A classificação da cobertura do solo é essencial no monitoramento ambiental, no planejamento urbano e na gestão agrícola. Mas produzir mapas e insights confiáveis exige mais do que apenas imagens brutas de satélite. As ferramentas certas de classificação da cobertura do solo ajudam a processar dados de sensoriamento remoto, treinar modelos e validar resultados com eficiência. De algoritmos supervisionados e não supervisionados a plataformas baseadas em nuvem e bibliotecas de código aberto, essas ferramentas são projetadas para lidar com análises em larga escala com precisão e consistência. Neste artigo, revisamos as principais ferramentas de classificação da cobertura do solo desenvolvidas para oferecer suporte a fluxos de trabalho automatizados, validação robusta e tomada de decisões informadas.
1. FlyPix IA
FlyPix AI é uma plataforma de análise geoespacial que utiliza inteligência artificial para classificação da cobertura do solo e detecção de objetos em imagens. Nossa plataforma permite que os usuários treinem modelos de IA personalizados usando suas próprias anotações, permitindo a identificação e segmentação de tipos específicos de cobertura do solo, infraestrutura ou características naturais. Ao trabalhar diretamente com imagens geoespaciais vinculadas a coordenadas, possibilitamos a análise de cenas complexas e a automação de tarefas que, de outra forma, exigiriam um esforço manual substancial. Também oferecemos suporte a dados multiespectrais, o que permite uma classificação mais detalhada da vegetação, corpos d'água, áreas urbanas e outros usos do solo.
Oferecemos um conjunto de ferramentas para exportar camadas vetoriais, compartilhar mapas com equipes e gerenciar o controle de acesso, tornando o FlyPix ideal para projetos colaborativos. Através do FlyPix, os resultados podem ser publicados, integrados via API e submetidos a uma garantia de qualidade avançada com especialistas em SIG. Projetado com flexibilidade em mente, o FlyPix adapta-se perfeitamente a setores como silvicultura, agricultura, construção, governo e outros, ajudando organizações a gerar insights acionáveis rapidamente. Com nossa interface intuitiva e baseada em nuvem, suportamos uma ampla gama de fluxos de trabalho geoespaciais sem esforço.
Principais destaques:
- Detecção de objetos e classificação de cobertura do solo com tecnologia de IA
- Treinamento de modelo de IA personalizado com anotações definidas pelo usuário
- Suporte para imagens multiespectrais
- Exportação de camadas vetoriais e compartilhamento de mapas interativos
- Acesso à API e garantia de qualidade avançada do GIS
- Ferramentas colaborativas com gerenciamento de equipe e controle de acesso
Para quem é melhor:
- Profissionais ambientais e florestais
- Analistas agrícolas e de pecuária
- Planejadores urbanos e equipes de cidades inteligentes
- Gerentes de construção e infraestrutura
- Agências governamentais e equipes de gerenciamento de riscos
- Pesquisadores trabalhando com imagens de drones ou satélite
Informações de contato:
- Local na rede Internet: flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- Endereço: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemanha
- Número de telefone: +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
2. QGIS
O QGIS é um sistema de informação geográfica de código aberto usado para criar, editar e analisar dados espaciais, incluindo tarefas de classificação da cobertura do solo. Ele oferece uma gama de ferramentas para criação de mapas, edição de camadas vetoriais e raster, e realização de análises espaciais. Os usuários podem criar e editar pontos, linhas, polígonos e malhas para classificar ou digitalizar feições específicas da cobertura do solo. O QGIS suporta a publicação de resultados em formatos desktop, web e mobile, e integra-se com diversos tipos de arquivos e serviços web por meio de protocolos padrão.
Eles também oferecem um ambiente extensível onde os usuários podem aprimorar funcionalidades com plugins de terceiros. A plataforma inclui fluxos de trabalho de análise automatizados, ferramentas de geração de relatórios e a capacidade de criar formulários e layouts personalizados. Como um software livre e de código aberto, o QGIS é mantido por uma comunidade global e permanece acessível a uma ampla gama de usuários, tornando-se uma opção prática para mapeamento da cobertura do solo e análise espacial em diversos contextos.
Principais destaques:
- Plataforma GIS de código aberto para criação e edição de mapas
- Ferramentas para digitalização e edição de dados vetoriais e raster
- Automação de fluxos de trabalho de análise e relatórios
- Suporte para formatos de dados padrão e serviços da web
- Extensível com plugins de terceiros e formulários personalizados
- Disponível para Windows, Mac e Linux
Para quem é melhor:
- Profissionais e analistas de GIS que precisam de uma solução gratuita
- Planejadores ambientais e de uso do solo
- Pesquisadores e educadores
- Agências governamentais e ONGs
- Consultores e contratantes em mapeamento e análise
Informações de contato:
- Site: qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- E-mail: qgis-psc@lists.osgeo.org
3. ArcGIS
O ArcGIS da Esri é uma plataforma de sistema de informações geográficas usada para mapear, analisar e visualizar dados espaciais, incluindo a classificação da cobertura do solo. A plataforma fornece ferramentas para identificar e categorizar os tipos de cobertura do solo, combinando dados geoespaciais com inteligência artificial para uma análise mais aprofundada. A plataforma suporta o trabalho com dados raster e vetoriais e integra-se com imagens de drones, satélites e terrestres para produzir mapas precisos da cobertura do solo. Também inclui recursos para modelagem preditiva, automação e otimização de fluxos de trabalho espaciais.
O ArcGIS foi projetado para funcionar em diversos setores e escalas, oferecendo interfaces para desktop, web e dispositivos móveis. Ele oferece suporte à colaboração, permitindo o compartilhamento de dados e a integração com outros sistemas corporativos. A plataforma inclui um conjunto de APIs, SDKs e serviços web para expandir seus recursos e se adaptar a fluxos de trabalho maiores, tornando-a adequada para organizações com necessidades complexas de dados espaciais.
Principais destaques:
- Plataforma GIS abrangente com análise aprimorada por IA
- Suporte para dados raster, vetoriais e espaciais 3D
- Ferramentas de classificação de cobertura do solo e modelagem preditiva
- Integração com drones e imagens de satélite
- APIs, SDKs e serviços web para personalização
- Funciona em ambientes de desktop, web e dispositivos móveis
Para quem é melhor:
- Grandes organizações com necessidades de GIS empresarial
- Grupos ambientais e de conservação
- Gerentes de infraestrutura e serviços públicos
- Equipes de planejamento governamental e resposta a emergências
- Pesquisadores que necessitam de análise espacial avançada
Informações de contato:
- Site: esri.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/esri
- Endereço: 380 New York Street Redlands, Califórnia
- Número de telefone: +1-909-793-2853
- Facebook: www.facebook.com/esrigis
- Twitter: x.com/Esri
- Instagram: www.instagram.com/esrigram
4. Google Earth Engine
O Google Earth Engine é uma plataforma baseada em nuvem que combina um grande arquivo de imagens de satélite e conjuntos de dados geoespaciais com ferramentas para análise em escala planetária. Ela permite que os usuários classifiquem a cobertura do solo, monitorem mudanças ambientais e mapeiem tendências ao longo do tempo, executando algoritmos personalizados em grandes quantidades de dados. A plataforma inclui mais de 30 anos de conjuntos de dados históricos de satélite e científicos, atualizados diariamente, e fornece APIs em Python e JavaScript para integração em diversos fluxos de trabalho.
Eles oferecem um editor de código baseado na web para desenvolvimento interativo de algoritmos e acesso a petabytes de dados geoespaciais. O Earth Engine oferece suporte tanto para uso acadêmico quanto comercial, tornando-o adequado para pesquisadores, cientistas e desenvolvedores que precisam processar conjuntos de dados em larga escala com eficiência. A plataforma é usada em áreas como monitoramento florestal, gestão de recursos naturais e avaliação de impacto ambiental para quantificar e visualizar mudanças na cobertura do solo.
Principais destaques:
- Plataforma baseada em nuvem para análise geoespacial em larga escala
- Acesso a mais de 30 anos de conjuntos de dados científicos e de satélite
- APIs disponíveis em Python e JavaScript
- Editor de código baseado na web para desenvolvimento interativo
- Suporta uso acadêmico e comercial
- Conjuntos de dados atualizados diariamente e ferramentas de visualização de lapso de tempo
Para quem é melhor:
- Pesquisadores e acadêmicos que estudam mudanças na cobertura do solo
- ONGs ambientais monitoram o desmatamento e a conservação
- Desenvolvedores construindo ferramentas de análise geoespacial
- Organizações governamentais e políticas monitoram tendências ambientais
- Cientistas trabalhando com dados de satélite históricos e quase em tempo real
Informações de contato:
- Site: earthengine.google.com
5. STEP (Plataforma de Exploração de Ferramentas Científicas)
A Plataforma de Exploração da Caixa de Ferramentas Científica (STEP) foi desenvolvida pela Agência Espacial Europeia para apoiar a análise científica de dados de observação da Terra, incluindo a classificação da cobertura do solo. Ela fornece caixas de ferramentas de código aberto que funcionam com dados do Sentinel e de outras missões, permitindo aos usuários processar imagens ópticas, de micro-ondas e multiespectrais. A plataforma combina a Caixa de Ferramentas Óptica e a Caixa de Ferramentas de Micro-ondas, ambas construídas na arquitetura SNAP, para oferecer uma ampla gama de ferramentas de processamento genéricas e específicas para sensores.
Eles também mantêm uma plataforma comunitária onde os usuários podem acessar documentação, tutoriais e recursos para desenvolvedores. O STEP integra recursos de caixas de ferramentas anteriores da ESA, como BEAM, NEST e Orfeo Toolbox, garantindo compatibilidade com fluxos de trabalho históricos. Ele foi projetado para ajudar pesquisadores, cientistas e desenvolvedores a processar, classificar e analisar conjuntos de dados de observação da Terra para diversos fins ambientais e científicos.
Principais destaques:
- Plataforma de código aberto para análise de dados de observação da Terra
- Caixas de ferramentas para dados ópticos, de micro-ondas e multiespectrais
- Construído na arquitetura SNAP com operadores específicos de sensores
- Inclui documentação, tutoriais e suporte da comunidade
- Compatível com missões ESA Sentinel e outros conjuntos de dados
- Integra recursos de caixas de ferramentas ESA anteriores
Para quem é melhor:
- Pesquisadores e cientistas que trabalham com missões da ESA
- Desenvolvedores criando fluxos de trabalho para classificação de cobertura do solo
- Acadêmicos ensinando sensoriamento remoto e análise de dados
- Projetos de monitoramento e conservação ambiental
- Usuários que precisam de ferramentas de código aberto com suporte da comunidade
Informações de contato:
- Site: step.esa.int
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/european-space-agency
- Facebook: www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- Instagram: www.instagram.com/europeanspaceagency
6. Caixa de ferramentas Orfeo
O Orfeo ToolBox (OTB) é uma biblioteca de software de código aberto para processamento de imagens de sensoriamento remoto, com recursos adequados para classificação da cobertura do solo. Ela oferece um conjunto de aplicativos e algoritmos que processam imagens ópticas, multiespectrais e de radar de alta resolução. As ferramentas incluem funções para classificação, ortoretificação, pansharpening, processamento SAR e outras tarefas avançadas. O OTB pode ser acessado via QGIS, Python, linha de comando e C++, tornando-o flexível para diferentes ambientes.
Eles se concentram em transparência e extensibilidade, garantindo que todos os algoritmos sejam documentados e não ocultos por trás de interfaces proprietárias. O OTB pode lidar com conjuntos de dados muito grandes em uma variedade de hardwares, desde laptops pessoais até clusters de alto desempenho. Sua integração com o QGIS também permite que os usuários visualizem e processem grandes conjuntos de dados geoespaciais com eficiência, enquanto acessam o conjunto completo de funções da caixa de ferramentas.
Principais destaques:
- Biblioteca de processamento de imagens de sensoriamento remoto de código aberto
- Suporta imagens ópticas, multiespectrais e de radar
- Ferramentas para classificação, processamento SAR e muito mais
- Interfaces para QGIS, Python, linha de comando e C++
- Lida com grandes conjuntos de dados em diferentes configurações de hardware
- Impulsionado pela comunidade e amplamente documentado
Para quem é melhor:
- Especialistas em sensoriamento remoto trabalhando com dados de alta resolução
- Profissionais de GIS integrando com QGIS ou Python
- Equipes de pesquisa analisando imagens ópticas e de radar
- Desenvolvedores criando fluxos de trabalho geoespaciais personalizados
- Usuários que precisam de ferramentas de processamento transparentes e extensíveis
Informações de contato:
- Site: www.orfeo-toolbox.org
- Twitter: x.com/orfeotoolbox
7. Soluções Geoespaciais L3Harris
A L3Harris oferece uma gama de soluções e ferramentas geoespaciais que incluem recursos para classificação da cobertura do solo. Desenvolve softwares e plataformas para processamento e análise de dados de satélite, aéreos e outros dados geoespaciais. Suas soluções integram-se a fluxos de trabalho de sensoriamento remoto e SIG para classificar, detectar e monitorar mudanças na superfície da Terra para aplicações civis e de defesa.
Eles projetam suas ferramentas para apoiar missões que exigem processamento confiável de conjuntos de dados amplos e variados. Além da análise da cobertura do solo, seus produtos geoespaciais também incluem ferramentas para comunicação, vigilância e monitoramento ambiental. Essas soluções fazem parte de um portfólio mais amplo focado em segurança nacional, infraestrutura e pesquisa científica.
Principais destaques:
- Software geoespacial para classificação e análise da cobertura do solo
- Suporta dados de satélite, aéreos e de múltiplas fontes
- Projetado para aplicações civis e de defesa
- Integrado com fluxos de trabalho de GIS e sensoriamento remoto
- Parte de um conjunto mais amplo de ferramentas focadas na missão
Para quem é melhor:
- Agências governamentais e de defesa monitoram o uso da terra
- Equipes de infraestrutura civil e planejamento
- Organizações ambientais e de resposta a desastres
- Instituições de pesquisa que trabalham com dados geoespaciais
- Usuários que necessitam de soluções integradas para contextos operacionais
Informações de contato:
- Site: www.l3harris.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/l3harris-technologies
- Endereço: 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, EUA
- Facebook: www.facebook.com/L3HarrisTechnologies
- Twitter: x.com/L3HarrisTech
- Instagram: www.instagram.com/l3harristech
8. Projetos OSGeo
A Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) apoia e mantém uma coleção de projetos de código aberto para processamento de dados geoespaciais, incluindo ferramentas úteis para classificação da cobertura do solo. Eles hospedam e promovem projetos que fornecem bibliotecas de software, aplicativos desktop e ferramentas de servidor, todos projetados para trabalhar com informações geográficas e dados de sensoriamento remoto. Esses projetos incluem ferramentas e bibliotecas renomadas que podem lidar com dados vetoriais, raster e de imagens, apoiando fluxos de trabalho como produção, classificação e análise de mapas.
Eles também fomentam uma comunidade global onde desenvolvedores, pesquisadores e profissionais colaboram, contribuem para o desenvolvimento de software e compartilham as melhores práticas. Os recursos da OSGeo incluem documentação, capítulos locais e iniciativas educacionais para ajudar os usuários a adotar e implementar soluções geoespaciais de código aberto. Seu ecossistema de projetos é amplamente utilizado em monitoramento ambiental, pesquisa e planejamento de infraestrutura, onde a classificação da cobertura do solo é uma tarefa fundamental.
Principais destaques:
- Fundação que apoia projetos geoespaciais de código aberto
- Ferramentas de software para dados vetoriais, raster e de imagens
- Recursos para fluxos de trabalho de produção e classificação de mapas
- Comunidade global de desenvolvedores e usuários
- Iniciativas educacionais e apoio à documentação
- Ferramentas flexíveis adequadas para diversas plataformas e casos de uso
Para quem é melhor:
- Profissionais de SIG usando software de código aberto
- Pesquisadores e educadores em áreas geoespaciais
- Desenvolvedores criando fluxos de trabalho geoespaciais personalizados
- Equipes de monitoramento ambiental e gestão de terras
- Organizações que buscam soluções voltadas para a comunidade
Informações de contato
- Site: osgeo.org
- Endereço: 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, Estados Unidos
- E-mail: info@osgeo.org
- Facebook: www.facebook.com/OSGeoFoundation
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/osgeo
9. Soluções geoespaciais Trimble
A Trimble fornece soluções geoespaciais de hardware e software que auxiliam na classificação da cobertura do solo como parte de fluxos de trabalho mais amplos de levantamento topográfico, mapeamento e infraestrutura. A empresa desenvolve sistemas conectados que integram posicionamento preciso, modelagem 3D e análise de dados para permitir a coleta e o processamento de dados espaciais. Essas ferramentas são usadas para mapear e classificar a cobertura do solo, gerenciar canteiros de obras e monitorar mudanças em ambientes construídos e naturais.
Eles oferecem equipamentos e softwares que conectam a coleta de dados de campo com análises em escritório, apoiando fluxos de trabalho para setores como construção, transporte e mapeamento geoespacial. Os sistemas Trimble são projetados para lidar com tarefas de levantamento e mapeamento em larga escala, proporcionando precisão e conectividade em todas as etapas de um projeto. Suas soluções são amplamente utilizadas onde dados geoespaciais consistentes são necessários para embasar decisões sobre o uso do solo e o impacto ambiental.
Principais destaques:
- Hardware e software geoespacial para mapeamento e análise
- Oferece suporte à classificação da cobertura do solo como parte dos fluxos de trabalho de levantamento
- Coleta e processamento integrado de dados de campo para escritório
- Combina posicionamento preciso, modelagem 3D e análise
- Projetado para projetos de construção, transporte e infraestrutura
- Escalável para tarefas de mapeamento grandes e complexas
Para quem é melhor:
- Profissionais de topografia e mapeamento
- Equipes de construção e gestão de infraestrutura
- Planejadores de transporte e logística
- Analistas ambientais e de uso do solo
- Organizações que exigem fluxos de trabalho geoespaciais conectados
Informações de contato:
- Site: trimble.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/trimble
- Endereço: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, EUA
- Número de telefone: +1 (720) 887-6100
- Facebook: www.facebook.com/TrimbleCorporate
- Twitter: x.com/TrimbleCorpNews
10. FAO (Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura)
A Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO) fornece dados, ferramentas e orientações que apoiam a classificação da cobertura do solo como parte de sua missão de melhorar a segurança alimentar e promover a agricultura sustentável. A organização mantém conjuntos de dados estatísticos globais, incluindo o FAOSTAT e o Laboratório de Dados da FAO, que fornecem acesso a informações sobre o uso do solo, a produção agrícola e as condições ambientais. Esses recursos são usados para monitorar mudanças na cobertura do solo e avaliar o impacto das práticas agrícolas nos ecossistemas.
A FAO também colabora com governos, instituições de pesquisa e comunidades para implementar projetos e desenvolver políticas voltadas à gestão sustentável da terra. O trabalho da FAO inclui a criação de padrões e metodologias para coleta e análise de dados, apoio a treinamentos e educação, e prestação de assistência técnica em campo. Suas iniciativas contribuem para uma melhor compreensão de como o uso da terra muda ao longo do tempo e como ele pode ser gerenciado para atender às metas de segurança alimentar e ambientais.
Principais destaques:
- Conjuntos de dados globais sobre uso da terra e produção agrícola
- FAOSTAT e Data Lab para ferramentas estatísticas e analíticas
- Orientação e padrões para monitoramento e classificação de terras
- Colaboração com governos e comunidades locais
- Iniciativas de treinamento, educação e suporte técnico
- Integração de dados de cobertura do solo no planejamento de segurança alimentar e sustentabilidade
Para quem é melhor:
- Agências governamentais responsáveis pela terra e agricultura
- Pesquisadores e analistas que estudam o uso da terra e os sistemas alimentares
- ONGs que trabalham com desenvolvimento sustentável e conservação
- Formuladores de políticas que elaboram programas agrícolas e ambientais
- Educadores e estudantes de ciências agrícolas e ambientais
Informações de contato:
- Site: fao.org
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/fao
- Endereço: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 Roma, Itália
- Número de telefone: (+39) 06 57051
- Facebook: www.facebook.com/UNFAO
- Twitter: x.com/FAO
- Instagram: www.instagram.com/fao
- E-mail: FAO-HQ@fao.org
11. SAGA GIS
O SAGA GIS (Sistema para Análises Geocientíficas Automatizadas) é um sistema de informação geográfica de código aberto projetado para auxiliar o processamento e a análise de dados espaciais, incluindo a classificação da cobertura do solo. Ele fornece um amplo conjunto de ferramentas para processamento de dados raster e vetoriais, análise de terrenos e mapeamento temático. Os usuários podem aplicar algoritmos de classificação a dados de sensoriamento remoto e integrar os resultados com outras camadas geoespaciais para produzir mapas de cobertura do solo.
Eles também mantêm uma comunidade de usuários, documentação e materiais de referência para apoiar o uso e a expansão do software. A plataforma é de livre acesso e está em constante desenvolvimento com a contribuição de pesquisadores e profissionais. Sua estrutura modular permite a combinação de ferramentas e fluxos de trabalho adaptados a necessidades específicas de análise, tornando-a útil para estudos de uso e cobertura do solo em diferentes contextos.
Principais destaques:
- Software GIS de código aberto com ferramentas de classificação
- Suporta processamento de dados raster e vetoriais
- Inclui funções de análise de terreno e mapeamento temático
- Estrutura modular para fluxos de trabalho personalizados
- Documentação, grupo de usuários e recursos online disponíveis
- Disponível gratuitamente e mantido pela comunidade
Para quem é melhor:
- Pesquisadores conduzindo estudos de cobertura do solo e terreno
- Analistas ambientais trabalhando com conjuntos de dados espaciais
- Educadores ensinando processamento de dados geoespaciais
- ONGs e agências governamentais que precisam de soluções de código aberto
- Usuários que buscam ferramentas GIS flexíveis e modulares
Informações de contato:
- Site: saga-gis.sourceforge.io
- E-mail: @SourceForge
12. Plugin Dzetsaka
O plugin Dzetsaka é uma ferramenta de classificação de cobertura do solo integrada ao QGIS. Foi projetado para ser um plugin rápido e fácil de usar que aplica algoritmos de aprendizado de máquina para classificação supervisionada de imagens de satélite. O plugin permite que os usuários definam classes de cobertura do solo, criem polígonos de treinamento usando dados de campo e, em seguida, executem a classificação usando um dos vários classificadores suportados, incluindo Modelo de Mistura Gaussiana, Floresta Aleatória, Máquinas de Vetores de Suporte e K-Vizinhos Mais Próximos. A saída inclui um mapa de cobertura do solo classificado e um mapa de confiança.
Eles utilizam uma abordagem passo a passo, na qual os usuários primeiro preparam uma tabela com os nomes das classes e os dados de treinamento e, em seguida, inserem imagens de satélite e polígonos de treinamento no plugin. Após selecionar o classificador e executar o processo, os resultados podem ser validados no QGIS por meio da comparação com dados de verdade. A validação inclui a harmonização de rótulos de classes, a compilação de dados de campo, a criação de uma matriz de confusão e o cálculo de parâmetros de precisão, como precisão geral, precisão do usuário e do produtor, e o coeficiente Kappa. Isso o torna adequado para a produção e validação eficiente de conjuntos de dados detalhados de cobertura do solo.
Principais destaques:
- Plugin QGIS para classificação supervisionada de cobertura do solo
- Suporta classificadores de modelo de mistura gaussiana, floresta aleatória, SVM e KNN
- Produz mapas de cobertura de solo classificados e mapas de confiança
- Integra dados de campo como polígonos de treinamento
- Inclui fluxo de trabalho de validação com métricas de precisão
- Interface simples e passo a passo dentro do QGIS
Para quem é melhor:
- Usuários de GIS trabalhando no ambiente QGIS
- Pesquisadores conduzindo classificação supervisionada da cobertura do solo
- Equipes validando conjuntos de dados de cobertura do solo em relação a dados de campo
- Analistas produzindo mapas de cobertura do solo e de confiança
- Usuários que precisam de múltiplas opções de classificadores e ferramentas de validação integradas
Informações de contato:
- Site: plugins.qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- E-mail: qgis-user@lists.osgeo.org.
13. Biblioteca RSGIS
A Biblioteca de Software de Sensoriamento Remoto e SIG (RSGISLib) é uma coleção de código aberto de módulos Python e utilitários de linha de comando para processamento de dados de sensoriamento remoto e SIG. Ela oferece ferramentas para classificação da cobertura do solo, detecção de mudanças, segmentação de imagens e diversas análises raster e vetoriais. A biblioteca suporta fluxos de trabalho que utilizam imagens de satélite e drones para classificar terrenos e monitorar mudanças ao longo do tempo.
Eles disponibilizam a biblioteca através do GitHub com documentação, tutoriais e suporte ativo de colaboradores da comunidade acadêmica e de pesquisa. A RSGISLib foi projetada para uso programático, oferecendo flexibilidade para automatizar tarefas e desenvolver fluxos de trabalho personalizados para projetos específicos de análise de cobertura do solo. Ela pode ser executada em diferentes plataformas e se integra a outras ferramentas de processamento geoespacial.
Principais destaques:
- Biblioteca Python de código aberto para sensoriamento remoto e GIS
- Ferramentas para classificação, detecção de alterações e segmentação
- Utilitários de linha de comando e módulos Python
- Suporta fluxos de trabalho de dados raster e vetoriais
- Disponível no GitHub com documentação e tutoriais
- Desenvolvido e mantido por colaboradores acadêmicos
Para quem é melhor:
- Pesquisadores e desenvolvedores automatizando a análise da cobertura do solo
- Equipes acadêmicas trabalhando com grandes conjuntos de dados de imagens
- Profissionais que usam Python para processamento geoespacial
- Usuários integrando dados de drones e satélites em fluxos de trabalho
- Analistas que precisam de ferramentas personalizáveis e programáveis
Informações de contato:
- Site: rsgislib.org
- E-mail: rsgislib-support@googlegroups.com
14. CATALISADOR
A CATALYST é uma plataforma que fornece soluções de observação da Terra, incluindo ferramentas para auxiliar na classificação da cobertura do solo e na avaliação de riscos. A empresa oferece software como serviço (SaaS) independente de sensores e baseado em nuvem para processamento de imagens de satélite, permitindo que os usuários aprimorem, classifiquem e analisem dados de cobertura do solo como parte de fluxos de trabalho maiores. Suas ferramentas se integram a sistemas existentes e ajudam as organizações a escalar o processamento de imagens, mantendo a qualidade e a precisão.
Eles também oferecem mitigação de riscos por meio de soluções de dados como serviço (DaaS), utilizando análises de imagens de satélite para identificar e monitorar riscos em infraestrutura e ativos. A plataforma utiliza algoritmos confiáveis de processamento de imagens fornecidos por meio de nuvem, aplicativos web, APIs e plataformas de parceiros. Modelos flexíveis de assinatura e consumo são suportados, juntamente com suporte técnico e revisões regulares para se adequar às necessidades do usuário e aos objetivos do projeto.
Principais destaques:
- Plataforma SaaS baseada em nuvem para processamento de imagens de satélite
- Suporta classificação e monitoramento da cobertura do solo
- Independente de sensores e escalável conforme a demanda
- Análise de risco fornecida como dados como serviço (DaaS)
- Integração por meio de APIs, aplicativos da web e sistemas de parceiros
- Modelos de preços flexíveis e suporte ao cliente
Para quem é melhor:
- Empresas que gerenciam e analisam o uso e o risco do solo
- Operadores de infraestrutura monitorando mudanças ambientais
- Equipes integrando imagens de satélite em fluxos de trabalho
- Organizações que exigem soluções escaláveis e baseadas em nuvem
- Usuários que precisam de ferramentas de processamento de imagem e avaliação de risco
Informações de contato:
- Site: catalyst.earth
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/pci-geomatics
- Endereço: 141 Adelaide Street West, Unidade 520, Toronto, Ontário M5H 3L5, Canadá
- Número de telefone: +1 (905) 764-0614
- Facebook: www.facebook.com/CATALYST.Earth
- E-mail: hello@catalyst.earth
15. Sistema de Monitoramento da Cobertura do Solo (LCMS)
O Sistema de Monitoramento da Cobertura do Solo (LCMS) é uma solução baseada em aprendizado de máquina para classificação automática da cobertura do solo, classificação de tipos de culturas e detecção de mudanças na cobertura do solo ao longo do tempo. O sistema é dividido em quatro partes principais: coleta e preparação de dados de referência, execução de pipelines de processamento de dados para produzir resultados, armazenamento e disponibilização dos resultados e fornecimento de uma interface de aplicativo para os operadores. O LCMS processa dados em escala nacional e opera continuamente, utilizando imagens de satélite e dados de campo para treinar modelos supervisionados.
Eles implementam pipelines construídos sobre a estrutura eo-learn, permitindo o processamento distribuído ao dividir a área de interesse em unidades menores que podem ser executadas em paralelo. Os resultados são armazenados como mapas raster e polígonos vetoriais, acessíveis por meio de serviços como Sentinel Hub e Geopedia. A interface do operador inclui ferramentas de validação, permitindo que os usuários revisem as alterações detectadas e as confirmem ou corrijam, o que aprimora os dados de referência para futuras iterações do modelo. O sistema foi projetado para monitoramento iterativo de terras em larga escala e se integra a ambientes SIG existentes.
Principais destaques:
- Classificação de cobertura do solo e culturas baseada em aprendizado de máquina
- Detecção e relatórios automáticos de alterações
- Operação contínua em escala nacional
- Utiliza imagens de satélite e dados de referência de base
- Pipelines distribuídos para processamento escalável
- Aplicação do operador com ferramentas de validação e correção
Para quem é melhor:
- Agências nacionais monitoram o uso da terra e a agricultura
- Organizações que monitoram mudanças anuais na cobertura do solo
- Pesquisadores estudando a dinâmica da paisagem a longo prazo
- Equipes gerenciando dados de referência e fluxos de trabalho de validação
- Usuários que exigem integração com serviços de dados GIS e de satélite
Informações de contato:
- Site: www.sinergise.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/sinergise
- Endereço: Eggenberger Allee 49, Stiege 2, EG, 8020 Graz, Áustria
- Número de telefone: +386 (1) 320-61-50
- Facebook: www.facebook.com/sentinelhub.by.sinergise
- Twitter: x.com/sinergise
- E-mail: info@sinergise.com
Conclusão
Escolher as ferramentas corretas de classificação da cobertura do solo é um passo fundamental para produzir análises precisas, confiáveis e escaláveis da superfície terrestre. Cada uma das ferramentas abordadas neste artigo oferece recursos distintos – desde bibliotecas e plugins de código aberto integrados a plataformas SIG até serviços baseados em nuvem com fluxos de trabalho automatizados e recursos de validação. Seja a prioridade acessibilidade, aprendizado de máquina avançado ou integração com sistemas existentes, essas ferramentas ajudam a otimizar o processo de classificação e a melhorar a qualidade dos resultados. Ao selecionar a solução certa para suas necessidades específicas, organizações e pesquisadores podem monitorar melhor as mudanças no uso do solo, apoiar o planejamento ambiental e tomar decisões informadas com base em dados espaciais robustos.