A Rede MapBiomas é uma iniciativa multi-institucional e colaborativa que processa dados geoespaciais para revelar as transformações do território.
Formada por uma coalizão de ONGs, universidades e empresas de tecnologia, a rede utiliza computação em nuvem e inteligência artificial para gerar o histórico mais atualizado de cobertura e uso da terra nos países com operações ativas.
Os dados são 100% públicos, gratuitos e orientados à transparência científica.
Pilares do MapBiomas
Processamento Pixel a Pixel: Análise massiva de imagens de satélite (Landsat) com resolução de 30 metros para todo o território.
Séries Históricas: Mapeamento anual contínuo desde 1985, permitindo a análise de matrizes de transição territorial.
Ciência Aberta: Metodologias documentadas em ATBDs (Algorithm Theoretical Basis Documents)
Trabalho em Rede: Organização autogerida por especialistas em biomas e temas transversais como fogo, água, agricultura, mineração e outros.
O MapBiomas consolidou-se como uma referência global e hoje compõe uma rede internacional que abrange 17 países, dos quais três (Índia, México e República Democrática do Congo) aderiram em 2025. No total, são 617 colaboradores espalhados pelo mundo, sendo 220 no Brasil.
Embora operem de forma independente para respeitar as particularidades de seus territórios, as iniciativas locais utilizam os métodos e códigos abertos desenvolvidos pelo MapBiomas, para garantir uniformidade técnica.
No arranjo internacional, o MapBiomas Brasil apoia a secretaria executiva da Rede Global, que atua transversalmente em todos os países, garantindo os pilares da ciência aberta e da colaboração técnica em todas as frentes de atuação.
O Comitê de Coordenação da Rede Global é a instância composta por representantes de cada um dos países de atuação, responsável pelas decisões de caráter global da rede.
Você pode contribuir participando de capacitações, utilizando e divulgando os dados, ou entrando em contato com nossa equipe para explorar possibilidades de parceria institucional.
Sim. O MapBiomas adota os princípios da ciência aberta, disponibilizando gratuitamente os dados produzidos com total transparência para toda a sociedade.
Cada iniciativa transfronteiriça ou nacional possui o seu próprio portal (como MapBiomas Amazônia, MapBiomas Chaco, MapBiomas Peru, entre outros). Os links podem ser encontrados aqui.
Os dados de classificação pixel a pixel são disponibilizados em formato GeoTIFF, com códigos de legenda compatíveis, e as estatísticas de cobertura da terra são fornecidas em formato CSV ou Excel, facilitando a análise geoespacial integrada.
Na plataforma do MapBiomas os mapas são disponibilizados prontos para baixar com recorte de biomas. Para o recorte de estados e municípios os mapas podem ser gerados no Google Earth Engine acessando script disponível no link abaixo.
Você deve selecionar o estado e município e os anos de interesse e colocar para salvar em sua pasta no Google Drive. https://brasil.mapbiomas.org/codigos-e-ferramentas/
Esta diferença ocorre porque o cálculo de área no MapBiomas é feito a partir da soma das áreas de cada pixel. Os pixels de borda são distribuídos entre as áreas fronteiriças. Em geral, a diferença das áreas é menor do que 0,2%; em casos de municípios menores pode chegar a 0,5%.
Você pode acessar a descrição de todos os mapas de referência utilizados pelo MapBiomas em: Mapas de Referência.
As coleções representam alterações nos períodos de abrangência dos mapas anuais, mudanças na legenda ou correções em relação à versão anterior.
São dez coleções de dados já publicadas:
Coleção 1 – publicada em abril de 2016, com legenda simplificada contendo 7 classes e cobrindo o período de 2008-2015
Coleção 2 – publicada em abril de 2017, com 13 classes de legenda cobrindo o período de 2000-2016
Coleção 2.3, publicada em janeiro de 2018, com melhorias a partir de aplicação de random forest.
Coleção 3 – publicada em agosto de 2018, com 19 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2017
Coleção 3.1, publicada em abril de 2019, com melhorias na classificação
Coleção 4 – publicada em agosto de 2019, com 19 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2018
Coleção 4.1., publicada em março de 2020, com melhorias da classificação
Coleção 5 – publicada em agosto de 2020, com 21 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2019
Coleção 6 – publicada em agosto de 2021, com 25 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2020
Coleção 7 – publicada em agosto de 2022, com 27 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2021
Coleção 7.1 – publicada em abril de 2023, com melhorias na classificação.
Coleção 8 – publicada em agosto de 2023, com 29 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2022
Coleção 9 – publicada em agosto de 2024, com 29 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2023
Coleção 10 – publicada em agosto de 2025, com 30 classes de legenda cobrindo o período de 1985 – 2024.
Em todas as coleções do MapBiomas, a série histórica é totalmente revisada.
Não há esta possibilidade na plataforma MapBiomas. A vetorização dos mapas é extremamente custosa e pouco prática para todo o território. A solução recomendada caso queira trabalhar com vetor é baixar o dado, realizar o recorte territorial e espacial de interesse e em seguida fazer a vetorização usando seu software favorito.
Crie uma conta na Plataforma MapBiomas através do link: http://mapbiomas.org/users/sign_in. Ao logar, aparece a opção MEUS MAPAS. Você poderá criar seu mapa acrescentando diferentes recortes territoriais. Neste módulo as estatísticas são todas agrupadas para o mapa criado.
Cada camada representa um ano da série. Por exemplo, na Coleção 2.3 a camada 0 = 2000 e a camada 17 = 2016. Também é possível baixar os dados diretamente do Google Earth Engine quando se necessita de recortes territoriais ou temporais específicos.
Sim, as coleções do MapBiomas estão disponíveis como assets na plataforma Google Earth Engine e podem ser acessadas, processadas e analisadas diretamente na plataforma sem necessidade de baixar os dados. Estão disponíveis 3 coleções de dados principais: > mapas anuais de cobertura e uso da terra no Brasil entre 1985 a 2023 > mapas de transição para períodos selecionados entre 1985 a 2023 > mosaicos de imagens Landsat para cada ano da série entre 1985 a 2023. Para obter os IDs das coleções do MapBiomas no Google Earth Engine acesse: Códigos e Ferramentas
É preciso ter uma conta no Google Earth Engine (GEE), o que pode ser feito através do seguinte link: https://earthengine.google.com. Ao acessar o Code Editor do GEE (https://code.earthengine.google.com) você poderá iniciar scripts para visualizar e processar dados. No link abaixo da plataforma do MapBiomas você encontra exemplos de Scripts para acessar os dados do MapBiomas no Google Earth Engine. Códigos e Ferramentas.
A descrição detalhada da legenda incluindo a correlação com as classes do IBGE, FAO e IPCC estão disponíveis para download em: Downloads.
O arquivo com os códigos de legenda pode ser acessado no seguinte link: Códigos de Legenda.
Os dados do MapBiomas são públicos e gratuitos mediante a simples referência da fonte observando o seguinte formato:
”Projeto MapBiomas – Coleção [versão] da Série Anual de Mapas de Cobertura e Uso da Terra do Brasil, acessado em [data] através do link: [LINK]”
Ou acesse aqui o artigo científico: Souza et al. (2020) – Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine – Remote Sensing, Volume 12, Issue 17, 10.3390/rs12172735
A descrição completa do projeto encontra-se em http://brasil.mapbiomas.org“
Ou acesse aqui o artigo científico: Souza et al. (2020) – Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine – Remote Sensing, Volume 12, Issue 17, 10.3390/rs12172735
A descrição completa do projeto encontra-se em http://brasil.mapbiomas.org
O Landsat tem uma resolução média de 30m, por isso é comum associar a área de um pixel a 900 m². Mas, como os dados originais do Mapbiomas são criados seguindo a representação padrão GEE (Lat/Long e WGS84), nativamente não se utiliza de uma projeção equivalente (equal area). Assim, a distância do alvo até a Linha do Equador influencia o tamanho do pixel. Portanto, na escala continental do Brasil, deve-se evitar o cálculo contando os pixels e multiplicando por 900 m². No MapBiomas, aplicamos dois métodos para cálculo de área:
(i) Quando realizado fora do Google Earth Engine, reprojetamos o dado MapBiomas para o sistema UTM e calculamos o valor métrico do pixel central, localizado na intersecção entre a carta 1:250.000 (padrão IBGE) e área de interesse. Em seguida, contabilizamos todos os pixels dentro da área de interesse e multiplicamos pelo valor de referência, em m², do pixel central anteriormente calculado. Este método foi aplicado por exemplo, em toda a estatística das Coleções 2 e 2.3.
(ii) Quando o cálculo é realizado dentro do Google Earth Engine, aplicamos a função ee.Image.pixelArea() que gera uma imagem na qual o valor de cada pixel é a área desse pixel em metros quadrados, levando em consideração eventuais distorções cartográficas. Este método foi aplicado a partir da Coleção 3.
Mapas de cobertura e uso da terra feitos na escala do MapBiomas (pixel de 30m) e série temporal longa são impraticáveis em formato vetorial. Todo o processamento do projeto é feito em formato raster, pixel a pixel.
Todos os dados do MapBiomas são organizados por coleções numéricas. O número mais alto representa sempre a versão mais recente, que substitui integralmente as anteriores, pois reprocessa todo o histórico de anos anteriores com algoritmos aprimorados.
As classes que possuem beta, em geral, são uma primeira versão do mapeamento destas classes, ainda de forma preliminar, para uma melhor versão na próxima coleção. Ao mesmo tempo, em algumas das classes beta ainda não foi possível realizar o mapeamento em todo o território nacional, mas já se obtém um bom resultado nas principais áreas de ocorrência destas classes.
O MapBiomas envolve pesquisadores e especialistas em sensoriamento remoto, ciência da computação e dos biomas e dos principais usos da terra do país. Esta equipe trabalha em seus escritórios e laboratórios espalhados por várias cidades brasileiras, incluindo Belém, Recife, Florianópolis, São Paulo, Brasília, Goiânia, Feira de Santana e Porto Alegre. Todo o trabalho é feito utilizando computação em nuvem através da plataforma Google Earth Engine.
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