Prezados leitores,

Quem trabalha com bancos de dados geoespaciais sabe que garantir a qualidade dos dados é um dos maiores desafios. Camadas com geometrias duplicadas, sobreposições ilegais, gaps inesperados ou atributos fora do padrão podem comprometer análises, visualizações e publicações WebGIS.

É aí que entra a combinação de PostGIS + Inteligência Artificial (IA). O PostGIS já oferece funções poderosas para validação e topologia, mas com a ajuda da IA podemos automatizar diagnósticos, detectar padrões e até sugerir correções.

Neste post, você vai aprender como montar um pipeline para:

  • Detectar inconsistências geométricas com SQL espacial.
  • Usar IA para classificar/explicar os erros.
  • Automatizar relatórios e alertas em tempo real.

1. Validação com PostGIS

O PostGIS traz funções fundamentais para validar geometrias:

  • ST_IsValid(geom) → checa se a geometria é válida.
  • ST_IsSimple(geom) → detecta autointersecções.
  • ST_DumpPoints(geom) → útil para analisar vértices.
  • ST_Overlaps, ST_Intersects, ST_Within → testam relações espaciais.

Exemplo: detectando geometrias inválidas

SELECT id, ST_IsValidReason(geom) AS motivo
FROM camadas
WHERE NOT ST_IsValid(geom);

Aqui já temos um diagnóstico básico, mas a saída costuma ser técnica (ex.: Self-intersection at or near point).

2. Onde entra a IA

A IA pode atuar em três níveis:

  • Interpretação → traduzir mensagens técnicas (ST_IsValidReason) para linguagem clara para o usuário. Ex.: “Self-intersection” → “A geometria tem um polígono que se cruza consigo mesmo, possivelmente um erro de digitalização”.
  • Classificação de anomalias → identificar o tipo mais comum de erro em um dataset (gaps, duplicatas, sobreposição, atributos ausentes).
  • Sugestão de correções → propor SQL ou operações geoespaciais para corrigir automaticamente (ex.: ST_Buffer(geom,0) para auto-correção simples de polígonos).

3. Na prática: PostGIS + Python + IA

Suponha que você tem uma tabela bairros de Floripa no PostGIS e quer validar as geometrias. Veja abaixo a consulta:

SELECT id, nome, ST_IsValid(geom) AS valido,
       ST_IsValidReason(geom) AS motivo
FROM bairros_floripa
WHERE NOT ST_IsValid(geom);

O Resultado seria:

Agora vamos criar um script Python que vai utilizar a IA para automatizar a melhorar esse processo com uma mensagem mais clara para o usuário:

import psycopg2
import openai  # ou outro modelo LLM

# Conexão PostGIS
conn = psycopg2.connect("dbname=gisdb user=gis password=123 host=localhost")
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
    SELECT id, nome, ST_IsValidReason(geom) 
    FROM bairros_floripa WHERE NOT ST_IsValid(geom)
""")

erros = cur.fetchall()

for e in erros:
    id_, nome, motivo = e
    prompt = f"""
    Explique de forma simples o erro em uma geometria espacial:
    Erro detectado: {motivo}
    Contexto: Bairro {nome} (ID {id_}).
    """
    explicacao = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    print(f"{nome}: {explicacao.choices[0].message.content}")

O resultado esperado do script acima é o seguinte:

“Bairro Centro: A geometria está com uma autointersecção. Isso acontece quando o polígono se cruza, criando áreas inválidas. Sugestão: aplique ST_Buffer(geom,0) para corrigir.”

⚠️ Importante: essa técnica (do Buffer) resolve muitos casos, mas não todos. Em situações mais complexas, é melhor passar por revisão manual.

4. Automação contínua

Podemos transformar isso em um pipeline automatizado:

  • Trigger no PostGIS → cada vez que um dado for inserido/atualizado, roda ST_IsValid.
  • Armazenar logs em tabela auxiliar → erros_validacao(id, camada, motivo, data).
  • Script Python + IA gera relatórios automáticos semanais (PDF/HTML).
  • Integração com GeoServer/GeoNode → impedir publicação de camadas com erros graves.

5. Benefícios práticos

  • Menos tempo gasto revisando dados manualmente.
  • Garantia de que camadas publicadas no GeoServer/GeoNode estão consistentes.
  • Processo contínuo de validação, sem depender só de auditorias pontuais.
  • IA como aliada na interpretação e automação de relatórios.

6. Conclusão

A integração entre PostGIS e IA é uma das formas mais inteligentes de elevar a qualidade e confiabilidade de dados geoespaciais.
Com isso, você consegue:

  • Detectar anomalias automaticamente.
  • Explicar erros de forma compreensível para o usuário final.
  • Propor correções rápidas, inclusive automatizadas.