Cobertura

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura na Amazônia adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares ao bioma. A classificação é feita usando o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest. A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBD). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento no bioma.

Classes Mapeadas:

As classes mapeadas pela equipe do bioma são:

• Código	Classe	Descrição	Cor
  3	Formação Florestal	Os tipos de vegetação são caracterizados pela predominância de espécies arbóreas com uma copa contínua de alta densidade. Também incluem manguezais, florestas secundárias em regeneração e florestas plantadas.	#1f8d49
  4	Formação Savânica	Tipos de vegetação com uma camada arbórea de densidade variável, distribuída sobre uma camada contínua de arbustos e plantas herbáceas.	#7dc975
  6	Floresta Alagável	Áreas florestais alagadas de forma permanente ou temporária.	#026975
  11	Campo Alagado e Área Pantanosa	Zonas arbustivas e pastagens naturais cobertas de forma permanente ou temporária pela água.	#519799
  12	Formação Campestre	Vegetação herbácea, incluindo áreas com uma camada arbustivo-herbácea bem desenvolvida.	#d6bc74
  25	Outras áreas não vegetadas	Áreas de superfície impermeáveis ou solo exposto não incluídas em outras classes.	#db4d4f
  29	Afloramento rochoso	Rocha naturalmente exposta na superfície terrestre, sem cobertura de solo, frequentemente com presença parcial de vegetação rupícola e em encostas íngremes.	#ffaa5f
  33	Rio, Lago e Oceano	Rios, lagos, barragens, reservatórios e outros corpos d’água.	#2532e4

Mapas de referência:

A classificação de cobertura na Amazônia utilizou amostras de referência de outros mapeamentos para o treinamento do modelo Random Forest. As bases empregadas no mapeamento anual de cobertura na Amazônia serão listadas na tabela a seguir – conteúdo em processo de atualização.

• Mapa	Descrição	Ano de referência
  Mapa de Áreas Úmidas na Bacia Amazônica	Mapa da extensão das zonas úmidas, do tipo de vegetação e do estado de inundação em duas estações de toda a bacia do baixo Amazonas	1995 – 1996

Seleção de imagens e mosaico Landsat:

O mapeamento utilizou imagens dos satélites Landsat (5, 7, 8 e 9), com limite máximo de 50% de nuvens. A área foi dividida em 201 cenas Landsat (path-row) que cobrem o bioma.

• Classificação por cena: Desde a Coleção 4, o mapeamento do bioma Amazônia é feito via classificação de todas as cenas Landsat disponíveis e, então, os resultados são integrados para gerar mapas anuais. Esta abordagem difere do adotado por outros biomas – que geram e classificam mosaicos anuais – e foi incorporada pois permite avaliar as variações espectrais de cada pixel ao longo de  um mesmo ano.
• Mosaicos anuais: Para o mapeamento das classes ‘afloramentos rochosos’ e ‘áreas inundáveis’, mosaicos anuais de mediana foram utilizados.

Espaço de atributos: variáveis de classificação:

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos das cenas Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação. O mapeamento de cobertura na Amazônia utiliza como variáveis de classificação:

• Índices espectrais;
• Frações de mistural espectral;
• Métricas de banda.

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

Integração com os mapas de temas transversais:

Os mapas anuais processados pela equipe da Amazônia foram integrados com os mapas dos temas transversais utilizando as regras estabelecidas de prevalência hierárquica:

• 1º lugar de prevalência: Classes como Usinas Fotovoltaicas, Mineração, Praias/Dunas, Mangue e Aquicultura têm maior prioridade e se sobrepõem à classificação geral;
  Último lugar de prevalência: a classe ‘Pastagem’ figura no fim da ordem de prevalência na Amazônia.

**Nota: O detalhamento das regras de prevalência hierárquica para integração dos mapas é apresentado no documento descritivo do método (ATBD).**

Estratégias de validação e análise de acurácia:

A análise de acurácia para a Coleção 11 será publicada em breve. [conteúdo em elaboração]

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura na Caatinga adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares ao bioma.

O mapeamento é feito usando o algoritmo de aprendizado de máquina ‘Gradient Tree Boosting (GTB)’ como principal classificador, em detrimento do Random Forest, algoritmo primário adotado pelos outros biomas. Isto pois, o GTB alcança maior acurácia em padrões complexos e lida eficientemente com classes de dados desbalanceados, que são muito comuns na Caatinga.

** Nota: Para a classe de Afloramento Rochoso — que possui grande mistura espectral de solo e vegetação —, utilizou-se o algoritmo wekaXMeans dentro de polígonos validados pelo Serviço Geológico do Brasil, auxiliando o treinamento dos dados isolando o agrupamento referente às rochas **

A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBDs). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento no bioma Caatinga:

Classes mapeadas:

As classes mapeadas no bioma são descritas na tabela abaixo:

• Código	Classe	Descrição	Cor
  3	Formação Florestal	Vegetação caracterizada pela predominância de dossel contínuo, englobando florestas estacionais semideciduais e deciduais.	#1f8d49
  4	Formação Savânica	Vegetação com predominância de espécies de dossel semicontínuo, como savanas arbustivas e savanas arborizadas.	#7dc975
  49	Restinga Herbácea	Comunidades de plantas herbáceas dominadas por pequenos arbustos e árvores, tipicamente encontradas em áreas costeiras	#
  22	Formação Campestre	Vegetação dominada por espécies herbáceas (campos e estepes)	#
  29	Afloramento Rochoso	Áreas de rochas naturalmente expostas na superfície, muitas vezes com alta declividade e presença de vegetação rupícola esparsa	#
  21	Mosaico de usos	Áreas de uso agropecuário onde a classificação não conseguiu distinguir claramente entre agricultura e pastagem. Geralmente, representam áreas de lavouras temporárias	#
  22	Outras áreas não vegetada		#
  75	Usina fotovoltaica		#
  33	Água		#

Mapas de referência:

A classificação de cobertura no bioma utilizou amostras de referência de outros mapeamentos para o treinamento do modelo preditivo. Todas as bases empregadas no mapeamento anual de cobertura na Caatinga serão listadas na tabela a seguir – conteúdo em elaboração.

• Mapa	Descrição	Ano de referência
  …	…	…

Regiões de classificação:

O bioma foi dividido em 49 regiões bacias hidrográficas, permitindo uma amostragem mais precisa e adaptada às características locais. O objetivo foi reduzir a variabilidade espectral das imagens.

Período de seleção de imagens e Mosaicos Landsat:

As imagens utilizadas foram as de reflectância de superfície das missões Landsat 5, 7 e 8 (SR). Para a Coleção 11, foi implementada a geração de mosaicos anuais e sazonais (períodos secos e chuvosos) sob demanda (“on-the-fly”), compostos a cada 32 dias. O mosaico final totalizou um conjunto robusto de 142 bandas, contemplando estatísticas, índices espectrais e frações de mistura – espaço de atributos;

Espaço de atributos: variáveis de classificação:

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação.

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

Integração com os mapas de temas transversais:

Todas as informações pós-classificadas foram integradas com os temas transversais de outras equipes, consolidando 20 classes (nível 3) mapeadas na Caatinga.

Estratégias de validação e análise de acurácia:

A validação foi baseada em mais de 85 mil pontos independentes – coletados pelo Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento  da Universidade Federal de Goiás (LAPIG/UFG).

A análise de acurácia para a Coleção 11 será publicada em breve. [conteúdo em elaboração] 

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura no Cerrado adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares ao bioma. A classificação é feita usando o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest.

O processo identifica as principais formações de vegetação nativa e utiliza classes antrópicas auxiliares para reduzir confusões entre áreas naturais e convertidas. Após a classificação, uma sequência de filtros corrige mudanças temporais pouco consistentes e ruídos espaciais.

A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBDs). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento no bioma Cerrado.

Classes Mapeadas:

Na etapa de classificação geral, 8 classes são mapeadas no bioma cerrado.

• Código	Classe	Descrição	Cor
  3	Formação Florestal	Tipos de vegetação caracterizados pela predominância de espécies arbóreas que formam um dossel contínuo. Isso inclui Matas Ciliares, Matas de Galeria, Matas Secas e Cerradão (Ribeiro & Walter, 2008), bem como florestas estacionais semideciduais.	#1f8d49
  4	Formação Savânica	Tipos de vegetação com uma estratificação distinta de estrato arbóreo, arbustivo e herbáceo. Isso inclui diferentes fisionomias de Cerrado sensu stricto (Cerrado Denso, Típico, Ralo e Rupestre) (Ribeiro & Walter, 2008). A classe também pode incluir áreas nativas de Cerrado sensu stricto passíveis de uso pastoril, desde que mantenham sua estrutura e composição natural.	#7dc975
  11	Campo Alagado e área pantanosa	Ecossistemas dominados por vegetação herbácea sujeitos a inundações sazonais ou influência fluvial/lacustre constante. Exemplos incluem Campo Úmido e Brejo. Em algumas áreas, a matriz herbácea é intercalada com espécies arbóreas de savana (por exemplo, Parque de Cerrado) ou espécies de palmeiras, como em Veredas e Palmeirais (Ribeiro & Walter, 2008).	#519799
  12	Formação Campestre	Vegetação aberta dominada por espécies herbáceas, com cobertura arbórea mínima ou inexistente. Inclui as fitofisionomias Campos Sujo e Limpo (Ribeiro & Walter, 2008).	#d6bc74
  25	Outras Áreas não Vegetadas	Inclui superfícies impermeáveis (por exemplo, estradas, prédios, infraestrutura de mineração), solo exposto em ambientes naturais e antrópicos (por exemplo, características de erosão, ravinas, deslizamentos de terra) e terras cultiváveis fora do período de cultivo.	#db4d4f
  33	Rio, Lago e Oceano	Rios, lagos, barragens, reservatórios e outros corpos d’água.	#2532e4
  15	Pastagem *	A área de pastagem, predominantemente plantada, ligada às atividades de pecuária.	#edde8e
  18	Agricultura *	Áreas ocupadas por culturas de ciclo curto a longo. Abrange tanto culturas perenes quanto temporárias.	#E974ED

**Nota: As classes Pastagem e Agricultura são mapeadas na etapa de classificação geral para auxiliar na separação de vegetação nativa das áreas antrópicas, reduzindo erros de classificação por confusão espectral. No pós-processamento, essas classes são mescladas em uma única classe, ‘Mosaico de Usos’.**

Regiões de classificação:

O Cerrado foi dividido em 38 regiões de classificação para representar melhor as diferenças ambientais existentes dentro do bioma. Essas regiões foram delimitadas a partir das ecorregiões, principais bacias hidrográficas e da distribuição das classes de uso e cobertura da terra.

Seus limites também foram ajustados para evitar que áreas com padrões muito diferentes de sazonalidade da vegetação fossem classificadas em conjunto. Na Coleção 11, apenas a região 38 foi ampliada para acompanhar a atualização do limite oficial do Cerrado realizada pelo IBGE.

Período de seleção de imagens e Mosaicos Landsat:

• Período de seleção: Para cada ano, foram utilizadas imagens obtidas entre abril e setembro.
• • Por que? Essa janela temporal reúne o final da estação chuvosa e parte da estação seca (abril a setembro), buscando equilibrar as diferenças sazonais da vegetação. Imagens apenas do período mais úmido podem aumentar a confusão entre florestas e outras formações, enquanto imagens do período mais seco podem dificultar a identificação de florestas decíduas.
• Mosaicos landsat: Os mosaicos anuais foram produzidos com composições de 32 dias derivadas de imagens Landsat Collection 2, Tier 1 e Level 2, que fornecem dados de reflectância de superfície corrigidos para efeitos atmosféricos. Todas as observações válidas no período selecionado foram combinadas, e métricas como mediana, amplitude e variação temporal foram calculadas para cada pixel da imagem.

Espaço de atributos:

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação. O mapeamento de cobertura no Cerrado utiliza pouco mais de 220 variáveis preditoras, que representam as características espectrais, ambientais, temporais e espaciais do Cerrado, incluindo:

• Variáveis anuais: Bandas espectrais originais, índices de vegetação e umidade (ex.: NDVI, EVI 2, MNDWI, NBR, MSAVI), métricas de redução estatística (como mediana e amplitude) e informações sobre a vizinhança de cada pixel, baseado na média dos valores dos pixels em uma janela de 7X7;
• Variáveis estáticas: Dados como histórico de fogo , coordenadas espaciais e altura em relação à drenagem mais próxima;
• Variáveis geomorfométricas: como elevação, declividade, orientação, curvatura e rugosidade para distinguir melhor a vegetação em topografias complexas

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

Mapas de referência:

A classificação de cobertura no bioma utilizou amostras de referência de outros mapeamentos para o treinamento do modelo preditivo. Todas as bases empregadas no mapeamento anual de cobertura no Cerrado estão listadas na tabela a seguir.

• Mapa	Descrição	Ano de referência
  PRODES Cerrado	O PRODES Cerrado mapeia a área das 126 órbitas/ponto da série Landsat, utilizando também imagens Sentinel 2 que recobrem o bioma Cerrado, desde 2001, para identificar, mapear e quantificar as áreas maiores que um (1) hectare onde a vegetação nativa foi suprimida, independente da utilização subsequente dessas regiões.	2000 – 2025
  MapBiomas Alerta	O MapBiomas Alerta é um sistema de validação e refinamento de alertas de desmatamento de vegetação nativa em todos os biomas brasileiros com imagens de alta resolução, a partir de 2019.	2019 – 2025
  Mapeamento do Inventário Florestal do Estado de São Paulo	Mapeamento realizado por meio de imagens orbitais de satélites de alta resolução espacial (0,5 metro), referentes ao período de 2017 a 2019, pertencentes ao acervo da Secretaria de Infraestrutura e Meio Ambiente.	2017 – 2019
  Base Vetorial Digital Temática do CAR – Estado do Tocantins	Elaborada a partir de imagens de satélite (Plêiades Ano 2015), e se constitui em uma base vetorial, digital, compatível com a escala 1:25.000, composta por feições da malha hidrográfica, limites municipais, malha do sistema viário, linhas de transmissão e áreas especiais do Estado do Tocantins, recortadas e articuladas conforme folhas 1:25.000 do Sistema Cartográfico Nacional – SCN.	2015
  Cobertura do Solo do Distrito Federal	Mapa das fitofisionomias da vegetação nativa do Bioma Cerrado e os diferentes usos de antropização urbanas e agrícolas dentro do Distrito Federal no ano de 2019, conforme o manual de uso do solo do IBGE e o Inventário Florestal Nacional. Foi produzido em escala regional (1:100.000) por meio de dados orbitais multitemporais.	2019
  Base Cartográfica do Sudeste de Tocantins (Áreas Úmidas)	São dados temáticos no formato shapefile em escalas 50.000 e 100.000, referentes aos dados gerados da Delimitação e Caracterização Cartográfica das Áreas Vulneráveis à Escassez Hídrica na Região Sudeste do Estado do Tocantins. Trabalho elaborado pela então Secretaria da Fazenda e Planejamento no ano de 2019.	2019
  Base Cartográfica do Sudeste de Tocantins (Cobertura e Uso da Terra)	São dados temáticos no formato shapefile em escalas 50.000 e 100.000, referentes aos dados gerados da Delimitação e Caracterização Cartográfica das Áreas Vulneráveis à Escassez Hídrica na Região Sudeste do Estado do Tocantins. Trabalho elaborado pela então Secretaria da Fazenda e Planejamento no ano de 2019.	2019
  Remanescentes de Campos de Murundus	Mapeamento dos campos de murundus na escala cartográfica 1:50.000 para o estado de Goiás no ano de 2020, produzido a partir de processamento híbrido de imagens satelitárias, envolvendo segmentação automática e interpretação visual de imagens de alta resolução espacial.	2020
  Global Canopy Height	Altura global do topo da copa das árvores para o ano de 2020, com distância de amostragem no solo de 10 m, desenvolvendo um modelo probabilístico de aprendizado profundo para recuperar a altura do topo da copa das árvores a partir de imagens do Sentinel-2 em qualquer lugar da Terra.	2019
  Uso e Cobertura do Solo de Tocantins	Mapa do Uso da Terra no ano de 2015 da Região Centro Norte do Estado do Tocantins.	2015
  MERIT DEM: Multi-Error-Removed Improved-Terrain DEM	MERIT DEM, um DEM global de alta precisão com resolução de 3 segundos de arco (~90 m no equador) produzido pela eliminação de componentes de erro importantes de DEMs atuais (NASA SRTM3 DEM, JAXA AW3D DEM, Viewfinder Panoramas DEM).	Não se aplica
  Zoneamento do Parque Nacional da Chapada das Mesas	Mapa da cobertura da vegetação predominante no Parque Nacional Chapada das Mesas, Maranhão, Brasil, no ano de 2020	2020
  Veredas do Mato Grosso	Mapa de Veredas do Estado do Mato Grosso, Brasil, no ano de 2023.	2023
  FAL – UnB	Mapa do uso e cobertura da Fazenda Água Limpa da Universidade de Brasília, Distrito Federal, Brasil, no ano de 2019.	2019
  GPW Annual short vegetation height	Conjunto de dados da altura mediana global da vegetação desde os anos 2000 com a resolução espacial de 30 metros. A medição acontece pelo retorno da vegetação do ICESat-2 ATL08 e ARD do GLAD Landsat (coleção 2).	2000 – 2024

Especificidade de classificação:

• Restinga Herbácea (Classe Beta): A Restinga Herbácea não é produzida diretamente pela classificação anual geral. Foram coletados polígonos de referência de áreas com e sem ocorrência dessa vegetação, utilizados para treinar um classificador Gradiente Tree Booster simples. O resultado foi uma máscara espacial de potencial de ocorrência de Restinga Herbácea, posteriormente limitada aos depósitos arenosos costeiros mapeados pelo Serviço Geológico do Brasil. Em cada ano, essa máscara é usada para reclassificar como Restinga Herbácea apenas os pixels do mapa geral originalmente identificados como Formação Savânica, Campo Alagado e Área Pantanosa ou Formação Campestre.

• Afloramento Rochoso: Essa classe é produzida em uma classificação anual separada do mapa geral, utilizando Random Forest, amostras obtidas por interpretação visual e um conjunto próprio de variáveis espectrais, temporais e de relevo. A classe abrange tanto as superfícies rochosas expostas quanto às formações de Campo Rupestre e Cerrado Rupestre associadas a esses ambientes. Os mapas anuais passam por filtros que exigem elevada frequência da classe ao longo da série e removem pequenas manchas isoladas. Após essa etapa, a classificação de Afloramento Rochoso é incorporada ao mapa final.

Integração com os mapas de temas transversais:

Os mapas finais são integrados e cruzados com os temas transversais produzidos pelo MapBiomas Brasil, como agricultura, pastagem, silvicultura, mineração e áreas urbanas. Quando duas classes ocupam o mesmo local, regras de prevalência definem qual delas será mantida. Em áreas protegidas no Cerrado, regras específicas preservam a vegetação nativa em determinados conflitos com classes agrícolas e pastagem.

Estratégias de validação e análise de acurácia:

A validação da Coleção 11  para o Cerrado foi feita com mais de 20.800 amostras independentes. A análise de acurácia será publicada em breve.

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura na Mata Atlântica adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares ao bioma. A classificação é feita usando o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest.

A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBDs). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento no bioma Mata Atlântica:

Classes mapeadas:

Na Mata Atlântica, 10 classes de cobertura e uso são mapeadas durante a etapa de classificação.

• Código	Classe	Descrição	Cor
  3	Formação Florestal	Tipos de vegetação caracterizados pela predominância de espécies arbóreas, com alta densidade de árvores, dossel fechado e estratificação vertical. Inclui as tipologias florestais: Floresta Ombrófila Densa, Aberta e Mista, Floresta Estacional Semidecidual e Decidual, e Formação Pioneira.).	#1f8d49
  4	Formação Savânica	Tipo de vegetação caracterizado pela presença de espécies arbóreas e arbustivas esparsas, com dossel semicontínuo. Inclui: Estépica, Savana Florestada e Savana Arborizada.	#7dc975
  49	Restinga Arbórea	Formações florestais que se estabelecem sobre solos arenosos ou sobre dunas na zona costeira.	#02d659
  11	Campo Alagado e Área Pantanosa	Vegetação de planícies alagáveis ou campos influenciados por dinâmicas fluviais e/ou lacustres, caracterizada pela predominância de vegetação higrófila, incluindo plantas aquáticas emersas, submersas ou flutuantes.)	#519799
  12	Formação Campestre	Vegetação dominada por espécies herbáceas e gramíneas, com poucas árvores e arbustos dispersos, geralmente apresentando dossel aberto ou ausente. Ocorre em solos que variam de profundos a rasos, incluindo terrenos rochosos (campos rupestres). Inclui: Savanas Parque e de Estépica Gramíneo-Lenhosa, Estépicas e Formações Pioneiras Arbustivas e Herbáceas.	#d6bc74
  29	Afloramento Rochoso	Superfícies rochosas naturalmente expostas com pouca ou nenhuma cobertura de solo, frequentemente associados à vegetação rupícola e a terrenos de forte declividade.	#ad5100
  50	Restinga Herbácea*	Vegetação herbácea que se estabelece sobre solos arenosos ou sobre dunas costeiras com influência fluviomarinha.	#ffaa5f
  21	Mosaico de usos	Áreas destinadas ao uso agropecuário onde não foi possível distinguir entre pastagens e áreas agrícolas, incluindo terras em pousio. Essas áreas podem também incluir zonas periurbanas, como pequenas propriedades, sítios e chácaras. Estão incluídas também áreas de transição, onde a vegetação secundária está em desenvolvimento em pastagens abandonadas ou em processos de restauração ecológica, ainda sem alcançar porte e estrutura florestal.	#ffefc3
  25	Outras áreas não vegetadas	Áreas naturais com solo exposto resultantes de eventos climáticos (deslizamentos, inundações) e áreas com superfícies não permeáveis (infraestrutura, expansão urbana ou mineração) que não foram mapeadas dentro de suas respectivas classes.	#db4d4f
  33	Rio, Lago e Oceano	Corpos d’água variados, incluindo rios, lagos, represas e reservatórios	#2532e4

* ‘Na Coleção 10, esta classe passou a integrar o fluxo primário de classificação desde o treinamento – antes, era incluída no pós-processamento. Para evitar falsos positivos no interior do continente, utilizou-se o mapa de solos do IBGE para restringir a ocorrência desta classe apenas sobre Neossolos e Espodossolos nas zonas costeiras.

 

Regiões de classificação:

Dada a diversidade ambiental e latitudinal da Mata Atlântica, o bioma foi dividido em 30 regiões baseadas na classificação de fitofisionomias do IBGE.

Mapas de referência:

A classificação de cobertura no bioma utilizou amostras de referência de outros mapeamentos para o treinamento do modelo preditivo. Todas as bases empregadas no mapeamento anual de cobertura da Mata Atlântica estão listadas na tabela a seguir.

• Mapa	Descrição	Ano de referência
  Mapas de áreas estáveis – Coleção 10 MapBiomas Brasil (30m)	Áreas estáveis da Coleção 8, 9 e 109 de mapas anuais de cobertura e uso da terra do MapBiomas Brasil. Mapeamento em resolução de 30m, baseado em imagens Landsat	1985 – 2024
  MapBiomas Alerta	Sistema de validação e refinamento de alertas de desmatamento provenientes de diversos sistemas de detecção desde 2019	2019 – 2025
  Atlas da Mata Atlântica (SOS Mata Atlântica)	Mapeamento das formações florestais e ecossistemas associados	2024 / 2025
  Mapeamento da Cobertura Vegetal da Mata Atlântica de Minas Gerais (Instituto Estadual de Floresta – IEF)	Mapeamento fez uma varredura em 30Mha, que inclui o limite legal do bioma estabelecido pela Lei Federal 11.428/2006, acrescido de um buffer de 5km, considerando as áreas de transição para outros biomas.	2019
  Mapeamento da Cobertura Vegetal Nativa e do Uso das Terras 1/25.000 do Estado do Espírito Santo (Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos)	Mapeamento realizado por meio de ortofotos com 25cm e fotointerpretação e vetorização manual de limites entre classes de uso e cobertura com área mínima de 0,5ha.	2015
  Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra do Estado do Paraná (Instituto Água e Terra – IAT)	Mapeamento realizado por meio de imagens orbitais de satélites de alta resolução espacial (2 metros), referentes ao período de 2011 a 2016 – WorldView2 e Pleiades 1A e 1B). Classificação automática supervisionado (GEOBIA).	2012
  Mapeamento do Inventário Florestal do Estado de São Paulo (Instituto Florestal – IF)	Mapeamento realizado por meio de imagens orbitais de satélites de alta resolução espacial (0,5 metro), referentes ao período de 2017 a 2019, pertencentes ao acervo da Secretaria de Infraestrutura e Meio Ambiente.	2020
  Mapa de Pedologia do Brasil (IBGE)	Mapa de solos do Brasil na escala 1:250.000	2023

Espaço de atributos: variáveis de classificação

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação. O mapeamento de cobertura na Mata Atlântica utiliza 60 variáveis, selecionadas para cada região segundo análise de relevância. As principais variáveis utilizadas nas 30 regiões são:

• Bandas espectrais originais: RGB, NIR, SWIR 1 e SWIR 2;;
• Índices de vegetação: NDVI, EVI2, NDWI, NDFI, CAI, SAVI, entre outros;
• Frações de mistura espectral.

Com o objetivo de reduzir ruídos, eliminar valores extremos (outliers) e evitar redundância de informações na classificação, as variáveis de latitude, longitude e declividade foram incluídas em todas as regiões.

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

Integração com os mapas de temas transversais:

O resultado final da classificação, incluindo a aplicação dos filtros de pós-classificação desenvolvidos pela equipe da Mata Atlântica, é integrado aos dados produzidos pelos temas transversais para todos os anos da série histórica (1985–2025). Essa etapa é realizada com base em regras de prevalência previamente definidas.

O mapa final integrado do bioma Mata Atlântica é composto por 28 classes no nível 4 da legenda, que inclui as classes de agricultura, pastagem, silvicultura, área urbanizada, mangue, apicum, praia, duna e areal, aquicultura, usina fotovoltaica e parque eólico

Estratégias de validação e análise de acurácia:

O resultado do mapeamento foi testado contra 10.840 pontos independentes de validação revisados por analistas. A análise de acurácia para a Coleção 11 será disponibilizada em breve.

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura no Pantanal adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares ao bioma. A classificação é feita usando o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest.

A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBDs). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento no bioma Pantanal:

Classes mapeadas:

No Pantanal, 10 classes de cobertura e uso são mapeadas durante a etapa de classificação.

• Código	Classe	Descrição	Cor
  3	Formação Florestal	Árvores altas e arbustos no estrato inferior, como Floresta Estacional, Savana Arborizada e formações pioneiras.	#1f8d49
  4	Formação Savânica	Espécies arbóreas pequenas e esparsas misturadas com vegetação contínua arbustiva e herbácea	#7dc975
  7	Savana Alagada	Espécies arbóreas esparsas em meio à vegetação contínua arbustivo e herbáceo sob influência da inundação.	#02d659
  11	Campo Alagado e Área Pantanosa	Vegetação herbácea (predominância de gramíneas) sujeita a inundações permanentes ou temporárias devido aos pulsos de cheia	#519799
  12	Formação Campestre	Predominância de estrato gramíneo com arbustos isolados e atrofiados, influenciado por gradientes topográficos e pecuária	#d6bc74
  29	Afloramento Rochoso	Rochas naturalmente expostas sem cobertura de solo, geralmente com alta declividade e vegetação rupícola	#ad5100
  41	Outras lavouras temporárias	Culturas agrícolas de curta ou média duração, com ciclo vegetativo inferior a um ano	#f54ca9
  21	Mosaico de usos	Inclui áreas periurbanas, vegetação secundária em regeneração natural, ou pastagens degradada	#ffefc3
  25	Outras áreas não vegetadas	Áreas de solo exposto (principalmente solo arenoso) não classificadas na classe de Formação Campestre ou Pastagem	#db4d4f
  33	Rio, Lago e Oceano	Rios, lagos, barragens, reservatórios e outros corpos d’água	#2532e4

Regiões de classificação:

Para o mapeamento, o bioma foi dividido em 8 regiões de classificação, segundo padrões de seca e cheia , sub bacias e distribuição de vegetação nativa. (Silva & Abdon, 1998; Assine, 2015). O objetivo da regionalização no Pantanal foi reduzir ruídos de classificação e equilibrar a distribuição de amostras em regiões mais homogêneas.

Espaço de atributos: variáveis de classificação:

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação. O mapeamento de cobertura no Pantanal utiliza as 60 variáveis preditoras, incluindo:

• Bandas espectrais: RGB, Red Edge, NIR, SWIR 1 e SWIR 2 entre outras.
• Índices espectrais: NDVI (Vegetação), NDWI (Água) e SAVI (Vegetação ajustada ao solo).

O classificador recebe valores de mediana, desvio padrão, quartis e amplitude de variação ao longo do ano para todas as bandas, além de bandas de textura e dados topográficos.

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

 

Mapas de referência:

A classificação de cobertura no bioma utilizou como referência outros mapeamentos de cobertura vegetal e uso da terra no Pantanal. As bases utilizadas como máscaras e bases de checagem estão listadas na tabela a seguir:

• Mapa	Descrição	Ano de referência
  Monitoramento das alterações da cobertura vegetal e uso do solo na Bacia do Alto Paraguai (SOS Pantanal)	Relatório do monitoramento das alterações da cobertura vegetal e uso do solo na Bacia Hidrográfica do Alto Paraguai – BAP (porção brasileira), no período de 2002 a 2008. O detalhamento e a atualização das alterações na BAP tiveram como base o mapeamento do Probio(2002) e foram feitos na escala 1:50.000, com metodologia de interpretação visual em tela a partir de imagens do satélite Landsat-5 TM, disponíveis no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. As imagens utilizadas compreendem o período de março a julho de 2008.	2002 -2008
  Mapas de áreas estáveis – Coleção 8, 9 e 10MapBiomas Brasil	Áreas estáveis da Coleção 8, 9 e 10 de mapas anuais de cobertura e uso da terra do MapBiomas Brasil. Mapeamento em resolução de 30m, baseado em imagens Landsat.	1985 – 2024
  Prodes (INPE)	O Prodes é o sistema de monitoramento anual da supressão de vegetação nativa por sensoriamento remoto do INPE que produz o mapeamento e dados oficiais sobre as perdas de vegetação nativa de todos os biomas brasileiros.	2025
  MapBiomas Alerta	Laudos públicos validados e elaborados para cada evento de desmatamento detectado no Brasil desde janeiro de 2019, por meio da iniciativa MapBiomas Alerta	2025

Integração com os mapas de temas transversais:

Os mapas do bioma foram integrados ao mapeamento de temas transversais seguindo as regras de prevalência de sobreposição. Isso inseriu as classes de pastagem, área urbanizada, mineração, soja, arroz, cana, aquicultura e silvicultura ao mapa, gerando o produto final com a legenda de 18 classes.

Estratégias de validação e análise de acurácia:

O mapeamento do bioma utilizou amostras independentes para validação. O resultado da análise de acurácia para a Coleção 11 será publicado em breve.

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura no Pampa adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares ao bioma. A classificação é feita usando o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest.

A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBDs). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento no bioma Pampa:

Classes mapeadas:

No Pampa, 10 classes de cobertura e uso são mapeadas durante a etapa de classificação.

• Código	Classe	Descrição	Cor
  3	Formação Florestal	Vegetação lenhosa com espécies arbóreas ou arbóreo-arbustivas, com predomínio de dossel contínuo. Inclui as tipologias florestais: ombrófila, estacional decidual e semidecidual e parte das formações pioneiras.	#1f8d49
  49	Restinga Arbórea	Formações florestais que se estabelecem sobre solos arenosos ou sobre dunas na zona costeira.	#02d659
  11	Campo alagado e área pantanosa	Áreas pantanosas, denominadas regionalmente de banhados. Vegetação tipicamente higrófila, com plantas aquáticas emergentes, submersas ou flutuantes. Ocupam planícies e depressões do terreno com solo encharcado e também as margens rasas de lagoas ou reservatórios de água.	#519799
  84	Marisma	Vegetação herbácea adaptada à água salobra que se estabelece nas margens de águas estuarinas da zona costeira.	#81dbbf
  12	Formação Campestre	Vegetação com predomínio de estrato herbáceo graminóide, com presença de dicotiledôneas herbáceas e subarbustivas. A composição botânica é influenciada pelos gradientes edáficos e topográficos e pelo manejo pastoril (pecuária). Ocorrem em solos profundos até solos rasos, incluindo terrenos rochosos (campos rupestres) e arenosos (campos arenosos ou psamófilos). Ocupam desde solos bem drenados (campos mésicos), até solos com maior teor de umidade (campos úmidos – com presença marcante de ciperáceas). Na maioria dos casos corresponde à vegetação nativa, mas podem estar presentes manchas de vegetação exótica invasora ou de uso forrageiro (pastagem plantada).	#d6bc74
  50	Restinga Herbácea	Vegetação herbácea que se estabelece sobre solos arenosos ou sobre dunas na zona costeira.	#ffaa5f
  29	Afloramento rochoso	Rochas naturalmente expostas na superfície terrestre sem cobertura de solo, muitas vezes com presença parcial de vegetação rupícola.	#ad5100
  21	Mosaico de usos	Áreas de uso agropecuário, onde não foi possível distinguir entre pastagem e agricultura. Pode incluir áreas de cultivos, pastagens de inverno ou de verão e de horticultura. Inclui as áreas de descanso entre safras agrícolas (pousio) e as áreas de abandono do uso agrícola. Também pode incluir áreas de ocupação periurbana, como chácaras, sítios e condomínios	#ffefc3
  25	Outras áreas não vegetadas	Classe mista que contempla áreas naturais e áreas antropizadas. As áreas naturais incluem superfícies arenosas como as praias fluviais e os areais. As áreas antropizadas incluem áreas de solo exposto e superfícies não permeáveis (infra-estrutura, expansão urbana ou mineração).	#db4d4f
  33	Rio, lago e oceano	Rios, lagos, represas, reservatórios e outros corpos d’água.	#2532e4

Regiões de classificação:

O Pampa foi dividido em 9 regiões de classificação. Estas regiões são uma adaptação das nove regiões ecológicas do bioma, propostas por Hasenack et al (2010) e baseadas em dados de relevo, solo e vegetação.

Período de seleção de imagens e Mosaicos Landsat:

A escolha do período ideal para a seleção de imagens no Pampa foi feita visando distinguir vegetação natural de cultivos agrícolas e pastagens com espécies exóticas. Observa-se maior contraste entre esses tipos de cobertura no período de Setembro a Novembro

Espaço de atributos: variáveis de classificação:

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação. O mapeamento de cobertura no Pampa utiliza 93 variáveis preditoras, incluindo:

• Bandas espectrais;
• Índices espectrais:
• Frações de mistura espectral;
• Índices de frações de mistura;
• Índices Geomorfométricos.

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

 

Mapas de referência:

A classificação de cobertura no bioma utilizou amostras de referência de outros mapeamentos para o treinamento do modelo preditivo.

As bases empregadas no mapeamento anual de cobertura no Pampa serão listadas na tabela a seguir. [conteúdo em construção]

• Mapa	Descrição	Ano de referência
  Mapas de áreas estáveis – Coleção 8 MapBiomas Brasil	Considera-se como áreas estáveis aquelas que não tiveram variação em sua classe de cobertura ao longo dos anos de mapeamento – série de dados. O dado é da 8ªColeção de Mapas Anuais de Cobertura e Uso da terra no Brasil em resolução 30m (1985 – 2022) – MapBiomas Brasil Coleção 8	1985 – 2022
  Mapa de uso do solo e da vegetação no Rio Grande do Sul em 2002 (Hasenack et al., 2015)	As amostras estáveis das classes ‘Formação Campestre’ e ‘Mosaico de Usos’ extraídas a partir da coleção 10.1 foram validadas quando classificadas em classes equivalentes estáveis nos mapas do RS de 2002, 2009 e 2015.	2002,
  Mapa de uso do solo e da vegetação no Rio Grande do Sul em 2009 (Weber et al., 2016)	As amostras estáveis das classes Formação Campestre e Mosaico de Usos extraídas a partir da coleção 10.1 foram validadas quando classificadas em classes equivalentes estáveis nos mapas do RS de 2002, 2009 e 2015.	2009
  Mapa de uso do solo e da vegetação no Rio Grande do Sul em 2015 (Hofmann et al., 2018)	As amostras estáveis das classes Formação Campestre e Mosaico de Usos extraídas a partir da coleção 10.1 foram validadas quando classificadas em classes equivalentes estáveis nos mapas do RS de 2002, 2009 e 2015.	2015

Integração com os mapas de temas transversais:

Os mapas do bioma foram integrados ao mapeamento de temas transversais, o que incluiu as seguintes classes aos mapas finais do Pampa:

• Silvicultura (9),
• Soja (39),
• Arroz (40),
• Outras lavouras temporárias (41),
• Outras lavouras perenes (48),
• Praia, Duna e Areal (23),
• Áreas urbanizadas (24)
• e Mineração (30)

A integração adotou algumas exceções às regras de prevalência de sobreposição, devido às particularidades da dinâmica de uso e cobertura da terra no Pampa. As exceções foram:

• Reclassificação dos pixels de Pastagem (15): No Pampa, a maioria dos pixels de Pastagem são interseccionados por pixels de Campo Nativo. Nestes casos, a classe de Campo Nativo é priorizada. Os pixels remanescentes de Pastagem, são reclassificados para ‘Mosaico de usos’.  Isso é feito pois a maioria destes pixels remanescentes corresponde a áreas agrícolas em pousio ou abandonadas em estágios inicias de regeneração. A classificação de Pastagem plantada perene no Pampa ainda é um desafio, necessitando de aprimoramentos futuros para sua implementação.

• Prevalência de ‘Campo alagado e área pantanosa’, ‘Marismas’ e ‘Rio, lago e oceano’ sobre classes de agricultura: Isso é feito para evitar falsos positivos de ‘Soja’, ‘Arroz’ e ‘Outra Lavouras Temporárias’ em áreas conhecidas de Campo alagado e área pantanosa, Marismas e Rio, lago e oceano.

• Não ocorrência de ‘Silvicultura’, ‘Soja’, ‘Arroz’, e ‘Outras Lavouras Temporárias’ no Parque Nacional da Lagoa do Peixe: O Parque Nacional da Lagoa do Peixe é uma área preservada no Sudoeste do Bioma. Visando evitar confusões que ocorreram em coleções anteriores, impediu-se a ocorrência de classes agrícolas e silvicultura nesta área.

Estratégias de validação e análise de acurácia:

• Pontos de validação: Um conjunto de 2.568 pontos de referência independentes do Lapig ( Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento – UFG) foi utilizado para a validação dos mapas. Considerando que esta base de dados não possui pontos de todas as classes da versão integrada, a validação foi realizada considerando as classes de Floresta, Silvicultura, Campo alagado e área pantanosa, Campos Nativos, Agricultura, Mosaico de usos, Área não vegetada e Água. Os pontos de validação cobrem o período de 1985 a 2024. No momento da publicação desta nota, não há dados disponíveis para o ano de 2025.

• Análise de acurácia: A avaliação de acurácia de acurácia foi realizada a partir da comparação dos pontos de referência com os mapas de uso e cobertura da terra reclassificados para as classes consideradas para os pontos de validação – Floresta, Silvicultura, Campo alagado e área pantanosa, Campos Nativos, Agricultura, Mosaico de usos, Área não vegetada e Água.
• Seguiu-se a metodologia proposta por Pontius e Millones (2011), usando matrizes de confusão e calculando a acurácia global, do usuário e produtos e as discordâncias de alocação e quantidade.
• Para o período de 1985 a 2024, a acurácia global média dos mapas foi de 88,78%, com 8,71% de discordância de alocação e 2,34% de discordâncida de quantidade. A menor acurácia global registrada foi de 88,06% em 1995, enquanto a maior foi de 93,16% em 2021.

O método empregado para o mapeamento de classes de cobertura da Zona Costeira adota estratégias para melhor representar padrões e dinâmicas particulares aos ecossistemas costeiros. A classificação é feita usando duas abordagens de aprendizado de máquina:

• o algoritmo Random Forest – para a maioria das classes;
• e a arquitetura de aprendizado profundo (Deep Learning) U-NET, para as classes de ‘Apicum’ e ‘ ‘Aquicultura’.

Nota: A classe de Aquicultura foi mapeada originalmente apenas na Zona Costeira Brasileira, porém, desde a Coleção 10, sua detecção se expandiu para a área continental do Brasil.

A descrição completa das etapas de mapeamento está disponível no documento descritivo do método (ATBDs). Abaixo apresentamos as principais informações sobre o mapeamento da zona costeira brasileira:

Classes mapeadas:

A coleção 11 do MapBiomas 30m apresenta 5 classes* de cobertura e uso típicas de ecossistemas costeiros:

• Código	Classe	Descrição	Cor
  5	Mangue		#04381d
  23	Praias, Dunas e Areais		#ffa07a
  31	Aquicultura		#04381d
  32	Apicum		#fc8114
  84	Marismas (beta)		#81dbbf

*Nota | Recifes Costeiros: Também apresentamos o mapeamento de recifes costeiros de superfície, que são estruturas rígidas no litoral brasileiro que abrangem tanto os recifes biogênicos quanto os recifes de arenito. Esta classe, no entanto, não é incluída nos mapas anuais de cobertura e uso da terra. Devido ao lento processo de formação destas estrutura, sua extensão é relativamente constante entre os anos de 1985 a 2025.

Deste modo os dados são apresentados como um mapa estático, representando a agregação de áreas de recifes costeiros detectadas durante a série histórica de 1985 a 2025. Na Plataforma MapBiomas, o mapa de Recifes Costeiros pode ser acessado por meio do módulo ‘Recifes Costeiros’.

Período de seleção de imagens e Mosaicos Landsat:

Os mosaicos são compostos de todas as imagens disponíveis para o período de 1 de janeiro a 31 de dezembro do ano de mapeamento, utilizando dados Landsat de refletância no topo da atmosfera (TOA).

Mapas de referência:

A classificação utilizou amostras de referência de outros mapeamentos para o treinamento do modelo preditivo para cada classe de cobertura uso da terra. A técnica de inspeção visual de imagens de satélite também foi utilizada.

As bases empregadas no mapeamento anual da zona costeira serão listadas abaixo

[conteúdo em construção].

Espaço de atributos: variáveis de classificação

O espaço de atributos é o conjunto de variáveis, métricas e índices extraídos dos mosaicos Landsat e escolhidos para treinar o modelo de classificação. O mapeamento da zona costeira utiliza 14 variáveis preditoras, incluindo:

• Métricas de bandas espectrais
• Índices espectrais

**Nota: O espaço de atributos completo é apresentado no documento descritivo do método (ATBD). O repositório do MapBiomas no GitHub disponibiliza scripts para a reprodução do cálculo das variáveis utilizadas. **

Integração com os mapas de biomas e outros temas transversais:

Os mapas anuais de cobertura e uso da terra para as classes da zona costeira são integrados aos mapas de biomas e outros temas transversais segundo as regras de prevalência de sobreposição.

As classes relativas aos ecossistemas costeiros ocupam o topo da hierarquia de prevalência, em razão de serem consideradas ‘classes raras’ quando comparadas às demais distribuições no território brasileiro.

• Como acessar mapas e dados?

1. 1. Acesse: https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
   2. Selecione o dado de interesse: Cobertura 30m
   3. Filtre um território e ano
   4. Explore o mapa e as estatísticas

• Como baixar mapas e dados?

1. 1. Acesse: https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
   2. Clique na seção ‘Downloads’
   3. Selecione do dado de interesse
   4. Baixe o mapa em ‘Suas análises’
   5. 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) . Uma das formas de acessar os dados é via navegação pelo catálogo do GEE.

1. 1. Explorando o catálogo de conjuntos de dados do Google Earth Engine (GEE)

      • a) Acesse a página: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog
      • b) Busque por ‘MapBiomas Land Use and Land Cover – Brazil ’ na barra de pesquisa
      • c) Selecione o conjunto de dados exibido: MapBiomas Land Use and Land Cover – Brazil V1.
      • d) Explore as informações disponíveis sobre o produto (abrangência temporal dos dados; seleção da coleção mais recente…)
      • e) Clique no ícone de redirecionamento em ‘Earth Engine Snippet’ para visualizar os dados no ‘Code editor’ do GEE*

*Nota: é necessário uma conta para utilizar o Google Earth Engine. Saiba mais sobre como criar uma conta gratuita em https://earthengine.google.com/noncommercial/

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 a partir de um asset id:

[ asset ID da coleção 11 aqui ]

Baixe os mapas anuais de cobertura 30m da Coleção 11 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.

Acesse documentos de coleções anteriores do MapBiomas Brasil Cobertura 30m em nosso repositório de dados. Sugerimos a citação de uso dos dados utilizando os DOIs listados em nosso repositório.

Saiba mais em https://data.mapbiomas.org/dataverse/brazil-landcover

As tabelas de estatística de Cobertura indicam a área – em hectare (ha) – de cada classe mapeada pela Coleção 11 do MapBiomas 30m.

Preparamos tabelas com estatísticas para diferentes recortes territoriais.