O Google Maps agrega dados de sete fluxos primários, fundidos via machine learning e verificação humana.
1. Fontes Governamentais e Autoritativas
- Agências nacionais de mapeamento: USGS (EUA), Ordnance Survey (UK), IGN (França), GSI (Japão), INEGI (México).
- Dados cadastrais/parcelas, limites administrativos, inventários viários, códigos postais.
- Portais de dados abertos (data.gov, data.gov.uk, EU Open Data Portal).
2. Imagens de Satélite e Aéreas
- Maxar (WorldView, GeoEye): Resolução 30–50 cm, revisita global.
- Airbus (Pléiades, SPOT): 50 cm, estéreo para 3D.
- Planet Labs: 200+ satélites Dove, revisita diária 3–5 m (detecção de mudanças).
- Próprios do Google: Skybox (Terra Bella, vendida à Planet 2017), aeronaves Street View.
- Ortorretificação → mosaico em escala real → camada base.
3. Street View e Ground Truth
- Carros Street View: 10M+ milhas, 100+ países. Imagens 360° + LiDAR + GPS/IMU.
- Trekkers (mochila): Trilhas, interiores, locais.
- Fotos internas/negócios: Uploads de proprietários, fotógrafos confiáveis.
- Visão computacional extrai: endereços, placas, nomes de negócios, marcações de faixa, POIs.
4. Parceiros de Dados Terceiros
- HERE Technologies / TomTom: Geometria viária, restrições de curva, limites de velocidade, atributos para caminhões.
- OpenStreetMap: Detalhes mapeados pela comunidade (trilhas, prédios, tags) — usados seletivamente, com atribuição.
- Provedores locais: Zenrin (Japão), Mappy (França), MapmyIndia, etc.
5. Contribuições de Usuários (UGC)
- Adicionar local, editar detalhes, avaliações, fotos, "Sugerir edição", programa Local Guides (150M+ contribuidores).
- Relatórios em tempo real: trânsito, incidentes, fechamentos (integração Waze desde aquisição 2013).
6. Feeds Autoritativos e Licenças
- Transporte: GTFS-Realtime de 10.000+ agências.
- Negócios: Dun & Bradstreet, Foursquare, Yelp (histórico), reivindicações diretas de comerciantes.
- Emergência: Mapas de crise, alertas SOS, perímetros de incêndio (NOAA, NASA FIRMS).
7. Pipeline de Fusão IA/ML
- Resolução de entidade: Mescla POIs duplicados entre fontes.
- Detecção de mudança: Diff de satélite → nova estrada/prédio → fila de verificação.
- Imagem → vetor: Deep learning (RoadTracer, BuildingNet) extrai geometria.
- Pontuação de qualidade: Confiança por atributo → aceitação automática / revisão humana / rejeição.
Cadência de Atualização
- Imagens: 1–3 anos (urbano), 3–5+ (rural).
- Vias/POIs: Diário (UGC, Waze, parceiros).
- Endereços: Contínuo (feeds governamentais + ML).
O Google Maps é um motor de fusão vivo, não um dataset estático. A "fonte" é um consenso constantemente ponderado de todos os acima.
