Mapeamento anual de cobertura e uso da terra no Brasil, baseado em imagens Sentinel-2 – resolução de 10 metros. A coleção mais recente deste produto é a Coleção 4, com série histórica de 2017 a 2025.
As classes do produto Cobertura | 10m indicam tipos de cobertura e uso da terra no Brasil e estão organizadas em 3 níveis hierárquicos. Cada classe está associada a um único valor de pixel – código – e uma cor.
Explore os tópicos abaixo para saber mais sobre a legenda:
Ao baixar os dados de Cobertura | 10m , o arquivo será um raster (.geotiff) de banda única contendo os valores de pixel correspondentes às classes de cobertura e uso da terra para o ano selecionado. Utilize o exemplo abaixo para interpretar as classes do arquivo.
- Correspondência entre códigos e classes da legenda da Coleção 4 do MapBiomas Cobertura 10m – Brasil:
-
Nível Nome da classe Código Cor 1 1. Formação Florestal 1 #1f8d49 2 1.1 Formação Florestal 3 #1f8d49 2 1.2 Floresta Alagável 6 #007785 2 1.3 Formação Savânica 4 #7dc975 2 1.4.Savana Alagada (beta) 7 #228c70 2 1.5 Mangue 5 #04381d 2 1.6 Restinga Arbórea 49 #02d659 1 2. Vegetação Herbácea e Arbustiva 10 #d6bc74 2 2.1 Formação Campestre 12 #d6bc74 2 2.2 Formação Herbáceo Arbustiva 77 #86b074 2 2.3 Campo Alagado e Área Pantanosa 11 #519799 2 2.4 Marisma (beta) 84 #81dbbf 2 2.5 Restinga Herbácea ou Arbustiva 50 #ffaa5f 2 2.6 Apicum 32 #fc8114 2 2.7 Afloramento Rochoso 29 #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 Usina Fotovoltaica 75 #757272 2 4.5 Parque eólico (beta) 91 #403d3e 2 4.6 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
| Nome do arquivo | Descrição | Formato (extensão) |
|---|---|---|
| Códigos de legenda | MapBiomas Brasil (10m) - Coleção 4 | Documento completo de correspondência entre códigos, cores e classes de cobertura e uso da terra da Coleção 4 do MapBiomas 10m | |
| Códigos de Legenda para uso no QGIS | MapBiomas Brasil (10m) - Coleção 4 | Arquivo para classificação de legenda em programa SIG como o QGIS | .qml |
| Códigos de Legenda para uso no R ou Python | MapBiomas Brasil (10m) - Coleção 4 | Arquivo para classificação de legenda em formato CSV - para uso em programas/linguagensdiversas, como R e Python | CSV |
- Etapas principais do mapeamento
- Documentos completos de descrição do método (ATBDs)
- Estratégias de validação e análise de acurácia
O mapeamento de cobertura e uso da terra em resolução 10m – MapBiomas 10m – utiliza imagens do satélite Sentinel-2 e permite identificar detalhes que não eram visíveis na resolução de 30 metros, como infraestruturas urbanas, áreas de preservação permanente (APP) e propriedades rurais com maior precisão.
Explore os tópicos abaixo sobre o método empregado no mapeamento do MapBiomas 10m:
Os mapas anuais são desenvolvidos de de modo independente por equipes de biomas e temas transversais – como áreas urbanizadas, agricultura, pastagem, mineração, e zona costeira. O processo de mapeamento consiste em 4 etapas principais:
- 1) Construção de Mosaicos e Embeddings: A primeira etapa consiste na criação de mosaicos anuais livres de nuvens.
- A) Sentinel-2: Utiliza a coleção harmonizada de refletância de superfície (Level 2A).
- B) Satellite Embeddings: Desde a Coleção 3, foram integradas bandas de “embeddings” (AlphaEarth/Google), que funcionam como informações adicionais para melhorar a acurácia da classificação
- 2) Classificação de cobertura e uso da terra via aprendizado de máquina: A classificação é realizada de forma independente para cada bioma e tema transversal utilizando diferentes algoritmos de aprendizado de máquina:
- A) Random Forest: Algoritmo principal usado na maioria dos biomas e temas.
- B) Gradient Tree Boosting: Utilizado especificamente no bioma Caatinga.
- C) Deep Learning (U-Net): Aplicado para classes específicas como Mineração, Aquicultura, Apicum, Culturas Perenes e a classe de Usinas Fotovoltaicas.
- 3) Aplicação de filtros pós classificação: Após a classificação, são aplicados filtros para reduzir ruídos e garantir a consistência temporal dos dados:
- A) Filtro Espacial: Remove pixels isolados ou áreas menores que 0,25 hectare (unidade mínima de mapeamento).
- B) Filtro Temporal: Corrige inconsistências ao longo dos anos, garantindo que as mudanças de uso da terra sigam uma lógica ecológica e histórica.
- 4) Integração dos mapas de biomas e temas transversais: Nesta fase, os mapas individuais de cada bioma e tema transversal são sobrepostos seguindo regras de prevalência. Por exemplo, classes antrópicas específicas (como Mineração ou Área Urbana) costumam ter precedência sobre classes de vegetação natural na integração final.
A primeira versão da análise de acurácia para o mapeamento MapBiomas 10m foi conduzida na Coleção 4. Os resultados serão disponibilizados em breve.
- Plataforma MapBiomas
- Google Earth Engine (GEE)
- Google Cloud Storage | URLs para download de mapas anuais
É possível acessar os dados do MapBiomas 10m diferentes formas. Explore as opções listadas abaixo:
- Como acessar mapas e dados?
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- Acesse: https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
- Selecione o dado de interesse
- Filtre um território e ano
- Explore o mapa e as estatísticas

- Como baixar mapas e dados?
-
- Acesse: https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
- Clique na seção ‘Downloads’
- Selecione do dado de interesse
- Baixe o mapa em ‘Suas análises’
- Baixe estatísticas a partir da interação com os gráficos

Todas as coleções de dados do MapBiomas estão disponíveis para acesso público na plataforma Google Earth Engine (GEE). No GEE, as coleções do MapBiomas são armazenadas em imagens multibanda – assets – , onde cada banda representa a classificação de um ano da série histórica de mapeamento.
Acesse os dados de uma coleção específica do MapBiomas 10m a partir de um asset id:
[ asset ID da coleção 4 aqui ]
// ============================================================
// MapBiomas 10m — Visualizar asset específico (Col 4)
// ============================================================
var ASSET_ID = ""
Baixe os mapas anuais de cobertura 10m da Coleção 4 por meio do link abaixo.
[ link para download de mapas anuais aqui ]
Nota: Altere o ano no final da URL para mudar o ano de interesse a ser baixado.
As tabelas de estatísticas para a Coleção 4 do MapBiomas 10m serão disponibilizadas em breve.
ArtigoMatos et al – Accounting for alternation in temporal quality analysis in MapBiomas BrazilLer artigo
ArtigoRocha et al – Mapping Burned Area in the Caatinga Biome: Employing Deep Learning TechniquesLer artigo
ArtigoFerreira Neto et al – Uncontrolled Illegal Mining and Garimpo in the Brazilian AmazonLer artigo
ArtigoRocha et al – Towards Uncovering Three Decades of LULC in the Brazilian Drylands: Caatinga Biome Dynamics (1985–2019)Ler artigo
ArtigoArruda et al – Assessing four decades of fire behavior dynamics in the Cerrado biome (1985 to 2022)Ler artigo
ArtigoBaeza et al – Two decades of land cover mapping in the Río de la Plata grassland region: The MapBiomas Pampa initiativeLer artigo
ArtigoAlencar et al – Long-Term Landsat-Based Monthly Burned Area Dataset for the Brazilian Biomes Using Deep LearningLer artigo
ArtigoCoelho-Junior et al – Unmasking the impunity of illegal deforestation in the Brazilian AmazonLer artigo
ArtigoSantos et al – Assessing the Wall-to-Wall Spatial and Qualitative Dynamics of the Brazilian Pasturelands 2010–2018Ler artigo
ArtigoSouza et al – Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth EngineLer artigo
ArtigoFendrich et al – Disclosing contrasting scenarios for future land cover in BrazilLer artigo
ArtigoNunes et al – Unmasking secondary vegetation dynamics in the Brazilian AmazonLer artigo
ArtigoSaraiva et al – Automatic Mapping of Center Pivot Irrigation Systems from Satellite Images Using Deep LearningLer artigo
ArtigoParente et al – Assessing the pasturelands and livestock dynamics in Brazil, from 1985 to 2017Ler artigo
ArtigoSouza Jr et al – Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon BiomeLer artigo
ArtigoMas et al – Analysis of High Temporal Resolution Land Use/Land Cover TrajectoriesLer artigo
ArtigoParente & Ferreira – Assessing the Spatial and Occupation Dynamics of the Brazilian PasturelandsLer artigo
ArtigoParente et al – Monitoring the Brazilian pasturelands: A new mapping approach based on the Landsat 8 spectral and temporal domainsLer artigo
ArtigoRosa, Marcos R – Comparação e análise de diferentes metodologias de mapeamento da cobertura florestal da Mata AtlânticaLer artigo
DestaqueDestaques da Cobertura e Uso da Terra nos Sítios Arqueológicos do BrasilVer destaque
DestaqueDestaques do Mapeamento Anual de Cobertura – Áreas UrbanizadasVer destaque
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DestaqueDestaques do Mapeamento Anual de Cobertura – PastagemVer destaque
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DestaqueDestaques da Coleção 4 do MapBiomas Fogo (1985 a 2024)Ver destaque
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RelatórioRelatório Anual do Desmatamento no Brasil – RAD2025Baixar PDF
RelatórioRelatório Anual do MapBiomas | 2025Baixar PDF
RelatórioRelatório Anual do MapBiomas | 2024Baixar PDF
RelatórioRelatório de Avaliação Independente do Projeto MapBiomas (2019-2022)Baixar PDF
RelatórioRelatório de Avaliação Independente da Fase 1 do Projeto MapBiomas (2015-2018)Baixar PDF
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