Mapeamento anual
Dados mensais e anuais de dinâmica de água superficial para todo o território nacional. Série histórica de 1985 a 2024, resolução de 30 metros.
Os mapas mensais e anuais indicam a presença de superfície de água em cada pixel. Com base na frequência de ocorrência ao longo do ano, os pixels são categorizados em:
Frequência de ocorrência de água superficial
| Tipo | Frequência anual |
|---|---|
| Permanente | > 90% do ano |
| Intermitente | 50 – 89% do ano |
| Infrequente | 10 – 49% do ano |
| Solo | < 10% do ano |
Além dos dados de frequência, o módulo discrimina o tipo de corpo hídrico: naturais, hidrelétricas, antrópicos (pequenas represas, piscicultura) e água em mineração.
- Detecção de superfície de água — lógica fuzzy
- Classificação de corpos hídricos
- Diagrama geral do método
Processamento de mais de 190.000 cenas Landsat (5 TM, 7 ETM+, 8 OLI) com até 70% de cobertura de nuvens, no Google Earth Engine. O pré-processamento aplica máscara de nuvem e sombra antes das análises.
Detecção de superfície de água — lógica fuzzy
A superfície de água é identificada por um Modelo Espectral de Mistura (MEM) combinado com lógica fuzzy (valores de pertinência). Os limiares de decisão por pixel são:
- Detecção: membership > 0,67
- Inclusão (decendial e média anual): membership > 0,50
- Exclusão (média anual): membership < 0,35
Classificação de corpos hídricos
Após a detecção, cada corpo hídrico é classificado por tipo usando segmentação de objetos + Random Forest, com integração da base de reservatórios da ANA (Agência Nacional de Águas) e dados de mineração do MapBiomas Coleção 6.
Acurácias do usuário e do produtor geralmente acima de 75–90% para o mapeamento anual.
Diagrama geral do método




Plataforma MapBiomas
Selecione o dado de interesse na Plataforma MapBiomas, aplique filtros espaciais e temporais, explore o mapa e as estatísticas ou faça o download.



GitHub
Documentação técnica
Artigos 3
ArtigoSouza et al – Amazon severe drought in 2023 triggered surface water lossLer artigo
ArtigoCesar et al – A Large-Scale Deep-Learning Approach for Multi-Temporal Aqua and Salt-Culture MappingLer artigo
ArtigoSouza Jr et al – Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon BiomeLer artigoNotas técnicas 4
Infográficos 1
Artigos 3
ArtigoSouza et al – Amazon severe drought in 2023 triggered surface water lossLer artigo
ArtigoCesar et al – A Large-Scale Deep-Learning Approach for Multi-Temporal Aqua and Salt-Culture MappingLer artigo
ArtigoSouza Jr et al – Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon BiomeLer artigoNotas técnicas 4
Infográficos 1
Artigos 3
ArtigoSouza et al – Amazon severe drought in 2023 triggered surface water lossLer artigo
ArtigoCesar et al – A Large-Scale Deep-Learning Approach for Multi-Temporal Aqua and Salt-Culture MappingLer artigo
ArtigoSouza Jr et al – Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon BiomeLer artigo
