en verkeerspatronen te observeren.

BEHEER VAN NATUURLIJKE HULPBRONNEN

Spatial data spelen een cruciale rol bij het beheer en behoud van natuurlijke hulpbronnen. Door ruimtelijke patronen van distributie en verbruik van hulpbronnen te analyseren, kunnen belanghebbenden geïnformeerde beslissingen nemen om duurzaam gebruik en behoud te garanderen.

RAMPENBESTRIJDING EN -BEHEER

Na natuurrampen zoals orkanen of overstromingen spelen spatial data een essentiële rol in de respons. Door de schade vast te stellen en de getroffen gebieden te identificeren, kunnen hulpverleners hun middelen efficiënter toewijzen. Bovendien kunnen weergegevens nuttig zijn bij het voorspellen van het verloop en de impact van lopende of op handen zijnde natuurrampen.

LANDBOUW EN PRECISIELANDBOUW

Boeren maken tegenwoordig gebruik van spatial data om hun opbrengsten te optimaliseren. Via teledetectie kunnen ze de gezondheid van de bodem controleren, de groei van gewassen volgen en anticiperen op mogelijke plagen. Dit leidt tot betere opbrengsten en duurzame praktijken.

Uitdagingen en problemen met spatial data

Zoals elk krachtig hulpmiddel zijn ook spatial data niet zonder uitdagingen:

• Nauwkeurigheid van gegevens: Niet alle spatial data zijn gelijk. Sommige datasets kunnen verouderd zijn of onnauwkeurigheden bevatten. Het waarborgen van de kwaliteit van gegevens is cruciaal voor het nemen van weloverwogen beslissingen.
• Privacy: Omdat spatial data specifieke locaties kunnen lokaliseren, is er altijd bezorgdheid over het schenden van individuele privacy, vooral in dichtbevolkte gebieden.
• Opslag en beheer: Het enorme volume aan spatial data, vooral met hoge resolutie beelden, vereist robuuste opslagoplossingen en efficiënte beheerpraktijken.

Conclusie

Spatial data staan op het kruispunt van technologische innovatie en echte toepassingen. Of het nu gaat om het begeleiden van een bezorger door het doolhof van straten in de stad, het helpen van stedenbouwkundigen bij het creëren van duurzame steden of het in staat stellen van retailers om hun winkels strategisch te positioneren, de kracht van spatial data is evident. 

De informatie die het verschaft, versterkt met tijdsaspecten, kan dynamisch en voorspellend zijn en biedt een multidimensionale kijk op de wereld. Tools en technologieën, van GIS-software tot cloudplatforms, helpen bij het benutten van deze gegevens en vertalen ze naar bruikbare inzichten.

Maar zoals alle krachtige hulpmiddelen, komen er ook uitdagingen bij kijken, zoals het waarborgen van de nauwkeurigheid van gegevens en het omgaan met privacykwesties. Nu we aan de vooravond staan van een wereld die nog meer onderling verbonden is, zal het belang van spatial data en het verzamelen, beheren en analyseren ervan alleen maar toenemen en invloed hebben op talloze aspecten van ons dagelijks leven en strategische beslissingen voor de lange termijn.