O GeoNode é hoje uma das plataformas mais completas de catálogos e portais WebGIS de código aberto. Ele centraliza camadas, mapas, documentos e metadados em um ambiente colaborativo.

Mas existe um ponto crítico em qualquer infraestrutura GeoNode: A qualidade e a completude dos metadados.

Sem bons metadados, o portal perde valor: os dados se tornam difíceis de localizar, interpretar e reutilizar. E o problema é bem conhecido, quem nunca publicou uma camada com descrição genérica tipo “dados de teste” ou “importado do PostGIS”?

A boa notícia é que, com o apoio da Inteligência Artificial (IA), é possível automatizar grande parte do processo de enriquecimento de metadados, tornando o GeoNode mais inteligente e autodescritivo.

1. O desafio dos metadados no GeoNode

Ao publicar uma camada, o GeoNode gera automaticamente informações básicas como nome, resumo, bounding box, SRC. Mas não consegue:

  • Criar descrições detalhadas do conteúdo;
  • Gerar palavras-chave contextuais;
  • Escrever resumos técnicos e analíticos;
  • Padronizar a linguagem entre diferentes camadas.

Isso deixa o catálogo inconsistente, especialmente quando diferentes analistas publicam dados com estilos e linguagens diferentes.

É exatamente esse tipo de trabalho repetitivo e semântico que uma IA generativa pode resolver com perfeição.

2. Como a IA pode ajudar:

Com um modelo de linguagem (LLM) como o GPT, podemos:

  1. Analisar o nome da camada, atributos e amostras de dados;
  2. Gerar automaticamente:

    • Descrição detalhada (“O que essa camada representa e por que é importante”);
    • Palavras-chave (keywords) baseadas no conteúdo;
    • Sugestões de categoria temática (ex.: “meio ambiente”, “infraestrutura”, “demografia”);
    • Texto de resumo padronizado.
  3. Enviar esses metadados diretamente para o GeoNode via API.

3. GeoNode + IA + Python

Vamos montar um pipeline automatizado que:

  • Consulta os metadados existentes via API do GeoNode;
  • Gera descrições e palavras-chave com IA;
  • Atualiza o registro da camada no catálogo.

Veja como ficaria esse script:

import requests
import openai

# Configurações do GeoNode (GeoNode 4.x usa /api/v2/datasets/)
GEONODE_URL = "http://localhost:8000/api/v2/datasets/"
GEONODE_USER = "admin"
GEONODE_PASS = "geonode"

# Configuração da IA
MODEL = "gpt-4o-mini"
# coloque sua chave de API do OpenAI em OPENAI_API_KEY antes de rodar
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 1. Obter lista de camadas (datasets)
r = requests.get(GEONODE_URL, auth=(GEONODE_USER, GEONODE_PASS), headers={"Accept":"application/json"})
r.raise_for_status()
layers = r.json().get("results", [])

for layer in layers:
    title = layer.get("title")
    # GeoNode pode usar 'abstract' ou 'description' dependendo da configuração; pegamos ambos
    abstract = layer.get("abstract", "") or layer.get("description", "")
    keywords = layer.get("keywords", []) or []

    # 2. Gerar enriquecimento com IA
    prompt = f"""
    Analise o título e o resumo abaixo e gere:
    1. Uma descrição aprimorada do dado (3 a 4 linhas);
    2. 5 palavras-chave relevantes;
    3. Categoria temática sugerida.
    ---
    Título: {title}
    Resumo atual: {abstract}
    Palavras-chave atuais: {keywords}
    """

    resposta = openai.ChatCompletion.create(
        model=MODEL,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    enriquecido = resposta.choices[0].message.content
    print(f"\nCamada: {title}\n{enriquecido}\n")

    # 3. Atualizar camada no GeoNode (opcional)
    # Atualiza o campo 'abstract' (GeoNode 4.x aceita PATCH /api/v2/datasets/{id}/)
    payload = {"abstract": enriquecido}
    update = requests.patch(
        f"{GEONODE_URL}{layer['id']}/",
        json=payload,
        auth=(GEONODE_USER, GEONODE_PASS),
        headers={"Content-Type": "application/json", "Accept": "application/json"}
    )

    if update.status_code in [200, 202]:
        print("Metadados atualizados com sucesso.")
    else:
        print("Erro ao atualizar:", update.status_code, update.text)

Em resumo:

  • O script percorre todas as camadas publicadas.
  • Para cada uma, envia o título e resumo atual à IA.
  • A IA retorna um texto padronizado e enriquecido, junto com keywords.
  • O script atualiza a camada via API REST do GeoNode.

O resultado é um catálogo muito mais coerente, padronizado e informativo sem depender de preenchimento manual.

4. Exemplo prático

Camada original:

  • Título: “Limite municipal SC”
  • Resumo: “Limites administrativos.”

Após enriquecimento com IA:

Descrição aprimorada:
Esta camada representa os limites municipais oficiais do estado de Santa Catarina, derivados de bases cartográficas oficiais. Pode ser utilizada para análises de planejamento territorial, gestão pública e integração de dados geoespaciais de infraestrutura.

Palavras-chave sugeridas:
limites, municípios, cartografia oficial, Santa Catarina, administração pública

Categoria: Governança / Administração Pública

Em segundos, o dado fica muito mais informativo.

Podemos ir além: se as camadas do GeoNode vêm do PostGIS, o script pode extrair informações diretas do banco:

  • Nomes e tipos de campos (geometry, text, numeric);
  • Contagem de registros;
  • Amostra de valores (ex.: primeiros 10 nomes de municípios);

Esses dados podem ser enviados à IA para gerar descrições ainda mais precisas, contextualizadas com base no conteúdo real da tabela.

5. Conclusão

Integrar IA ao GeoNode transforma o portal em uma plataforma muito mais inteligente, descritiva e autônoma. Você passa a ter metadados consistentes, atrativos e úteis para quem consome os dados sem depender de preenchimento manual.

Além disso pode ter os seguintes benefícios práticos:

  • Automação completa do enriquecimento de metadados.
  • Padronização linguística e semântica entre camadas.
  • Melhor desempenho de busca dentro do GeoNode.
  • Economia de tempo na curadoria de dados.
  • Catálogo inteligente, com IA atuando como “editor automático” de conteúdo.

Gostou desse post? Deixe um comentário dando sua opinião.