A Revista Brasileira de Cartografia (RBC) é uma publicação oficial da Sociedade Brasileira de Cartografia, Geodésia, Fotogrametria e Sensoriamento Remoto (SBC) em parceria com a Universidade Federal de Uberlândia. A Revista Brasileira de Cartografia (RBC) é um periódico "Open Access" publicado regularmente desde 1970, com abrangência nacional e internacional. A RBC tem como missão divulgar avanços nos campos da Cartografia & SIG, Cadastro Territorial, Geodésia, Hidrografia, Fotogrametria e Sensoriamento Remoto. A RBC está indexada na base da SCOPUS Elsevier (acesse aqui o perfil da RBC na SCOPUS e consulte nosso CiteScore).
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Uncovering Shifting Cultivation Dynamics in the Amazon: the Synergy Between Field Dataand Remote Sensing Image Time Series Classificationme Series Classification
This study evaluates the Compound Maximum a posteriori (CMAP) classification of Landsat imagery to reconstruct the land-use history of shifting cultivation areas across the Amazon. We estimated agricultural cycles and secondary forest age near the Juruá, Tefé, and Tapajós rivers using annual Landsat composites (1984–2024) classified with CMAP and a generalized training strategy. Comparison with local landowner interviews showed that CMAP effectively estimates these parameters (55% within ±1 for cycles and 93% within ±3 years for age). These results demonstrate CMAP’s potential for land-use history reconstruction, with field data integration likely improving the detailing of information.
Seção Especial "Brazilian Symposium on GeoInformatics - GEOINFO 2025"
Copyright (c) 2025 Mariane Souza Reis, Erick Teixeira Rodrigues, Emeli Gomes, Eduard Mantovani-Silva, André Giles, Joséphine Réquillart , Maria Isabel Sobral Escada, Catarina Jakovac https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
ITACaRT: An Equal-Area Parallelogram Discrete Global Grid System for Terrestrial Cadastral Mapping—Designed for Usability and Blockchain Integration
Typically, the modernization of Land Administration Systems (LAS) concentrates on overarching aspects and seldom investigates the spatial infrastructure that underpins it, thereby presenting challenges for the integration of geospatial data. For this purpose, Discrete Global Grid Systems (DGGS), characterized by its "congruent cartography", offer a promising solution within a multi-scale reference framework. Moreover, a significant gap exists in the absence of a DGGS designed to address the cartographic focus and usability requirements for land administration, such as equal-area sizing and geodetic precision. Developed at the Aeronautics Institute of Technology (ITA), the ITA Cadastral Ellipsoidal Reference Tessellation (ITACaRT) was introduced as an innovative DGGS to bridge this gap. The development of ITACaRT was guided by several key criteria, including its suitability for cadastral purposes at appropriate scales, compatibility with the WGS84 ellipsoid and Global Navigation Satellite Systems (GNSS), utilization of simple parallelogram-shaped equal-area cells, a direct tessellation adhering to Cartesian geometry for usability by geoinformation professionals, and decimal convergence to facilitate blockchain tokenization. Complementary to these criteria, a Compositional Hierarchical Indexing system was devised to represent cadastral vector features more efficiently than the atomic identifiers typical of conventional DGGS. ITACaRT thus establishes a solid foundation for contemporary LAS, providing a viable spatial infrastructure that supports emerging technologies such as blockchain.
Copyright (c) 2025 Israel Nunes da Silva, Gabriel Dietzsch, Elcio Hideiti Shiguemori https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Uso do Sensoriamento Remoto na Análise de Qualidade e Identificação de Defeitos em Pavimentos Flexíveis: Uma Revisão Sistemática
O sensoriamento remoto tem se mostrado como ferramenta promissora para avaliação de pavimentos flexíveis, complementando métodos tradicionais de inspeção. Esta revisão sistemática analisa técnicas como LiDAR e imageamento multiespectral, destacando sua eficácia na detecção de deformações, trincas e outros defeitos superficiais. Plataformas aéreas (VANTs) apresentam bom desempenho para inspeções pontuais, enquanto sistemas veiculares com LiDAR são mais adequados para avaliação contínua de redes extensas. Apesar dos avanços, persistem desafios, como necessidade de maior resolução espacial para microfissuras, influência de condições ambientais e altos requisitos computacionais. Soluções emergentes envolvendo fusão de dados multissensores e inteligência artificial mostram potencial para superar essas limitações, embora a padronização metodológica e validação conforme normas técnicas permaneçam como aspectos a serem melhorados para adoção em larga escala. O estudo conclui que o sensoriamento remoto já oferece benefícios concretos para gestão de infraestrutura rodoviária, com perspectivas de transformar os processos de monitoramento e manutenção viária.
Copyright (c) 2025 EzequielSilva Rocha, Claudia Maria de Almeida, Milton Kampel, Paulo Roberto da Silva Ruiz https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Deep Learning: uma Revisão Sistemática Integrativa de Suas Aplicações em Mapeamento Utilizando Imagens de RPA
O avanço das técnicas de aprendizado profundo (Deep Learning - DL) tem ampliado o uso de Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAs) no mapeamento cartográfico e no sensoriamento remoto, impulsionando a automação e a precisão dos produtos geoespaciais. Diante do crescimento expressivo dessas aplicações, este artigo tem como objetivo sistematizar e analisar criticamente as pesquisas que integram DL e RPAs no contexto do mapeamento, considerando as principais arquiteturas de redes neurais, sensores empregados e áreas de aplicação. Foi conduzida uma revisão sistemática integrativa nas bases Web of Science, Scopus e ScienceDirect, abrangendo o período de 2020 a 2025. A triagem resultou em 22 artigos incluídos, classificados em cinco categorias temáticas: agricultura, detecção de objetos, inspeções, incêndios e LiDAR. Os resultados evidenciam o predomínio das arquiteturas YOLO e U-Net, a crescente adoção de dados multiespectrais e térmicos e a carência de padronização metodológica nos procedimentos de treinamento e validação. A análise integrativa permitiu identificar tendências, lacunas e desafios éticos e técnicos na aplicação de DL com RPAs para o mapeamento cartográfico. A pesquisa contribui para a consolidação do conhecimento técnico-científico sobre o tema e reforça a importância de protocolos e práticas padronizadas no desenvolvimento de produtos cartográficos baseados em inteligência artificial.
Copyright (c) 2025 Elmo Bispo de Oliveira , Vivian de Oliveira Fernandes , Mauro José Alixandrini Júnior https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Syn-SC: Generating High-Volume Synthetic Point Data with Target Continuity and Smoothness
When point data is aggregated and depicted on maps, the choice of thematic mapping technique depends on the cartographer's skill and the spatial structure of the data. MacEachren and DiBiase (1991) argued that two structural variables deserve explicit attention: continuity (the proportion of space occupied by events) and smoothness (the degree of variation between neighbouring locations). However, empirical studies seldom explicitly isolate these variables because real-world datasets rarely span a convenient range of values. Syn-SC closes this gap; it is a self-contained QGIS 3 Processing plug-in which synthesizes high-volume point datasets, and the continuity and smoothness of these can be defined independently. The Scale Assistant tool tessellates any area of interest with size-adaptive hexagons and reports a two-value smoothness window — floor and ceiling — defined by the binary extreme levels 1 and 100. A rule-based dispatcher then selects one of three generative solvers: an exhaustive brute-force solver for small grids of up to 16 cells, a checkerboard heuristic for large grids, and an iterative optimizer that rapidly converges whenever the requested smoothness lies within the reported window or below. Benchmarks demonstrate that Syn-SC matches the requested continuity precisely, achieves smoothness targets within ±1 percentage point and generates sets approaching one million points in seconds. Syn-SC, therefore, provides cartographers, usability researchers, and AI developers with shareable, perceptually parameterised point datasets that were previously unavailable.
Copyright (c) 2025 Raphael Gonçalves de Campos, João Vitor Meza Bravo, Silvana Philippi Camboim https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Comparação de Modelagens Estatísticas para Dados SAR na Classificação de Cobertura da Terra: um Estudo de Caso na Região da Amazônia Brasileira
Imagens de Radar de Abertura Sintética (SAR) representam uma alternativa viável para a classificação da cobertura da terra em regiões frequentemente encobertas por nuvens. As amostras derivadas dessas imagens podem se adequar à diferentes distribuições estatísticas, dependendo do processamento realizado. Este trabalho teve como objetivo comparar classificações de cobertura da terra obtidas com imagens SAR modeladas por diferentes distribuições estatísticas. Foram realizadas 1000 classificações supervisionadas de uma imagem PALSAR/ALOS em uma região do estado do Pará, considerando etapas típicas de pré-processamento, como filtragem, multilooking e correções geométricas. Utilizou-se o classificador de Máxima Verossimilhança adaptado às distribuições Gaussiana, Gama e Par de imagens de intensidade. As classes analisadas foram Agricultura, Solo Exposto, Pasto, Floresta e Vegetação Secundária. Os resultados indicaram que modelos com a mesma quantidade de polarizações apresentaram acurácias globais semelhantes, e que o uso de duas polarizações resultou em melhores acurácias, do que a utilização de apenas uma. Neste trabalho, a distribuição Gaussiana, comumente adotada em classificadores paramétricos por simplificar a modelagem estatística, foi empregada na modelagem dos dados SAR sem comprometer o desempenho global da classificação, considerando as etapas de pré-processamento adotadas. Quanto às acurácias do produtor e do usuário, não foram encontrados modelos que separam bem todas as classes, com destaque para as classes Floresta e Vegetação Secundária, cuja separabilidade é difícil. Entretanto, a classe Solo Exposto apresentou boa distinção em todos os modelos.
Copyright (c) 2025 Vinícius Queiroz, Mariane Souza Reis, Sidnei João Siqueira Sant'Anna https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Estimativa do Diâmetro à Altura do Peito e Análise da Forma da Seção Transversal do Tronco de Árvores de Eucalipto Utilizando Dados LiDAR após a Remoção de Ruídos
Os dados LiDAR oferecem novas possibilidades para a obtenção de parâmetros geométricos de áreas florestais, como o diâmetro à altura do peito (DAP), a área basal, a altura, o volume, a biomassa e o estoque de carbono. Nesse contexto, os escâneres a laser terrestres são altamente precisos e podem ser utilizados para obter a forma dos troncos das árvores. Este artigo propõe um método para a eliminação automática de pontos ruidosos, seguido da classificação da forma da seção transversal de árvores de eucalipto, em circular e não circular, além de identificar troncos com amostragem insuficiente. Adicionalmente é realizada uma análise da relação da forma da seção transversal e o ajuste da circunferência, tradicionalmente utilizado para o cálculo do DAP. Com base no método proposto, o DAP estimado a partir dos dados LiDAR apresentou raiz do erro médio quadrático (REMQ) de 0,7 cm para árvores com seção transversal consideradas circulares e REMQ de 3,7 cm para seções transversais consideradas como sendo não circulares. Os resultados indicaram que a forma da seção transversal é um fator relevante na estimação de parâmetros biométricos como o DAP e, que são necessárias avaliações adicionais para aplicações precisas, como a estimativa de volume para árvores com seções transversais não circulares.
Copyright (c) 2025 Matheus Ferreira da Silva, Renato Cesar dos Santos, Antonio Maria Garcia Tommaselli, Mauricio Galo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Precisão, Veracidade e Acurácia: Sobre Erros e Incertezas
Nesta contribuição, os conceitos de precisão e acurácia são revisados à luz do Vocabulário Internacional de Metrologia, publicado pelo Bureau Internacional de Pesos e Medidas (BIPM). Embora a literatura especializada traga clareza sobre o uso dos termos acurácia e precisão, estes ainda são frequentemente empregados de forma equivocada em diversas áreas do conhecimento. O termo veracidade (do inglês, trueness), menos comum nas áreas da Geomática, é frequentemente confundido com acurácia. Esses erros conceituais não se restringem apenas ao vocabulário, mas se propagam na análise dos resultados de um processo experimental de medição. Consequentemente, a interpretação dos resultados pode estar incorreta. Esses equívocos comuns originam-se da falta de compreensão da natureza do processo de medição: toda medida é, por definição, composta por seu valor verdadeiro—uma constante—e, inevitavelmente, pelo erro associado. Aqui, mostramos que o conceito de incerteza é mais aplicável que o conceito de erro. Ademais, demonstramos matematicamente como as métricas de precisão, veracidade e acurácia estão intimamente relacionadas aos componentes do erro, que são tradicionalmente classificados como sistemáticos e aleatórios. O recurso da simulação computacional por meio do Método de Monte Carlo é empregado aqui como uma ferramenta importante para compreender na prática o tema do presente trabalho.
Copyright (c) 2025 Vinicius Francisco Rofatto, Ivandro Klein, Marcelo Tomio Matsuoka https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cálculo de Volume Madeireiro de Eucalyptus sp. a Partir de Varredura a Laser
A quantificação precisa do volume de madeira é essencial no gerenciamento da produção madeireira, influenciando decisões como tratos silviculturais, colheita e suprimentos. Recentemente, a varredura a laser tem sido usada na mensuração florestal, prometendo eficiência e precisão comparáveis ao inventário tradicional. O Laser Scanner Terrestre (TLS) é crucial nesse contexto, permitindo o cálculo do volume de madeira a partir de dados tridimensionais dos fustes das árvores. Este estudo avalia o potencial do LiDAR para medir o volume de madeira de eucaliptos, comparando métodos de cubagem rigorosa (volumes reais) e indireto (volume predito). A análise de precisão da varredura a laser incluiu cálculos como RMSE, RMSE%, desvio padrão e correlação entre os volumes medidos. A Estação Total Robótica (ETR) foi utilizada para medir o Diâmetro à Altura do Peito (DAP) com precisão maior que 10% usando a nuvem de pontos em estado bruto. Houve correlação de 0,761 entre os volumes obtidos pela cubagem rigorosa e o volume calculado pela superfície do fuste. Esses resultados indicam o potencial do LiDAR e do ETR na quantificação precisa do volume de madeira, essencial para o manejo eficiente de áreas florestais.
Copyright (c) 2025 João Victor do Nascimento Lima, George Deroco Martins, Álvaro Augusto Vieira Soares, Matheus da Silva Pacheco https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Análise Temporal do Nível Médio do Mar e Caracterização dos Eventos Extremos na Baía de Guanabara – Rio de Janeiro (1989–2021)
O gerenciamento costeiro voltado à mitigação dos impactos do aumento do nível do mar e da ocorrência de eventos extremos tem se tornado uma preocupação crescente, exigindo estratégias baseadas na análise de riscos, vulnerabilidades e impactos associados a diferentes cenários climáticos. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo avaliar a variação do nível médio do mar e caracterizar a ocorrência de eventos extremos na Baía de Guanabara, com foco na sazonalidade e evolução da série temporal registrada pelo marégrafo de Ponta da Armação, em Niterói-RJ, entre 1989 e 2021. Foram estimadas a taxa de elevação do nível do mar, a frequência de eventos extremos excedentes a ±2 e ±3 desvios padrão e a evolução das componentes harmônicas (amplitude e fase) para períodos anuais e de 19 anos. A taxa média de elevação do nível do mar foi estimada em 2,66 ±0,45 mm/ano. Os resíduos foram essenciais na identificação de anomalias e na distinção de eventos extremos de sobre-elevação, que ocorreram majoritariamente no outono (54,62%) e inverno (34,63%). Os eventos mais intensos, excedentes a ±3 desvios padrão, apresentaram forte sazonalidade, com picos positivos no outono (66,20%) e negativos no inverno (44,33%). As análises das componentes harmônicas evidenciaram tendências positivas nas amplitudes das séries anuais para M2 e S2 e variações nas fases de M4, N2 e Q1. Esses resultados sugerem alterações significativas na dinâmica das variações do nível do mar na região ao longo do período estudado.
Copyright (c) 2025 Everton Gomes dos Santos, Rodrigo Tecchio https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Sistema de Cadastro Ambiental Rural de Santa Catarina: Uma Análise Para Uso em Políticas Públicas
O Cadastro Ambiental Rural (CAR) é a principal base de dados para o Programa de Regularização Ambiental (PRA), instituído para atuar como um guia para a recuperação dos passivos ambientais existentes em imóveis rurais. Devido à sua natureza auto declaratória, o CAR contém informações equivocadas e inconsistências geométricas e topológicas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade geométrica, topológica e declaratória do CAR em Santa Catarina para o seu uso na implementação de políticas públicas. Avaliou-se a versão de 05/05/2025 do CAR, disponível na base de downloads para consulta pública do SICAR. Foram aplicadas técnicas de geoprocessamento para identificar erros de geometria, como geometrias vazias, intersecção própria e segmentos curtos e erros de topologia, como sobreposição intraclasses e sobreposição interclasses. Em média, 9% (0,04% - 23,63%) dos polígonos apresentou algum tipo de problema entre geometria vazia, intersecção própria ou segmentos curtos. Os resultados da intersecção intraclasse demonstraram a sobrestimativa de áreas da ordem de 10% entre os limites dos imóveis. Já a sobreposição interclasses resultaram em uma sobrestimativa de 20,28% de área entre as classes de mapeamento. O CAR foi implementado sem a aplicação de regras topológicas e sem a definição de um modelo de dados geoespacial adequado ao planejamento e ordenamento do território. Como consequência, a base de dados resultante apresentou diferenças significativas de áreas tanto nos limites dos imóveis rurais quanto nas classes de mapeamento. Os limites dos imóveis rurais necessitam de ajustes geométricos e topológicos antes de serem utilizados para qualquer tipo de planejamento territorial. As classes de uso declaradas não devem ser consideradas para uso, pois apresentam inconsistência geométrica e topológica significativas, além da inconsistência declaratória.
Programa de Regularização Ambiental (PRA)
Copyright (c) 2025 Luiz Fernando de Novaes Vianna, Juliana Mio de Souza https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Geospatial Evaluation of the Serra do Japi Environmental Conservation through Remote Sensing Approaches
The preservation of biodiversity hotspots in rapidly urbanizing regions is an increasing global concern. In this context, the present study employs remote sensing techniques to evaluate the effectiveness of public policies in the Serra do Japi Reserve, a rare Atlantic Forest remnant in São Paulo State, renowned for its ecological richness and high species endemism. Using multitemporal satellite imagery, the study assessed changes in vegetation cover between 2013 and 2023 to determine the impact of implemented policies, particularly following the area’s designation as a natural heritage site in 1983. The results revealed consistently high Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values within the Serra do Japi Preservation, Restoration, and Recovery Zone and the surrounding Jundiaí region over the ten-year period, indicating stable preserved vegetation cover. Histogram analysis of reclassified ΔNDVI values showed that 94.5% of pixels within the Serra do Japi Zone exhibited no significant change, while 77.5% of pixels in the urban area of Jundiaí remained stable, indicating greater vegetation variability in urbanized regions compared to the protected area. Additionally, only 2% of pixels within Serra do Japi indicated possible vegetation loss, a proportion notably lower than that observed in the municipality’s urban area. Localized vegetation loss was detected in the southern areas adjacent to the reserve, underscoring the importance of continuous monitoring and restoration efforts. The use of remote sensing proved to be a reliable and cost-effective tool for detecting subtle spatial and temporal changes in vegetation. Therefore, reinforcing conservation frameworks and ensuring the continuation of long-term monitoring programs are essential to prevent future degradation and maintain the ecological resilience of the Serra do Japi Reserve.
Copyright (c) 2025 Bruno Zomignani Perciani, Victor Fernandez Nascimento, Vitor Vieira Vasconcelos, Márcio de Souza Werneck https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Quatro Influências que Ampliam o Potencial Heurístico do Mapa e Seus Aportes para o Desenvolvimento do Raciocínio Geográfico na Escola
O desenvolvimento do raciocínio geográfico vem sendo apontado como tarefa primordial da geografia na escola básica, notadamente após a homologação da BNCC do ensino fundamental. Esta comunicação científica tem como objetivo principal analisar e apontar caminhos para o uso da cartografia escolar como veículo poderoso para fomentar a gradativa construção do raciocínio geográfico discente na escola básica. Após a seção introdutória, onde apresentamos argumentos que sustentam a relevância de considerar a tarefa supracitada como central para essa disciplina e elencarmos seis características estruturais dessa cognição geográfica, organizamos o texto em mais três seções, sucedidas por uma conclusão sinótica. A segunda seção é dedicada ao paradoxo do mapa no ensino de geografia, onde analisamos a histórica valorização do mapa nesse campo do conhecimento, em paralelo à contraditória subutilização do mesmo como recurso pedagógico. A terceira parte do texto tem foco em uma análise bastante suscinta acerca de três notáveis desafios para o uso do mapa como mobilizador do raciocínio geográfico. No quarto segmento do texto, o mais extenso, nos empenhamos em analisar e refletir sobre as quatro influências que potencializam a análise espacial a partir dos mapas e as possibilidades que elas nos abrem para potencializar a cartografia como recurso cognitivo da geografia escolar. Nosso foco maior recai sobre o cuidado em considerar e problematizar as técnicas subjacentes à confecção dos mapas, com uma discussão mais robusta acerca das ricas possibilidades de aprendizagem contidas nas cartografias não-euclidianas.
Copyright (c) 2025 Ronaldo Goulart Duarte https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
O Problema da Escolha do Datum na Geodesia
O objetivo desta contribuição é apresentar uma revisão teórica sobre o problema da escolha do datum na Geodesia, por meio do caso geral de ajustamento pelo modelo paramétrico (Gauss-Markov). Nesta revisão, demonstra-se matematicamente que uma solução com injunções é enviesada quando o posto (rank) da matriz design não é completo, ou seja, . Em outras palavras, há deficiência de datum da rede geodésica, o que em geral ocorre ao menos em termos de origem do referencial. Demonstramos matematicamente as injunções mínimas internas por meio das condições no net tranlsation (NNT), no net rotation (NNR) e no net scale (NNS), além da transformação-S para a conversão ou atualização do datum de uma solução com injunções mínimas para outra. Em particular, duas aplicações importantes são discutidas: (i) o monitoramento geodésico de estruturas, em que as diferentes épocas de observação devem estar no mesmo datum; (ii) a densificação de redes geodésicas a partir de pontos de referência pré-existentes. As diferentes possibilidades de definição da matriz datum são demonstradas em uma rede simulada de trilateração. Por fim, foram realizadas comparações entre cinco diferentes tipos de injunções em uma rede altimétrica: injunção absoluta; injunção relativa; condição NNT para todos vértices da rede; condição NNT apenas para os vértices de referência e condição NNT ponderada ou generalizada conforme Kotsakis (2013). Os resultados obtidos por simulações Monte-Carlo demonstram que a condição NNT generalizada fornece a melhor escolha de datum no problema de densificação de redes geodésicas.
Copyright (c) 2025 Ivandro Klein, Vinicius Francisco Rofatto, Marcelo Tomio Matsuoka https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Comparação e Análise de Métodos de Disponibilização e Publicação de Mapas Topográficos na Web
Os mapas topográficos desempenham um papel fundamental na sociedade, fornecendo informações essenciais para o planejamento e tomada de decisões por parte dos órgãos governamentais. No Brasil, as bases cartográficas oficiais são fornecidas através de bancos de dados geográficos, contudo, carecem de uma simbologia padronizada que permitam o acesso por meio de mapas digitais de maneira eficiente. Este trabalho teve como objetivo comparar e analisar métodos de disponibilização e publicação de mapas topográficos na web, utilizando dados da base cartográfica vetorial do estado do Rio de Janeiro na escala 1:25.000, a partir de três abordagens distintas: o serviço Web Map Service (WMS), arquivos GeoJSON e Vector Tiles. A primeira etapa envolveu a preparação dos dados e definição da simbologia, seguindo as convenções cartográficas do Manual Técnico T 34-700, assim como, resultados de pesquisas científicas. Em seguida, foi desenvolvida a aplicação para a comparação dos resultados, usando a biblioteca JavaScript OpenLayers para criação do front-end. A comparação das abordagens considerou desempenho, eficiência na renderização, volume de dados transferidos, interatividade do usuário e qualidade gráfica. Os resultados demonstram que o uso de vector tiles oferece melhor desempenho, reduzindo significativamente o volume de dados transferidos. A pesquisa destaca a necessidade de atualização dos padrões estabelecidos pela Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE). Contribuições futuras incluem o apoio ao desenvolvimento e adoção de novas normas e padrões, testes de usabilidade, exploração de tecnologias emergentes e integração multiescalar. A adoção dessas tecnologias pelas instituições responsáveis pelo mapeamento oficial brasileiro é essencial para garantir a eficiência e inovação das soluções de geoinformação, promovendo a disponibilização de mapas topográficos avançados e interativos, acessíveis ao público em geral.
Copyright (c) 2025 Tiago Luiz Bastos, Silvana Camboim https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Fusão de Dados HSI, UHR e LiDAR para Caracterização do Ambiente Urbano
O estudo da forma urbana é sem dúvida a chave para avançar em direção às transformações sustentáveis. Entretanto, observações de Sensoriamento Remoto dentro desse domínio são complexas e desafiadoras, pois esses ambientes apresentam muitas características espectrais semelhantes, tornando a análise de imagens de áreas urbanas uma difícil tarefa. Embora os sistemas de sensores tenham sido aprimorados recentemente, eles ainda são incapazes de atingir um nível de detalhamento suficiente para analisar qualitativa e quantitativamente os alvos de interesse em uma imagem urbana. Nesse sentido, a fusão de dados de múltiplos sensores surge como solução viável para a detecção e interpretação detalhada dos elementos que compõem uma cena urbana. Este trabalho tem como objetivo realizar a fusão de dados utilizando uma imagem hiperespectral (HSI), uma imagem óptica RGB de ultra-alta resolução e dados de detecção e alcance de luz (LiDAR) para uma caracterização detalhada de um ambiente urbano do ponto de vista da cobertura do solo. Sete conjuntos de dados serão empregados, incluindo os dados separados RGB, HSI e LiDAR, bem como sua fusão. Este último é usado para demonstrar o potencial de integração de informações de vários sensores quando comparados com os resultados de acurácia de um único sensor. O algoritmo escolhido para realizar tais classificações é o Random Forest, uma vez que é possível manipular grandes quantidades de dados e alcançar acurácia satisfatória. A acurácia geral alcançada pelo conjunto de fusão de dados mostra-se significativamente superior à dos demais conjuntos, demonstrando que o uso combinado de dados de diferentes sensores refina os resultados da classificação, permitindo um nível preciso e detalhado de legenda de classificação.
Copyright (c) 2025 Pâmela Carvalho Molina, Camila Souza dos Anjos Lacerda, Cláudia Maria de Almeida, Rodrigo de Campos Macedo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Red Tide Detection and Chlorophyll-a Concentration Retrieval in Southeast Coast of Brazil
We evaluated reflectance spectra and spectral features of a red tide event associated with high abundances of Mesodinium rubrum. The bloom was observed on the northern coast of the State of São Paulo between 12 and 25 January 2025, with hyperspectral ocean color satellite images. The diagnostic features of phytoplankton algae were observed near 610 nm and 705 nm, with a peak at 665 nm before decreasing. The Normalized Difference Red Tide (NDRT) was developed to map red tide occurrences. For the Bloom class, NDRT values are approximately 0.90, whereas for the No Bloom class, they range from 0.25 to 0.55. We also estimated chl-a concentration using different models: Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI) (0 – 60 mg/m3), a method based on Two Bands Algorithm (2BDA) (0 – 275 mg/m3), Algae Bloom Monitoring Application (AlgaeMAp) (0 - 1600 mg/m3) and Ocean Color 4 (OC4) (0.35 – 0.65 mg/m3).
Copyright (c) 2025 Júlio César Pimenta dos Santos, Bruno Rech, Daniel Andrade Maciel, Cláudio Clemente Faria Barbosa, Áurea Maria Ciotti, Vitor Souza Martins, Rejane de Souza Paulino, Evlyn Márcia Leão de Moraes Novo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Dados Espaciais para Identificação de Áreas Periurbanas em Municípios Amazônicos
Com a expansão de áreas urbanas no mundo, estudos são realizados para analisar áreas adjacentes influenciadas por áreas urbanas, sendo estas áreas influenciadas denominadas de periurbanas. Além de poucos trabalhos serem realizados para o tema no sul global, as áreas periurbanas apresentam características distintas mesmo dentre as regiões do Brasil, dificultando a criação de metodologias para identificação de áreas periurbanas. Portanto, o presente trabalho buscou contribuir para a compreensão das definições de áreas periurbanas em municípios amazônicos e elaborar uma metodologia para sua identificação. As áreas periurbanas foram identificadas a partir de dados e ferramentas de análise espacial. Para replicação do método, foram utilizados dados e softwares abertos. Os materiais utilizados consistem em dados matriciais e vetoriais tratados em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e plataformas gratuitas para processamento de imagens. O método foi aplicado para dois municípios amazônicos no Brasil, Santarém (Pará) e Cametá (Pará). Estes foram escolhidos para avaliar a delimitação em municípios com características distintas e a flexibilidade do método elaborado. O resultado foi comparado a outro método de delimitação de áreas periurbanas em municípios amazônicos e avaliações das delimitações foram realizadas. Buscou-se analisar se o periurbano proposto foi capaz de considerar áreas e ocupações características da região amazônica. Para análises comparando a área periurbana proposta com uma área periurbana de referência utilou-se de dados espaciais sobre ocupações humanas e serviços, dados demográficos e imagens de satélite. O artigo finaliza com considerações sobre o método proposto, suas contribuições e análises que podem ser feitas em futuros trabalhos.
Copyright (c) 2025 Gilberto Eidi Teramoto Oliveira, Thales Sehn Körting, Silvana Amaral https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Revisão Sistemática de Literatura sobre o Uso de Sensoriamento Remoto e Algoritmos Baseados em Machine Learning no Mapeamento de Florestas Tropicais Secas
As florestas tropicais secas são um ecossistema florestal notadamente marcado pela sazonalidade climática e predomínio de espécies arbóreas que apresentam acentuada deciduidade durante a estação seca e grande perenidade durante a estação úmida. Esses ambientes abrigam uma rica diversidade de fauna e flora, desempenhando um papel crucial na qualidade de vida de milhões de pessoas ao fornecer serviços ecossistêmicos essenciais. Devido a sua ocorrência em solos férteis, tem sido crescente os registros de pressões antrópicas sobre seus remanescentes florestais para conversão em agricultura. Por essa razão, tem sido crescente a demanda por ações de monitoramento ambiental. Neste sentido, tem se destacado na literatura recente a utilização de métodos de Machine Learning (ML) aplicados ao sensoriamento remoto de florestas tropicais secas. Assim, o presente estudo propôs, por meio de uma revisão sistemática de literatura, uma avaliação quantitativa dos principais sensores remotos e algoritmos de ML empregados nos últimos anos, de modo que foi possível obter uma visão geral dos métodos atuais, bem como temas promissores para futuras pesquisas. Como principais resultados, verificou-se que as principais abordagens têm priorizado a utilização do algoritmo Random Forest e dados provenientes de sensores ópticos. Com a realização desta revisão, observou-se que oportunidades de pesquisas futuras encontram-se na análise da utilização integrada de sensores SAR e ópticos, bem como em avaliação comparativa entre diferentes algoritmos de ML, de maneira que possam ser avaliados novos métodos para o progresso no monitoramento e conservação de florestas tropicais secas.
Copyright (c) 2025 Anderson Rodrigues Ribeiro, Eder Renato Merino https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Spatial Variables and Land Use Change Models: A Study on Conditioning Patterns of Natural Vegetation Suppression and Persistence
Land-use change models are formulated by identifying patterns of change and persistence. In modeling software, this step is usually performed by characterizing samples based on spatial variables. Despite the importance of this stage, the evaluation of the change and persistence patterns is often neglected by the scientific community. Thus, this study evaluated the conditioning factors of natural vegetation suppression and persistence in three study areas in different Brazilian biomes. The patterns were investigated for five different time periods, 1995 to 2000 (representing training) and 2000 to 2005, 2000 to 2010, 2000 to 2015 and 2000 to 2020 (representing extrapolation). The spatial variables used to identify the patterns were formulated to represent the environmental context of the training period (1995 to 2000). The method used to analyze the data was Violin Plot graphs. Among the modeling challenges investigated, the following stand out: 1) The ability of variables to explain changes; 2) The variation of change patterns across different time periods; and 3) The variation of change patterns across different study areas and within the same study area. Among the main findings, it was shown that: 1) within the set of analyzed variables, some had a greater ability to differentiate between vegetation suppression and persistence.; 2) the farther the extrapolation was from the training period, the lower the ability of the variables to differentiate the patterns; and 3) Vegetation suppression and persistence in different study areas were described by the variables in distinct ways. As possible recommendations, it is highlighted that modelers analyze patterns of change and persistence using statistical techniques.
Copyright (c) 2025 Macleidi Varnier, Eliseu José Weber https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Deep Learning para Classificação Supervisionada de Imagens CBERS-4A da Área Urbana de Rio Claro (SP)
O presente artigo tem por objetivo avaliar a acurácia do mapeamento do uso e cobertura da terra, realizado em um trecho da área urbana de Rio Claro (SP), a partir de técnicas de Deep Learning e utilizando uma imagem CBERS-4A (WPM) com 2 m de resolução espacial. Foi estruturada uma rede neural convolucional U-Net a partir de script em Python, utilizando as bibliotecas Keras e Tensor Flow. A verdade terrestre, utilizada para treinamento e verificação da acurácia do modelo, foi elaborada por meio de classificação supervisionada da mesma imagem no software ArcGIS Pro, utilizando o algoritmo Support Vector Machine (SVM) e procedimentos de pós-classificação, incluindo aplicação de filtro majoritário e edição manual de pixels. O resultado obtido pela U-Net foi comparado ao resultado obtido pelo SVM (sem pós-classificação), visando compreender se há ganhos de acurácia, tendo em vista o maior esforço humano, para a criação do ground truth, e computacional, para processamento dos dados, inerente às técnicas de Deep Learning. Para isso, ambos os resultados foram submetidos a avaliação de acurácia utilizando as métricas Overall Accuracy, Precision, Recall, F1 Score e Kappa. Constatou-se que o modelo U-Net apresenta melhor acurácia em todas elas, destacando-se o aumento da Precision de 0,48 (SVM) para 0,78 (U-Net). Tais resultados indicam o potencial das técnicas de Deep Learning para o mapeamento do uso e cobertura da terra em áreas urbanas a partir de imagens de alta resolução, o que pode contribuir, de modo significativo, para ações de planejamento e gestão territorial nos municípios brasileiros
Copyright (c) 2025 Danilo Marques Magalhães, Julya Paes de Souza, Edgar Auler Galvão de França https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Explorando o Uso de Large Language Model (ChatGPT) para Alinhamento Semântico entre Esquemas Conceituais de Dados Geoespaciais
Diante do cenário atual, em que o exponencial crescimento na produção de dados geoespaciais converge com a necessidade de sua disseminação e compartilhamento, torna-se salutar o desenvolvimento de mecanismos que facilitem a interoperabilidade dos dados, cujas fontes de produção podem ser diversas. Assim, questões voltadas a promover os processos de interoperabilidade semântica, entre distintas modelagens conceituais destes dados, tornam-se relevantes. Deste modo, este artigo investiga o potencial de utilização de uma ferramenta de processamento de linguagem natural, construída sobre um grande modelo de linguagem (Large Language Model - LLM), como um elemento facilitador para futura automatização dos mecanismos de alinhamento semântico entre esquemas conceituais diversos. Como resultado, a ferramenta utilizada – ChatGPT – apresentou 123 associações semânticas entre os esquemas utilizados: 34 classes da categoria edificações da base cartográfica de referência do Brasil e quaisquer tags aplicadas para criação de dados voluntários no OpenStreetMap (OSM). Em alguns casos, as associações foram detalhadas, em outros, mais genéricas, sendo possível sua comparação com trabalhos prévios realizados manualmente por humanos. Importante salientar o papel relevante da construção do diálogo de solicitação do alinhamento, com organização estruturada dos dados conceituais, bem como utilização de diálogo claro e sem ambiguidades. Ainda existem limitações no processo, em especial para entendimento da hierarquia dos conceitos utilizados, o que indica necessidade de novos estudos e avaliação de outros LLM disponíveis. Entretanto, o uso de inteligência artificial para interoperabilidade semântica de dados geoespaciais desponta como um caminho viável a ser aplicado.
Copyright (c) 2025 Fabiola Andrade Souza, Estephanie Daiane Batista da Silva, Silvana Philippi Camboim https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Elaboração de Mapas de Trafegabilidade de Viaturas Utilizando Sensoriamento Remoto e SIG: uma Revisão Sistemática e Abrangente
Os mapas de trafegabilidade de viaturas são produtos cartográficos que permitem aos usuários verificarem a previsão de terras trafegáveis, em áreas que não possuam arruamentos disponíveis para deslocamento à localidade de destino ou que estejam danificadas por eventos naturais, que podem impossibilitar o uso normal de vias construídas para o tráfego de viaturas. Nesses casos, o deslocamento fora de estrada, por terrenos pouco explorados, pode ser uma opção viável, com o planejamento do caminho a ser seguido auxiliado por mapas de trafegabilidade. Esses produtos cartográficos podem ser elaborados por meio de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI), Sensoriamento Remoto (SR) e outros dados auxiliares. No presente estudo, foi realizada uma ampla pesquisa na rede mundial de computadores para verificação dos trabalhos publicados que tiveram como objeto de estudo os mapas de trafegabilidade, em um recorte temporal dos últimos 20 anos. Foram encontrados um total de 45 estudos, que foram devidamente analisados de modo a possibilitar a extração das principais informações e resultados alcançados. Os resultados indicam que a variável de relevo é a mais frequentemente utilizada (97,78%), seguida por vegetação (95,55%), corpos d’água (91,11%), tipo de solo (82,22%), feições antrópicas (80%), umidade do solo (60%) e condições meteorológicas (40%). A imensa maioria dos trabalhos operou em escala topográfica (71,11%). Uma parcela reduzida dos estudos realizou trabalhos de campo (31,11%), e a maior parte destinou-se à área militar (53,33%), concentrando-se os estudos de forma geral em países como Polônia, República Tcheca e Índia e ancorando-se em métodos paramétricos e não paramétricos diversos.
Copyright (c) 2025 Renan Fabres Dalmonech, Cláudia Maria de Almeida, Joel Borges dos Passos, Rodrigo de Campos Macedo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Avaliação das Grades Populacionais Globais para Representar a Distribuição da População Residente na Amazônia Brasileira: o Caso do Baixo Tocantins (PA)
Este trabalho avaliou quatro Grades Populacionais Globais (GPWv4, GHS-POP, HRSL e WorldPop) para representar a distribuição da população residente na Amazônia brasileira, com foco na concordância com dados populacionais e na aderência a um proxy de densidade de endereços de domicílios. A área de estudo é a região do Baixo Tocantins, Pará, por sua diversidade de usos e coberturas da terra, frequência de remanescentes florestais e população rural dispersa por ambientes de ilhas e terra firme. As Grades Globais para 2020 foram avaliadas através de: i) análise de concordância com os dados de população residente, por município e setor censitário, provenientes de estimativa municipal para 2020 e Censo Demográfico de 2022, e ii) análise de aderência às estimativas de domicílios, com referência aos dados do Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos (CNEFE), a partir de uma proxy de densidade de domicílios. Erros absolutos percentuais médios avaliaram as estimativas das Grades e os dados oficiais. Os maiores erros de concordância nos dados populacionais foram registrados para as grades GPWv4 e WordPop. WorldPop e GHS-POP subestimam a ocorrência de domicílios nas áreas de ilhas e margens de rios. A grade HRSL apresentou a maior concordância em relação aos dados populacionais e maior aderência às estimativas de domicílios em comparação ao CNEFE. Assim, na ausência de dados populacionais oficiais desagregados recomenda-se a grade HRSL como opção preferencial para estudos que envolvam a distribuição da população na Amazônia brasileira.
Copyright (c) 2025 Gustavo Piva Lopes Salgado, Ana Paula Dal’Asta, Bruno Vargas Adorno, Silvana Amaral https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modelagem Dinâmica Espacial das Áreas de Cultivo de Soja no Município de Paragominas-PA
A área de estudo, situada na região sudeste do estado do Pará, corresponde ao município de Paragominas, o qual possui uma economia baseada na produção agroindustrial. Este trabalho teve como objetivo gerar simulações espaciais de mudanças de uso e cobertura da terra no município correspondentes ao intervalo de 2014 a 2020, objetivando em última instância realizar a simulação das futuras mudanças da paisagem no horizonte de 2030. Para a análise da dinâmica da paisagem, foram utilizados mapeamentos anuais de uso e cobertura da terra disponibilizados pelo MapBiomas e TerraClass. A etapa de modelagem foi realizada na plataforma Dinamica EGO por meio do método de pesos de evidência. Foram consideradas as classes de transição com transformações significativas dentro do período de estudo em análise, dando-se enfoque às transformações relacionadas principalmente ao ciclo de plantio da soja. Assim sendo, tiveram enfoque classes como formação florestal, pastagem e outros cultivos agrícolas, onde foram observados padrões de sucessões de diferentes coberturas. Obteve-se um valor satisfatório de similaridade fuzzy para o mapa simulado de 2020, e a modelagem de uso de cobertura da terra demonstra que o cultivo da soja expande-se prioritariamente sobre as áreas de pastagem, outros cultivos e vegetação secundária, e em menor escala, em áreas de vegetação primária. O prognóstico estacionário para o ano de 2030 consolida estas tendências, indicando a necessidade de medidas e ações de políticas ambientais mais efetivas para o gerenciamento do uso e cobertura da terra, que assegurem a preservação de florestas primária e secundária.
Copyright (c) 2025 Thais Elaine Pereira de Sousa, Cláudia Maria de Almeida, Rodrigo de Campos Macedo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modelagem Conceitual de Dados Geoespaciais para Defesa Civil: Estudo de Caso em Salvador-Bahia
Um dos principais problemas enfrentados atualmente pelas administrações municipais está relacionado à ocupação urbana desordenada, que em muitos casos gera desastres como deslizamentos e alagamentos. Infelizmente, observa-se que historicamente as instituições de defesa civil têm dado maior ênfase a ações de resposta do que de prevenção de desastres. Visando mudar esse cenário, a defesa civil do município de Salvador-BA tem buscado um novo modelo de gestão utilizando o mapeamento de riscos de áreas críticas como suporte ao planejamento e prevenção. Para apoiar tal ação, foi elaborada uma modelagem conceitual de dados geográficos que dá suporte à produção da cartografia temática da defesa civil – em aderência à Especificação Técnica para Estruturação de Dados Geospaciais Vetoriais (ET-EDGV Salvador) – e permitiu a organização e disponibilização de seus dados temáticos para os atores envolvidos no processo.
Copyright (c) 2025 Pablo de Almeida dos Santos, Fabíola Andrade Souza https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/