A Inteligência Artificial Geoespacial (GeoAI) integra IA com dados espaciais para revolucionar áreas como planejamento urbano, monitoramento ambiental e gestão de desastres. Os livros abaixo foram selecionados por sua relevância direta para a GeoAI, com foco em aprendizado de máquina, aprendizado profundo, análise espacial e aplicações no mundo real. Escritos por especialistas renomados, essas obras fornecem conhecimento essencial para estudantes, pesquisadores e profissionais que promovem a GeoAI.

1. Manual de Inteligência Artificial Geoespacial por Song Gao, Yingjie Hu e Wenwen Li 

Publicado em 2023, este manual abrangente, editado por Song Gao, Yingjie Hu e Wenwen Li, é um recurso definitivo sobre GeoAI, abrangendo mais de 30 tópicos, desde aprendizado de máquina até visualização espacial. Ele explora sistematicamente os fundamentos teóricos e as aplicações práticas do GeoAI, integrando tecnologias de IA, aprendizado profundo e grafos de conhecimento.

O livro inclui exemplos de código, conjuntos de dados e estudos de caso sobre observação ambiental, sensoriamento social e resposta a desastres, tornando-o ideal para o aprendizado prático. As contribuições de especialistas renomados garantem que seja essencial para dominar a GeoAI em diversas aplicações.

Key Highlights

• Mais de 30 capítulos sobre teoria e aplicações de GeoAI
• Inclui exemplos de código e conjuntos de dados
• Abrange aplicações ambientais e de resposta a desastres
• De autoria dos principais estudiosos da GeoAI

 Detalhes do livro

• Disponível em: crcpress.com/Handbook-of-Geospatial-Artificial-Intelligence/Gao-Hu-Li/p/book/9781032311661
• Editora: CRC Press
• Ano: 2023
• Formato: Capa dura, e-book
• ISBN: 978-1-032-31166-1
• Páginas: 448

Para quem é melhor

• Pesquisadores e educadores da GeoAI
• Profissionais que buscam uma referência abrangente de GeoAI
• Alunos que estudam ciência de dados geoespaciais

2. Análise de dados geoespaciais na AWS por Scott Bateman, Janahan Gnanachandran e Jeff DeMuth 

Este livro de 2023, de Scott Bateman, Janahan Gnanachandran e Jeff DeMuth, explora o gerenciamento e a análise de dados geoespaciais usando ferramentas de IA baseadas em nuvem na AWS. Aborda aprendizado de máquina e aprendizado profundo para processamento de conjuntos de dados espaciais em larga escala, oferecendo soluções práticas para profissionais de GeoIA.

O livro oferece tutoriais sobre serviços da AWS, como SageMaker e GeoSpatial ML, com estudos de caso sobre análise urbana e monitoramento ambiental. Seu foco em computação em nuvem o torna essencial para profissionais que escalam aplicações de GeoAI em cenários reais.

Key Highlights

• Foco em GeoAI com ferramentas de nuvem AWS
• Inclui tutoriais e estudos de caso
• Abrange aplicações urbanas e ambientais
• Prático para GeoAI baseado em nuvem

Detalhes do livro

• Disponível em: packtpub.com/product/geospatial-data-analytics-on-aws/9781804613825
• Editora: Packt Publishing
• Ano: 2023
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 978-1-80461-382-5
• Páginas: Aprox. 320

Para quem é melhor

• Cientistas de dados usando plataformas de nuvem
• Profissionais em análise urbana
• Profissionais de GeoAI escalando aplicações

3. GeoAI e Geografia Humana: O Alvorecer de uma Nova Era de Inteligência Espacial por Xiao Huang 

Publicado em 2025, este livro de Xiao Huang examina o papel transformador da GeoAI na geografia humana, com foco em gestão de desastres, adaptação climática e planejamento urbano. Explora como a IA aprimora a inteligência espacial, oferecendo novas perspectivas sobre as interações entre humanos e o meio ambiente, tornando-se uma alternativa forte para estudos de GeoAI centrados no ser humano.

O livro inclui estudos de caso sobre previsão de enchentes e mobilidade urbana, combinando insights teóricos com ferramentas práticas de GeoIA. Sua abordagem interdisciplinar o torna ideal para pesquisadores e estudantes que buscam conectar geografia e IA, com foco em aplicações sociais.

Key Highlights

• Foco em GeoAI em geografia humana
• Inclui estudos de casos urbanos e de desastres
• Explora tendências de inteligência espacial
• Publicado por uma importante editora acadêmica

Detalhes do livro

• Disponível em: link.springer.com/book/9783031874208
• Editora: Springer
• Ano: 2025
• Formato: Capa dura, e-book
• ISBN: 978-3-031-87420-8
• Páginas: Aprox. 300

Para quem é melhor

• Geógrafos e planejadores urbanos
• Pesquisadores em gestão de desastres
• Alunos explorando aplicações GeoAI

4. Avanços em Análise Geoespacial Escalável e Inteligente por Surya S. Durbha, Jibonananda Sanyal e Outros 

Esta coleção editada em 2023, liderada por Surya S. Durbha e Jibonananda Sanyal, concentra-se em técnicas de GeoIA escaláveis para análises geoespaciais em larga escala. Abrange aprendizado de máquina e aprendizado profundo para aplicações como sensoriamento remoto e modelagem urbana, abordando desafios de volume e complexidade de dados.

O livro inclui artigos de pesquisa sobre análise de imagens de satélite e resposta a desastres em tempo real, oferecendo insights práticos para profissionais. Sua ênfase em escalabilidade o torna um recurso essencial para profissionais de GeoAI que lidam com big data.

Key Highlights

• Abrange técnicas GeoAI escaláveis
• Inclui sensoriamento remoto e aplicações de desastres
• Orientado para a pesquisa com insights práticos
• Publicado por uma editora respeitável

Detalhes do livro

• Disponível em: crcpress.com/Advances-in-Scalable-and-Intelligent-Geospatial-Analytics/Durbha-Sanyal/p/book/9781032200316
• Editora: CRC Press
• Ano: 2023
• Formato: Capa dura, e-book
• ISBN: 978-1-032-20031-6
• Páginas: Aprox. 400

Para quem é melhor

• Cientistas de dados que lidam com grandes conjuntos de dados
• Profissionais em sensoriamento remoto
• Pesquisadores em GeoAI escalável

5. GeoAI e seu papel na saúde planetária por Abhijeet Sarkar 

Publicado em 2024, este livro de Abhijeet Sarkar examina o papel da GeoAI no enfrentamento dos desafios da saúde planetária, como as mudanças climáticas e a perda de biodiversidade. Explora análises espaciais baseadas em IA para apoiar a sustentabilidade global, tornando-se altamente relevante para a GeoAI ambiental.

O livro inclui estudos de caso sobre monitoramento de desmatamento e mapeamento de calor urbano, oferecendo ferramentas práticas para pesquisadores e formuladores de políticas. Seu foco em sustentabilidade está alinhado às tendências emergentes de GeoAI na ciência ambiental.

Key Highlights

• Foco em GeoAI para a saúde planetária
• Inclui estudos de caso ambientais
• Apoia metas de sustentabilidade
• Relevante para desafios globais

Detalhes do livro

• Disponível em: amazon.com/GeoAI-Role-Planetary-Health-Sustainability/dp/B0DT6ZPH75
• Editora: Independently Published
• Ano: 2024
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 979-8-89699-263-9
• Páginas: Aprox. 200

Para quem é melhor

• Pesquisadores ambientais
• Formuladores de políticas em sustentabilidade
• Profissionais de GeoAI em ecologia

6. Aprendizado profundo para as ciências da Terra por Gustau Camps-Valls, Devis Tuia e Xiao Xiang Zhu

Publicado em 2021, este livro de Gustau Camps-Valls, Devis Tuia e Xiao Xiang Zhu oferece um guia prático para aprendizado profundo em sensoriamento remoto, ciência climática e geociências. Ele conecta a teoria da IA com aplicações como análise de imagens de satélite, tornando-o altamente relevante para a GeoAI.

O livro inclui exemplos de código e estudos de caso sobre monitoramento ambiental e mapeamento geológico, garantindo valor para cientistas da Terra e profissionais de GeoAI que buscam ferramentas práticas.

Key Highlights

• Aplica aprendizado profundo a dados de satélite
• Inclui exemplos de código e estudos de caso
• Aplicações interdisciplinares de GeoAI
• Amplamente citado em ciências da Terra

Detalhes do livro

• Disponível em: amazon.com/Deep-Learning-Earth-Sciences-Comprehensive/dp/1119646146
• Editora: Wiley
• Ano: 2021
• Formato: Capa dura, e-book
• ISBN: 978-1-119-64614-3
• Páginas: 432

Para quem é melhor

• Pesquisadores de ciências da Terra
• Cientistas de dados em sensoriamento remoto
• Alunos em aplicações GeoAI

7. Ciência de Dados Geoespaciais Aplicada com Python por David S. Jordan

Este livro de 2023 de David S. Jordan oferece um guia prático para GeoIA e ciência de dados geoespaciais usando Python, com foco em aplicações ambientais. Abrange técnicas de aprendizado de máquina e análise espacial, tornando-o ideal para quem está aprendendo GeoIA na prática.

O livro inclui exemplos de código e estudos de caso sobre mapeamento de poluição e modelagem de habitat, garantindo relevância para cientistas ambientais e profissionais de GeoAI que buscam ferramentas práticas.

Key Highlights

• GeoAI prático com Python
• Inclui estudos de caso ambientais
• Exemplos práticos de código
• Relevante para cientistas de dados

Detalhes do livro

• Disponível em: packtpub.com/product/applied-geospatial-data-science-with-python/9781803238128
• Editora: Packt Publishing
• Ano: 2023
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 978-1-80323-812-8
• Páginas: Aprox. 280

Para quem é melhor

• Cientistas de dados ambientais
• Usuários Python no GeoAI
• Alunos aprendendo análise geoespacial

8. Aprendendo Análise Geoespacial com Python por Joel Lawhead

O livro de Joel Lawhead (4ª edição) de 2023 é um guia abrangente para análise geoespacial e GeoIA usando Python, com foco em SIG e sensoriamento remoto. Aborda técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, garantindo relevância para aplicações modernas de GeoIA.

O livro inclui tutoriais e exemplos de código para modelagem espacial e processamento de imagens, tornando-o prático para estudantes e profissionais. Seu conteúdo atualizado reflete as últimas tendências e ferramentas de GeoAI.

Key Highlights

• GeoAI abrangente com Python
• Inclui tutoriais de GIS e sensoriamento remoto
• 4ª edição atualizada
• Prático para aprendizagem prática

Detalhes do livro

• Disponível em: packtpub.com/product/learning-geospatial-analysis-with-python-fourth-edition/9781837639175
• Editora: Packt Publishing
• Ano: 2023
• Edição: 4ª
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 978-1-83763-917-5
• Páginas: Aprox. 450

Para quem é melhor

• Estudantes e profissionais de SIG
• Cientistas de dados em sensoriamento remoto
• Usuários Python no GeoAI

9. Python para Análise de Dados Geoespaciais por Bonny P. McClain

Publicado em 2022, este livro de Bonny P. McClain concentra-se em GeoIA e análise de dados geoespaciais usando Python, com aplicações em inteligência de localização e análise urbana. Ele fornece ferramentas práticas para processamento de dados espaciais e aprendizado de máquina, tornando-o acessível para profissionais de GeoIA.

O livro inclui estudos de caso sobre planejamento urbano e análise ambiental, garantindo valor para profissionais e estudantes. Sua abordagem direta o torna ideal para iniciantes em GeoAI ou para quem busca habilidades práticas.

Key Highlights

• Foco em GeoAI com Python
• Inclui estudos de caso urbanos e ambientais
• Acessível para iniciantes
• Prático para inteligência de localização

Detalhes do livro

• Disponível em: amazon.com/Python-Geospatial-Data-Analysis-Intelligence/dp/109810479X
• Editora: O'Reilly Media
• Ano: 2022
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 978-1-09810-479-5
• Páginas: Aprox. 300

Para quem é melhor

• Analistas urbanos e cientistas de dados
• Alunos aprendendo GeoAI
• Profissionais em inteligência de localização

10. Avanços em Aprendizado de Máquina e Análise de Imagens para GeoAI por Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot e Jun Li

Publicado em 2024, este livro de Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot e Jun Li explora técnicas de aprendizado de máquina de ponta para GeoAI, com foco na análise de imagens em contextos geoespaciais. A obra explora algoritmos avançados para processamento de imagens de satélite e dados espaciais, abordando aplicações como classificação da cobertura do solo e resposta a desastres.

O livro inclui estudos de caso práticos e exemplos de código, tornando-se um recurso valioso para profissionais de GeoAI que trabalham com conjuntos de dados de imagens em larga escala. Sua ênfase em aprendizado de máquina escalável garante relevância para pesquisadores e profissionais que enfrentam desafios geoespaciais complexos.

Key Highlights

• Foca em aprendizado de máquina para análise de imagens GeoAI
• Inclui estudos de caso sobre imagens de satélite
• Oferece exemplos práticos de código
• Relevante para aplicações de resposta a desastres 

Detalhes do livro

• Disponível em: shop.elsevier.com/books/advances-in-machine-learning-and-image-analysis-for-geoai/prasad/978-0-443-19077-3
• Editora: Elsevier
• Ano: 2024
• Formato: Capa dura, e-book
• ISBN: 978-0-323-85277-7
• Páginas: Aprox. 360

Para quem é melhor

• Cientistas de dados em análise de imagens
• Pesquisadores de GeoAI em sensoriamento remoto
• Profissionais em resposta a desastres

11. GeoAI para Imagens de Observação da Terra por Dalton Lunga e Ronny Hänsch

Este livro de 2024, de Dalton Lunga e Ronny Hänsch, oferece um guia abrangente para aplicações de GeoIA em imagens de observação da Terra, com foco em aprendizado profundo para análise de dados de satélite. Aborda técnicas para detecção de objetos, detecção de mudanças e monitoramento ambiental, tornando-o altamente relevante para as ciências da Terra baseadas em GeoIA.

O livro inclui tutoriais e estudos de caso sobre gestão de desastres e modelagem climática, oferecendo ferramentas práticas para pesquisadores e profissionais. Seu foco em aplicações do mundo real garante que seja um recurso essencial para o avanço da GeoAI na observação da Terra.

Key Highlights

• Abrange aprendizado profundo para observação da Terra
• Inclui estudos de caso sobre desastres e clima
• Oferece tutoriais práticos
• Focado na análise de dados de satélite 

Detalhes do livro

• Disponível em: amazon.com/GeoAI-Earth-Observation-Imagery-Fundamentals-ebook/dp/B0DXDYSKB8
• Editora: Springer
• Ano: 2024
• Formato: e-book
• Páginas: Aprox. 320

Para quem é melhor

• Cientistas da Terra usando dados de satélite
• Profissionais de GeoAI em gestão de desastres
• Pesquisadores em monitoramento ambiental

12. Geoinformática em Ecossistemas e Sociedades Sustentáveis por Yichun Xie, Yong Li e outros

Publicada em 2020, esta coleção editada por Yichun Xie, Yong Li e outros explora aplicações de GeoIA em ecossistemas sustentáveis e desenvolvimento social. Abrange aprendizado de máquina e análise espacial para gestão ambiental, planejamento urbano e conservação de recursos, oferecendo uma perspectiva multidisciplinar.

O livro inclui artigos de pesquisa sobre tópicos como mapeamento da biodiversidade e crescimento urbano sustentável, o que o torna valioso para pesquisadores e formuladores de políticas. Seu foco em sustentabilidade se alinha ao papel crescente da GeoAI no enfrentamento de desafios globais.

Key Highlights

• Foco em GeoAI para sustentabilidade
• Inclui estudos de caso sobre biodiversidade e áreas urbanas
• Artigos de pesquisa multidisciplinares
• Relevante para a gestão ambiental 

Detalhes do livro

• Disponível em: amazon.com/Geoinformatics-Sustainable-Ecosystem-Society-Communications/dp/9811561052
• Editora: Springer
• Ano: 2020
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 978-981-15-6105-4
• Páginas: Aprox. 460

Para quem é melhor

• Pesquisadores ambientais
• Planejadores urbanos usando GeoAI
• Formuladores de políticas em sustentabilidade

13. Guia avançado da Esri para Python no ArcGIS por Dave Crawford e Daniel Yaw

Este livro de 2023, de Dave Crawford e Daniel Yaw, oferece um guia avançado para o uso de Python para GeoAI na plataforma ArcGIS. Ele se concentra em aprendizado de máquina e análise espacial para processamento de dados geoespaciais, oferecendo técnicas práticas para automatizar fluxos de trabalho de SIG e analisar padrões espaciais.

O livro inclui tutoriais e exemplos de código personalizados para usuários do ArcGIS, abrangendo aplicações como análise urbana e mapeamento ambiental. Sua abordagem prática o torna ideal para profissionais de SIG e cientistas de dados que integram GeoAI em ambientes ArcGIS.

Key Highlights

• Foco em GeoAI com ArcGIS e Python
• Inclui tutoriais para automação de GIS
• Abrange aplicações urbanas e ambientais
• Prático para usuários do ArcGIS

Detalhes do livro

• Disponível em: amazon.com/Advanced-Guide-Python-ArcGIS/dp/1589488237
• Editora: Esri Press
• Ano: 2023
• Formato: Brochura, e-book
• ISBN: 978-1-58948-823-6
• Páginas: Aprox. 400

Para quem é melhor

• Profissionais de GIS usando ArcGIS
• Cientistas de dados em análise espacial
• Profissionais de GeoAI automatizando fluxos de trabalho

Da FlyPix AI: Aprimorando a GeoAI com automação geoespacial de ponta

No FlyPix IATemos orgulho de contribuir para o avanço da GeoAI, oferecendo uma plataforma inovadora de análise geoespacial e de imagens com tecnologia de IA que se integra perfeitamente aos sistemas ERP NetSuite. Nossa solução transforma a inteligência geoespacial ao automatizar tarefas em tempo real, como rastreamento de ativos, monitoramento de locais e otimização logística, utilizando dados de drones, satélites e LiDAR. Setores como logística e gestão de estoque se beneficiam de processos automatizados, incluindo análise de distribuição de estoque e planejamento de rotas de entrega, incorporados diretamente aos fluxos de trabalho do NetSuite.

Nossa plataforma sem código permite que os usuários criem fluxos de trabalho personalizados e gerem visualizações como mapas de calor e sobreposições 3D sem a necessidade de conhecimento técnico. Totalmente compatível com os sistemas SuiteCloud e GIS da NetSuite, o FlyPix AI garante automação segura e escalável, fornecendo insights de alta precisão para tomada de decisões mais rápida e eficiência operacional.

Conexão com a literatura GeoAI

Os recursos do FlyPix AI estão alinhados com os avanços do GeoAI destacados no artigo "Principais livros sobre GeoAI: Pioneirismo em Inteligência Geoespacial". Livros como "Handbook of Geospatial Artificial Intelligence" e "GeoAI for Earth Observation Imagery" enfatizam análises espaciais orientadas por IA e aplicações em tempo real, o que está em sintonia com o foco da nossa plataforma na automação de fluxos de trabalho geoespaciais. Da mesma forma, o "Geospatial Data Analytics" na AWS explora ferramentas de IA baseadas em nuvem, complementando as soluções escaláveis e integradas à nuvem do FlyPix AI. Nossa plataforma dá vida a esses conceitos, oferecendo ferramentas práticas para pesquisadores, profissionais e organizações implementarem o GeoAI em cenários do mundo real, desde análises urbanas até resposta a desastres.

A FlyPix AI está comprometida em expandir os limites da inteligência geoespacial, capacitando os usuários a utilizar a GeoAI para uma tomada de decisões mais inteligente, rápida e sustentável. Explore nossa plataforma em flypix.ai e junte-se a nós para moldar o futuro da GeoAI.

Conclusão

Estes livros sobre GeoAI oferecem um vasto conhecimento para o avanço da inteligência geoespacial. De manuais abrangentes a guias práticos em Python, eles abordam aprendizado profundo, análise urbana, resposta a desastres e muito mais, atendendo a estudantes, pesquisadores e profissionais. Esses recursos são essenciais para se manter na vanguarda da inovação em GeoAI.

Perguntas frequentes