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Uso agrícola

O Uso Agrícola mapeia os cultivos de agricultura no Brasil (1985–2025) com base nos dados anuais de Cobertura 30m – Coleção 11. O mapeamento foca em cultivos de verão (outubro a março), representando a 1ª safra brasileira.

O produto Uso agrícola 1ª Safra apresenta 9 classes.

Ao baixar o mapa de uso agrícola pela Plataforma MapBiomas, o arquivo será uma imagem de banda única em formato .geotifff. Utilize a tabela abaixo para interpretar os códigos de cada classe do arquivo baixado:

Classes — Uso agrícola 1ª Safra

Nível Nome da classe Código Cor
1 1. Lavoura Temporária 19 #C27BA0
2 1.1 Soja 39 #f5b3c8
2 1.2 Cana 20 #db7093
2 1.3 Arroz 40 #c71585
2 1.4 Algodão (beta) 62 #ff69b4
2 1.5 Outras Lavouras Temp. 41 #f54ca9
1 2. Lavoura Perene 36 #d082de
2 2.1 Café 46 #d68fe2
2 2.2 Citrus 47 #9932cc
2 2.3 Dendê 35 #9065d0
2 2.4 Outras Lavouras Perenes 48 #e6ccff
Nome do arquivoDescriçãoFormato (extensão)
Códigos de legenda - Uso Agrícola | MapBiomas 30m - Coleção 11 (QGIS) Arquivo para classificação de legenda do mapa de 'Uso Agrícola' em programa SIG como o QGIS .qml
Códigos de legenda - Uso Agrícola - MapBiomas 30m [ Coleção 11 ] (R ou Python) Arquivo para classificação de legenda dos mapas de 'Uso Agrícola' em formato CSV - para uso em programas/linguagensdiversas, como R e Python CSV
Acesse e baixe os arquivos de classificação da legenda
Códigos de legenda - Uso Agrícola | MapBiomas 30m - Coleção 11 (QGIS) Códigos de legenda - Uso Agrícola | MapBiomas 30m - Coleção 11 (R ou Python)

O mapeamento dos cultivos agrícolas no Brasil é realizado por meio de um fluxo de classificação supervisionada utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente Random Forest e Redes Neurais Convolucionais (Deep Learning, com a arquitetura U-Net).

Apresentamos a versão completa das etapas e algoritmos empregados em nosso documento completo descritivo do método (ATBD).

ATBD Geral | Cobertura 30m - Coleção 11 ATBD - Apêndice Agricultura - Uso Agrícola 1ª Safra | Cobertura 30m - Coleção 11 ATBD - Apêndice Sistemas de Irrigação, Frequência de cultivos e Uso Agrícola 2ª Safra | Cobertura 30m - Coleção 11

Abaixo, resumimos as principais informações sobre o mapeamento e os dados.

O mapeamento de cultivos agrícolas segue as etapas gerais da metodologia MapBiomas, com adaptações específicas : 1) no processo de seleção de imagens para composição de mosaicos anuais, baseado no calendário de safras agrícola; 2) e na classificação, que utiliza dois algoritmos classificadores para identificar cultivos segundo análise espectral e de contexto.

O diagrama abaixo ilustra as etapas gerais do mapeamento de agricultura.

Detalhes do método de mapeamento de uso agrícola — variáveis e algoritmos

 

Os cultivos agrícolas mapeados são agrupados em três classes: Lavoura temporária, Lavoura Perene e Silvicultura.

Fluxo de classificação supervisionada do mapeamento de uso agrícola

 

Lavouras temporárias: cultivos de 1ª e 2ª safra

  • Cultivos de 1ª Safra: As classes de lavoura temporária na Cobertura 30m e no Uso Agrícola apresentam cultivos de verão (outubro a março), representando a primeira safra brasileira.
  • Cultivos de 2ª Safra: O mapeamento dos cultivos de 2ª safra foi implementado como um conjunto complementar às classes de agricultura. Em sua primeira versão, o mapeamento apresenta as classes de ‘milho’, ‘algodão’ e ‘outras culturas de segunda safra’ para um recorte temporal de 2000 a 2024. Saiba mais em

 

O mapeamento de cultivos agrícolas é baseado em mosaicos de imagens Landsat 5, 7, 8 e 9 (Landsat TOA — Coleção 2).

  • Período de seleção de imagens: O período de seleção é adaptado ao calendário de cultivo de cada classe agrícola mapeada.
  • O diagrama abaixo exemplifica o processo de definição de janelas temporais para seleção de imagens com base no monitoramento do vigor vegetativo de cada tipo de cultivo.

Calendário de safra via satelite

 

    • As janelas temporais variam segundo a classe mapeada. Exemplos de janelas temporais para a seleção de imagens de mosaico por classe de agricultura:
Classe Período Agrícola Início Término
Algodão (beta), Soja e Outras lavouras temporárias Safra (Growing season) pico de vegetação − 3 meses pico de vegetação + 3 meses
Entressafra (Off-season) pico de vegetação − 3 meses pico de vegetação − 5 meses
Anual pico da vegetação pico da vegetação + 12 meses

 

Consulte os diferentes períodos para cada classe na seção 2.2 ‘Definition of the temporal period’ do documento completo de descrição do método do mapeamento de cultivos agrícolas.

 

  • Regiões de classificação: Devido à distribuição heterogênea de cultivos e silvicultura no Brasil, a seleção de cenas Landsat para mosaicos anuais priorizou áreas com maior ocorrência de cada classe mapeada, conforme mapas de referência.

 

As amostras para treinamento dos algoritmos de classificação foram extraídas de mapas de referência de agricultura no Brasil. Abaixo listamos os mapas utilizados e seus links para consulta:

Classe MapBiomas Mapa ou Fonte de Referência Ano de referência
Soja ‘Massive soybean expansion in South America since 2000 and implications for conservation’ — Song et al. (2021) 2020–2021
Cana TerraClass 2020
Arroz Mapeamento do Arroz Irrigado no Brasil — Agência Nacional de Águas (ANA) & Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB) 2020
Algodão Coleção 8 do Mapeamento de Cobertura e Uso da Terra no Brasil (MapBiomas) Todos
Outras lavouras temporárias Coleção 8 do Mapeamento de Cobertura e Uso da Terra no Brasil (MapBiomas) Todos
Café Mapa de café — Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB) 2015, 2016, 2017, 2018, 2019
Outras lavouras perenes Quarta comunicação nacional do Brasil à UNFCCC 2016
Silvicultura Global Forest Watch, Transparent World (2015) 2012–2014

 

Mais informações sobre o número de amostras e as estratégias de amostragem adotadas para cada mapa de referência podem ser encontradas no documento completo de descrição do método — Tabela 8.

 

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos anuais e escolhidos para treinar o modelo de classificação. A escolha dos atributos varia conforme a classe mapeada e a região de classificação — para o mapeamento de arroz, por exemplo.

A lista completa das variáveis utilizadas está disponível no documento completo de descrição do método — Tabela 7.

Orientações sobre como reproduzir o espaço de atributos e executar as etapas de processamento e classificação também estão disponíveis no repositório público do MapBiomas no GitHub: github.com/mapbiomas/brazil-agriculture.

 

  • Pontos de validação fornecidos pelo LAPIG/UFG: A análise de acurácia do mapeamento foi desenvolvida a partir dos pontos de validação de campo fornecidos pelo Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento da Universidade Federal de Goiás (LAPIG/UFG). As classes foram agrupadas em três macro classes de uso agrícola — lavouras temporárias, lavouras perenes e silvicultura — para a análise de acurácia.

 

  • O painel de estatísticas de acurácia exibe as métricas completas do mapeamento.

 

  • Comparação com outros mapeamentos — TerraClass:
    A consistência do produto ‘Uso agrícola’ foi validada frente ao TerraClass. Na Amazônia e Cerrado (2020 e 2022), o TerraClass indicou áreas maiores que o MapBiomas. Isso ocorre pois a metodologia TerraClass agrupa pixels por interpretação visual, enquanto o MapBiomas classifica cada pixel individualmente, gerando dados mais fragmentados.

 

Acesse a análise completa na seção ‘5.2 Comparison with other maps’ do documento descritivo do método de agricultura.

 

O TerraClass é um projeto conduzido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) que identifica a dinâmica de uso e cobertura da terra nas áreas que sofreram desmatamento (detectadas pelo projeto PRODES) nos biomas Amazônia e Cerrado.
  • Como acessar mapas e dados?
    1. Acesse: https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
    2. Selecione o dado de interesse: Agricultura > Uso agrícola
    3. Filtre um território e ano
    4. Explore o mapa e as estatísticasTutorial de acesso e download dos dados de uso agrícola na Plataforma MapBiomas

 

  • Como baixar mapas e dados?
    1. Acesse: https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
    2. Clique na seção ‘Downloads’
    3. Selecione do dado de interesse: Agricultura > Uso agrícola
    4. Baixe o mapa em ‘Suas análises’
    5. Baixe estatísticas a partir da interação com os gráficosTutorial de acesso e download dos dados de uso agrícola na Plataforma MapBiomas

 

Como usar:
1. Copie e cole o script no Code Editor do GEE: https://code.earthengine.google.com
2. Ajuste as seções marcadas com ">>> EDITE AQUI" conforme sua necessidade.
3. Clique em "Run".

É necessária uma conta para usar o Google Earth Engine. Crie a sua gratuitamente em https://earthengine.google.com/noncommercial/

 

Não há um conjunto de dados específico para o produto ‘Uso agrícola’ no Google Earth Engine, mas é possível acessar os dados de uso agrícola por meio do asset da coleção mais recente do produto Cobertura 30m.

 

Visualizar e analisar classes de uso agrícola no GEE — Coleção 10.1 
// MapBiomas Col.10.1 - Uso da Terra (1985-2024)

var ASSET_ID = 'projects/mapbiomas-public/assets/brazil/lulc/collection10_1/mapbiomas_brazil_collection10_1_coverage_v1';
var ANO = 2024; // EDITE AQUI
var CLASSES = [20, 39, 62]; // EDITE AQUI (Códigos das classes de agricultura selecionadas)
var PALETA = {20:'#db7093',39:'#f5b3c8',62:'#ff69b4'}; // EDITE AQUI (Códigos e cores das classes de agricultura selecionadas)

var banda = 'classification_' + ANO;
var img = ee.Image(ASSET_ID).select(banda);
var mask = ee.Image(0);
CLASSES.forEach(function(c){mask = mask.or(img.eq(c));});
var filtrado = img.updateMask(mask);
var cores = CLASSES.map(function(c){return PALETA[c]||'#ccc';});

Map.addLayer(filtrado, {min:Math.min.apply(null,CLASSES), max:Math.max.apply(null,CLASSES), palette:cores}, 'MapBiomas '+ANO);
Map.setCenter(-52,-14,5);
Abrir no Google Earth Engine

O repositório público do MapBiomas Brasil no GitHub exibe todos os scripts utilizados para o processo de classificação dos mapas de ‘Uso agrícola’.

GitHub MapBiomas Brasil | Agricultura
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