Um humano consegue responder isso rapidamente, mesmo sem saber explicar exatamente o porquê — ele reconhece o padrão das ruas, a densidade das construções, a presença de vegetação, o tipo de ocupação. 

Até pouco tempo, ensinar um computador a fazer esse mesmo tipo de comparação exigia regras manuais e complexas: medir distâncias, contar objetos, comparar cores pixel a pixel.

Funcionava, mas de forma limitada — e quase nunca capturava a “sensação” de semelhança que um humano identifica de forma intuitiva. 

É exatamente esse tipo de problema que a análise baseada em embeddings ajuda a resolver — e essa capacidade agora está disponível no ArcGIS Pro 3.7. 

Talvez você já tenha ouvido falar dela sem saber. É o mesmo tipo de tecnologia que permite a ferramentas como o ChatGPT “entender” o significado de uma frase, e não apenas reconhecer palavras isoladas. Agora, essa mesma lógica pode ser aplicada a mapas, imagens e territórios com recursos de GeoAI. 

O que são embeddings, em termos simples 

Um embedding é uma espécie de “impressão digital numérica” gerada por um modelo de inteligência artificial. Em vez de descrever um lugar, uma imagem ou um texto usando atributos soltos — como área, população ou cor média dos pixels —, o modelo resume essas informações em uma sequência de números capaz de representar características e contexto daquele dado. 

A propriedade mais útil dessa representação é simples de entender: coisas parecidas tendem a gerar representações parecidas. 

Duas áreas com o mesmo padrão de dano estrutural após um desastre natural podem ter embeddings próximos entre si, mesmo estando em cidades diferentes e distantes uma da outra no mapa. Da mesma forma, regiões com características semelhantes podem ser identificadas mesmo sem compartilhar uma fronteira. 

Embeddings, portanto, acrescentam uma nova pergunta à análise espacial: além de saber onde os elementos estão e como se relacionam geograficamente, podemos investigar quais deles apresentam padrões semelhantes. 

Como a análise baseada em embeddings funciona no ArcGIS Pro 3.7 

No ArcGIS Pro 3.7, esse conjunto de capacidades está disponível na caixa de ferramentas GeoAI, no toolset de Análise Baseada em Embeddings. O fluxo típico pode ser entendido em três etapas: 

1. Gerar os embeddings

A ferramenta converte uma imagem, uma camada de feições ou uma descrição em texto em uma representação vetorial numérica. 

É possível utilizar modelos de IA previamente treinados para gerar esses embeddings, sem necessariamente desenvolver um modelo do zero em muitos fluxos de trabalho. 

2. Buscar similaridades

Com os embeddings gerados, você pode selecionar alguns exemplos de referência — digamos, áreas onde já identificou determinado padrão — e buscar outras ocorrências semelhantes em toda a base. 

Essa lógica permite ir além da procura por uma localização previamente conhecida: o ponto de partida passa a ser um padrão que você deseja encontrar novamente. 

3. Agregar e utilizar os resultados em outras análises

Muitas vezes, uma análise nasce em um nível de detalhe — por exemplo, setores censitários —, mas precisa ser interpretada em outro, como municípios ou regiões administrativas. 

Os embeddings podem ser agregados entre diferentes escalas, preservando informações relevantes da representação gerada. 

Depois desse processo, os resultados também podem ser convertidos em campos numéricos comuns, permitindo sua utilização em análises estatísticas e modelos preditivos já conhecidos por quem trabalha com ArcGIS Pro, como regressão e clusterização. 

Onde isso realmente ajuda 

Na prática, a análise baseada em embeddings amplia as possibilidades de GeoAI e Inteligência Territorial, especialmente quando o desafio envolve grandes volumes de dados geográficos e a identificação de padrões difíceis de representar por atributos isolados. 

Alguns exemplos: 

Resposta a desastres 

Em vez de vasculhar manualmente centenas de imagens em busca de áreas com determinado padrão de dano estrutural, um analista pode selecionar exemplos já identificados e procurar outras ocorrências semelhantes na base. 

Modelos preditivos mais precisos 

Embeddings podem incorporar informações de contexto e vizinhança — como padrões demográficos, presença comercial ou uso do solo — e enriquecer variáveis utilizadas em modelos de previsão. 

Isso pode ser especialmente útil em situações nas quais atributos isolados não conseguem representar toda a complexidade daquele território. 

Comparação entre territórios 

Outra possibilidade é identificar regiões que apresentam características semelhantes a uma área de referência. 

Esse tipo de análise pode apoiar estudos de planejamento, Inteligência Territorial e avaliações sobre onde determinada estratégia, política ou iniciativa pode encontrar condições semelhantes às observadas em outro local. 

O que é necessário para usar embeddings no ArcGIS Pro 

A capacidade está disponível para usuários com licença Advanced do ArcGIS Pro para determinados fluxos envolvendo embeddings de localização e texto. 

No caso específico de imagens, também pode ser necessária a extensão Image Analyst. 

Por isso, trata-se de uma capacidade voltada principalmente para organizações e profissionais que já realizam análises mais avançadas dentro do ecossistema ArcGIS. 

Por que isso importa agora 

O ganho não está apenas em automatizar uma tarefa manual. 

Embeddings abrem espaço para um tipo diferente de pergunta: 

“Onde mais no meu território isso já está acontecendo, mesmo que eu não soubesse onde procurar?” 

Para quem trabalha com grandes volumes de imagens ou dados territoriais, essa mudança de perspectiva pode ampliar significativamente a capacidade de encontrar padrões, comparar contextos e transformar dados geográficos em informação útil para a tomada de decisão. 

O encontro reuniu profissionais de diferentes companhias de saneamento, especialistas e representantes do setor para compartilhar experiências sobre gestão de ativos, universalização, cadastro técnico, obras, operações, Inteligência Geográfica e uso de inteligência artificial. 

Realizado nas instalações da Sabesp, o evento também marcou mais um momento de uma relação construída ao longo dos últimos anos entre a companhia e a Imagem Geosistemas, com participação em encontros, apresentações técnicas e iniciativas voltadas à troca de conhecimento no setor. 

Um encontro para compartilhar experiências do saneamento 

Ao longo da programação, profissionais de empresas como Sabesp, CAERN, AEGEA, DP Barros, Cagece, BRK, Sanepar e CAESB apresentaram projetos, desafios e práticas desenvolvidas em diferentes contextos. 

Os temas mostraram como questões aparentemente distintas estão cada vez mais conectadas. 

Universalização, por exemplo, depende não apenas da expansão física das redes, mas também de cadastro, planejamento, acompanhamento de obras, organização dos dados e conhecimento atualizado do território. 

Da mesma forma, a gestão de ativos passa pela capacidade de relacionar informações operacionais, localização, histórico de manutenção e condições da rede. 

Da informação geográfica à operação 

Em diferentes apresentações, a informação geográfica apareceu como elemento comum entre áreas e processos. 

Mapas, cadastros, dashboards e sistemas de gestão ajudam a reunir dados que muitas vezes estão distribuídos entre diferentes equipes e bases corporativas. 

Isso permite acompanhar obras, localizar ativos, identificar ocorrências, analisar indicadores e compreender melhor o contexto territorial de cada operação. 

Mais do que representar onde algo acontece, o dado geográfico passa a ajudar a entender por que acontece, quais áreas são afetadas e quais ações podem ser priorizadas. 

Universalização como desafio territorial 

Entre os assuntos discutidos, a universalização teve destaque em diferentes momentos da programação. 

A ampliação dos serviços de água e esgoto exige planejamento contínuo, definição de prioridades, atualização cadastral e acompanhamento das intervenções realizadas. 

Nesse processo, conhecer o território em detalhe torna-se parte importante da tomada de decisão. 

Experiências apresentadas durante o evento mostraram como diferentes companhias estão estruturando informações para acompanhar obras, planejar expansões e integrar dados de campo às áreas responsáveis pelo planejamento e pela gestão. 

Inteligência artificial entra em uma estrutura já existente 

A inteligência artificial também esteve entre os temas do encontro. 

As discussões mostraram que seu uso no saneamento está relacionado a uma base mais ampla de organização de dados, sistemas e processos. 

Antes de aplicar modelos de IA, é necessário saber de onde vêm os dados, como são atualizados, quem os utiliza e de que maneira eles se conectam às decisões operacionais. 

Nesse sentido, a IA aparece menos como uma substituição dos processos existentes e mais como uma nova camada de análise sobre estruturas que já vêm sendo construídas pelas companhias. 

Uma parceria que acompanha essa evolução 

A realização do Water Summit na Sabesp também dá continuidade a uma história de participação conjunta em eventos e encontros técnicos. 

Ao longo dos últimos anos, profissionais da Sabesp estiveram presentes em iniciativas promovidas pela Imagem Geosistemas, compartilhando experiências, participando de discussões e apresentando projetos relacionados ao uso de geotecnologia no saneamento. 

Em 2026, essa troca aconteceu dentro da própria companhia, que recebeu profissionais de diferentes organizações para mais um dia de discussão sobre os rumos do setor. 

É uma relação que acompanha a própria evolução das tecnologias e dos desafios enfrentados pelo saneamento. 

Se antes boa parte das discussões estava concentrada em cadastro e mapeamento, hoje entram também temas como integração de sistemas, gestão de redes, operações em tempo real e inteligência artificial. 

A programação segue em 10 de setembro

Nesta quinta-feira, 10 de setembro, o Water Summit 2026 ainda conta com atividades voltadas à troca prática de conhecimento entre os participantes.

Entre os destaques está um workshop conduzido por Diogo Rosanelli, da Imagem Geosistemas, que demonstra, na prática, como integrar Inteligência Artificial ao ecossistema ArcGIS para apoiar ganhos de produtividade, assertividade e automação em fluxos geoespaciais.

A programação também inclui quatro salas de benchmarking, reunindo empresas para compartilhar experiências, tecnologias, desafios operacionais e caminhos adotados em diferentes contextos do saneamento.

O segundo dia amplia as discussões iniciadas ao longo do evento e abre espaço para conversas mais aplicadas e para a troca direta entre profissionais do setor.

Conhecimento que continua circulando 

Eventos como o Water Summit ajudam a registrar como diferentes organizações estão enfrentando problemas semelhantes. 

Cada companhia possui sua própria estrutura, território e realidade operacional, mas muitas das perguntas se repetem:

como manter informações atualizadas, integrar equipes, acompanhar obras, priorizar investimentos e compreender melhor o comportamento das redes? 

Compartilhar essas experiências não produz uma resposta única. 

Mas amplia o repertório disponível para quem trabalha diariamente com esses desafios. 

E talvez esse seja um dos principais papéis desses encontros: fazer o conhecimento circular entre quem está construindo, na prática, os próximos caminhos do saneamento.

O Princípio de Pareto é um dos conceitos mais conhecidos da administração e da economia.

Em sua forma mais popular, ele afirma que aproximadamente 80% dos resultados costumam estar concentrados em cerca de 20% das causas.

Essa lógica já orienta decisões em áreas como vendas, atendimento ao cliente e gestão de estoques.

Mas ela também aparece com frequência quando observamos o território.

Em muitos contextos, uma pequena parcela das ruas, bairros ou ativos concentra grande parte dos eventos que exigem atenção das organizações.

Quando esses padrões são identificados, torna-se possível direcionar investimentos, equipes e ações preventivas com muito mais eficiência.

É justamente essa perspectiva que a nova ferramenta 80-20 Analysis, disponível no ArcGIS, busca explorar.

Quando o Princípio de Pareto aparece no espaço geográfico

Em diferentes setores, os eventos tendem a se concentrar em poucos locais.

Por exemplo:

• uma pequena quantidade de ruas concentra a maior parte das ocorrências criminais;
• poucos cruzamentos respondem pela maior parte dos acidentes de trânsito;
• determinados trechos de rede apresentam recorrência de falhas e interrupções;
• alguns equipamentos urbanos demandam muito mais manutenção que os demais;
• uma parcela reduzida das áreas de atendimento concentra a maioria das solicitações de serviço.

Essa concentração espacial nem sempre é evidente olhando apenas tabelas ou planilhas.

Quando esses dados são representados em um mapa, os padrões surgem de forma muito mais clara.

Do mapa de calor à priorização de recursos

Muitas organizações já utilizam mapas para visualizar ocorrências.

O desafio é responder perguntas mais estratégicas, como:

• Quais locais realmente merecem prioridade?
• Onde pequenas intervenções podem gerar maior impacto?
• Em quais áreas devemos concentrar investimentos?
• Como justificar tecnicamente essa decisão?

A ferramenta 80-20 Analysis ajuda justamente nessa etapa.

Ela identifica automaticamente quais áreas representam aproximadamente os 20% do território responsáveis pela maior concentração dos eventos analisados, permitindo transformar observações em critérios objetivos para a tomada de decisão.

Aplicações em diferentes setores

Segurança pública

Identificar ruas ou regiões que concentram a maior parte das ocorrências para direcionar policiamento preventivo e ações de inteligência.

Utilities

Priorizar ativos que apresentam maior histórico de falhas, reduzindo custos de manutenção corretiva e aumentando a confiabilidade da operação.

Mobilidade urbana

Descobrir cruzamentos críticos onde intervenções relativamente simples podem reduzir grande parte dos acidentes.

Saúde pública

Localizar áreas com maior concentração de notificações para direcionar campanhas, equipes e ações preventivas.

Gestão municipal

Definir prioridades de manutenção urbana, iluminação pública, pavimentação ou zeladoria com base em evidências espaciais.

O diferencial da Inteligência Geográfica

O conceito não está apenas em encontrar onde existem muitos eventos.

O verdadeiro valor está em compreender como esses eventos se distribuem espacialmente e utilizar essa informação para apoiar decisões.

Ao integrar análise estatística com contexto geográfico, o ArcGIS permite transformar milhares de registros em prioridades claras para gestores e equipes operacionais.

Em vez de distribuir recursos igualmente por todo o território, torna-se possível concentrar esforços exatamente onde eles podem gerar maior retorno.

Da análise para a ação com ArcGIS

O Princípio de Pareto já orienta decisões em diversas áreas da gestão.

Quando aplicado à análise espacial, ele ganha uma nova dimensão: mostra onde pequenas intervenções podem produzir resultados muito maiores.

Com a ferramenta 80-20 Analysis no ArcGIS, organizações de diferentes setores conseguem identificar os locais que concentram a maior parte das ocorrências, priorizar recursos e atuar com mais precisão sobre o território.

Ao transformar dados em inteligência geográfica, as organizações fortalecem sua inteligência territorial, direcionando investimentos e operações para onde eles podem gerar maior impacto.

FAQ – Perguntas Frequentes

O que é o Princípio de Pareto?

É um conceito que sugere que aproximadamente 80% dos efeitos costumam ser gerados por cerca de 20% das causas. A proporção não é uma regra fixa, mas representa um padrão frequentemente observado em diferentes contextos.

O que é a ferramenta 80-20 Analysis do ArcGIS?

É uma ferramenta de análise espacial que identifica quais áreas concentram a maior parte dos eventos analisados, facilitando a priorização de recursos e investimentos.

Em quais setores essa análise pode ser utilizada?

Segurança pública, utilities, saneamento, energia, telecomunicações, mobilidade, logística, saúde, varejo e gestão pública são alguns exemplos.

A análise substitui mapas de calor?

Não. Ela complementa outras técnicas de análise espacial (como mapa de calor) ao fornecer um critério quantitativo para definir prioridades.

Mas, à medida que o cadastro territorial se torna mais complexo, uma pergunta pode surgir: os recursos atuais ainda são suficientes para o trabalho que precisa ser realizado? 

Não se trata de dizer que um User Type é melhor que o outro. 

Creator e Professional atendem a diferentes perfis de trabalho dentro do ArcGIS. A escolha depende das atividades realizadas pela equipe, das aplicações utilizadas e do nível de edição e gestão dos dados necessário em cada função. 

Para profissionais responsáveis por bases cadastrais, essa diferença se torna especialmente relevante quando o trabalho passa a envolver lotes, registros de origem, histórico de alterações, controle de qualidade e fluxos avançados de edição. 

É nesse contexto que entra o ArcGIS Parcel Fabric. 

Creator e Professional atendem a diferentes necessidades 

Os User Types ArcGIS organizam o acesso a aplicativos e capacidades de acordo com os papéis desempenhados pelas pessoas dentro da organização. 

Uma equipe pode ter profissionais que precisam visualizar informações, outros que criam mapas e aplicativos e outros que realizam atividades avançadas de edição e análise. 

Por isso, a pergunta não deve ser simplesmente: 

“Creator ou Professional?” 

Uma pergunta mais útil é: 

“O que cada profissional precisa fazer com os dados?” 

No cadastro territorial, essa reflexão é importante porque o trabalho pode evoluir de atividades mais gerais de criação e edição para processos especializados de manutenção cadastral. 

Quando a edição deixa de ser apenas uma alteração no mapa 

Imagine uma equipe responsável por uma base de lotes. 

No início, as necessidades podem envolver atividades como atualizar atributos, editar geometrias ou produzir mapas. 

Mas, com o crescimento da base e o aumento da quantidade de profissionais trabalhando sobre ela, novas necessidades aparecem. 

Pode ser necessário saber: 

• qual documento deu origem a determinada alteração;  

• como um lote estava configurado anteriormente;  

• quais lotes surgiram após uma divisão ou fusão;  

• se existem sobreposições ou lacunas entre limites;  

• como diferentes profissionais podem editar a base de maneira controlada;  

• quais regras precisam ser respeitadas antes que uma alteração seja incorporada ao cadastro.  

Nesse estágio, o desafio já não é apenas editar feições. 

É gerenciar o cadastro. 

É aqui que o Parcel Fabric muda a lógica do trabalho 

O ArcGIS Parcel Fabric foi desenvolvido para gerenciar lotes e registros cadastrais dentro do ambiente ArcGIS. 

Sua abordagem é orientada por registros, ou record-driven. 

Em vez de tratar uma alteração somente como uma mudança geométrica, o Parcel Fabric permite organizar os lotes de acordo com os registros que deram origem às alterações, como plantas, escrituras e levantamentos. 

Assim, quando ocorre uma divisão, fusão ou ajuste, a organização pode preservar a relação entre a situação atual, o histórico do lote e o registro utilizado no processo. 

É o princípio da campanha “do documento legal ao dado autoritativo”: transformar documentos e alterações cadastrais em uma informação rastreável e vinculada à sua origem. 

Quando considerar o User Type Professional? 

Para equipes que já utilizam ArcGIS, o Professional pode representar uma evolução quando determinados profissionais passam a executar atividades avançadas no ArcGIS Pro e precisam de capacidades específicas para seus fluxos de trabalho. 

Na gestão cadastral, alguns sinais ajudam a identificar esse momento. 

A equipe precisa administrar lotes, e não apenas desenhá-las 

Quando a preocupação passa a incluir origem, histórico e relacionamento entre lotes, a necessidade vai além da edição convencional. 

Vários profissionais mantêm a mesma base 

Quanto maior a quantidade de pessoas envolvidas na atualização cadastral, maior a importância de estabelecer processos consistentes de edição e controle. 

O histórico das alterações precisa ser preservado 

Saber como um lote chegou à configuração atual pode ser tão importante quanto conhecer sua geometria atual. 

Qualidade dos dados virou uma preocupação recorrente 

Sobreposições, lacunas, inconsistências ou correções constantes podem indicar que a equipe precisa de uma estrutura mais robusta para manutenção cadastral. 

O ArcGIS Pro se tornou parte central da operação 

Profissionais que trabalham intensivamente com edição, análise e gestão avançada de dados no ArcGIS Pro podem demandar capacidades diferentes das utilizadas por outros membros da organização. 

O ponto central é que a evolução de User Type deve acompanhar a evolução das responsabilidades daquele profissional. 

Creator não se torna “insuficiente” 

Essa distinção é importante. 

Uma organização não precisa migrar todos os seus usuários simplesmente porque passou a utilizar recursos mais avançados de cadastro. 

Os User Types existem justamente para permitir que diferentes profissionais tenham acesso às capacidades adequadas às suas funções. 

Um profissional pode continuar utilizando Creator para as atividades compatíveis com seu papel, enquanto integrantes da equipe responsáveis por fluxos avançados de gestão cadastral utilizam uma configuração diferente. 

Por isso, a discussão não é substituir Creator. 

É combinar User Types de acordo com as necessidades da equipe. 

E onde entra o ArcGIS Parcel Fabric? 

O acesso ao ArcGIS Parcel Fabric depende da configuração do ambiente ArcGIS e dos User Types e extensões adotados pela organização. 

Professional e Professional Plus estão entre as opções para profissionais que trabalham com essas capacidades avançadas. Dependendo da configuração, outras possibilidades de licenciamento também podem estar disponíveis. 

Por isso, antes de alterar o ambiente, vale analisar três pontos: 

1. quem precisa utilizar o Parcel Fabric; 
2. quais atividades esses profissionais realizam; 
3. qual combinação de User Types oferece os recursos necessários sem ampliar licenças desnecessariamente. 

Essa análise é especialmente importante em equipes maiores, nas quais funções técnicas podem variar bastante. 

O ganho não está na licença. Está no fluxo de trabalho. 

Mudar de User Type, por si só, não resolve problemas cadastrais. 

O valor aparece quando novas capacidades permitem estruturar uma forma melhor de trabalhar. 

Com o ArcGIS Parcel Fabric, uma equipe pode evoluir de uma lógica baseada somente na edição de mapas para uma gestão cadastral que considera: 

• registros de origem;  

• histórico dos lotes;  

• integridade dos dados;  

• regras de qualidade;  

• processos padronizados;  

• colaboração entre profissionais.  

Essa mudança ajuda a reduzir retrabalho e aumenta a rastreabilidade da informação territorial. 

Para quem toma decisões, o resultado esperado é uma base cadastral mais consistente e confiável. 

Como saber se sua equipe está nesse momento? 

Algumas perguntas podem ajudar: 

• Mais de um profissional edita a mesma base cadastral? 
• Sua equipe precisa reconstruir manualmente o histórico de lotes? 
• Sobreposições, lacunas ou inconsistências exigem correções frequentes? 
• Documentos e alterações cadastrais estão armazenados em processos desconectados? 
• Existe necessidade de relacionar cada mudança ao registro que lhe deu origem? 
• A equipe já trabalha intensivamente com ArcGIS Pro? 

Quanto mais respostas positivas, maior a necessidade de avaliar se o ambiente atual está adequado ao nível de maturidade do cadastro. 

O próximo passo pode ser uma evolução, não uma substituição 

À medida que o cadastro territorial ganha importância dentro da organização, é natural que alguns profissionais precisem de ferramentas mais avançadas. 

O objetivo não é trocar aquilo que já funciona. 

É identificar quais funções precisam evoluir e disponibilizar as capacidades adequadas para cada uma delas. 

Com o ArcGIS Parcel Fabric e uma estratégia adequada de User Types, a organização pode estruturar uma gestão cadastral mais rastreável, consistente e preparada para crescer junto com suas necessidades. 

FAQ — Creator, Professional e ArcGIS Parcel Fabric

Qual é a diferença entre os User Types Creator e Professional?
Creator e Professional atendem a diferentes perfis de trabalho no ArcGIS. A escolha depende das aplicações, capacidades e atividades que cada profissional precisa utilizar, desde criação de mapas e gerenciamento de conteúdo até edição e análise avançadas no ArcGIS Pro.

Quando considerar o User Type Professional para uma equipe?
O Professional pode ser considerado quando determinados profissionais precisam executar atividades avançadas no ArcGIS Pro e utilizar capacidades específicas para seus fluxos de trabalho, como aqueles relacionados à gestão cadastral.

É necessário substituir todos os usuários Creator por Professional?
Não. Diferentes User Types podem coexistir na mesma organização. A configuração deve considerar as responsabilidades de cada profissional e as capacidades necessárias para realizar seu trabalho.

Qual User Type é indicado para trabalhar com ArcGIS Parcel Fabric?
A configuração depende do ambiente ArcGIS, das atividades realizadas e das capacidades necessárias. Professional e Professional Plus estão entre as opções para profissionais que trabalham com recursos avançados relacionados ao Parcel Fabric. Outras possibilidades de licenciamento podem existir de acordo com a configuração adotada.

Quando uma equipe de cadastro territorial deve avaliar o ArcGIS Parcel Fabric?
Quando o trabalho passa a exigir gestão de registros de origem, histórico dos lotes, regras de qualidade, rastreabilidade das alterações e processos mais estruturados de edição e manutenção cadastral.

Como escolher os User Types para uma equipe de cadastro territorial?
O ideal é avaliar quais atividades cada profissional realiza, quem precisa utilizar recursos avançados como o Parcel Fabric e quais capacidades são necessárias para cada função. Assim, é possível combinar User Types sem ampliar licenças desnecessariamente.

Terrenos são divididos, imóveis são incorporados, novos loteamentos surgem, áreas mudam de uso e registros são atualizados. 

O desafio é fazer com que o cadastro territorial acompanhe essas transformações. 

Quando isso não acontece, o problema não fica restrito ao mapa. Informações desatualizadas, geometrias inconsistentes e alterações sem histórico podem afetar diferentes processos que dependem da mesma base cadastral. 

Entre eles estão IPTU, ITBI, planta de valores, regularização fundiária, planejamento urbano e auditoria. 

A qualidade do cadastro vai além da geometria 

Um lote pode parecer correta no mapa e ainda assim apresentar problemas de informação. 

Pode existir uma sobreposição com o lote vizinho.

Um limite pode ter sido alterado sem que sua origem esteja claramente registrada.

Uma divisão pode não estar refletida em todos os sistemas que consomem aquela informação. 

Quando isso acontece, a administração passa a trabalhar com diferentes versões do mesmo território. 

E quanto mais áreas utilizam esses dados, maior tende a ser o impacto das inconsistências. 

Por isso, a qualidade cadastral envolve pelo menos três dimensões: 

• geometria, para representar corretamente os limites;  

• registro, para identificar a origem das alterações;  

• histórico, para compreender como aquela lote chegou à situação atual.  

O que isso tem a ver com IPTU e ITBI? 

Processos tributários dependem de informações cadastrais consistentes. 

No IPTU, características do imóvel e sua relação com o território podem fazer parte dos dados utilizados pela administração municipal. 

No ITBI, informações sobre imóveis e transações também precisam estar relacionadas a uma base cadastral atualizada e confiável. 

Isso significa que divergências entre a situação existente no território e a informação registrada podem aumentar a necessidade de conferências, correções e validações manuais. 

O ponto não é simplesmente ter um mapa melhor. 

É reduzir a distância entre o que existe no território, o que está registrado e o que a administração utiliza para decidir. 

A planta de valores também depende da qualidade da base 

A Planta Genérica de Valores reúne referências utilizadas na avaliação imobiliária e na administração tributária municipal. 

Para que análises territoriais sejam consistentes, é importante que os imóveis estejam corretamente representados e relacionados às informações cadastrais correspondentes. 

Quando lotes apresentam lacunas, sobreposições ou informações desatualizadas, a confiabilidade das análises realizadas a partir dessa base também pode ser comprometida. 

Por isso, melhorar o cadastro territorial é também melhorar a infraestrutura de informação que sustenta decisões fiscais e administrativas. 

E quando uma auditoria pergunta de onde veio o dado? 

Existe outra questão importante para os gestores:

rastreabilidade. 

Não basta saber qual é o limite atual de um lote. 

Em determinados processos, pode ser necessário entender: 

• qual documento originou aquela alteração;  

• quando ela ocorreu;  

• qual era a situação anterior;  

• quais lotes foram modificadas;  

• qual informação deve ser considerada vigente.  

Sem uma estrutura adequada de histórico, reconstruir esse caminho pode exigir consultas manuais a documentos, sistemas e bases diferentes. 

É nesse ponto que o conceito de dado autoritativo ganha importância: uma informação oficial, rastreável e vinculada à sua fonte de origem. 

Do documento ao dado cadastral confiável 

O ArcGIS Parcel Fabric utiliza uma abordagem orientada por registros, conhecida como record-driven. 

Nesse modelo, as alterações realizadas nos lotes podem ser relacionadas aos registros que lhes deram origem, como plantas, escrituras e levantamentos. 

A estrutura também permite preservar o histórico dos lotes ao longo de processos como divisão, fusão e alteração de limites. 

Em vez de manter apenas o estado atual da geometria, a organização passa a ter uma visão mais estruturada da evolução cadastral. 

Mais controle para quem edita. Mais confiança para quem decide. 

Para a equipe técnica, essa estrutura ajuda a reduzir retrabalho e aumentar o controle sobre a manutenção da base. 

Para o gestor, o benefício aparece em outra dimensão: mais confiança na informação territorial utilizada pela organização. 

Isso pode apoiar processos relacionados a: 

• administração tributária;  

• cadastro imobiliário;  

• planejamento territorial;  

• regularização fundiária;  

• auditoria e conformidade;  

• integração entre áreas.  

A mesma base deixa de ser apenas uma ferramenta do setor de geoprocessamento e passa a funcionar como infraestrutura de informação para diferentes áreas da administração. 

Cadastro territorial também é gestão de risco 

Quando uma decisão depende de uma informação territorial inconsistente, existe um risco associado à qualidade daquele dado. 

Esse risco pode aparecer como retrabalho operacional, divergências entre áreas, necessidade de correções, dificuldade de comprovar a origem de uma informação ou perda de confiança sobre a base utilizada. 

Por isso, modernizar o cadastro não significa simplesmente digitalizar documentos ou substituir mapas antigos. 

Significa criar condições para que a administração saiba qual informação possui, de onde ela veio e como ela mudou ao longo do tempo. 

Como evoluir essa estrutura? 

O ArcGIS Parcel Fabric amplia os recursos do ArcGIS Pro e do ArcGIS Enterprise para organizações que precisam gerenciar lotes, registros, histórico e qualidade dos dados cadastrais. 

A solução permite estruturar fluxos de trabalho orientados por registros e integrar a manutenção do cadastro ao ambiente geoespacial da organização. 

Para municípios e órgãos públicos, essa abordagem pode contribuir para uma base mais confiável, rastreável e preparada para sustentar processos que dependem da informação territorial. 

FAQ — Cadastro territorial, IPTU e ITBI

O que é cadastro territorial municipal?
É a base de informações sobre imóveis, lotes e características territoriais utilizada pelo município em diferentes processos de gestão, planejamento e tributação.

Como dados cadastrais desatualizados podem afetar o IPTU?
Informações incorretas ou antigas sobre área, características do imóvel, uso ou alterações no lote podem gerar divergências entre a situação real do imóvel e os dados utilizados nos processos relacionados ao IPTU.

Qual é a relação entre cadastro territorial e ITBI?
O cadastro territorial ajuda a organizar informações sobre os imóveis e suas características, oferecendo uma base de referência para processos administrativos relacionados à transmissão de bens imóveis.

O que é a Planta Genérica de Valores (PGV)?
A Planta Genérica de Valores é um instrumento utilizado pelos municípios para estabelecer valores de referência dos imóveis considerando critérios definidos pela administração municipal.

Por que a atualização cadastral é importante para a Planta Genérica de Valores?
Uma base territorial atualizada permite trabalhar com informações mais coerentes sobre os imóveis e suas características, contribuindo para análises e processos de atualização da Planta Genérica de Valores.

Quais inconsistências podem existir em uma base cadastral?
Entre os problemas possíveis estão lotes com limites incorretos, áreas desatualizadas, divergências de atributos, alterações não registradas, sobreposições, lacunas e informações sem histórico ou origem claramente identificados.

Como o GIS pode apoiar a gestão do cadastro territorial?
O GIS permite relacionar informações cadastrais à localização dos imóveis, integrar diferentes fontes de dados, visualizar inconsistências e apoiar análises territoriais utilizadas pela administração pública.

Como melhorar a qualidade dos dados cadastrais de um município?
A melhoria passa pela atualização contínua das informações, integração entre bases, definição de regras de qualidade, rastreabilidade das alterações e adoção de processos estruturados para manutenção do cadastro.

Mas um lote não é apenas uma geometria.

Por trás de cada limite podem existir documentos, registros, direitos, restrições, responsabilidades e uma sequência de alterações ocorridas ao longo do tempo.

É justamente essa relação entre território, documentos e histórico que torna a gestão cadastral mais complexa do que simplesmente manter um mapa atualizado.

O que é cadastro territorial?

O cadastro territorial organiza informações relacionadas aos lotes de terra e à forma como elas se relacionam com o território.

Esses lotes podem representar diferentes tipos de informação, como:

• direitos sobre a terra, incluindo propriedade, arrendamento ou direitos de mineração;
• restrições de uso, como servidões e limitações territoriais;
• responsabilidades associadas à terra, como tributação e determinadas obrigações de gestão territorial.

Esse conjunto de informações ajuda a transformar o cadastro em uma base mais estruturada para diferentes usos técnicos e administrativos.

Por isso, a qualidade de um cadastro não depende apenas de representar corretamente o limite de um lote.

Também importa saber de onde aquela informação veio, quando foi alterada e quais registros sustentam sua situação atual.

Quando o cadastro vira apenas uma coleção de geometrias

À medida que a base cresce e diferentes profissionais passam a atualizá-la, alguns desafios podem surgir.

Lotes podem apresentar sobreposições ou lacunas.

Alterações realizadas em momentos diferentes podem gerar inconsistências.

E, sem um histórico bem estruturado, descobrir por que determinado limite mudou pode exigir a consulta a diferentes documentos, sistemas e bases.

O problema se torna ainda mais relevante quando essas informações passam a apoiar processos de planejamento, tributação, regularização fundiária ou gestão territorial.

Uma base pode estar visualmente correta no mapa e, ainda assim, não oferecer toda a rastreabilidade necessária para responder perguntas como:

O que mudou? Quando? Com base em qual registro? Qual era a situação anterior?

Do documento ao dado territorial confiável

É nesse ponto que entra uma abordagem orientada por registros.

No ArcGIS Parcel Fabric, os dados de lotes podem ser organizados de acordo com os registros que deram origem às suas alterações, como plantas, escrituras e levantamentos.

Essa lógica, conhecida como record-driven, ajuda a relacionar a atualização cadastral ao documento que a originou.

Quando um lote é criado, dividido, incorporado ou ajustado, é possível preservar a relação entre a alteração realizada e seu registro de origem.

O resultado é uma base com maior rastreabilidade e capacidade de acompanhar sua própria evolução.

É o caminho do documento legal ao dado autoritativo:

uma informação oficial, rastreável e vinculada à sua fonte de origem.

Direitos, restrições e responsabilidades também fazem parte do cadastro

Uma das características importantes de uma estrutura cadastral moderna é compreender que um lote pode representar muito mais do que propriedade.

Ela também pode estar relacionada a diferentes direitos, restrições e responsabilidades.

Uma mesma área pode, por exemplo, envolver:

• propriedade ou arrendamento;
• direitos relacionados à mineração;
• servidões;
• limitações de uso;
• responsabilidades tributárias;
• outras condições associadas à gestão do território.

Isso amplia o papel do cadastro.

Em vez de funcionar apenas como um mapa de lotes, ele passa a organizar relações jurídicas, administrativas e territoriais que ajudam diferentes áreas da organização a trabalhar sobre uma base comum.

Histórico também é dado

Outro ponto importante é preservar o que aconteceu antes.

Imagine um lote que foi dividido em duas.

Se a base mantiver apenas as duas novas geometrias, parte da história daquela informação desaparece.

Uma estrutura cadastral mais robusta preserva a relação entre os lotes atuais e aquelas que existiam anteriormente.

Isso permite acompanhar a linhagem da informação ao longo do tempo e entender como determinada configuração territorial foi formada.

Para equipes técnicas, esse histórico facilita consultas, correções e análises.

Para a organização, aumenta a capacidade de explicar a origem dos dados e compreender como o cadastro evoluiu.

Qualidade cadastral vai além de desenhar corretamente

Outro desafio frequente está na integridade da base.

Pequenas inconsistências podem se acumular com o tempo, principalmente em ambientes com grande volume de dados ou diversos profissionais envolvidos na edição.

Entre os problemas possíveis estão:

• sobreposições entre lotes;
• lacunas entre limites;
• divergências de atributos;
• informações sem histórico claro;
• alterações que não seguem um padrão consistente de edição.

O ArcGIS Parcel Fabric oferece recursos para estruturar regras de integridade e apoiar a identificação e correção desse tipo de problema.

Com processos mais padronizados, a equipe consegue reduzir parte do retrabalho e aumentar a consistência da manutenção cadastral.

Cadastro territorial como informação corporativa

Quando o cadastro ganha rastreabilidade, histórico e regras de qualidade, ele também pode ampliar seu papel dentro da organização.

A mesma base pode apoiar profissionais de GIS, equipes cadastrais, áreas de planejamento, gestão territorial e outros processos que dependem de informações precisas sobre lotes.

Na gestão pública, por exemplo, dados cadastrais podem contribuir para atividades relacionadas a:

• cadastro imobiliário;
• regularização fundiária;
• planejamento territorial;
• tributação;
• análise de uso e ocupação do solo.

Isso ajuda a transformar o cadastro de uma base mantida por uma área técnica em uma infraestrutura de informação territorial utilizada por diferentes setores.

Onde entra o ArcGIS Parcel Fabric?

O ArcGIS Parcel Fabric amplia as capacidades do ArcGIS Pro e do ArcGIS Enterprise para organizações que precisam gerenciar lotes, registros, histórico e qualidade dos dados cadastrais.

Sua estrutura permite organizar fluxos de trabalho orientados por registros, preservar a linhagem dos lotes e manter regras voltadas à integridade da base.

Para organizações que já utilizam GIS, isso representa uma evolução importante: sair de uma lógica centrada apenas na representação espacial para uma gestão mais estruturada da informação cadastral.

Não se trata apenas de criar um mapa melhor.

Trata-se de saber qual informação está sendo utilizada, de onde ela veio e como ela mudou ao longo do tempo.

Do mapa à gestão cadastral

A transformação digital do cadastro territorial não acontece apenas quando documentos deixam o papel ou quando lotes passam a ser representados em um mapa.

Ela acontece quando documentos, registros, lotes e histórico passam a fazer parte de um fluxo de informação integrado.

É essa estrutura que permite reduzir inconsistências, aumentar a rastreabilidade e criar uma base territorial mais confiável para diferentes usos.

FAQ — Cadastro territorial e ArcGIS Parcel Fabric

O que é cadastro territorial?
É a organização de informações relacionadas aos lotes de terra e às suas relações com direitos, restrições, responsabilidades, documentos e histórico de alterações.

Qual é a diferença entre um mapa de lotes e um cadastro territorial?
Um mapa representa principalmente a geometria dos lotes. O cadastro territorial também reúne registros de origem, histórico, direitos, restrições, responsabilidades e informações necessárias para acompanhar a evolução dessas áreas.

O que significa uma abordagem cadastral orientada por registros?
É uma forma de organizar os dados relacionando cada alteração cadastral ao documento ou registro que deu origem a ela, como plantas, escrituras e levantamentos.

Por que preservar o histórico dos lotes é importante?
Porque permite entender como os limites e informações cadastrais mudaram ao longo do tempo, identificar a origem das alterações e manter a rastreabilidade dos dados.

Quais problemas podem comprometer a qualidade de uma base cadastral?
Sobreposições, lacunas, divergências de atributos, ausência de histórico, falta de rastreabilidade e alterações sem um padrão consistente de edição.

Como o ArcGIS Parcel Fabric apoia a gestão cadastral?
O ArcGIS Parcel Fabric ajuda a organizar lotes, registros, histórico e regras de integridade dentro do ambiente ArcGIS, apoiando a rastreabilidade e a qualidade dos dados cadastrais.

Quais áreas podem usar informações de cadastro territorial?
Equipes de GIS, cadastro, planejamento territorial, regularização fundiária, tributação, gestão do uso do solo e outras áreas que dependem de informações confiáveis sobre lotes e território.

O ArcGIS Parcel Fabric funciona com ArcGIS Pro e ArcGIS Enterprise?
Sim. O ArcGIS Parcel Fabric amplia as capacidades do ArcGIS Pro e do ArcGIS Enterprise para a gestão de lotes, registros, histórico e qualidade cadastral.

Foi assim a participação da Imagem Geosistemas na EXPOSIBRAM 2026, realizada entre 24 e 27 de agosto, em Belo Horizonte (MG).

Em vez de simplesmente resumirmos o evento, reunimos diferentes olhares de quem esteve por lá para responder:

o que levamos da EXPOSIBRAM para as próximas conversas sobre o futuro da mineração?

Antes de falar de tecnologia, precisamos ouvir

Para Bruno Souza, Arquiteto de Soluções GIS da Imagem Geosistemas, uma das partes mais importantes da EXPOSIBRAM aconteceu nas conversas com quem passou pelo estande.

“Mais do que apresentar tecnologia, nosso foco foi ouvir atentamente as reais dores e os desafios de negócio do mercado de mineração.”

Esse olhar muda o ponto de partida. Em vez de começar por “o que essa tecnologia faz?”, a discussão passa a ser: qual problema precisamos resolver?

É nesse contexto que a Inteligência Geográfica ganha relevância, conectando informações ao território e ajudando a transformar dados dispersos em uma visão mais integrada do negócio.

Como resume Bruno, o objetivo é “auxiliar na visão de negócio, mostrando como a inteligência geográfica pode destravar valor”.

IA, drones e machine learning já fazem parte da conversa

Se ouvir os desafios é o ponto de partida, a evolução tecnológica amplia as possibilidades de resposta.

Em sua quarta participação na EXPOSIBRAM, Gustavo Aoki, especialista em Inteligência Geoespacial para Mineração e Óleo & Gás da Imagem Geosistemas, acompanhou discussões sobre Inteligência Artificial integrada ao GIS, imagens de drones, machine learning e novas capacidades do ecossistema ArcGIS.

Mas tão importante quanto conhecer novas tecnologias é entender onde elas realmente geram valor.

Para Gustavo, o evento também é uma oportunidade de reencontrar Clientes, conversar sobre cases desenvolvidos ao longo do último ano e conhecer as inovações que estão surgindo na própria comunidade da mineração.

Tecnologia também se constrói por meio de conexões

Para Gabriella Santos, especialista de Marketing e Eventos da Imagem Geosistemas, a EXPOSIBRAM teve ainda outro significado: foi seu primeiro evento representando a empresa.

“Uma excelente oportunidade para aprender, trocar experiências e fortalecer conexões.”

Ao reunir empresas, especialistas e profissionais de diferentes áreas da cadeia mineral, a EXPOSIBRAM permite observar o setor por diferentes perspectivas.

Para quem trabalha com tecnologia, é uma oportunidade de compreender melhor os desafios da operação. Para quem está na mineração, de conhecer novas possibilidades para enfrentá-los.

Muitos olhares, uma transformação em comum

As percepções de Bruno, Gustavo e Gabriella partem de lugares diferentes, mas convergem em um ponto:

a transformação digital da mineração não depende apenas de mais tecnologia. Depende da capacidade de conectar tecnologia, dados, pessoas e problemas reais de negócio.

É justamente nesse encontro que o GIS amplia seu papel.

Dados operacionais, imagens de satélite e drones, sensores, modelos de IA, informações ambientais e ativos compartilham uma referência essencial:

onde as coisas acontecem.

Essa dimensão territorial ajuda a transformar informação em contexto para decisão.

Da EXPOSIBRAM para os próximos desafios

Terminamos a EXPOSIBRAM 2026 com muitas conversas iniciadas — e outras que ainda precisam continuar.

Onde estão os riscos e as oportunidades? Quais informações ainda estão isoladas? Quais processos poderiam ganhar previsibilidade? E como transformar o crescente volume de dados da mineração em inteligência para o negócio?

São perguntas que não terminam com o encerramento da feira.

Para a Imagem Geosistemas, elas orientam as próximas conversas sobre como Inteligência Territorial, GIS e o ecossistema ArcGIS podem apoiar uma mineração cada vez mais conectada, inteligente e orientada por dados.

É esse salto que leva a utilização do ArcGIS para o próximo nível, aproximando dados técnicos da rotina de quem precisa decidir com eles.

A resposta para esse desafio são os Instant Apps: modelos prontos, disponíveis no ArcGIS Online e no ArcGIS Enterprise, que transformam mapas e dados em aplicativos web interativos em poucos cliques.

Não é necessário programar para isso, escolha o template adequado ao objetivo, ajuste as opções desejadas e publique o seu aplicativo!

Alguns desses modelos já vêm com recursos de Inteligência Artificial embutidos, prontos para facilitar a escolha do modelo para o seu aplicativo.

Neste artigo, você vai entender o que são os Instant Apps, a IA nos Instant Apps e como publicar o seu primeiro app passo a passo.

A ideia é sair da teoria com um caminho claro para aplicar isso no seu dia a dia, seja para uso da equipe ou para compartilhar resultados com clientes e stakeholders.

O que são os Instant Apps

São modelos de aplicativos web prontos, disponíveis no ArcGIS Online e no ArcGIS Enterprise.

Publicam mapas e dados em poucos cliques, criando experiências interativas de visualização, análise e compartilhamento.

O diferencial: basta escolher um modelo, configurar as opções desejadas e publicar. Os templates são otimizados para dispositivos móveis e já vêm localizados em vários idiomas.

Modelos disponíveis: um para cada objetivo

A galeria reúne modelos para diferentes propósitos: visualizar mapas e cenas, comparar conteúdos, apresentar dados em galeria, editar feições ou ajudar o público a encontrar algo próximo.

Escolha o que mais se conecta ao seu objetivo!

A Inteligência Artificial dentro dos Instant Apps

Nos Instant Apps, a IA está incorporada à própria experiência de uso, tornando a exploração de dados mais natural e acessível.

Onde a IA aparece

A Inteligência Artificial aparece de três formas dentro dos Instant Apps.

O assistente de tradução traduz automaticamente o conteúdo do app para outros idiomas, ampliando o alcance para públicos e equipes de diferentes nacionalidades.

Já no modelo Reporter (Relatório), o recurso de extração de imagem e texto (beta) identifica e extrai informações diretamente das fotos enviadas pelos usuários em campo, reduzindo o trabalho manual de digitação.

O Data Explorer (beta), por sua vez, vai além: interpreta perguntas feitas em linguagem natural e responde com base nos próprios dados do mapa, permitindo uma exploração mais fluida e acessível, mesmo para quem não tem familiaridade com filtros ou consultas tradicionais.

Boas notícias sobre segurança e consumo

O assistente de tradução e os recursos em beta não consomem créditos da organização.

Os prompts não são usados para treinar modelos de IA da Esri ou de terceiros, nem são armazenados ou compartilhados sem autorização explícita.

Para usar os recursos de IA, o administrador do ArcGIS Online precisa configurar os assistentes e liberar a permissão correspondente.

Recursos em beta também exigem que o bloqueio de apps em beta esteja desativado.

Saiba mais em: Configurar IA—Ajuda do ArcGIS Online | Documentação

Data Explorer: converse com o seu mapa

Entre os recursos de IA disponíveis no ecossistema ArcGIS, o Data Explorer (beta) se destaca por tornar a exploração de dados mais intuitiva.

Por meio de agentes de IA, é possível interagir com os dados em uma experiência de conversa, fazendo perguntas e investigando informações sem depender de menus complexos ou de uma sintaxe específica de consulta.

É uma forma mais natural de explorar os dados geográficos e encontrar informações relevantes.

Por trás dessa experiência estão as incorporações vetoriais (embeddings), que representam feições espaciais em formato numérico para que os sistemas de IA consigam interpretar e relacionar informações.

Na prática, elas permitem transformar características de uma feição, como sua geometria, seus atributos e seu contexto espacial, em informações que podem ser utilizadas pela IA para identificar padrões, encontrar similaridades, realizar classificações e apoiar diferentes tipos de análise.

Por isso, as incorporações vetoriais são um requisito importante para habilitar recursos de IA sobre dados geográficos.

E esse recurso não está limitado a dados públicos ou previamente disponibilizados pela Esri.

Qualquer camada de feição vetorial que contenha dados espaciais e atributos relevantes pode ser utilizada para a geração de embeddings, incluindo camadas do Living Atlas e aquelas criadas e publicadas pelo próprio usuário no ArcGIS Online ou no ArcGIS Enterprise.

Na prática, isso permite levar os recursos de IA para os dados que já fazem parte da rotina das organizações, conectando a inteligência geoespacial aos seus próprios projetos, operações e desafios.

Três agentes trabalham em conjunto no Data Explorer:

• Agente de exploração de dados — responde perguntas sobre atributos, estatísticas e relações espaciais dos dados, podendo até filtrar feições.
• Agente de navegação — ajuda a buscar locais e a se movimentar pelo mapa.
• Agente de ajuda — orienta sobre como usar o app e o que é possível perguntar.

Antes de configurar

O Data Explorer depende de metadados bem preenchidos (descrições e tipos de dado em cada campo) e de embeddings gerados no mapa web. Vale revisar esses dois pontos antes de publicar e atualizá-los sempre que os dados mudarem. O time de Sucesso do Cliente pode apoiar essa preparação.

Mão na massa: como criar seu primeiro Instant App

Veja o passo a passo para publicar seu primeiro Instant App no ArcGIS Online:

Comece agora

• Explore a galeria — acesse a galeria de Instant Apps no ArcGIS Online e teste diferentes modelos.
• Use dados reais — comece com seus próprios dados ou experimente camadas públicas disponíveis.
• Aproveite a IA — ative tradução, filtros inteligentes e o Data Explorer para turbinar a experiência do usuário.
• Compartilhe e aprimore — publique, colete feedback da equipe e evolua o app continuamente.

Os Instant Apps são a porta de entrada para aplicar IA no seu dia a dia com o ArcGIS. Com poucos cliques, dá para transformar dados em soluções inteligentes, adaptadas à realidade do seu setor. Explore, teste e compartilhe suas descobertas com a gente.

Saiba mais

Introducing Data Explorer (beta) — Esri Blog
Reporter—ArcGIS Instant Apps | Documentation
Generate translations in your Instant Apps using the Translation Assistant (preview)
Choose an app template—ArcGIS Instant Apps | Documentation
Create and publish your first app—ArcGIS Instant Apps | Documentation
Data Explorer (beta) — documentação oficial

Por isso, a agricultura moderna vem sendo obrigada a olhar a lavoura com mais precisão.

Cada deslocamento da colheitadeira no talhão gera dados: velocidade, produtividade operacional, umidade, elevação, largura de faixa, fluxo de colheita.

São informações que vão se acumulando ao longo de toda a operação.

O problema é que esse volume de pontos, sozinho, não ajuda muito.

É preciso transformá-lo em algo que sirva de fato para a tomada de decisão.

É nesse ponto que entra o ArcGIS Pro, com a extensão Geostatistical Analyst, ferramenta bastante usada para olhar a variabilidade espacial da operação agrícola.

Aqui o objetivo não é só produzir um mapa vistoso, mas entender o comportamento da colheita dentro do talhão e enxergar padrões que uma tabela de dados dificilmente mostra.

O que é Geoestatística e por que ela importa na agricultura

Geoestatística, resumindo, é aplicar métodos estatísticos a dados que carregam uma localização espacial.

Na agricultura, isso significa levar em conta, além do valor medido, o lugar onde ele foi registrado no talhão.

Isso importa porque nenhuma lavoura é uniforme:

o solo muda, o relevo varia, a umidade se distribui de forma diferente e a própria máquina pode ter desempenhos distintos dentro da mesma área.

Na prática, a Geoestatística ajuda a responder perguntas como em que trecho do talhão a colheita foi mais lenta, se existe um padrão espacial na velocidade da máquina, se alguma região vem perdendo desempenho operacional, se a umidade ou a elevação estão influenciando a operação e quais zonas merecem uma investigação mais de perto em campo.

Respondendo a esse tipo de pergunta, o produtor, o consultor agrícola ou a equipe técnica param de trabalhar só com médias gerais e passam a interpretar a variabilidade real da operação.

Da coleta de pontos ao mapa de análise espacial

Mapa com os registros espaciais da operação agrícola, classificados pela variável velocidade de colheita.

A visualização permite identificar diferenças de desempenho dentro do talhão e observar padrões iniciais de variabilidade espacial.

Durante a colheita mecanizada, os dados vão sendo registrados em diferentes pontos do talhão, cada um representando uma medição numa posição específica.

No início, esses pontos aparecem como registros isolados.

Mas, organizados dentro de um ambiente GIS, eles começam a revelar padrões espaciais.

No ArcGIS Pro, dá para carregar a camada com os dados da operação, visualizar os pontos coletados, analisar os atributos disponíveis e escolher a variável que será estudada.

Neste exemplo, a variável usada é a velocidade de colheita.

A velocidade da máquina pode indicar bastante sobre a operação: áreas com menor velocidade costumam estar associadas a relevo, umidade, obstáculos, manobras, variação de produtividade, dificuldade operacional ou necessidade de ajuste no planejamento da colheita.

O papel do ArcGIS Pro e do Geostatistical Analyst

O ArcGIS Pro permite organizar, visualizar e analisar dados geográficos em um único ambiente de trabalho.

Com a extensão Geostatistical Analyst dá para ir além da simples visualização dos pontos, criando superfícies de interpolação, mapas de predição e análises mais detalhadas da distribuição espacial dos dados.

No fluxo de trabalho, o primeiro passo é preparar o ambiente: abrir o projeto correto, verificar as camadas disponíveis, conferir o sistema de coordenadas e garantir que os dados estejam prontos para análise.

Depois, escolhe-se a variável de interesse.

No caso da colheita mecanizada, pode ser velocidade, produtividade operacional, umidade ou elevação.

A partir daí, é possível aplicar métodos de interpolação para transformar os pontos coletados numa superfície contínua.

O ArcGIS Pro é hoje uma das plataformas de referência em geoprocessamento, usada por empresas de agricultura de precisão, cooperativas e consultorias técnicas.

Isso não é por acaso.

O ArcGIS Pro reúne em um único ambiente etapas que antes exigiam diferentes softwares, como importação de dados, tratamento de imagens de satélite e drone, modelagem estatística e produção de mapas prontos para apresentação.

Outro ponto forte é a integração com o restante do ecossistema Esri.

Um projeto criado no ArcGIS Pro pode ser publicado no ArcGIS Online, compartilhado com a equipe e acessado depois em aplicativos móveis, sem perder a análise já feita.

Para quem trabalha com colheita mecanizada, isso significa levar o mapa de decisão até quem está na lavoura, e não deixá-lo restrito ao computador de quem fez a análise.

Antes de interpolar: o que os dados de velocidade já mostram

Antes de aplicar qualquer método de interpolação, vale olhar para a distribuição dos dados brutos.

O ArcGIS Pro facilita essa etapa com o recurso de Chart Properties, que gera automaticamente um histograma e um resumo estatístico da variável escolhida.

No exemplo deste talhão, os 80.389 pontos registrados de velocidade apresentam média de 6,22 km/h e mediana de 6,23 km/h, valores bem próximos, o que já indica uma distribuição relativamente simétrica.

O desvio padrão de 0,46 km/h mostra que a velocidade se manteve razoavelmente estável ao longo da operação, com registros variando entre 5,07 km/h e 7,47 km/h.

A assimetria (skewness) de -0,12 é praticamente nula, e a curtose de 2,55 indica uma distribuição próxima da normal, sem caudas muito alongadas.

Na prática, isso é uma boa notícia para a interpolação: dados com esse comportamento tendem a gerar superfícies mais estáveis, com menor distorção causada por valores extremos isolados.

Esse tipo de checagem rápida também ajuda a decidir qual método de interpolação faz mais sentido para o caso.

IDW: uma forma simples e objetiva de interpolar dados agrícolas

Seleção do método Inverse Distance Weighting no ArcGIS Pro, utilizando a camada de colheita mecanizada e o campo de velocidade como variável de análise para gerar uma superfície interpolada.

Um dos métodos disponíveis no ArcGIS Pro é o IDW – sigla de Inverse Distance Weighting, ou Ponderação pelo Inverso da Distância.

A lógica do IDW é simples: pontos mais próximos tendem a se parecer mais entre si do que pontos mais distantes.

Com base nisso, o método estima valores em locais sem medição direta, dando peso maior aos pontos vizinhos mais próximos.

Na prática, isso transforma os pontos de velocidade de colheita num mapa contínuo, facilitando a visualização das áreas onde a operação foi mais lenta, intermediária ou mais rápida.

É um tipo de análise bastante útil numa primeira leitura do talhão, já que permite identificar rapidamente regiões com comportamento diferente.

Benefícios do IDW na análise da colheita mecanizada

O principal atrativo do IDW é a simplicidade.

É um método direto, fácil de entender e rápido de aplicar no ArcGIS Pro, uma vantagem e tanto para análises exploratórias.

Com o IDW, a equipe técnica consegue enxergar a variabilidade espacial da velocidade de colheita, identificar áreas com maior ou menor desempenho operacional, apoiar a investigação de possíveis problemas no talhão, comparar regiões com comportamentos diferentes e gerar mapas que facilitam a comunicação com produtores, gestores e equipes de campo.

Em vez de olhar só para uma planilha com milhares de registros, o profissional passa a enxergar o comportamento espacial da operação.

Isso deixa a interpretação mais clara e aproxima a análise técnica da realidade do campo.

Atenção aos limites do método

Ainda que seja útil, o IDW precisa ser usado com critério.

Ele depende da configuração da potência e da vizinhança de busca, parâmetros que influenciam diretamente o resultado final do mapa.

Além disso, é sensível a valores extremos e ao agrupamento de pontos, por isso vale revisar os dados antes de interpolar, removendo possíveis erros e conferindo se os registros de fato representam a operação agrícola.

Outro ponto: o IDW não gera erro padrão de predição.

Ou seja, ele ajuda a criar uma superfície interpolada, mas não entrega uma medida estatística formal da incerteza da previsão.

Por isso, o IDW funciona bem como etapa inicial de análise e exploração dos dados.

Para estudos mais avançados, métodos como krigagem podem ser avaliados depois.

Conhecendo outros métodos de interpolação do Geostatistical Analyst

O IDW é só um dos métodos disponíveis no Geostatistical Wizard do ArcGIS Pro.

A ferramenta reúne diversas abordagens, organizadas em quatro grandes grupos, o que ajuda a escolher a técnica mais adequada para cada tipo de dado e de terreno.

De forma simplificada, os métodos podem ser comparados assim:

Tabela 1- Métodos e características

Para o caso da colheita mecanizada, o IDW segue sendo uma escolha sólida para uma primeira análise.

Mas, se o talhão tiver barreiras físicas relevantes ou se a equipe já tiver mais familiaridade com estatística, vale considerar métodos como krigagem, que trazem uma camada extra de confiança à análise.

O que o mapa pode revelar no campo

Ao aplicar o IDW sobre os dados de velocidade de colheita, o mapa pode revelar zonas com comportamentos bem distintos dentro do talhão.

Áreas de menor velocidade podem indicar pontos onde a máquina enfrentou mais dificuldade operacional.

Já as áreas de maior velocidade tendem a representar trechos com melhor fluidez na operação.

Regiões com forte variação podem indicar necessidade de uma investigação complementar, cruzando a velocidade com outras variáveis, como produtividade, umidade, elevação ou largura de faixa.

Esse tipo de leitura ajuda a transformar o mapa numa ferramenta de diagnóstico.

A ideia não é só mostrar onde a máquina passou mais rápido ou mais devagar, mas entender por que isso aconteceu e como essa informação pode apoiar decisões futuras.

Colheita mecanizada como fonte de inteligência agrícola

A colheita mecanizada não deveria ser vista apenas como a etapa final da produção.

Ela também é uma fonte valiosa de dados.

Quando os registros da operação são armazenados, organizados e analisados espacialmente, ajudam a construir um histórico técnico da área.

Esse histórico pode apoiar o planejamento das próximas safras, a definição de zonas de manejo, a avaliação de desempenho da operação e a identificação de regiões que precisam de mais atenção.

Com isso, o produtor deixa de decidir só com base na média do talhão e passa a considerar a variabilidade espacial da área.

Conclusão

A Geoestatística aplicada à colheita mecanizada ajuda a transformar dados de campo em mapas de decisão.

Com o ArcGIS Pro e a extensão Geostatistical Analyst, dá para organizar os dados, selecionar variáveis relevantes e aplicar métodos de interpolação, como o IDW, para entender melhor o comportamento espacial da operação agrícola.

O IDW se destaca pela simplicidade e rapidez, sendo uma boa porta de entrada para análises espaciais no agronegócio.

Esse processo ajuda a identificar padrões, regiões de atenção e oportunidades de melhoria no campo, além de gerar a superfície interpolada em si.

No fim, o valor está em sair dos pontos isolados e enxergar o talhão como ele realmente é: variável e cheio de informações que podem melhorar a tomada de decisão.

Para equipes técnicas e decisores, o desafio não está apenas em acessar dados confiáveis, mas em transformá-los em análises aplicáveis ao contexto de cada território. 

É nesse ponto que a integração entre MapBiomas e ArcGIS amplia a capacidade de análise geográfica. 

O MapBiomas é uma rede multi-institucional formada por universidades, ONGs e empresas de tecnologia, dedicada ao monitoramento das transformações na cobertura e no uso da terra. A iniciativa produz mapeamentos anuais e disponibiliza uma infraestrutura de dados espaciais aberta e gratuita, com série histórica iniciada em 1985. 

Para facilitar o uso dessas informações no ambiente ArcGIS, a Imagem Geosistemas desenvolveu um plug-in de integração com o MapBiomas.

A solução aproxima uma das bases territoriais mais relevantes do país dos fluxos de trabalho de quem já utiliza inteligência geográfica para analisar, modelar e orientar decisões conectadas ao território. 

Por que integrar MapBiomas e ArcGIS? 

A cobertura e o uso da terra revelam transformações que afetam diretamente o mundo real: avanço urbano, conversão de áreas naturais, dinâmica agropecuária, pressão sobre recursos naturais, mudanças em bacias hidrográficas, expansão de infraestrutura e evolução de áreas produtivas. 

Quando esses dados entram no ArcGIS, deixam de ser apenas uma camada de consulta e passam a fazer parte de uma análise territorial mais ampla. Eles podem ser combinados com dados de ativos, imóveis, redes, áreas de influência, limites administrativos, áreas protegidas, cadastros, imagens, indicadores socioambientais e informações operacionais. 

Essa integração fortalece a capacidade das equipes de: 

• comparar mudanças no território ao longo do tempo; 

• identificar padrões espaciais de uso e cobertura da terra; 

• cruzar dados ambientais com informações operacionais, regulatórias ou cadastrais; 

• priorizar áreas de atenção, fiscalização, recuperação ou investimento; 

• construir análises mais consistentes para planejamento, monitoramento e tomada de decisão. 

O diferencial está em incorporar o componente geográfico desde o início da análise, conectando dados, sistemas, pessoas e território em um mesmo ambiente de inteligência. 

O que o plug-in entrega na prática 

Com o plug-in MapBiomas no ArcGIS, as equipes passam a acessar e organizar os dados de forma mais direta dentro do ambiente ArcGIS. 

A solução permite estruturar informações em camadas separadas, combinar diferentes recortes e personalizar análises conforme o território, o projeto ou a necessidade técnica. Isso reduz etapas operacionais e torna o uso dos dados mais fluido para equipes que precisam trabalhar com múltiplas variáveis espaciais. 

Na prática, o plug-in contribui para análises como: 

• evolução do uso e cobertura da terra em áreas de interesse; 

• comparação entre diferentes períodos; 

• avaliação de mudanças em municípios, bacias, propriedades, empreendimentos ou áreas reguladas; 

• cruzamento com dados de infraestrutura, meio ambiente, planejamento urbano e gestão pública; 

• monitoramento de áreas críticas ou sensíveis; 

• suporte a estudos técnicos, relatórios, dashboards e modelos de análise territorial. 

Mais do que facilitar o acesso à base, o plug-in ajuda a transformar dados territoriais em inteligência aplicável ao planejamento e à operação. 

Aplicações para diferentes setores 

A integração entre MapBiomas e ArcGIS pode orientar decisões em diferentes contextos. 

Na gestão pública, os dados podem contribuir para políticas territoriais, fiscalização ambiental, planejamento urbano, regularização fundiária, monitoramento de áreas protegidas e construção de cidades mais resilientes. 

No setor de infraestrutura, apoiam análises sobre ocupação do entorno de ativos, evolução de áreas de risco, impactos ambientais, expansão territorial e priorização de investimentos. 

Em utilities, energia, saneamento e logística, ajudam a compreender a relação entre redes, ativos, território e mudanças no uso da terra. 

Em meio ambiente, ESG e sustentabilidade, fortalecem diagnósticos, monitoramentos, relatórios e estratégias de conservação, restauração e mitigação de riscos. 

Em todos esses cenários, o valor está em aproximar a decisão da realidade territorial. 

Inteligência geográfica para decisões mais confiáveis 

O ArcGIS não deve ser entendido apenas como uma plataforma para visualizar mapas. O mapa é uma forma importante de representar a informação, mas o diferencial está em conectar dados espaciais, sistemas, pessoas e processos para ampliar a capacidade de análise. 

Ao integrar dados do MapBiomas ao ArcGIS, organizações passam a trabalhar com uma base territorial robusta dentro de um ambiente preparado para análise espacial, modelagem, dashboards, automação e colaboração. 

Isso torna possível transformar dados complexos sobre o território em decisões mais precisas, contextualizadas e confiáveis. 

Para equipes que atuam com meio ambiente, infraestrutura, gestão pública, ativos, redes, planejamento territorial ou operações distribuídas, essa integração representa um avanço importante: menos fricção no acesso aos dados e mais capacidade de interpretar mudanças, antecipar riscos e priorizar ações. 

Solicite seu acesso e conheça o plug-in agora!

Confira o plug-in MapBiomas no ArcGIS desenvolvido pela Imagem Geosistemas: 

Acesse o plug-in MapBiomas no ArcGIS