Cobertura 10m

Cobertura 10m

Mapeamento anual de cobertura e uso da terra no Brasil baseado em imagens Sentinel-2 (10 metros). Coleção mais recente: Coleção 3 — série histórica de 2017 a 2024.

As classes do produto Cobertura 10m estão organizadas em 3 níveis hierárquicos. No Nível 1, existem seis classes: Floresta; Vegetação Herbácea e Arbustiva; Agropecuária; Área não Vegetada; Corpo D’água; e Não observado. O Nível 2 possui 21 classes.

Tabela de classes — Cobertura 10m (Coleção 3)

Nível Nome da classe Código Cor
1 1. Floresta 1 #1f8d49
2 1.1 Formação Florestal 3 #1f8d49
2 1.2 Formação Savânica 4 #7dc975
2 1.3 Mangue 5 #04381d
2 1.4 Floresta Alagável 6 #007785
2 1.5 Restinga Arbórea 49 #02d659
1 2. Vegetação Herbácea e Arbustiva 10 #d6bc74
2 2.1 Campo Alagado e Área Pantanosa 11 #519799
2 2.2 Formação Campestre 12 #d6bc74
2 2.3 Apicum 32 #fc8114
2 2.4 Afloramento Rochoso 29 #ffaa5f
2 2.5 Restinga Herbácea 50 #ad5100
1 3. Agropecuária 14 #ffefc3
2 3.1 Pastagem 15 #edde8e
2 3.2 Agricultura 18 #E974ED
3 3.2.1 Lavoura Temporária 19 #C27BA0
3 3.2.2 Lavoura Perene 36 #d082de
2 3.3 Silvicultura 9 #7a5900
2 3.4 Mosaico de Usos 21 #ffefc3
1 4. Área não Vegetada 22 #d4271e
2 4.1 Praia, Duna e Areal 23 #ffa07a
2 4.2 Área Urbanizada 24 #d4271e
2 4.3 Mineração 30 #9c0027
2 4.4 Outras Áreas não Vegetadas 25 #db4d4f
1 5. Corpo D'água 26 #2532e4
2 5.1 Rio, Lago e Oceano 33 #2532e4
2 5.2 Aquicultura 31 #091077
1 6. Não observado 27 #ffffff

O mapeamento Cobertura 10m utiliza imagens Sentinel-2 (MSI) em nível 2A — refletância de superfície harmonizada. A Coleção 3 (beta) cobre 2017–2024 e mapeia 22 classes em até 3 níveis hierárquicos.

Inovações da Coleção 3

Pela primeira vez, bandas de embeddings do Google AlphaEarth foram integradas como variáveis preditoras, melhorando a discriminação entre classes de cobertura similares.

Algoritmos de classificação

O pipeline combina três algoritmos, aplicados por bioma:

  • Random Forest — classificador base para a maioria dos biomas
  • Gradient Tree Boosting (GTB) — para padrões espectrais complexos
  • Deep Learning — U-Net — classes específicas como usinas fotovoltaicas

Filtro espacial mínimo: 0,25 hectare (menor que o 30m, que usa 1 ha).

Novas classes em relação ao 30m

A Coleção 3 inclui Usinas Fotovoltaicas (classe beta), não presente na versão de 30m. Infraestruturas urbanas e APPs são mapeadas com maior precisão graças à resolução de 10 metros.

Plataforma MapBiomas

É possível acessar os dados de Cobertura 10m de diferentes formas.

Como acessar dados?

  1. Seleção do dado de interesse
  2. Filtros espaciais e temporais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Como baixar dados?

  1. Seção download
  2. Defina o dado de interesse e filtros temporais e espaciais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Google Earth Engine

…

GitHub

Todos os scripts e ferramentas para processamento dos dados do MapBiomas Brasil estão disponíveis para acesso no GitHub.

https://github.com/mapbiomas/brazil-all-initiatives

Repositório de dados

Acesse documentos de coleções anteriores do MapBiomas Brasil Cobertura 10m em nosso repositório de dados.

https://data.mapbiomas.org/dataverse/brazil-landcover

Os mapas de transição apresentam a variação de classe de cobertura e uso entre os anos da série histórica. Os dados são derivados do mapeamento anual de cobertura e uso da terra — Cobertura 10m.

Legenda

Os mapas de Transição são gerados a partir da comparação entre a classificação de dois anos selecionados da série. Os códigos das classes do produto são calculados segundo a expressão:

(cod. classe no ano I × 100) + cod. classe no ano II

Ao baixar o mapa de transição, o arquivo será um raster (.geotiff) de banda única contendo os valores de pixel segundo a expressão acima.

Exemplos para dados de transição 2018–2024

Classe mapeada em 2018 Classe mapeada em 2024 Código de classe de Transição Interpretação
Formação Florestal (3) Formação Florestal (3) 303 Formação Florestal que permaneceu Formação Florestal
Formação Florestal (3) Pastagem (15) 315 Formação florestal convertida para Pastagem
Pastagem (15) Área Urbanizada (24) 1524 Pastagem convertida para Área Urbanizada

Na Plataforma MapBiomas, as classes de transição são agrupadas para facilitar a visualização de padrões de mudança de cobertura e uso da terra. As classes agrupadas são:

  • Transições de áreas de cobertura florestal ou áreas naturais não florestais para pastagem, agricultura ou áreas não vegetadas;
  • Transições de classes de pastagem, agricultura ou áreas não vegetadas para cobertura florestal ou áreas naturais não florestais;
  • Transições que adicionam superfície de água;
  • Transições que reduzem a superfície de água;
  • Transições com ganho de áreas de silvicultura.

É possível reproduzir esses ou outros agrupamentos de interesse a partir dos dados baixados e de operações de álgebra de mapas em um programa SIG, como o QGIS.

Método

Os mapas de transição são derivados do mapeamento anual de cobertura e uso da terra (Cobertura 10m). Saiba mais no documento descritivo do método Cobertura 10m.

Acesso aos dados

Plataforma MapBiomas

Como acessar dados?

  1. Seleção do dado de interesse
  2. Filtros espaciais e temporais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Como baixar dados?

  1. Seção download
  2. Defina o dado de interesse e filtros temporais e espaciais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Google Earth Engine (GEE)

Não há um conjunto de dados de ‘Transições’ para as coleções mais recentes de Cobertura 10m. De todo modo, é possível gerar mapas de transição na plataforma GEE a partir dos mapas anuais de cobertura.

Exemplo de código para geração de mapa de transição para os anos 2020 e 2024:

Gerar mapa de transição no GEE — Cobertura 10m (Coleção 3) 
// Define the MapBiomas asset path for the latest collection (MapBiomas 10m - Collection 3)
var asset =
'projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc_10m/collection3/mapbiomas_10m_collection3_integration_v1';
var integration = ee.Image(asset);

// Import MapBiomas official color modules to ensure correct styling for LULC classes
var Palettes = require('users/mapbiomas/modules:Palettes.js');
var paletteLulc = Palettes.get('classification9');

// Define the temporal range for transition analysis
var start_year = 2020;
var end_year = 2024;

// Select specific classification bands for the chosen years
var img0 = integration.select('classification_' + start_year);
var img1 = integration.select('classification_' + end_year);

/**
 * Calculate transitions using map algebra: (Start Year * 100) + End Year.
 * This creates unique codes where the first digits represent the initial class
 * and the last two digits represent the final class.
 */
var transitions = img0.multiply(100).add(img1).toInt16().rename('transitions');

// Display the original LULC map for the latest year (2024) as a reference layer
Map.addLayer(integration, {
    bands: ['classification_2024'],
    min: 0, max: 69,
    palette: paletteLulc
}, 'LULC 2024', false);
Abrir no Google Earth Engine

GitHub

Trechos de código para análises de transições estão disponíveis em nosso repositório público no GitHub.

https://github.com/mapbiomas/platform-analysis/blob/main/codes/analysis_8_transitions.js

Os mapas de Áreas estáveis apresentam áreas sem conversão de classes ao longo da série histórica do mapeamento anual de cobertura e uso da terra.

Legenda

As classes de legenda são as mesmas do produto Cobertura 10m.

Classes — mesmas do produto Cobertura 10m (Coleção 3)

Nível Nome da classe Código Cor
1 1. Floresta 1 #1f8d49
2 1.1 Formação Florestal 3 #1f8d49
2 1.2 Formação Savânica 4 #7dc975
2 1.3 Mangue 5 #04381d
2 1.4 Floresta Alagável 6 #007785
2 1.5 Restinga Arbórea 49 #02d659
1 2. Vegetação Herbácea e Arbustiva 10 #d6bc74
2 2.1 Campo Alagado e Área Pantanosa 11 #519799
2 2.2 Formação Campestre 12 #d6bc74
2 2.3 Apicum 32 #fc8114
2 2.4 Afloramento Rochoso 29 #ffaa5f
2 2.5 Restinga Herbácea 50 #ad5100
1 3. Agropecuária 14 #ffefc3
2 3.1 Pastagem 15 #edde8e
2 3.2 Agricultura 18 #E974ED
3 3.2.1 Lavoura Temporária 19 #C27BA0
3 3.2.2 Lavoura Perene 36 #d082de
2 3.3 Silvicultura 9 #7a5900
2 3.4 Mosaico de Usos 21 #ffefc3
1 4. Área não Vegetada 22 #d4271e
2 4.1 Praia, Duna e Areal 23 #ffa07a
2 4.2 Área Urbanizada 24 #d4271e
2 4.3 Mineração 30 #9c0027
2 4.4 Outras Áreas não Vegetadas 25 #db4d4f
1 5. Corpo D'água 26 #2532e4
2 5.1 Rio, Lago e Oceano 33 #2532e4
2 5.2 Aquicultura 31 #091077
1 6. Não observado 27 #ffffff

Método

Os mapas de áreas estáveis são derivados do mapeamento anual de cobertura e uso da terra (Cobertura 10m). Saiba mais no documento descritivo do método Cobertura 10m.

Acesso aos dados

Plataforma MapBiomas

Como acessar dados?

  1. Seleção do dado de interesse
  2. Filtros espaciais e temporais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Como baixar dados?

  1. Seção download
  2. Defina o dado de interesse e filtros temporais e espaciais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Google Earth Engine (GEE)

Não há um conjunto de dados específico para os dados de áreas estáveis no GEE. Mas é possível analisar classes estáveis por meio do conjunto de dados de Cobertura 10m no GEE. Saiba mais em nosso GitHub.

GitHub

Scripts para análise de áreas estáveis estão disponíveis em nosso repositório público no GitHub.

https://github.com/mapbiomas/platform-analysis/blob/main/codes/analysis_5_stable.js

Os mapas de número de mudanças apresentam o número de variações — transições entre classes de cobertura e uso da terra — que um pixel teve em um período da série histórica de mapeamento.

Legenda

Os códigos das classes do mapa de número de mudanças variam de 0 a 6, sendo o código ‘6’ representativo de 6 ou mais mudanças no período selecionado.

Método

Os mapas de número de mudança são derivados do mapeamento anual de cobertura e uso da terra (Cobertura 10m). Saiba mais no documento descritivo do método Cobertura 10m.

Acesso aos dados

Plataforma MapBiomas

Como acessar dados?

  1. Seleção do dado de interesse
  2. Filtros espaciais e temporais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Como baixar dados?

  1. Seção download
  2. Defina o dado de interesse e filtros temporais e espaciais
  3. Explore o mapa e as estatísticas

Google Earth Engine (GEE)

Não há um conjunto de dados específico para os dados de número de mudanças no GEE. Mas é possível analisar as variações de classe por meio do conjunto de dados de Cobertura 10m no GEE. Saiba mais em nosso GitHub.

GitHub

Scripts para análise de número de mudanças estão disponíveis em nosso repositório público no GitHub.

Script para análise de número de mudanças.
analysis_4_number_of_changes.js

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