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Pipeline Nacional de Mapeamento de Cobertura do Solo

Um pipeline automatizado que produz mapas nacionais de cobertura do solo a partir de imagens Sentinel-2, atualizado a cada estação.

Python
Rasterio
PyTorch
PostGIS
Airflow

Desafio: A agência dependia de um processo manual de várias semanas para produzir mapas de cobertura do solo, tornando as atualizações sazonais impraticáveis e sujeitas a erros.
Solução: Construímos um pipeline orquestrado que ingere cenas Sentinel-2, aplica mascaramento de nuvens e um modelo de segmentação, e publica COGs prontos para análise e resumos vetoriais no PostGIS.
Resultado: A produção dos mapas caiu de semanas para horas, viabilizando atualizações nacionais trimestrais com métricas de qualidade consistentes e documentadas.

Contexto

A agência precisava de informações oportunas e consistentes sobre cobertura do solo em todo o país, mas seu fluxo de trabalho existente combinava seleção manual de cenas, classificação no desktop e controle de qualidade ad-hoc. Cada ciclo de atualização levava semanas e era difícil de reproduzir.

O que construímos

Projetamos um pipeline de ponta a ponta orquestrado com Airflow:

Descoberta e download automatizados de imagens Sentinel-2 para cada tile e estação.
Mascaramento de nuvens e sombras, normalização atmosférica e mosaicagem em stacks prontos para análise.
Um modelo de segmentação PyTorch que produz classes de cobertura do solo por pixel.
Vetorização e agregação no PostGIS, com Cloud-Optimized GeoTIFFs para entrega raster.

Resultados

A agência agora atualiza os mapas nacionais de cobertura do solo a cada trimestre. Cada execução produz métricas de acurácia documentadas, e todo o processo é reproduzível da imagem de origem ao produto publicado.

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