Aprimorando a interoperabilidade entre dados geoespaciais: métricas de alinhamento de similaridade semântica NPL com IA entre dados de cobertura e uso da terra: Enhancing interoperability between geospatial data: NPL semantic similarity alignment metrics with AI between land cover and land use data - Silva Araujo, Vitor; Camboim, Silvana Philippi; Luz, Naíssa Batista da (Revista de Geociências do Nordeste, 2025)
A evolução das fontes de dados geoespaciais e seus variados sistemas de classificação apresentam desafios de integração e interoperabilidade de dados. Esta pesquisa aborda esses desafios introduzindo uma metodologia orientada por IA usando Processamento de Linguagem Natural (PLN) para medir a similaridade semântica entre uso da terra, sistemas de classificação de vegetação e banco de dados topográficos nacionais. Aproveitando técnicas de PNL, como as do ChatGPT-4.0, esta abordagem automatiza o processo de alinhamento semântico, reduzindo o trabalho manual. O estudo teve como objetivo alinhar o mapeamento topográfico brasileiro ET-EDGV com sistemas de classificação nacionais mais amplos (Manuais de Vegetação e Uso da Terra do IBGE) e internacionais (Dynamic World, Global Forest Resources Assessments (FRA)). Ao aplicar coeficientes de similaridade semântica (valores S), a pesquisa buscou criar uma estrutura harmonizada para integrar dados geoespaciais. A metodologia combinou medidas de similaridade semântica baseadas em IA, garantindo alinhamento consistente de dados. Os resultados mostraram fortes alinhamentos para classes como "Vegetação Cultivada" e "Culturas" e identificaram desafios para ecossistemas brasileiros únicos, como "Campinarana". A classe “Mangrove” destacou a necessidade de definições específicas de contexto. O estudo conclui que o NLP pode contribuir para o alinhamento semântico automatizado, aprimorando a integração e a interoperabilidade de dados geoespaciais. Embora focada em dados brasileiros, essa metodologia é adaptável globalmente, apoiando melhor representação da paisagem e tomada de decisão. Pesquisas futuras devem integrar modelos avançados de IA e ecossistemas mais amplos para refinar o processo.